باهوش ترین کاربران ChatGPT هوش مصنوعی را در مقابل خود قرار می دهند. به همین دلیل است
من متوجه روند رو به رشدی در بین کاربران هوش مصنوعی شدم. به جای استفاده از هوش مصنوعی بومی به عنوان جایگزینی برای ChatGPT، آنها از آن قبل از ChatGPT استفاده می کنند. نگاهی گذرا به انجمنهای Reddit مانند r/LocalLLaMA و r/WritingWithAI نشان میدهد که کاربران قدرتمند به طور فعال ابزارهایی مانند LM Studio را برنامهنویسی میکنند تا به عنوان «دستیاران مهندسی سریع» عمل کنند و هوش مصنوعی را مجبور میکند تا قبل از ایجاد درخواست نهایی، 5 سؤال درباره اهدافشان بپرسد.
در ابتدا این به نظر خلاف واقع می رسید. چرا شخصی قبل از ارسال درخواست به یکی از قدرتمندترین سیستم های هوش مصنوعی موجود، درخواستی را از طریق یک مدل هوش مصنوعی کوچکتر اجرا می کند؟ فرآیند واداشتن هوش مصنوعی برای پرسیدن سوالات جواب می دهد، اما چرا باید با هوش مصنوعی بومی شروع کنیم؟
پس از آزمایش گردش کار خودم، متوجه شدم که استفاده از این تکنیک یکی از بهترین راهها برای جلوگیری از محدودیتهای استفاده بیش از حد و اطمینان از اینکه هوش مصنوعی ابری بهترین پاسخ ممکن را ارائه میدهد است.
اجازه ندهید هوش مصنوعی محلی شما را بترساند
قبل از اینکه جلوتر برویم، اجازه ندهید عبارت “هوش مصنوعی بومی” شما را به سمت تپه ها بدود. چند سال پیش، اجرای مدلهای هوش مصنوعی بر روی دستگاه خود اغلب به دانش فنی عمیق و سختافزار گرانقیمت نیاز داشت. امروز دیگر اینگونه نیست.
ابزارهای رایگانی مانند Ollama و GPT4All اجرای مدل های کوچک هوش مصنوعی را به طور مستقیم بر روی یک لپ تاپ استاندارد به طرز شگفت انگیزی آسان می کنند. برخی از مرورگرها، مانند Brave، حتی به شما اجازه میدهند مدلهای بومی را مستقیماً به نوارهای جانبی داخلی پیوند دهید.
برای واضح بودن، شما به طور کامل ChatGPT را در این آزمایش جایگزین نمی کنید. در عوض، هدف این است که قبل از اینکه ChatGPT دستور شما را ببیند، از یک هوش مصنوعی کوچکتر به عنوان ویرایشگر استفاده کنید. ابزاری به شکل رایگان به تکلیف کمک می کند. دیگری آن را کامل می کند.
مشکل با اکثر درخواست های ChatGPT
یکی از بزرگترین نقاط ضعف هر مدل زبان بزرگ این است که فرض می کند منظور شما را می فهمد. اگرچه ChatGPT-5.5 در عدم فرضیات بسیار بهتر شده است و Claude Opus 4.8 قول داده است که پاسخ های دقیق تری ارائه دهد، این مدل ها یک گام به عقب برخواهند داشت.
با این حال، اگر یک سوال کلی یا عمومی بپرسید، پاسخ متوسطی دریافت خواهید کرد. این به این دلیل است که استادان برای ایجاد پاسخ های مفید بر اساس اطلاعاتی که دریافت می کنند طراحی شده اند. مشکل واقعی این است که کاربران در ارائه زمینه کامل بسیار بد هستند.
درخواست بومی هوش مصنوعی که من استفاده می کنم این است
برای آزمایش این گردش کار چند مدلی، یک مدل محلی را بارگذاری کردم و به آن کار دادم: توسعه درخواست من بدون اینکه ChatGPT آن را ببیند.
این دقیقا همان دستوری است که من استفاده می کنم: به عنوان یک مهندس سریع عمل کنید. من یک وظیفه برای ChatGPT به شما می دهم. قبل از پاسخ دادن، تجزیه و تحلیل کنید، به من بگویید چه زمینه یا اطلاعاتی از دست رفته است، مفروضاتی را که میسازم شناسایی کنید، و از من 5 تا 6 سوال روشنکننده بپرسید که نتیجه نهایی را به میزان قابل توجهی بهبود میبخشد. هنوز برای تکمیل ماموریت تلاش نکنید. فقط روی جمع آوری اطلاعاتی که برای ایجاد بهترین درخواست ممکن نیاز دارید تمرکز کنید.
مدل محلی به جای ایجاد پاسخ های فوری تبدیل به یک مصاحبه گر شده است. اینجاست که همه چیز جالب شد.
وقتی برای برنامه ریزی تعطیلات کمک خواستم، مدل محلی مکان هایی را برای رفتن توصیه نکرد. در عوض پرسید: بودجه شما چقدر است؟ چند نفر در سفر هستند؟ آیا در حال رانندگی هستید یا پرواز؟ سن بچه ها چقدر است؟ آرامش را ترجیح می دهید یا فعالیت؟ چند روز دور خواهی بود؟
با این حال، پس از پاسخ به این سوالات، من کل محتوای به روز شده را برای ChatGPT ارسال کردم. پاسخ نهایی به طور چشمگیری خاص تر بود. میدانم که این یک مثال ساده است، اما نکته اینجاست که با پرسیدن سؤالاتی از هوش مصنوعی محلی، وقت یا سکههای خود را برای مدل بزرگتری که همان کار را انجام میدهد تلف نخواهید کرد. با داشتن یک مدل محلی سؤالات درست را از شما بپرسد، یک درخواست بهتر و نهایی برای ChatGPT ایجاد خواهید کرد.
کدام مدل های بومی هوش مصنوعی می توانند این کار را انجام دهند؟
خبر خوب این است که برای این گردش کار نیازی به یک مدل مرزی بزرگ و تشنه GPU ندارید. مدلهای کوچکتر توانایی بسیار خوبی در تشخیص زمینههای گمشده و پرسیدن سؤالات مفید دارند.
گزینه های محبوب شامل مدل های باز سبک وزن مانند Gemma 4 Google، Meta’s Llama 4 Scout، مایکروسافت Phi-4 و مدل های جمع و جور از Mistral و Qwen است.
همانطور که گفته شد، این مدل ها به راحتی با ابزارهایی مانند LM Studio و GPT4All که به راحتی روی سخت افزار مصرف کننده استاندارد اجرا می شوند، در دسترس هستند.
چرا کاربران قدرتمند از این رویکرد استفاده می کنند؟
صادقانه بگویم، هوش مصنوعی بومی به اندازه فناوری های بزرگی مانند ChatGPT و Gemini باهوش نیست، اما به عنوان یک مصاحبه کننده به شما کمک می کند تا ایده های خود را محدود کنید. به همین دلیل است که علاقه مندان بیشتر و بیشتری در حال آزمایش مدل های کوچکتر به عنوان ویرایشگرهای هوش مصنوعی هستند که درخواست ها را قبل از رسیدن به ابر بررسی می کنند. مدل بومی زمینه از دست رفته، مفروضات پنهان و سوالات بی پاسخ را شناسایی می کند و به ChatGPT خلاصه بسیار قوی تری می دهد.
این به طرز شگفت آوری شبیه به طوفان فکری با یک انسان است. اما این به شما امکان می دهد این کار را در هر زمانی انجام دهید، حتی زمانی که یک انسان در دسترس نیست. و مانند یک انسان، یک مشاور خوب به ندرت مستقیماً به یک راه حل می پرد. اول سوال می پرسند. هر چه سوالات بهتر باشد، نتیجه بهتری خواهد داشت.
اثر تمیز کردن حریم خصوصی
درخواستهای بهتر تنها دلیلی نیست که مردم از این گردش کار استفاده میکنند. یک مدل محلی همچنین می تواند به عنوان یک فیلتر حریم خصوصی عمل کند. کاربران میتوانند پیش از ارسال اطلاعات به یک سرویس هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، درخواستهای هوش مصنوعی محلی را بررسی کنند، جزئیات حساس را حذف کنند و اطلاعات شخصی را با متغیرهایی جایگزین کنند. مدل بومی هم به یک سازمان دهنده سریع و هم پاک کننده حریم خصوصی تبدیل می شود.
چرا از ChatGPT نمی خواهید این کار را انجام دهد؟
مطمئناً میتوانید از ChatGPT بپرسید تا قبل از پاسخ دادن سؤالات شفافسازی بپرسد. در واقع، این یک رویکرد بسیار معقول است و من اغلب از آن استفاده می کنم. اما جذابیت یک مدل بومی جداگانه این است که یک لایه خصوصی و بدون حواس پرتی در گردش کار ایجاد می کند. حتی میتوانید وقتی آفلاین هستید از آن سؤال بپرسید و وقتی دوباره به وایفای بازگشتید، آخرین درخواست را به ChatGPT ارسال کنید.
به جای اینکه فوراً به یک راه حل بپردازید، این فرآیند شما را مجبور می کند قبل از رسیدن به هوش مصنوعی که کارهای سنگین را انجام می دهد، سرعت خود را کاهش دهید، زمینه اضافه کنید و درخواست را اصلاح کنید.
در نتیجه
به عنوان یک کاربر قدرتمند، من همیشه در تلاش هستم تا راه هایی برای به حداکثر رساندن استفاده از رمز خود پیدا کنم. و پس از آزمایش این گردش کار برای پروژه های روزمره مانند کدنویسی، صادقانه می توانم بگویم که بهترین نتایج از ترکیب هر دو ابزار حاصل می شود.
به جای گردش کار سنتی، من هوش مصنوعی بومی را برای حاشیه نویسی و سپس ChatGPT، Claude یا Gemini را برای استدلال و کدنویسی انتخاب کردم. این یک تغییر کوچک است، اما به من ثابت کرده است که از چت ربات “یک و تمام” گذشته ایم. به نظر می رسد هوشمندترین گردش کار استفاده از هوش مصنوعی محلی و ابری برای بیشترین تأثیر و هوشمندانه ترین نتیجه است.
به چی فکر میکنی؟ آیا سعی کرده اید از هوش مصنوعی بومی برای تکمیل دستورات ChatGPT استفاده کنید؟ در نظرات به من اطلاع دهید.
دنبال کردن راهنمای تام برای Google News و ما را به عنوان منبع ترجیحی اضافه کنید برای مشاهده آخرین اخبار، تحلیل ها و بررسی های ما در فیدهای خود. مشترک شدن در راهنمای تام یوتیوب و ما را دنبال کنید tiktok. در نهایت می توانید از بخش ویژه ما دیدن فرمایید. دفتر مرکزی تیم پس انداز راهنمای تام برای کمک متخصصان برای دریافت بهترین محصولات با قیمت کمتر.