אנשים נוטים להיצמד למודל אחד של בינה מלאכותית. הם התרגלו אליו, זה עבד להם פעם אחת - אז למה לשנות?
אבל כשעובדים ברצינות עם ChatGPT - במיוחד כשמדובר במחקר שוק, תובנות שיווק וניתוחים מורכבים - החלפת מודלים אינה מותרות או אפילו הפרקטיקה הטובה ביותר. זוהי הכרח.
לכל מודל יש סגנון משלו, חוזקות, חולשות ואישיות משלו - כמו גם יכולות ספציפיות כמו גלישה באינטרנט, תמיכה בקבצים או תכונות אחרות שאלטמן, בחוכמתו האינסופית, החליט להעניק למודל אחד ולא לאחר (יהי שמו ברוך). המפתח הוא לדעת מתי להשתמש באיזה.
כך אני עובד, לדוגמה, כשאני עורך מחקר שוק:
אני אוהב להתחיל עם Deep Research , ולא רק עם ChatGPT. אפשר להשתמש במספר מקורות המציעים יכולות מחקר חינמיות - GRNSPARK, ChatGPT, GROK , GEMINI - כל אחד מהם מעלה משהו שונה, חושף פרספקטיבה ייחודית, וחשוב מכך: אם מישהו חווה הזיות, קל יותר לתפוס אותן.
לאחר מכן אני ארכיב הכל למסמך אחד ונותן ל-ChatGPT לקרוא אותו.
אם אני מחפש תובנות עמוקות, קשרים מורכבים, או ניתוח של קבצי CSV כבדים - אני פונה ל- o1 .
מודל זה אולי מרגיש פחות "מכוון שיווק", אבל עבור משימות כבדות לוגיקה, הוא מדויק יותר, שיטתי יותר, ורואה דברים שמודלים שיחתיים יותר לפעמים מפספסים.
אם אני צריך שהדגם יעקוב אחר קישורים, יבדוק מידע עדכני, או פשוט ינהל שיחה פתוחה ורגועה - אני עובר ל- o3 mini .
זה אולי פחות יסודי מ-o1, אבל הוא יודע איך להתמודד עם האינטרנט - ולפעמים זה עושה את כל ההבדל.
וכמובן, אם אני רוצה תרשימים המבוססים על השיחה שלנו, הצעד הנכון הוא לעבור ל- GPT-4o ולהשתמש בכוח העל (החדש יחסית) שלו: יצירת תמונות.
המודלים ה"לוגיים" - כמו o1 - אולי נראים פחות מתאימים לשיווק ולעבודה יצירתית במבט ראשון, אבל הם מצוינים בזיהוי דפוסים, בדיקת הנחות וחילוץ תובנות מבלי להיות מוסחים על ידי מילים יפות.
אז כן, אני מחליף דגמים כל הזמן.
לא בגלל שזה מגניב (למרות שזה כן), אלא בגלל שאם אני משנה את השאלה - אני גם צריך לשנות את מי שעונה עליה.
תייגו חבר/ה שכבר מחליף/ה דוגמנית - ואחד/ת שכבר מחליף/ה אותו/ה. רק אל תגלו/ו לו/לה מי זה מי. 😏
