بارد: نموذج لغوي كبير من Google، تم تدريبه على مجموعة ضخمة من النصوص والشفرات. يقدم إمكانيات متقدمة مثل إنشاء النصوص، والترجمة، وكتابة محتوى إبداعي متنوع، والرد على أسئلتك بطريقة معلوماتية.
القوى: عام ومتعدد الاستخدامات، قوي في الشفرات والكتابة الإبداعية، إجابات مفيدة. الضعف: قد لا يكون مركزًا على التفاعلات الحوارية مثل الخيارات الأخرى. حالات الاستخدام: مساعدي البحث، أدوات الكتابة الإبداعية، وتحليل وإنشاء الشفرات.
Hugging Face: منصة تقدم مجموعة متنوعة من النماذج الذكاء الاصطناعي المُعدة مسبقًا (بما في ذلك بارد و GPT-3) والأدوات للعمل معها. تسمح بالتخصيص والتجريب مع نماذج مختلفة.
القوى: تقديم مجموعة متنوعة من النماذج، وخيارات التخصيص، ومجتمع نشط. الضعف: يتطلب معرفة فنية وإعدادًا، وقد لا تكون النماذج الفردية بقدرة متساوية مع عروض OpenAI. حالات الاستخدام: البحث والتطوير، والتجربة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، وضبط النماذج المحددة للمهام.
Fairseq: مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لتدريب وتشغيل نماذج التسلسل إلى التسلسل مثل الترجمة الآلية وتلخيص النصوص. تركز على الأداء العالي والكفاءة.
القوى: فعالة وتتمتع بأداء عالٍ، خاصة للترجمة الآلية وتلخيص النصوص. الضعف: تستهدف في المقام الأول المطورين والباحثين، وليست ودية للمبتدئين. حالات الاستخدام: بناء أنظمة معالجة اللغة الطبيعية عالية الأداء، ومهام التسلسل إلى التسلسل على نطاق واسع.
خدمات لغة Azure: توفر مجموعة من النماذج الاصطناعية المُسبقة لتحليل النصوص، وترجمة اللغات، والتعرف على الكلام. تتكامل مع خدمات Azure الأخرى.
القوى: التكامل مع خدمات Azure الأخرى، والوصول إلى السحابة بسهولة. الضعف: قد لا تكون النماذج الفردية متقدمة كما هو الحال في البيئات المخصصة، وتكاليف محتملة أعلى. حالات الاستخدام: إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى التطبيقات الحالية، ودمج الذكاء الاصطناعي ضمن بيئات مايكروسوفت.
ParlAI: إطار مفتوح المصدر لبناء أنظمة الحوار والذكاء الاصطناعي المحادثات. يوفر مجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا ويسمح بالتخصيص والتدريب على بياناتك الخاصة.
القوى: مفتوح المصدر، قابل للتخصيص، جيد لبناء أنظمة الحوار والروبوتات الدردشة. الضعف: يتطلب مزيدًا من المعرفة التقنية مقارنة بـ Rasa أو Snips NLU، ومجتمع صغير للدعم. حالات الاستخدام: البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي المحادثات، وبناء روبوتات دردشة مخصصة بتدفقات حوارية محددة.
Rasa: مجموعة أدوات لبناء مساعدين الذكاء الاصطناعي في المحادثات والروبوتات الدردشة. يركز على فهم اللغة الطبيعية وإدارة الحوار.
القوى: واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، يركز على فهم اللغة الطبيعية وإدارة الحوار. الضعف: قد لا يكون قويًا مثل نماذج OpenAI لإنشاء النصوص، مصمم بشكل رئيسي للروبوتات الدردشة. حالات الاستخدام: بناء روبوتات دردشة لخدمة العملاء، إنشاء مساعدين ذكاء اصطناعي تفاعليين لتطبيقات محددة.
Snips NLU: محرك فهم اللغة الطبيعية مفتوح المصدر لمساعدي الصوت وروبوتات الدردشة. يركز على التعرف الدقيق على النية واستخراج الكيان.
القوى: مفتوح المصدر، التعرف الدقيق على النية واستخراج الكيان، يركز على مساعدي الصوت. الضعف: وظائف محدودة مقارنة بـ Rasa، ليس سهلاً لمعالجة النصوص العامة. حالات الاستخدام: إضافة قدرات التفاعل الصوتي إلى التطبيقات الحالية، بناء مساعدين صوت بسيطين.
Facebook Wit: منصة معالجة اللغة الطبيعية لبناء الذكاء الاصطناعي المحادثات. تقدم نماذج مدربة مسبقًا للتعرف على النية، واستخراج الكيانات، وتحليل المشاعر.
القوى: نماذج مدربة مسبقًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية الشائعة، واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، سهولة التكامل مع أدوات أخرى. الضعف: ليس قابلاً للتخصيص بنفس قدر ParlAI أو Rasa، أقل قوة لنماذج المحادثات المعقدة. حالات الاستخدام: إضافة وظائف معالجة اللغة الطبيعية الأساسية إلى النماذج النموذجية والتطبيقات، تنفيذ سريع للمهام الشائعة.
Watson Assistant: منصة لبناء الشاتبوتات والمساعدين الافتراضيين. تقدم نماذج مدربة مسبقًا لمهام متنوعة، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة وخدمة العملاء.
القوى: مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا، تتكامل مع خدمات IBM Cloud، مفيدة لتطبيقات الشركات. الضعف: قد تكون أكثر تكلفة من بعض الخيارات الأخرى، قد تكون أقل مرونة للتخصيص. حالات الاستخدام: تنفيذ الذكاء الاصطناعي في إعدادات الشركات، بناء الشاتبوتات لخدمة العملاء أو الدعم الداخلي.
DeepPavlov: مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لمهام معالجة اللغة الطبيعية باللغة الروسية. تقدم مجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا والأدوات للبحث والتطوير.
القوى: مفتوح المصدر، يركز على معالجة اللغة الروسية، جيد للبحث والتطوير في هذا المجال. الضعف: محدود إلى اللغة الروسية، ليس مستخدمًا على نطاق واسع مثل منصات أخرى. حالات الاستخدام: البحث والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي باللغة الروسية، بناء الشاتبوتات والأنظمة لمعالجة اللغة الروسية.