قد تطرح السؤال نفسه على ChatGPT مرتين وتحصل على إجابتين صحيحتين لكنهما تختلفان في الصياغة والترتيب والأمثلة، وقد يظهر اختلاف في بعض التفاصيل أيضًا. هذا السلوك ليس دليلًا تلقائيًا على عطل، كما أنه لا يعني أن كل إجابة بديلة مساوية للأخرى في الدقة.
توضح OpenAI أن النماذج تولّد النص اعتمادًا على الأنماط التي تعلمتها، وأن السؤال نفسه قد ينتج إجابات مختلفة بين المحاولات. كما يمكن أن تتغير النتيجة إذا اختلف النموذج أو إعداداته أو التعليمات السابقة أو الأدوات المستخدمة أو حتى تنسيق الطلب. لذلك يجب فصل سؤالين: هل الإجابة ثابتة؟ وهل الإجابة صحيحة؟ فالثبات لا يثبت الصحة، والتنوع لا يثبت الخطأ.
ينشر GPT Gate أيضًا اختبار العربية عبر 21 تشغيلًا موثقًا، لكنه استخدم مهمة مختلفة في كل تشغيل وتشغيلًا صالحًا واحدًا لكل سؤال؛ لذلك يقيس أداء عينة المهام ولا يقيس ثبات الإجابة عند تكرار السؤال نفسه.
ما أسباب اختلاف الإجابات؟
1. التوليد ليس نسخة محفوظة
لا يبحث ChatGPT عادةً عن فقرة ثابتة ثم يعيدها حرفيًا. النموذج يولّد الاستجابة خطوة بعد خطوة، وقد تكون هناك أكثر من صياغة مناسبة في كل موضع. لهذا يمكن أن تتبدل الكلمات وترتيب النقاط والأمثلة مع بقاء الفكرة العامة متقاربة.
2. السياق السابق يغير معنى الطلب
إذا أرسلت السؤال داخل محادثتين لهما تاريخ مختلف، فأنت لم تقدم المدخل نفسه فعليًا. قد تؤثر رسائل سابقة أو تعليمات مخصصة أو ذاكرة الحساب أو ملفات مرفوعة في النبرة والأولوية والتفاصيل. وللمقارنة العادلة، استخدم محادثة جديدة لكل محاولة وسجّل الإعدادات الظاهرة.
3. النموذج والوضع والأدوات ليست ثابتة دائمًا
قد تختلف النتيجة إذا تغير الوضع من محادثة عادية إلى بحث ويب، أو إذا اختير نموذج آخر، أو إذا استخدمت أداة تحليل بيانات أو ملفًا مرفوعًا. وفي ChatGPT قد تتغير الأسماء أو الإتاحة حسب الخطة ومساحة العمل. لا تنسب اختلافًا إلى «العشوائية» قبل التأكد من ثبات هذه العوامل.
4. اختلاف حرف واحد قد يغير المهمة
المسافة أو سطر جديد أو مثال إضافي أو طلب تنسيق مختلف قد يوجه النموذج إلى مسار آخر. وتوصي OpenAI بالوضوح والتحديد وتقديم السياق والشكل المطلوب، ثم تحسين الطلب تدريجيًا عند الحاجة.
5. إعدادات API قد تؤثر في التنوع
في OpenAI API توجد إعدادات وخيارات لا تظهر للمستخدم بالطريقة نفسها داخل ChatGPT. وتذكر وثائق OpenAI أن اختلاف النموذج أو المعلمات أو الإعدادات الافتراضية بين Playground وAPI قد يغيّر المخرجات. لكن لا ينبغي اختزال الموضوع في temperature وحدها، ولا الوعد بأن قيمة واحدة تجعل كل الاستجابات متطابقة دائمًا؛ فالخدمة والنماذج قد تتغير، وبعض المعلمات لا تدعمها كل النماذج بالطريقة نفسها.
كيف تحصل على إجابة أكثر اتساقًا؟
اكتب النتيجة المطلوبة كما لو كنت تسلم مواصفات عمل قابلة للفحص:
- حدد المهمة: «لخّص» أو «قارن» أو «استخرج»، بدل طلب عام مثل «اشرح».
- ضع المادة المصدرية داخل الطلب عندما تعتمد الإجابة عليها.
- حدد الجمهور والطول والنبرة وشكل الإخراج.
- اذكر ما يجب الحفاظ عليه وما يجوز حذفه.
- قدّم مثالًا قصيرًا على البنية إذا كان التنسيق حاسمًا.
- في API، ثبّت معرف النموذج والإعدادات المدعومة وسجّلها مع كل تشغيل.
- اختبر الاتساق على عدة محاولات، ولا تحكم من إجابتين فقط.
مثال أقل ضبطًا:
اكتب ملخصًا عن الموضوع.
مثال أوضح:
لخّص النص التالي في خمس نقاط فقط. كل نقطة جملة واحدة لا تتجاوز 20 كلمة. حافظ على الأرقام والأسماء كما وردت، ولا تضف معلومات من خارج النص. إذا كانت معلومة غير موجودة، اكتب «غير مذكور».
احتفظ بالصيغة نفسها، ثم جرّبها في المحادثة المجانية أكثر من مرة وسجّل مواضع الاختلاف بدل الحكم من نتيجة واحدة.
أسئلة شائعة
هل اختلاف الإجابات يعني أن إحداها خاطئة؟
ليس بالضرورة. قد تختلف الصياغة مع بقاء الحقائق صحيحة، وقد تتفق إجابتان في الأسلوب وتحتويان الخطأ نفسه. افحص كل ادعاء مهم بمصدر مستقل.
هل يمكن جعل ChatGPT يكرر النص حرفيًا؟
يمكن زيادة الاتساق بتثبيت السياق والنموذج والتعليمات والشكل المطلوب، لكن لا ينبغي تقديم التطابق الحرفي بوصفه ضمانًا عامًا. إذا كان التطبيق يحتاج مخرجات قابلة للمعالجة، استخدم مخطط إخراج منظمًا واختبارات قبول في API.
هل الإجابة الأكثر شيوعًا هي الأدق؟
لا. تكرار المعلومة لا يحولها إلى حقيقة. الدقة تُقاس بمقارنتها بمصدر أو نتيجة معروفة، لا بعدد مرات ظهورها.