خطوة متقدمة، وليست قفزة عملاقة
يتم توفير GPT-4.5 لمستخدمي ChatGPT Pro كمعاينة بحثية. تصفه OpenAI بأنه ‘النموذج الأكثر معرفة حتى الآن’، لكن الاتصالات الأولية حذرت من أنه قد لا يضاهي أداء نماذج مثل o1 أو o3-mini. يشير هذا إلى التركيز على التحسين والكفاءة بدلاً من التطورات الرائدة.
قدرات محسنة، تفاعل مُحسّن
ما الذي يمكن أن يتوقعه المستخدمون من GPT-4.5؟ تسلط OpenAI الضوء على التحسينات في العديد من المجالات الرئيسية:
- براعة الكتابة: تم تصميم النموذج ليكون مساعد كتابة أكثر قدرة.
- معرفة موسعة بالعالم: يمتلك GPT-4.5 فهمًا أوسع للمفاهيم والمعلومات الواقعية.
- ‘شخصية محسنة’: تدعي OpenAI أن التفاعلات مع هذا النموذج ستكون طبيعية وبديهية.
تؤكد الشركة على قدرة GPT-4.5 على التعرف على الأنماط واستخلاص الروابط، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص لمهام مثل الكتابة والبرمجة ومعالجة المشكلات العملية.
ليس نموذجًا رائدًا: فهم التمييز
على الرغم من هذه التحسينات، توضح OpenAI أن GPT-4.5 لا يمثل قفزة إلى قدرات جديدة تمامًا. قدمت وثيقة مسربة، تمت مراجعتها لاحقًا، مزيدًا من السياق:
‘GPT-4.5 ليس نموذجًا رائدًا، ولكنه أكبر LLM من OpenAI، حيث يعمل على تحسين الكفاءة الحسابية لـ GPT-4 بأكثر من 10 أضعاف’، كما ذكرت الوثيقة. ‘إنه لا يقدم 7 قدرات رائدة جديدة مقارنة بإصدارات الاستدلال السابقة، وأداؤه أقل من o1 و o3-mini والبحث العميق في معظم تقييمات الجاهزية.’
هذا التمييز مهم. إنه يشير إلى أنه في حين أن GPT-4.5 يمثل ترقية كبيرة من حيث الحجم والكفاءة، فإنه لا يدفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي يفعلها النموذج ‘الرائد’.
التدريب والتطوير
تشير التقارير إلى أن OpenAI استخدمت نموذج الاستدلال o1 (الاسم الرمزي Strawberry) والبيانات الاصطناعية لتدريب GPT-4.5. تؤكد الشركة وجود مجموعة من تقنيات الإشراف الجديدة والأساليب الراسخة:
- الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)
- التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF)
هذه مماثلة للأساليب المستخدمة في تطوير GPT-4o.
معالجة الهلوسة وتحسين التعاون
أحد التحسينات الملحوظة هو تقليل الهلوسة. وفقًا لـ OpenAI، فإن GPT-4.5 يهلوس بشكل أقل تكرارًا من GPT-4o وحتى أقل قليلاً من نموذج o1.
أكد رافائيل جونتيجو لوبيز، الباحث في OpenAI، على التركيز على التعاون: ‘لقد قمنا بمواءمة GPT-4.5 ليكون متعاونًا أفضل، مما يجعل المحادثات تبدو أكثر دفئًا وبديهية ودقة عاطفية.’ وأشار إلى أن المختبرين البشريين صنفوا GPT-4.5 أعلى من GPT-4o عبر فئات مختلفة.
منظور الرئيس التنفيذي: الاعتراف بالقيود
اعترف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في منشور على X، بطبيعة GPT-4.5: ‘نموذج عملاق ومكلف’ ‘لن يحطم المعايير القياسية’. يعزز هذا التقييم الصريح فكرة أن هذا الإصدار يتعلق بالتقدم التدريجي وليس الاختراقات الثورية.
خطة الطرح
يتبع طرح GPT-4.5 نهجًا متدرجًا:
- مستخدمو Pro: الوصول الفوري كمعاينة بحثية.
- مستخدمو Plus و Team: من المتوقع أن يتوفر الأسبوع المقبل.
- مستخدمو Enterprise و Edu: الوصول بعد مستخدمي Plus و Team.
يتوفر النموذج أيضًا من خلال منصة Microsoft’s Azure AI Foundry، جنبًا إلى جنب مع عروض من Stability و Cohere و Microsoft نفسها.
الدقة وتقليل الهلوسة
تسلط OpenAI الضوء على الدقة المحسنة لـ GPT-4.5، مدعية أنه يولد استجابات أكثر دقة ويهلوس بشكل أقل مقارنة بنماذجها الأخرى. هذه خطوة حاسمة إلى الأمام، حيث كانت الهلوسة (توليد معلومات خاطئة أو غير منطقية) تحديًا مستمرًا في نماذج اللغات الكبيرة.
التطلع إلى الأمام: GPT-5 والطريق إلى AGI
أشارت التقارير السابقة إلى جدول زمني لإصدارات OpenAI: GPT-4.5 بحلول نهاية فبراير و GPT-5 في أواخر مايو. وصف ألتمان GPT-5 بأنه ‘نظام يدمج الكثير من تقنياتنا’. من المتوقع أن يشتمل على نموذج الاستدلال o3 الجديد من OpenAI، والذي تم التلميح إليه خلال إعلانات الشركة ‘12 يومًا من عيد الميلاد’ في ديسمبر.
بينما تم إصدار o3-mini في وقت سابق، يتم حجز نموذج o3 الكامل لنظام GPT-5. يتماشى هذا مع رؤية OpenAI الأوسع لدمج نماذج اللغات الكبيرة الخاصة بها لإنشاء نظام أكثر قدرة، وربما يقترب من مجال الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
التعمق في بنية GPT-4.5
في حين أن OpenAI لم تصدر تفاصيل تقنية شاملة، يمكن استخلاص العديد من الاستنتاجات حول بنية GPT-4.5 بناءً على المعلومات المتاحة:
عدد معلمات أكبر: يوصف بأنه ‘أكبر LLM من OpenAI’، ومن المنطقي افتراض أن GPT-4.5 يفتخر بعدد معلمات أعلى بكثير من سابقاته. من المحتمل أن تساهم هذه القدرة المتزايدة في تحسين قاعدة معارفه وقدراته الاستدلالية.
كفاءة حسابية محسّنة: ذكرت الوثيقة المسربة تحسنًا ‘أكثر من 10 أضعاف’ في الكفاءة الحسابية مقارنة بـ GPT-4. يشير هذا إلى تحسينات معمارية تسمح للنموذج بمعالجة المعلومات بشكل أكثر فعالية، مما قد يؤدي إلى أوقات استجابة أسرع وتقليل استهلاك الطاقة.
آليات انتباه محسّنة: نظرًا للتركيز على التعرف على الأنماط واستخلاص الروابط، فمن المحتمل أن يتضمن GPT-4.5 تطورات في آليات الانتباه. تسمح هذه الآليات للنموذج بالتركيز على الأجزاء الأكثر صلة من النص المدخل، مما يؤدي إلى استجابات أكثر تماسكًا وملاءمة للسياق.
بيانات تدريب محسّنة: يشير استخدام ‘تقنيات إشراف جديدة’ إلى تحسينات في جودة وتنوع بيانات التدريب. يمكن أن يشمل ذلك دمج مجموعات بيانات أكثر تخصصًا، أو الاستفادة من توليد البيانات الاصطناعية، أو استخدام طرق أكثر تعقيدًا لتصفية وتنظيف البيانات الموجودة.
دور البيانات الاصطناعية
يعد الاستخدام المبلغ عنه للبيانات الاصطناعية في تدريب GPT-4.5 جديرًا بالملاحظة بشكل خاص. توفر البيانات الاصطناعية، التي يتم إنشاؤها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها، العديد من المزايا المحتملة:
التغلب على ندرة البيانات: يمكن استخدامه لزيادة مجموعات البيانات الحالية، خاصة في المجالات التي تكون فيها بيانات العالم الحقيقي محدودة أو يصعب الحصول عليها.
معالجة التحيز: يمكن صياغة البيانات الاصطناعية بعناية للتخفيف من التحيزات الموجودة في مجموعات بيانات العالم الحقيقي، مما يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً وإنصافًا.
استكشاف السيناريوهات الافتراضية: يسمح للباحثين بتدريب النماذج على سيناريوهات قد تكون نادرة أو مستحيلة الملاحظة في العالم الحقيقي، مما يعزز قدرتهم على التعامل مع المواقف غير المتوقعة.
ومع ذلك، فإن استخدام البيانات الاصطناعية يثير أيضًا مخاوف:
احتمالية تضخيم التحيزات: إذا لم يتم التحكم فيها بعناية، يمكن للبيانات الاصطناعية أن تضخم عن غير قصد التحيزات الموجودة أو تقدم تحيزات جديدة.
خطر التجهيز الزائد: قد تعمل النماذج المدربة بشكل أساسي على البيانات الاصطناعية بشكل جيد على بيانات اصطناعية مماثلة ولكنها تكافح من أجل التعميم على مدخلات العالم الحقيقي.
من المحتمل أن يتضمن نهج OpenAI في استخدام البيانات الاصطناعية التحقق والاختبار الدقيقين للتخفيف من هذه المخاطر.
‘الشخصية المحسنة’: نظرة فاحصة
ادعاء OpenAI بأن GPT-4.5 لديه ‘شخصية محسنة’ أمر مثير للاهتمام. يشير هذا إلى جهود لجعل تفاعلات النموذج أكثر جاذبية وطبيعية وذكاءً عاطفيًا. يمكن أن يشمل ذلك العديد من التقنيات:
الضبط الدقيق على بيانات المحادثة: تدريب النموذج على مجموعات بيانات كبيرة من المحادثات البشرية لفهم الفروق الدقيقة في اللغة والنبرة والإشارات الاجتماعية بشكل أفضل.
دمج نماذج الذكاء العاطفي: دمج نماذج متخصصة مصممة للتعرف على المشاعر البشرية والاستجابة لها، مما يسمح لـ GPT-4.5 بتكييف أسلوب اتصاله وفقًا لذلك.
التعلم المعزز مع ردود الفعل البشرية: استخدام ردود الفعل البشرية لمكافأة الاستجابات التي يُنظر إليها على أنها أكثر طبيعية وجاذبية وتعاطفًا.
الهدف هو إنشاء تجربة محادثة أشبه بالبشر، والانتقال من التفاعلات الوظيفية البحتة إلى تعزيز الشعور بالاتصال والألفة.
الآثار المترتبة على مجموعات المستخدمين المختلفة
يشير الطرح المتدرج لـ GPT-4.5 إلى آثار مختلفة لمجموعات المستخدمين المختلفة:
مستخدمو Pro: بصفتهم من أوائل المتبنين، ستتاح لمستخدمي Pro فرصة تجربة قدرات النموذج وتقديم ملاحظات إلى OpenAI. ستكون هذه التعليقات حاسمة في تشكيل تطوير النموذج الإضافي.
مستخدمو Plus و Team: من المحتمل أن يستفيد هؤلاء المستخدمون من الأداء المحسن وأسلوب التفاعل المحسن لـ GPT-4.5 في مهامهم اليومية، مثل الكتابة والترميز والبحث.
مستخدمو Enterprise و Edu: بالنسبة لهؤلاء المستخدمين، يمكن أن تكون الدقة المحسنة وتقليل الهلوسة ذات قيمة خاصة، مما يضمن نتائج أكثر موثوقية وجديرة بالثقة في البيئات المهنية والتعليمية.
مستخدمو Microsoft Azure AI Foundry: يوسع توفر GPT-4.5 على هذه المنصة الوصول إلى النموذج للمطورين والباحثين، مما يعزز الابتكار وإنشاء تطبيقات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
السياق الأوسع: استراتيجية OpenAI
يتناسب إصدار GPT-4.5، على الرغم من أنه ليس نموذجًا رائدًا، مع استراتيجية OpenAI الأوسع للتطوير التكراري والتقدم التدريجي نحو AGI. من خلال إصدار تحسينات تدريجية، يمكن لـ OpenAI:
جمع ملاحظات المستخدمين: تحسين نماذجها باستمرار بناءً على الاستخدام الواقعي وردود الفعل.
إدارة التوقعات: تجنب المبالغة في الترويج ووضع توقعات واقعية لكل إصدار.
الحفاظ على الميزة التنافسية: البقاء في الطليعة في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور.
التحضير للاختراقات المستقبلية: إرساء الأساس لمزيد من التطورات الهامة، مثل GPT-5.
يتناقض هذا النهج مع إصدارات ‘الانفجار الكبير’ لبعض شركات الذكاء الاصطناعي الأخرى، مما يشير إلى نهج أكثر حذرًا وقياسًا لتطوير ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي قوية بشكل متزايد. لا يقتصر التركيز على دفع حدود ما هو ممكن فحسب، بل أيضًا على ضمان السلامة والموثوقية ورضا المستخدم.
يثير تطوير ونشر نماذج مثل GPT-4.5 الكثير من الأسئلة:
- كيف يمكننا قياس ما إذا كان النموذج يتمتع بـ ‘شخصية محسنة’؟
- ما هي الآثار المترتبة على نموذج يهلوس بشكل أقل؟
- ما أهمية إصدار نموذج ليس نموذجًا رائدًا؟
هذه كلها أسئلة جيدة، ولا توجد إجابات محددة.