ओपनएआई का GPT-4.5 लॉन्च, एआई दौड़ में बदलाव का संकेत

एक नया संस्करण, लेकिन क्या यह पर्याप्त है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का क्षेत्र एक गतिशील और निरंतर विकसित होने वाला क्षेत्र है, जिसमें कंपनियां लगातार प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। OpenAI, जो कभी निर्विवाद नेता था, ने हाल ही में GPT-4.5 जारी किया, जो अपने बड़े भाषा मॉडल का एक उन्नत संस्करण है। जबकि इसे अधिक ‘भावनात्मक रूप से बुद्धिमान’ और ‘मतिभ्रम’ (जानकारी गढ़ने) के लिए कम प्रवण होने के रूप में बताया गया है, इस रिलीज ने एक बहस छेड़ दी है: क्या OpenAI अपने प्रतिस्पर्धियों से पीछे रहने लगा है?

नया मॉडल, जो ChatGPT Pro उपयोगकर्ताओं के लिए $200 प्रति माह की पर्याप्त कीमत पर उपलब्ध है, OpenAI के प्रीट्रेनिंग दृष्टिकोण की परिणति का प्रतिनिधित्व करता है। यह विधि, जो अब तक उनके मॉडलों की नींव रही है, AI के प्रारंभिक प्रशिक्षण चरण के दौरान उसे बड़ी मात्रा में डेटा खिलाने पर निर्भर करती है। हालाँकि, AI की दुनिया तेजी से आगे बढ़ रही है, और अन्य खिलाड़ी ऐसे मॉडल पेश कर रहे हैं जो बेहतर तर्क क्षमताओं का दावा करते हैं, जिससे OpenAI के लंबे समय से चले आ रहे वर्चस्व पर संदेह पैदा हो रहा है।

प्रगति की कीमत

GPT-4.5 का एक तुरंत ध्यान देने योग्य पहलू इसकी परिचालन लागत है। यह अपने पूर्ववर्ती, GPT-4o की तुलना में चलाने में काफी अधिक महंगा है, अनुमानों से पता चलता है कि लागत 15 से 30 गुना अधिक है। यह मॉडल की व्यावहारिकता और मापनीयता के बारे में सवाल उठाता है, खासकर जब प्रतिद्वंद्वियों द्वारा की जा रही प्रगति पर विचार किया जाता है।

सुधारों के बावजूद, OpenAI स्वयं GPT-4.5 को एक अभूतपूर्व छलांग घोषित करने में संकोच करता प्रतीत होता है। सीईओ सैम ऑल्टमैन ने जानबूझकर उम्मीदों को कम करके आंका है, इस बात पर जोर देते हुए कि यह नहीं एक ‘फ्रंटियर मॉडल’ है। यह सतर्क दृष्टिकोण, मॉडल के तकनीकी पेपर में अंतिम समय में किए गए बदलाव (एक दावा हटा दिया गया है कि यह नहीं एक उन्नत AI प्रणाली थी) के साथ मिलकर, GPT-4.5 की वास्तविक क्षमताओं के बारे में अटकलों को ही बढ़ावा दिया है।

प्रतिस्पर्धा की बढ़ती लहर: Anthropic और DeepSeek

जबकि OpenAI इन अनिश्चित परिस्थितियों से गुजर रहा है, अन्य कंपनियां महत्वपूर्ण प्रगति कर रही हैं। Anthropic, अपने Claude 3.7 Sonnet के साथ, और DeepSeek, अपने R1 मॉडल वाली एक चीनी फर्म, काफी कर्षण प्राप्त कर रही हैं। ये मॉडल अधिक परिष्कृत तर्क क्षमताओं का प्रदर्शन कर रहे हैं, एक महत्वपूर्ण क्षेत्र जहां GPT-4.5 कम पड़ता दिख रहा है।

AI दौड़ तेज हो रही है, और OpenAI का प्रभुत्व अब कोई निष्कर्ष नहीं है। GPT-5 का आसन्न लॉन्च बड़ा होता जा रहा है, जिससे OpenAI पर एक महत्वपूर्ण प्रगति प्रदर्शित करने का दबाव बढ़ रहा है।

बेंचमार्क डेटा: चिंता का कारण?

सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बेंचमार्क डेटा GPT-4.5 के लिए एक मिश्रित तस्वीर पेश करता है। जबकि यह कुछ प्रमुख क्षेत्रों में GPT-4o से बेहतर प्रदर्शन करता है, इसने तार्किक तर्क, कोडिंग प्रवीणता और बहुभाषी समस्या-समाधान जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में कोई सफलता नहीं दिखाई है।

शुरुआती तुलनाओं से पता चलता है कि GPT-4.5, Anthropic के नवीनतम Claude मॉडल के खिलाफ संघर्ष करता है। Claude 3.7 Sonnet एक अधिक उन्नत दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो सहज प्रतिक्रियाओं को गहन, विचारशील तर्क के साथ सहजता से मिश्रित करता है। यह पारंपरिक दृष्टिकोण से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान है।

GPT-4.5 के विपरीत, Claude 3.7 Sonnet गतिशील रूप से, वास्तविक समय में यह तय करता है कि तत्काल, सहज प्रतिक्रिया उत्पन्न करनी है या अधिक जटिल ‘विचार-श्रृंखला’ प्रक्रिया में संलग्न होना है। यह इसे अपने उत्तरों को परिष्कृत करने और प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला के अनुकूल होने की अनुमति देता है। यह लचीलापन OpenAI की नवीनतम रिलीज़ में विशेष रूप से अनुपस्थित है, जिससे यह चिंता बढ़ रही है कि इसके मॉडल तेजी से विकसित हो रहे बाजार में तेजी से पुराने होते जा रहे हैं।

गुनगुना स्वागत और बढ़ते संदेह

सोशल मीडिया पर AI समुदाय की प्रतिक्रिया, सबसे अच्छी तरह से, गुनगुनी रही है। कई AI शोधकर्ताओं ने बेंचमार्क परिणाम साझा किए हैं जो प्रभावशाली से बहुत दूर हैं।

प्रमुख AI विशेषज्ञ गैरी मार्कस ने GPT-4.5 को ‘कुछ भी नहीं बर्गर’ के रूप में वर्णित किया, एक कुंद मूल्यांकन जो OpenAI की अपनी तकनीकी बढ़त बनाए रखने की क्षमता के आसपास बढ़ते संदेह को दर्शाता है। यह भावना OpenAI पर वास्तव में नवीन समाधान देने के बढ़ते दबाव को रेखांकित करती है।

एक रणनीतिक बदलाव: रीजनिंग मॉडल को अपनाना

GPT-4.5 की रिलीज़, जिसे आंतरिक रूप से ‘Orion’ के रूप में जाना जाता है, OpenAI के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ है। यह कंपनी की लंबे समय से चली आ रही प्रीट्रेनिंग रणनीति का उपयोग करके बनाया गया अंतिम मॉडल है। यह रणनीति, जो उनके दृष्टिकोण की आधारशिला रही है, मॉडल के आकार को बढ़ाने और डेटा इनपुट की मात्रा बढ़ाने पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

आगे बढ़ते हुए, OpenAI रीजनिंग मॉडल की ओर रुख कर रहा है। ये मॉडल परीक्षण चरण के दौरान अपनी तार्किक प्रसंस्करण क्षमताओं को बढ़ाने के लिए सुदृढीकरण सीखने का लाभ उठाते हैं। यह उनके दृष्टिकोण में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, उन्नत AI प्रणालियों में तर्क के बढ़ते महत्व को स्वीकार करता है।

AI क्षेत्र के अन्य प्रमुख खिलाड़ी, जिनमें Anthropic और Google शामिल हैं, उन मॉडलों में भी भारी निवेश कर रहे हैं जो अपने कम्प्यूटेशनल संसाधनों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं। यह समायोजन कार्य की जटिलता पर आधारित है, जो अधिक कुशल और प्रभावी समस्या-समाधान की अनुमति देता है। DeepSeek, चीन की उभरती हुई AI फर्म, ने इसी तरह तर्क-संचालित मॉडल पेश किए हैं जो OpenAI की वर्तमान तकनीक के लिए एक सीधी चुनौती पेश करते हैं।

दबाव बढ़ता है: GPT-5 और भविष्य

जैसे-जैसे प्रतिस्पर्धा तेज होती जा रही है, OpenAI पर वास्तव में अगली पीढ़ी का मॉडल देने का भारी दबाव है। सीईओ सैम ऑल्टमैन ने पुष्टि की है कि GPT-5 का अनावरण आने वाले महीनों में किया जाएगा। उन्होंने एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का वादा किया है, जो GPT-शैली के मॉडलों की प्रवाहशीलता को तर्क मॉडल के चरण-दर-चरण तर्क के साथ जोड़ता है।

हालांकि, क्या यह रणनीतिक बदलाव OpenAI की नेतृत्व स्थिति को बहाल करने के लिए पर्याप्त होगा, यह एक खुला प्रश्न बना हुआ है। AI परिदृश्य अभूतपूर्व गति से विकसित हो रहा है, और अनुकूलन क्षमता जीवित रहने की कुंजी है।

एक भीड़ भरा क्षेत्र: चुनौती देने वाले उभरते हैं

AI क्षेत्र अब एक-घोड़े की दौड़ नहीं है। कई चुनौती देने वाले तेजी से उभर रहे हैं, OpenAI के पहले निर्विवाद प्रभुत्व को बाधित कर रहे हैं।

Anthropic ने खुद को तर्क AI में एक नेता के रूप में मजबूती से स्थापित किया है, Claude मॉडल परिवार के साथ अपने दृष्टिकोण की शक्ति का प्रदर्शन किया है। DeepSeek के R1 मॉडल ने कोडिंग और गणितीय तर्क में प्रभावशाली परिणाम प्रदर्शित किए हैं, जो AI परिदृश्य के विविधीकरण को और उजागर करता है।

इस बीच, Meta और Google जैसी तकनीकी दिग्गज अपनी AI पेशकशों को परिष्कृत करना जारी रखे हुए हैं। वे जनरेटिव AI की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए अपने विशाल कम्प्यूटेशनल संसाधनों का लाभ उठाते हैं, जिससे एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी माहौल बनता है।

अनिश्चितता का एक नया युग

OpenAI के तकनीकी वर्चस्व पर अब सक्रिय रूप से सवाल उठाए जा रहे हैं, AI उद्योग एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है। इस चरण में, किसी भी कंपनी का कोई निश्चित लाभ नहीं है। एक खिलाड़ी द्वारा स्पष्ट प्रभुत्व का युग समाप्त होता दिख रहा है।

जैसे ही GPT-5 का लॉन्च नजदीक आ रहा है, OpenAI को यह साबित करने की कठिन चुनौती का सामना करना पड़ रहा है कि वह एक ऐसे उद्योग के साथ तालमेल बिठा सकता है जो तेजी से तर्क-संचालित मॉडलों की ओर बढ़ रहा है। AI मॉडल को केवल स्केल करने के दिन समाप्त हो रहे हैं। जो कंपनियां इस नई वास्तविकता के अनुकूल होने में सफल हो सकती हैं, तर्क और अनुकूलन क्षमता के महत्व को अपनाते हुए, वे ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को परिभाषित करेंगी। दौड़ जारी है, और परिणाम निश्चित से बहुत दूर है।

प्रमुख पहलुओं का विस्तार:

AI परिदृश्य और इसके भीतर OpenAI की स्थिति पर और विस्तार से बताने के लिए, आइए कुछ प्रमुख पहलुओं पर गहराई से विचार करें:

1. तर्क का महत्व:

AI के संदर्भ में तर्क, एक मॉडल की पैटर्न पहचान से परे जाने और तार्किक कटौती, अनुमान और समस्या-समाधान में संलग्न होने की क्षमता को संदर्भित करता है। यह उपलब्ध जानकारी के आधार पर निष्कर्ष निकालने और समाधान पर पहुंचने के लिए तार्किक नियमों को लागू करने के बारे में है। यह केवल ऐसे पाठ उत्पन्न करने से परे एक महत्वपूर्ण कदम है जो प्रतीत होता है।

पारंपरिक बड़े भाषा मॉडल, जैसे कि OpenAI द्वारा पहले विकसित किए गए, मुख्य रूप से पैटर्न पहचान पर केंद्रित थे। उन्होंने विशाल डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने और पाठ उत्पन्न करने के लिए उन पैटर्न को दोहराने में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। हालाँकि, वे अक्सर उन कार्यों से जूझते थे जिनमें वास्तविक समझ और तार्किक तर्क की आवश्यकता होती थी।

दूसरी ओर, रीजनिंग मॉडल, इस सीमा को दूर करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे तकनीकों को नियोजित करते हैं जैसे:

• चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग: इसमें अंतिम उत्तर पर पहुंचने से पहले मॉडल को मध्यवर्ती तर्क चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से मार्गदर्शन करना शामिल है, जिससे उसे ‘जोर से सोचने’ के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
• सुदृढीकरण सीखना: इसमें मॉडल को परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से प्रशिक्षित करना शामिल है, इसे सही तर्क चरणों के लिए पुरस्कृत करना और गलत लोगों के लिए दंडित करना।
• प्रतीकात्मक तर्क: इसमें ज्ञान और तार्किक नियमों के प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व को मॉडल में शामिल करना शामिल है, जिससे यह अधिक औपचारिक तर्क कर सकता है।

2. Anthropic का दृष्टिकोण: संवैधानिक AI:

Anthropic का दृष्टिकोण, जिसे अक्सर ‘संवैधानिक AI’ कहा जाता है, मानव मूल्यों के साथ सुरक्षा और संरेखण पर जोर देता है। इसमें सिद्धांतों या ‘संविधान’ के एक सेट के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है जो उनके व्यवहार का मार्गदर्शन करता है। यह संविधान मॉडल को हानिकारक, पक्षपाती या अनैतिक सामग्री उत्पन्न करने से रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मूल विचार AI प्रणाली बनाना है जो न केवल शक्तिशाली हों बल्कि विश्वसनीय और भरोसेमंद भी हों। यह निम्नलिखित के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है:

• पर्यवेक्षित शिक्षण: मॉडल को उस डेटा पर प्रशिक्षित करना जिसे वांछित मूल्यों को प्रतिबिंबित करने के लिए सावधानीपूर्वक क्यूरेट और लेबल किया गया है।
• मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना: मॉडल के व्यवहार को ठीक करने और यह सुनिश्चित करने के लिए मानव प्रतिक्रिया का उपयोग करना कि यह उसके संविधान में उल्लिखित सिद्धांतों के साथ संरेखित हो।
• आत्म-आलोचना और संशोधन: मॉडल को अपने स्वयं के आउटपुट की आलोचना करने और संवैधानिक सिद्धांतों के आधार पर उन्हें संशोधित करने में सक्षम बनाना।

3. DeepSeek की ताकत: कोडिंग और गणित:

DeepSeek के R1 मॉडल ने कोडिंग और गणितीय तर्क में अपने मजबूत प्रदर्शन के लिए ध्यान आकर्षित किया है। यह तकनीकी डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करने वाली AI प्रणालियों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है।

यह क्षमता विशेष रूप से कार्यों के लिए मूल्यवान है जैसे:

• स्वचालित कोड जनरेशन: प्राकृतिक भाषा विवरणों से कोड उत्पन्न करना, संभावित रूप से सॉफ्टवेयर विकास में तेजी लाना।
• गणितीय समस्या समाधान: जटिल गणितीय समस्याओं को हल करना और प्रमेयों को सिद्ध करना।
• वैज्ञानिक खोज: शोधकर्ताओं को डेटा का विश्लेषण करने, परिकल्पना तैयार करने और नई खोज करने में सहायता करना।

4. Meta और Google की भूमिका:

Meta और Google, अपने विशाल संसाधनों और अनुसंधान क्षमताओं के साथ, AI परिदृश्य में महत्वपूर्ण खिलाड़ी हैं। वे सक्रिय रूप से अपने स्वयं के बड़े भाषा मॉडल विकसित कर रहे हैं और AI विकास के विभिन्न दृष्टिकोणों की खोज कर रहे हैं।

• Meta का LLaMA: Meta का LLaMA (लार्ज लैंग्वेज मॉडल मेटा AI) ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल का एक परिवार है, जो उन्हें शोधकर्ताओं और डेवलपर्स की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाता है।
• Google का PaLM और Gemini: Google का पाथवेज़ लैंग्वेज मॉडल (PaLM) और Gemini शक्तिशाली भाषा मॉडल हैं जिन्होंने कार्यों की एक श्रृंखला में प्रभावशाली क्षमताओं का प्रदर्शन किया है।

इन कंपनियों की भागीदारी प्रतिस्पर्धा को और तेज करती है और AI क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा देती है।

5. अकेले स्केलिंग का अंत:

AI मॉडल को केवल स्केल करने से दूर हटना एक महत्वपूर्ण प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। वर्षों से, प्रचलित धारणा यह थी कि बड़े मॉडल, अधिक डेटा पर प्रशिक्षित, अनिवार्य रूप से बेहतर प्रदर्शन की ओर ले जाएंगे। जबकि यह कुछ हद तक सच रहा है, इसने सीमाओं का भी सामना किया है।

• घटते प्रतिफल: जैसे-जैसे मॉडल बड़े होते जाते हैं, प्रदर्शन में सुधार छोटे और छोटे होते जाते हैं, जबकि लागत (कम्प्यूटेशनल संसाधन, ऊर्जा खपत) नाटकीय रूप से बढ़ जाती है।
• व्याख्यात्मकता का अभाव: अत्यधिक बड़े मॉडल को समझना और व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है, जिससे पूर्वाग्रहों या त्रुटियों की पहचान करना और उन्हें संबोधित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
• सीमित तर्क क्षमता: मॉडल को केवल स्केल करने से जरूरी नहीं कि तर्क क्षमता में सुधार हो।

इसलिए, अब ध्यान अधिक परिष्कृत आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीकों की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो तर्क, अनुकूलन क्षमता और दक्षता को प्राथमिकता देते हैं।

6. अनुकूलन क्षमता का महत्व:

AI परिदृश्य में अनुकूलन क्षमता तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। जो मॉडल कार्य के आधार पर अपने कम्प्यूटेशनल संसाधनों और तर्क रणनीतियों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं, वे उन मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना रखते हैं जो एक निश्चित दृष्टिकोण पर निर्भर करते हैं।

यह अनुकूलन क्षमता अनुमति देती है:

• कुशल संसाधन आवंटन: किसी दिए गए कार्य के लिए केवल आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग करना, ऊर्जा की खपत और लागत को कम करना।
• बेहतर प्रदर्शन: कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप तर्क प्रक्रिया को तैयार करना, जिससे अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त होते हैं।
• अधिक लचीलापन: प्रश्नों और कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रभावी ढंग से संभालना।

AI का भविष्य उन मॉडलों की विशेषता होने की संभावना है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि अनुकूलनीय, कुशल और मानव मूल्यों के साथ संरेखित भी हैं। इन अगली पीढ़ी की AI प्रणालियों को विकसित करने की दौड़ जारी है, और जो कंपनियां सफल होंगी वे प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देंगी।