एक कदम आगे, विशाल छलांग नहीं
OpenAI अपना नवीनतम प्रमुख AI मॉडल पेश कर रहा है, जिसे आंतरिक रूप से ओरियन के नाम से जाना जाता है। आधिकारिक तौर पर GPT-4.5 नामित, यह रिलीज़ कंपनी द्वारा “फ्रंटियर” मॉडल के रूप में वर्गीकृत नहीं है।
GPT-4.5 को ChatGPT Pro उपयोगकर्ताओं के लिए एक शोध पूर्वावलोकन के रूप में उपलब्ध कराया जा रहा है। OpenAI इसे अपना “अब तक का सबसे जानकार मॉडल” बताता है, लेकिन शुरुआती संचार ने आगाह किया कि यह o1 या o3-mini जैसे मॉडल के प्रदर्शन से मेल नहीं खा सकता है। यह अभूतपूर्व प्रगति के बजाय परिशोधन और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है।
उन्नत क्षमताएं, परिष्कृत बातचीत
उपयोगकर्ता GPT-4.5 से क्या उम्मीद कर सकते हैं? OpenAI कई प्रमुख क्षेत्रों में सुधारों पर प्रकाश डालता है:
- लेखन कौशल: मॉडल को एक अधिक सक्षम लेखन सहायक के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
- विस्तारित विश्व ज्ञान: GPT-4.5 में वास्तविक दुनिया की अवधारणाओं और जानकारी की व्यापक समझ है।
- “परिष्कृत व्यक्तित्व”: OpenAI का दावा है कि इस मॉडल के साथ बातचीत अधिक स्वाभाविक और सहज महसूस होगी।
कंपनी GPT-4.5 की पैटर्न को पहचानने और कनेक्शन बनाने की क्षमता पर जोर देती है, जिससे यह लेखन, प्रोग्रामिंग और व्यावहारिक समस्याओं से निपटने जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।
फ्रंटियर मॉडल नहीं: अंतर को समझना
इन सुधारों के बावजूद, OpenAI स्पष्ट है कि GPT-4.5 पूरी तरह से नई क्षमताओं में छलांग का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। एक लीक हुए दस्तावेज़, जिसे बाद में संशोधित किया गया, ने आगे संदर्भ प्रदान किया:
दस्तावेज़ में कहा गया है, “GPT-4.5 एक फ्रंटियर मॉडल नहीं है, लेकिन यह OpenAI का सबसे बड़ा LLM है, जो GPT-4 की कम्प्यूटेशनल दक्षता में 10 गुना से अधिक सुधार करता है।” “यह पिछली तर्क रिलीज़ की तुलना में 7 नेट-नई फ्रंटियर क्षमताओं को पेश नहीं करता है, और इसका प्रदर्शन अधिकांश तैयारियों के मूल्यांकन पर o1, o3-mini और गहन शोध से कम है।”
यह भेद महत्वपूर्ण है। यह सुझाव देता है कि जबकि GPT-4.5 पैमाने और दक्षता के मामले में एक महत्वपूर्ण उन्नयन है, यह AI क्षमताओं की सीमाओं को उसी तरह से आगे नहीं बढ़ाता है जैसे “फ्रंटियर” मॉडल करेगा।
प्रशिक्षण और विकास
रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि OpenAI ने GPT-4.5 को प्रशिक्षित करने के लिए अपने o1 रीजनिंग मॉडल (कोडनेम स्ट्रॉबेरी) और सिंथेटिक डेटा का उपयोग किया। कंपनी उपन्यास पर्यवेक्षण तकनीकों और स्थापित तरीकों के संयोजन की पुष्टि करती है:
- पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (SFT)
- मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (RLHF)
ये GPT-4o के विकास में उपयोग किए गए दृष्टिकोणों के समान हैं।
मतिभ्रम को संबोधित करना और सहयोग में सुधार करना
एक उल्लेखनीय सुधार मतिभ्रम में कमी है। OpenAI के अनुसार, GPT-4.5, GPT-4o की तुलना में कम बार मतिभ्रम करता है और यहां तक कि o1 मॉडल की तुलना में थोड़ा कम होता है।
OpenAI के एक शोधकर्ता, राफेल गोंटिजो लोप्स ने सहयोग पर ध्यान केंद्रित करने पर जोर दिया: “हमने GPT-4.5 को एक बेहतर सहयोगी बनने के लिए संरेखित किया, जिससे बातचीत गर्म, अधिक सहज और भावनात्मक रूप से सूक्ष्म महसूस हो।” उन्होंने कहा कि मानव परीक्षकों ने विभिन्न श्रेणियों में GPT-4.5 को GPT-4o से अधिक दर्जा दिया।
सीईओ का दृष्टिकोण: सीमाओं को स्वीकार करना
OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने X पर एक पोस्ट में GPT-4.5 की प्रकृति को स्वीकार किया: “विशाल, महंगा मॉडल” जो “बेंचमार्क को क्रश नहीं करेगा।” यह स्पष्ट मूल्यांकन इस विचार को पुष्ट करता है कि यह रिलीज़ क्रांतिकारी सफलताओं के बजाय वृद्धिशील प्रगति के बारे में है।
रोलआउट योजना
GPT-4.5 का रोलआउट एक स्तरीय दृष्टिकोण का पालन करता है:
- प्रो उपयोगकर्ता: शोध पूर्वावलोकन के रूप में तत्काल पहुंच।
- प्लस और टीम उपयोगकर्ता: अगले सप्ताह उपलब्धता की उम्मीद है।
- एंटरप्राइज़ और एडू उपयोगकर्ता: प्लस और टीम उपयोगकर्ताओं के बाद पहुंच।
मॉडल माइक्रोसॉफ्ट के Azure AI फाउंड्री प्लेटफॉर्म के माध्यम से भी उपलब्ध है, साथ ही स्टेबिलिटी, कोहेयर और माइक्रोसॉफ्ट की पेशकश भी उपलब्ध है।
सटीकता और कम मतिभ्रम
OpenAI, GPT-4.5 की बेहतर सटीकता पर प्रकाश डालता है, यह दावा करते हुए कि यह अधिक सटीक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है और अपने अन्य मॉडलों की तुलना में कम मतिभ्रम करता है। यह एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि मतिभ्रम (झूठी या निरर्थक जानकारी उत्पन्न करना) बड़े भाषा मॉडल में एक सतत चुनौती रही है।
आगे देखना: GPT-5 और AGI का रास्ता
पिछली रिपोर्टिंग ने OpenAI की रिलीज़ के लिए एक समयरेखा का सुझाव दिया था: फरवरी के अंत तक GPT-4.5 और मई के अंत तक GPT-5। ऑल्टमैन ने GPT-5 को “एक प्रणाली जो हमारी बहुत सारी तकनीक को एकीकृत करती है” के रूप में वर्णित किया है। यह OpenAI के नए o3 रीजनिंग मॉडल को शामिल करने की उम्मीद है, जिसे दिसंबर में कंपनी की “12 दिनों की क्रिसमस” घोषणाओं के दौरान छेड़ा गया था।
जबकि o3-मिनी को पहले जारी किया गया था, पूर्ण o3 मॉडल को GPT-5 सिस्टम के लिए आरक्षित किया जा रहा है। यह OpenAI के अपने बड़े भाषा मॉडल को मिलाकर एक अधिक सक्षम प्रणाली बनाने के व्यापक दृष्टिकोण के साथ संरेखित है, जो संभावित रूप से कृत्रिम सामान्य बुद्धि (AGI) के दायरे तक पहुंच रहा है।
GPT-4.5 की वास्तुकला में गहराई से जाना
जबकि OpenAI ने विस्तृत तकनीकी विवरण जारी नहीं किए हैं, उपलब्ध जानकारी के आधार पर GPT-4.5 की वास्तुकला के बारे में कई अनुमान लगाए जा सकते हैं:
बड़ी पैरामीटर संख्या: OpenAI के “सबसे बड़े LLM” के रूप में वर्णित, यह मानना उचित है कि GPT-4.5 अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में काफी अधिक पैरामीटर संख्या का दावा करता है। यह बढ़ी हुई क्षमता संभवतः इसके बेहतर ज्ञान आधार और तर्क क्षमताओं में योगदान करती है।
अनुकूलित कम्प्यूटेशनल दक्षता: लीक हुए दस्तावेज़ में GPT-4 की तुलना में कम्प्यूटेशनल दक्षता में “10 गुना से अधिक” सुधार का उल्लेख किया गया है। यह वास्तुशिल्प परिशोधन का सुझाव देता है जो मॉडल को जानकारी को अधिक प्रभावी ढंग से संसाधित करने की अनुमति देता है, संभावित रूप से तेजी से प्रतिक्रिया समय और कम ऊर्जा खपत की ओर ले जाता है।
उन्नत ध्यान तंत्र: पैटर्न पहचान और कनेक्शन बनाने पर जोर को देखते हुए, यह संभावना है कि GPT-4.5 ध्यान तंत्र में प्रगति को शामिल करता है। ये तंत्र मॉडल को इनपुट टेक्स्ट के सबसे प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं, जिससे अधिक सुसंगत और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त प्रतिक्रियाएं मिलती हैं।
परिष्कृत प्रशिक्षण डेटा: “नई पर्यवेक्षण तकनीकों” का उपयोग प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता में सुधार का संकेत देता है। इसमें अधिक विशिष्ट डेटासेट को शामिल करना, सिंथेटिक डेटा पीढ़ी का लाभ उठाना, या मौजूदा डेटा को फ़िल्टर और साफ करने के लिए अधिक परिष्कृत तरीकों को नियोजित करना शामिल हो सकता है।
सिंथेटिक डेटा की भूमिका
GPT-4.5 के प्रशिक्षण में सिंथेटिक डेटा के कथित उपयोग विशेष रूप से उल्लेखनीय है। सिंथेटिक डेटा, जो स्वयं AI मॉडल द्वारा उत्पन्न होता है, कई संभावित लाभ प्रदान करता है:
डेटा की कमी को दूर करना: इसका उपयोग मौजूदा डेटासेट को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, खासकर उन डोमेन में जहां वास्तविक दुनिया का डेटा सीमित है या प्राप्त करना मुश्किल है।
पक्षपात को संबोधित करना: सिंथेटिक डेटा को वास्तविक दुनिया के डेटासेट में मौजूद पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किया जा सकता है, जिससे अधिक निष्पक्ष और न्यायसंगत AI मॉडल बन सकते हैं।
काल्पनिक परिदृश्यों की खोज: यह शोधकर्ताओं को उन परिदृश्यों पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है जो वास्तविक दुनिया में दुर्लभ या असंभव हो सकते हैं, जिससे अप्रत्याशित स्थितियों को संभालने की उनकी क्षमता बढ़ जाती है।
हालांकि, सिंथेटिक डेटा का उपयोग चिंताएं भी बढ़ाता है:
पूर्वाग्रहों को बढ़ाने की क्षमता: यदि सावधानीपूर्वक नियंत्रित नहीं किया जाता है, तो सिंथेटिक डेटा अनजाने में मौजूदा पूर्वाग्रहों को बढ़ा सकता है या नए पेश कर सकता है।
ओवरफिटिंग का जोखिम: सिंथेटिक डेटा पर मुख्य रूप से प्रशिक्षित मॉडल समान सिंथेटिक डेटा पर अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं लेकिन वास्तविक दुनिया के इनपुट के लिए सामान्यीकरण करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।
सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने के लिए OpenAI का दृष्टिकोण इन जोखिमों को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक सत्यापन और परीक्षण शामिल है।
“परिष्कृत व्यक्तित्व”: एक करीब से नज़र
OpenAI का दावा है कि GPT-4.5 में एक “परिष्कृत व्यक्तित्व” है, दिलचस्प है। यह मॉडल की बातचीत को अधिक आकर्षक, प्राकृतिक और भावनात्मक रूप से बुद्धिमान बनाने के प्रयासों का सुझाव देता है। इसमें कई तकनीकें शामिल हो सकती हैं:
संवादी डेटा पर फाइन-ट्यूनिंग: भाषा, स्वर और सामाजिक संकेतों की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझने के लिए मानव वार्तालापों के बड़े डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना।
भावनात्मक खुफिया मॉडल को शामिल करना: मानव भावनाओं को पहचानने और प्रतिक्रिया देने के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष मॉडल को एकीकृत करना, जिससे GPT-4.5 अपनी संचार शैली को तदनुसार अनुकूलित कर सके।
मानव प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखना: उन प्रतिक्रियाओं को पुरस्कृत करने के लिए मानव प्रतिक्रिया का उपयोग करना जो अधिक प्राकृतिक, आकर्षक और सहानुभूतिपूर्ण मानी जाती हैं।
लक्ष्य विशुद्ध रूप से कार्यात्मक बातचीत से परे जाकर, संबंध और तालमेल की भावना को बढ़ावा देने के लिए, अधिक मानव-जैसा संवादी अनुभव बनाना है।
विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए निहितार्थ
GPT-4.5 का स्तरीय रोलआउट विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए अलग-अलग निहितार्थों का सुझाव देता है:
प्रो उपयोगकर्ता: शुरुआती अपनाने वालों के रूप में, प्रो उपयोगकर्ताओं के पास मॉडल की क्षमताओं के साथ प्रयोग करने और OpenAI को प्रतिक्रिया प्रदान करने का अवसर होगा। यह प्रतिक्रिया मॉडल के आगे के विकास को आकार देने में महत्वपूर्ण होगी।
प्लस और टीम उपयोगकर्ता: इन उपयोगकर्ताओं को GPT-4.5 की बेहतर प्रदर्शन और परिष्कृत बातचीत शैली से उनके रोजमर्रा के कार्यों, जैसे लेखन, कोडिंग और अनुसंधान में लाभ होने की संभावना है।
एंटरप्राइज़ और एडू उपयोगकर्ता: इन उपयोगकर्ताओं के लिए, बढ़ी हुई सटीकता और कम मतिभ्रम विशेष रूप से मूल्यवान हो सकते हैं, जो पेशेवर और शैक्षिक सेटिंग्स में अधिक विश्वसनीय और भरोसेमंद परिणाम सुनिश्चित करते हैं।
Microsoft Azure AI फाउंड्री उपयोगकर्ता: इस प्लेटफॉर्म पर GPT-4.5 की उपलब्धता डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए मॉडल तक पहुंच का विस्तार करती है, नवाचार और नए AI-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण को बढ़ावा देती है।
व्यापक संदर्भ: OpenAI की रणनीति
GPT-4.5 की रिलीज़, जबकि एक फ्रंटियर मॉडल नहीं है, पुनरावृत्त विकास और AGI की ओर क्रमिक प्रगति की OpenAI की व्यापक रणनीति में फिट बैठती है। वृद्धिशील सुधार जारी करके, OpenAI यह कर सकता है:
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एकत्र करें: वास्तविक दुनिया के उपयोग और प्रतिक्रिया के आधार पर अपने मॉडल को लगातार परिष्कृत करें।
अपेक्षाओं का प्रबंधन करें: अतिशयोक्ति से बचें और प्रत्येक रिलीज के लिए यथार्थवादी अपेक्षाएं निर्धारित करें।
प्रतिस्पर्धी लाभ बनाए रखें: AI के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में आगे रहें।
भविष्य की सफलताओं के लिए तैयारी करें: GPT-5 जैसी अधिक महत्वपूर्ण प्रगति के लिए आधार तैयार करें।
यह दृष्टिकोण कुछ अन्य AI कंपनियों की”बिग बैंग” रिलीज़ के विपरीत है, जो तेजी से शक्तिशाली AI सिस्टम के विकास और तैनाती के लिए अधिक सतर्क और मापा दृष्टिकोण का सुझाव देता है। ध्यान केवल वही करने की सीमाओं को आगे बढ़ाने पर नहीं है जो संभव है, बल्कि सुरक्षा, विश्वसनीयता और उपयोगकर्ता संतुष्टि सुनिश्चित करने पर भी है।
GPT-4.5 जैसे मॉडलों के विकास और परिनियोजन से कई सवाल उठते हैं:
- हम कैसे माप सकते हैं कि मॉडल में “परिष्कृत व्यक्तित्व” है?
- एक ऐसे मॉडल के निहितार्थ क्या हैं जो कम मतिभ्रम करता है?
- एक ऐसे मॉडल को जारी करने का क्या महत्व है जो फ्रंटियर मॉडल नहीं है?
ये सभी अच्छे प्रश्न हैं, और कोई निश्चित उत्तर नहीं हैं।