ओपनएआई ने अधिक 'भावनात्मक बारीकियों' के साथ GPT-4.5 AI लॉन्च किया

GPT-5 की ओर एक कदम

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा समर्थित OpenAI ने GPT श्रृंखला में अपना नवीनतम संस्करण, GPT-4.5 का अनावरण किया है। यह मॉडल एक सीमित पूर्वावलोकन के रूप में आता है, जो इस वर्ष के अंत में अपेक्षित आगामी GPT-5 के साथ दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण बदलाव का मार्ग प्रशस्त करता है। GPT-4.5 की रिलीज़ शुरू में ‘रिसर्च प्रीव्यू’ में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं के एक चुनिंदा समूह तक सीमित है, विशेष रूप से वे जो $200 (£159) की मासिक लागत पर ChatGPT Pro की सदस्यता लेते हैं।

OpenAI व्यापक दर्शकों के लिए मॉडल को रोल आउट करने से पहले इस प्रारंभिक समूह से प्रतिक्रिया एकत्र करने की योजना बना रहा है। रोलआउट शेड्यूल में इस सप्ताह के अंत में Plus और Team उपयोगकर्ता शामिल हैं, इसके बाद Enterprise और Education उपयोगकर्ता बाद की तारीख में शामिल होंगे। यह चरणबद्ध दृष्टिकोण OpenAI को पूर्ण पैमाने पर लॉन्च से पहले वास्तविक दुनिया के उपयोग और प्रतिक्रिया के आधार पर मॉडल को परिष्कृत करने की अनुमति देता है।

उन्नत प्रशिक्षण तकनीकें

GPT-4.5 माइक्रोसॉफ्ट के Azure AI Foundry प्लेटफॉर्म पर भी उपलब्ध है। यह प्लेटफॉर्म अत्याधुनिक AI मॉडल के लिए एक केंद्र के रूप में कार्य करता है, जो न केवल OpenAI से बल्कि Stability, Cohere और Microsoft से भी पेशकश करता है। हालाँकि, GPT-4.5 की विकास यात्रा चुनौतियों के बिना नहीं रही है। OpenAI को बाधाओं का सामना करना पड़ा, विशेष रूप से नए, उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को प्राप्त करने में।

इन चुनौतियों को दूर करने और मॉडल की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए, OpenAI ने ‘पोस्ट-ट्रेनिंग’ के रूप में जानी जाने वाली तकनीक का इस्तेमाल किया। इस प्रक्रिया में मॉडल की प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करने और उपयोगकर्ताओं के साथ इसकी बातचीत की सूक्ष्मताओं को बेहतर बनाने के लिए मानव प्रतिक्रिया को शामिल करना शामिल है। मानव प्रतिक्रिया मॉडल के व्यवहार को आकार देने और इसे मानवीय अपेक्षाओं और प्राथमिकताओं के साथ अधिक निकटता से संरेखित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

इसके अलावा, OpenAI ने सिंथेटिक डेटा के साथ GPT-4.5 को प्रशिक्षित करने के लिए अपने o1 ‘रीजनिंग’ मॉडल का लाभ उठाया। यह अभिनव दृष्टिकोण प्रशिक्षण डेटा की पीढ़ी के लिए अनुमति देता है जो मौजूदा डेटासेट का पूरक है, संभावित रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले वास्तविक दुनिया के डेटा की कमी से लगाए गए सीमाओं को कम करता है।

GPT-4.5 के लिए प्रशिक्षण व्यवस्था में उपन्यास पर्यवेक्षण तकनीकों और स्थापित तरीकों का संयोजन शामिल था। इनमें सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (RLHF) शामिल हैं, ऐसी तकनीकें जिनका उपयोग GPT-4o के विकास में भी किया गया था। दृष्टिकोणों का यह मिश्रण प्रत्येक विधि की ताकत का लाभ उठाने का लक्ष्य रखता है, जिसके परिणामस्वरूप एक अधिक मजबूत और परिष्कृत मॉडल होता है।

OpenAI के अनुसार, GPT-4.5, GPT-4o की तुलना में ‘मतिभ्रम’ की कम प्रवृत्ति प्रदर्शित करता है। AI भाषा मॉडल के संदर्भ में मतिभ्रम, झूठी या निरर्थक जानकारी की पीढ़ी को संदर्भित करता है। GPT-4.5, o1 रीजनिंग मॉडल की तुलना में थोड़ी कम मतिभ्रम भी प्रदर्शित करता है, जो तथ्यात्मक सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार दर्शाता है।

‘भावनात्मक बारीकियों’ को अपनाना

रीजनिंग मॉडल, जैसे कि o1 मॉडल, प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करने के लिए अपने जानबूझकर और व्यवस्थित दृष्टिकोण की विशेषता रखते हैं। यह जानबूझकर प्रसंस्करण, संभावित रूप से धीमा होने के बावजूद, प्रतिक्रियाओं की सटीकता को बढ़ाने और त्रुटियों, जैसे मतिभ्रम को कम करने का लक्ष्य रखता है। गति और सटीकता के बीच व्यापार-बंद रीजनिंग मॉडल के डिजाइन और तैनाती में एक महत्वपूर्ण विचार है।

OpenAI शोधकर्ता राफेल गोंटिजो लोप्स ने एक स्ट्रीम किए गए लॉन्च इवेंट के दौरान, GPT-4.5 में सहयोग और भावनात्मक बुद्धिमत्ता को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करने पर प्रकाश डाला। उन्होंने कहा, “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।” भावनात्मक बारीकियों पर यह जोर AI मॉडल बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक प्राकृतिक और आकर्षक तरीके से बातचीत कर सकते हैं।

GPT-5 के साथ भविष्य

आगे देखते हुए, OpenAI आगामी GPT-5 में अपने GPT-श्रृंखला मॉडल को अपने o-श्रृंखला रीजनिंग मॉडल के साथ एकीकृत करने की योजना बना रहा है। यह एकीकरण ChatGPT चैटबॉट को किसी दिए गए कार्य या बातचीत के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल का स्वायत्त रूप से चयन करने के लिए सशक्त करेगा। यह गतिशील मॉडल चयन क्षमता प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने का वादा करती है।

वर्तमान में, ChatGPT उपयोगकर्ताओं को मैन्युअल रूप से उस मॉडल को चुनने का विकल्प प्रदान करता है जिसे वे पसंद करते हैं। हालाँकि, OpenAI स्वीकार करता है कि यह दृष्टिकोण कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए अत्यधिक जटिल हो सकता है। GPT-5 के लिए परिकल्पित स्वचालित मॉडल चयन का उद्देश्य उपयोगकर्ता अनुभव को सरल बनाना है, जबकि पर्दे के पीछे विभिन्न मॉडलों की ताकत का लाभ उठाना है।

GPT-4.5 की प्रगति में गहराई से गोता लगाना

GPT-4.5 का विकास AI भाषा मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। आइए कुछ प्रमुख प्रगति और उनके निहितार्थों पर गहराई से विचार करें:

1. मानव प्रतिक्रिया की शक्ति:

पोस्ट-ट्रेनिंग के माध्यम से मानव प्रतिक्रिया का समावेश GPT-4.5 के विकास की आधारशिला है। यह पुनरावृत्त प्रक्रिया मानव मूल्यांकनकर्ताओं को मॉडल के आउटपुट पर प्रतिक्रिया प्रदान करने की अनुमति देती है, इसे अधिक वांछनीय और सटीक प्रतिक्रियाओं की ओर मार्गदर्शन करती है। यह फीडबैक लूप सूक्ष्म पूर्वाग्रहों को दूर करने, मॉडल की संदर्भ की समझ को बेहतर बनाने और सूक्ष्म और प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने की क्षमता को बढ़ाने में मदद करता है। मानव प्रतिक्रिया मॉडल के व्यवहार को आकार देने और यह सुनिश्चित करने में अमूल्य है कि यह मानवीय अपेक्षाओं के अनुरूप है।

2. सिंथेटिक डेटा संवर्धन:

सिंथेटिक डेटा का उपयोग, o1 रीजनिंग मॉडल द्वारा उत्पन्न, डेटा की कमी की चुनौती को संबोधित करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है। कृत्रिम डेटा बनाकर जो वास्तविक दुनिया के डेटा की विशेषताओं की नकल करता है, OpenAI प्रशिक्षण डेटासेट का विस्तार कर सकता है और मॉडल को व्यापक परिदृश्यों के संपर्क में ला सकता है। यह तकनीक विशेष रूप से उपयोगी होती है जब उच्च-गुणवत्ता वाला वास्तविक दुनिया का डेटा सीमित होता है या प्राप्त करना मुश्किल होता है। सिंथेटिक डेटा संवर्धन मॉडल की मजबूती और सामान्यीकरण क्षमताओं को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

3. मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (RLHF):

RLHF एक शक्तिशाली तकनीक है जो सुदृढीकरण सीखने और मानव प्रतिक्रिया की ताकत को जोड़ती है। इस दृष्टिकोण में, मॉडल वांछनीय आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्राप्त पुरस्कारों के आधार पर अपने व्यवहार को अनुकूलित करना सीखता है। मानव प्रतिक्रिया का उपयोग इनाम फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए किया जाता है, जो मॉडल को उन प्रतिक्रियाओं की ओर मार्गदर्शन करता है जिन्हें सहायक, सटीक और सुरक्षित माना जाता है। RLHF विशेष रूप से उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने में प्रभावी है जो जटिल कार्यों को करते हैं जिनके लिए सूक्ष्म समझ और निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।

4. कम मतिभ्रम:

मतिभ्रम में कमी GPT-4.5 में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। अधिक तथ्यात्मक रूप से सटीक और विश्वसनीय जानकारी उत्पन्न करके, मॉडल विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एक अधिक भरोसेमंद और उपयोगी उपकरण बन जाता है। यह सुधार संभावित रूप से कई कारकों के संयोजन के कारण है, जिसमें उन्नत प्रशिक्षण तकनीक, सिंथेटिक डेटा का उपयोग और मानव प्रतिक्रिया का समावेश शामिल है।

5. भावनात्मक बुद्धिमत्ता और सहयोग:

भावनात्मक बारीकियों और सहयोग पर जोर AI मॉडल बनाने की दिशा में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जो न केवल बुद्धिमान हैं बल्कि सहानुभूतिपूर्ण और आकर्षक भी हैं। मानवीय भावनाओं को समझने और प्रतिक्रिया देकर, AI मॉडल उपयोगकर्ताओं के साथ मजबूत तालमेल बना सकते हैं और अधिक व्यक्तिगत और संतोषजनक अनुभव प्रदान कर सकते हैं। भावनात्मक बुद्धिमत्ता पर यह ध्यान AI विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो मानव बातचीत और वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत हो सके।

6. GPT-5 का पथ: गतिशील मॉडल चयन:

GPT-5 में GPT-श्रृंखला और o-श्रृंखला मॉडल का नियोजित एकीकरण, स्वचालित मॉडल चयन के साथ, एक महत्वपूर्ण वास्तुशिल्प उन्नति है। यह क्षमता चैटबॉट को किसी दिए गए कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल को गतिशील रूप से चुनने की अनुमति देगी, प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करेगी। यह दृष्टिकोण विभिन्न मॉडलों की ताकत का लाभ उठाता है, जिससे अधिक लचीला और अनुकूलनीय AI सिस्टम बनता है। उदाहरण के लिए, तथ्यात्मक सटीकता की आवश्यकता वाले कार्य को एक रीजनिंग मॉडल द्वारा संभाला जा सकता है, जबकि रचनात्मक पाठ पीढ़ी से जुड़े कार्य को GPT-श्रृंखला मॉडल को सौंपा जा सकता है।

GPT-4.5 और उससे आगे के व्यापक निहितार्थ

GPT-4.5 में सन्निहित प्रगति, और GPT-5 की प्रत्याशित क्षमताओं के विभिन्न क्षेत्रों के लिए दूरगामी निहितार्थ हैं:

• ग्राहक सेवा: AI-संचालित चैटबॉट अधिक व्यक्तिगत और कुशल ग्राहक सहायता प्रदान कर सकते हैं, नियमित पूछताछ को संभाल सकते हैं और मानव एजेंटों को अधिक जटिल मुद्दों को संबोधित करने के लिए मुक्त कर सकते हैं। इन मॉडलों की बेहतर भावनात्मक बुद्धिमत्ता अधिक संतोषजनक ग्राहक बातचीत का कारण बन सकती है।

• शिक्षा: AI ट्यूटर व्यक्तिगत सीखने के अनुभव प्रदान कर सकते हैं, व्यक्तिगत छात्र की जरूरतों के अनुकूल हो सकते हैं और अनुरूप प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। इन मॉडलों की व्याख्या उत्पन्न करने और सूक्ष्म तरीके से सवालों के जवाब देने की क्षमता सीखने की प्रक्रिया को बढ़ा सकती है।

• सामग्री निर्माण: AI लेखन उपकरण विभिन्न लेखन कार्यों में सहायता कर सकते हैं, मार्केटिंग कॉपी बनाने से लेकर ईमेल और रिपोर्ट का मसौदा तैयार करने तक। इन मॉडलों की रचनात्मक और आकर्षक पाठ उत्पन्न करने की बेहतर क्षमता उत्पादकता और रचनात्मकता को बढ़ा सकती है।

• अनुसंधान: AI मॉडल शोधकर्ताओं को बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और परिकल्पना उत्पन्न करने में सहायता कर सकते हैं। इन मॉडलों की विभिन्न स्रोतों से जानकारी को संसाधित करने और संश्लेषित करने की क्षमता वैज्ञानिक खोज में तेजी ला सकती है।

• स्वास्थ्य सेवा: AI मॉडल निदान, उपचार योजना और दवा की खोज जैसे कार्यों में सहायता कर सकते हैं। इन मॉडलों की बेहतर सटीकता और विश्वसनीयता स्वास्थ्य सेवा की गुणवत्ता को बढ़ा सकती है।

• अभिगम्यता: AI-संचालित उपकरण विकलांग व्यक्तियों के लिए अभिगम्यता में सुधार कर सकते हैं, टेक्स्ट-टू-स्पीच, स्पीच-टू-टेक्स्ट और रीयल-टाइम अनुवाद जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं।

जैसे-जैसे AI भाषा मॉडल विकसित होते जा रहे हैं, वे हमारे द्वारा प्रौद्योगिकी और हमारे आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार हैं। GPT-4.5 से GPT-5 और उससे आगे की यात्रा और भी अधिक परिष्कृत और सक्षम AI सिस्टम का वादा करती है, जो समाज के लिए नई संभावनाओं और चुनौतियों को खोलती है। इन शक्तिशाली तकनीकों के विकास और तैनाती के आसपास के नैतिक विचार फोकस का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बने रहेंगे। AI सिस्टम में निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करना संभावित जोखिमों को कम करते हुए उनके लाभों को अधिकतम करने के लिए आवश्यक है।