OpenAI, कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्रात एक महत्त्वाचे नाव आहे. त्यांनी अलीकडेच त्यांचे नवीन GPT-4.1 मॉडेल सादर केले आहे, ज्यात 1 दशलक्ष टोकनची क्षमता आहे आणि कार्यक्षमतेतही सुधारणा करण्यात आली आहे. मात्र, GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी आणि GPT-4.1 नॅनो यांसारख्या नावामुळे संभ्रम निर्माण झाला आहे आणि OpenAI च्या उत्पादन नामकरण धोरणाबद्दल प्रश्नचिन्ह उभे राहिले आहे.
OpenAI नुसार, हे मॉडेल अनेक बाबतीत GPT-4o पेक्षा सरस आहेत. विशेष म्हणजे, GPT-4.1 केवळ API द्वारे विकासकांसाठी उपलब्ध आहे, ज्यामुळे सामान्य वापरकर्त्यांना ChatGPT इंटरफेसमध्ये थेट अनुभव घेता येणार नाही.
GPT-4.1 मालिकेतील सर्वात महत्त्वाचे वैशिष्ट्य म्हणजे त्याची 1 दशलक्ष टोकनची क्षमता, ज्यामुळे ते सुमारे 3,000 पानांचे टेक्स्ट प्रोसेस करू शकते. ही क्षमता Google च्या Gemini मॉडेलच्या बरोबरीची आहे, जे यापूर्वीच अशा प्रकारच्या लांब कंटेंट प्रोसेसिंगला सपोर्ट करते.
GPT-4.5 ची निवृत्ती आणि ChatGPT चे भविष्य
OpenAI ने API मधील GPT-4.5 पूर्वावलोकन मॉडेल बंद करण्याची घोषणा केली आहे. हे मॉडेल फेब्रुवारी 2025 मध्ये लाँच केले गेले होते आणि यापूर्वी त्यावर बरीच टीकाही झाली होती. जुलै 2025 मध्ये ते बंद केले जाणार आहे, त्यामुळे विकासकांनी त्वरित स्थलांतर करावे, असे आवाहन करण्यात आले आहे. मात्र, GPT-4.5 तात्पुरते ChatGPT मध्ये उपलब्ध असेल.
नावांचा गोंधळ: सॅम अल्टमन सहमत
OpenAI च्या उत्पादनांच्या नावांमध्ये वाढती गुंतागुंत खुद्द CEO सॅम अल्टमन यांच्याही लक्षात आली आहे. फेब्रुवारीमध्ये त्यांनी X (पूर्वीचे ट्विटर) वर कबूल केले की कंपनीची उत्पादन लाइन आणि नामकरण पद्धती खूपच क्लिष्ट झाली आहे.
ChatGPT इंटरफेसमध्ये, प्रत्येक मॉडेलची स्वतःची वैशिष्ट्ये आणि मर्यादा आहेत, ज्यात इमेज प्रोसेसिंग किंवा जनरेशनसाठी सपोर्ट समाविष्ट आहे. मात्र, वापरकर्त्यांना अनेकदा हे समजणे कठीण होते की कोणते मॉडेल विशिष्ट कामासाठी सर्वोत्तम आहे.
OpenAI च्या सध्याच्या मॉडेलची माहिती खालीलप्रमाणे आहे:
GPT-4o: हे सध्याचे ‘स्टँडर्ड’ भाषा मॉडेल आहे, जे त्याच्या व्यापक क्षमता आणि मजबूत कामगिरीसाठी प्रसिद्ध आहे.
GPT-4o विथ सर्च: हे GPT-4o चे सुधारितव्हर्जन आहे, जे रिअल-टाइम वेब सर्च फंक्शनॅलिटी इंटिग्रेट करते.
GPT-4o विथ डीप रिसर्च: हे व्हर्जन एक विशेष आर्किटेक्चर वापरते, जे GPT-4o ला अनेक वेब सर्च करण्यास आणि निष्कर्षांचे विस्तृत रिपोर्टमध्ये संकलन करण्यास सक्षम करते.
GPT-4o विथ शेड्युल्ड टास्क: GPT-4o ला विशिष्ट कार्ये (उदाहरणार्थ, वेब सर्च) नियमितपणे करण्यास आणि वापरकर्त्यांना वेळोवेळी अपडेट्स देण्यास अनुमती देते.
o1: OpenAI चे ‘सिम्युलेटेड रिझनिंग (SR)’ मॉडेल ‘स्टेप-बाय-स्टेप थिंकिंग’ दृष्टिकोन वापरण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे लॉजिकल रिझनिंग आणि गणितीय कार्यांमध्ये उत्कृष्ट आहे, परंतु लेखन किंवा क्रिएटिव्ह एक्सप्रेशनमध्ये कमी पडते.
o3-mini: हे अप्रकाशित ‘o3’ मॉडेलचे लघु रूप आहे. हे o1 चे उत्तराधिकारी आहे, परंतु ट्रेडमार्क समस्यांमुळे ‘o2’ नाव वगळले आहे.
o3-mini-high: हे o3-mini चे प्रगत व्हर्जन आहे, जे अधिक सखोल विचार क्षमता देते, परंतु त्याची गती कमी आहे.
o1 प्रो मोड: OpenAI द्वारे सध्या ऑफर केलेले सर्वात शक्तिशाली सिम्युलेटेड रिझनिंग मॉडेल. हे सर्वात संपूर्ण लॉजिक आणि रिझनिंग क्षमता देते, परंतु त्याची गती कमी आहे. हा मोड केवळ सशुल्क प्रो खाते वापरकर्त्यांसाठी उपलब्ध आहे.
GPT-4o मिनी: हे मूळ GPT-4o चे हलके व्हर्जन आहे, जे विनामूल्य वापरकर्त्यांसाठी डिझाइन केलेले आहे, जे वेगवान गती आणि कमी खर्च देते. विशिष्ट प्रॉम्प्ट आवश्यकतांशी सुसंगतता राखण्यासाठी OpenAI ने हे व्हर्जन ठेवले आहे.
GPT-4: हे 2023 मध्ये लाँच केलेले मूळ GPT-4 मॉडेल आहे, जे आता जुनी पिढी मानले जाते.
ॲडव्हान्स्ड व्हॉइस मोड: हे GPT-4o चे व्हर्जन विशेषतः व्हॉइस इंटरॲक्शनसाठी डिझाइन केलेले आहे, जे रिअल-टाइम व्हॉइस इनपुट आणि आउटपुटला सपोर्ट करते.
ChatGPT मध्ये आता GPT-4o, GPT-4o मिनी, o1-प्रो, o3-mini, GPT-4 आणि GPT-4.5 सह विविध मॉडेल्स उपलब्ध आहेत, ज्यात सूक्ष्म फरक आहेत, ज्यामुळे वापरकर्ते गोंधळात पडतात.
अल्टमन यांनी सांगितले की कंपनी GPT आणि o मालिका GPT-5 अंतर्गत एकत्रित करण्याची योजना आखत आहे. मात्र, GPT-4.1 ची ओळख ‘ब्रँड एकत्रीकरण’ उद्दिष्टाच्या विरोधात आहे, असे दिसते.
GPT-4.1 विरुद्ध GPT-4.5: तुलनात्मक माहिती
GPT-4.1 काही बाबतीत GPT-4.5 पेक्षा सरस आहे, जसे की SWE-bench व्हेरिफाईड कोड टेस्ट (54.6% vs. 38.0%), GPT-4.5 अजूनही शैक्षणिक ज्ञान चाचणी, सूचना आकलन आणि इमेज संबंधित कार्यांमध्ये आघाडीवर आहे. OpenAI चा दावा आहे की GPT-4.1, जरी ते पूर्णपणे उत्कृष्ट नसले तरी, वेगवान गती आणि कमी खर्चात ‘चांगले’ परिणाम देते.
GPT-4.5 च्या ऑपरेशनल खर्चात प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन $75 (अंदाजे NT$2,430) आणि प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन $150 (अंदाजे NT$4,860) खर्च येतो. याउलट, GPT-4.1 खूपच परवडणारे आहे, ज्यामध्ये इनपुटसाठी $2 (अंदाजे NT$65) आणि आउटपुटसाठी $8 (अंदाजे NT$260) खर्च येतो.
मिनी आणि नॅनो व्हर्जन आणखी स्वस्त आहेत:
GPT-4.1 मिनी: इनपुट $0.40 (अंदाजे NT$13), आउटपुट $1.60 (अंदाजे NT$52)
GPT-4.1 नॅनो: इनपुट $0.10 (अंदाजे NT$3), आउटपुट $0.40 (अंदाजे NT$13)
GPT-4.1 ChatGPT वापरकर्त्यांसाठी का उपलब्ध नाही
OpenAI म्हणते की GPT-4.1 सारख्या रिसर्च मॉडेलमधील सुधारणा ChatGPT द्वारे वापरल्या जाणाऱ्या GPT-4o व्हर्जनमध्ये ‘हळूहळू समाकलित’ केल्या जातील, ज्यामुळे ChatGPT सतत अपडेट राहील. याचा अर्थ असा आहे की ChatGPT एका डायनॅमिक पद्धतीने विकसित होणाऱ्या, एकत्रित मॉडेलवर कार्य करते, तर API वापरणारे विकासक त्यांच्या गरजेनुसार विशिष्ट मॉडेल व्हर्जन निवडू शकतात.
हा दृष्टीकोन दुहेरी रणनीती तयार करतो: ChatGPT वापरकर्त्यांना एकत्रित अनुभव मिळतो, तर विकासकांना अधिक स्पष्टपणे परिभाषित केलेले पर्याय मिळतात.
मात्र, नावांचा गोंधळ अजूनही कायम आहे, ज्यामुळे प्रश्न निर्माण होतो: OpenAI ने त्यांच्या नामकरण समस्या सोडवण्यासाठी ChatGPT चा उपयोग का केला नाही?
आधुनिक भाषा मॉडेलमध्ये संदर्भ विंडो आकाराची गुंतागुंत
भाषा मॉडेलची संदर्भ विंडो म्हणजे मॉडेल एका वेळी प्रतिसाद तयार करताना किती टेक्स्ट विचारात घेऊ शकते. हे मॉडेलच्या शॉर्ट-टर्म मेमरीसारखे आहे. मोठ्या संदर्भ विंडोमुळे मॉडेलला टेक्स्टमधील अधिक गुंतागुंतीचे आणि सूक्ष्म संबंध समजतात, ज्यामुळे अधिक सुसंगत, संबंधित आणि अचूक आउटपुट मिळतात.
GPT-4.1 च्या 1 दशलक्ष टोकन संदर्भ विंडोच्या बाबतीत, ही प्रचंड क्षमता मॉडेलला सुमारे 3,000 पानांमधील माहिती जपून ठेवण्यास आणि प्रोसेस करण्यास सक्षम करते. यामुळे संदर्भाची अधिक सखोल माहिती मिळते, ज्यामुळे इनपुटच्या एकूण अर्थानुसार प्रतिसाद निर्माण करणे शक्य होते.
टोकन संख्येचे महत्त्व
टोकन हे मूलभूत युनिट आहेत जे भाषा मॉडेल टेक्स्ट प्रोसेस करण्यासाठी वापरते. ते वैयक्तिक शब्द, शब्दांचे भाग किंवा विरामचिन्हे देखील असू शकतात. मॉडेल जितके जास्त टोकन हाताळू शकते, तितकी जास्त माहिती ते प्रोसेस करू शकते, ज्यामुळे चांगली समज आणि अधिक अचूक आउटपुट मिळतात.
1 दशलक्ष टोकन संदर्भ विंडो हे एक महत्त्वपूर्ण प्रगती आहे, जे जटिल आणि मोठ्या प्रमाणात कंटेंट हाताळण्यासाठी भाषा मॉडेलच्या क्षमतेत मोठी झेप दर्शवते. ही क्षमता खालील ॲप्लिकेशन्ससाठी नवीन शक्यता उघड करते:
- लांब-फॉर्म कंटेंट निर्मिती: पुस्तके, स्क्रिप्ट्स आणि इतर लांब डॉक्युमेंट्स लिहिणे.
- जटिल डेटा विश्लेषण: मोठ्या डेटासेटचे प्रोसेसिंग आणि विश्लेषण करणे.
- वर्धित ग्राहक समर्थन: जटिल ग्राहक चौकशी हाताळणे आणि वैयक्तिकृत समर्थन प्रदान करणे.
- सुधारित संशोधन क्षमता: सखोल संशोधन आणि विश्लेषण करणे.
मॉडेल स्वीकारण्यावर खर्च-प्रभावीतेचा प्रभाव
भाषा मॉडेल वापरण्याचा खर्च हा त्याच्या स्वीकृतीवर परिणाम करणारा एक महत्त्वाचा घटक आहे. खर्च जितका जास्त, तितका त्याचा वापर अधिक प्रतिबंधित होतो. GPT-4.5 च्या तुलनेत GPT-4.1 चा कमी खर्च AI ला त्यांच्या वर्कफ्लोमध्ये समाकलित करू पाहणाऱ्या विकासक आणि व्यवसायांसाठी अधिक आकर्षक पर्याय बनवतो.
GPT-4.1 मालिकेची स्तरित किंमत रचना, मिनी आणि नॅनो व्हर्जन आणखी कमी खर्चिक असल्याने AI ला विस्तृत श्रेणीतील वापरकर्त्यांसाठी आणि ॲप्लिकेशन्ससाठी प्रवेशयोग्य बनवते. यामुळे AI चा अवलंब वाढू शकतो आणि विविध उद्योगांमध्ये नवकल्पना वाढू शकतात.
मॉडेल निवडण्याच्या गुंतागुंतीतून मार्ग काढणे
OpenAI कडून उपलब्ध असलेल्या मॉडेल्सची विपुलता वापरकर्त्यांसाठी खूप जास्त असू शकते. विशिष्ट कार्यासाठी कोणते मॉडेल वापरायचे याबद्दल माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी प्रत्येक मॉडेलची विशिष्ट ताकद आणि मर्यादा समजून घेणे आवश्यक आहे.
मॉडेल निवडताना विचारात घेण्यासारखे घटक:
- संदर्भ विंडो आकार: मॉडेल एका वेळी किती टेक्स्ट प्रोसेस करू शकते.
- खर्च: प्रति टोकन किंमत.
- कामगिरी: मॉडेलची अचूकता आणि गती.
- विशिष्ट क्षमता: मॉडेल इमेज प्रोसेसिंग किंवा रिअल-टाइम सर्च सारख्या वैशिष्ट्यांना सपोर्ट करते की नाही.
वापरकर्त्याच्या अनुभवाचे महत्त्व
अखेरीस, भाषा मॉडेलचे यश त्याच्या वापरकर्त्याच्या अनुभवावर अवलंबून असते. वापरण्यास किंवा समजण्यास कठीण असलेले मॉडेल, त्याच्या तांत्रिक क्षमता कितीही असल्या तरी, स्वीकारले जाण्याची शक्यता कमी असते. नावांचा गोंधळ OpenAI ने मान्य केला आहे आणि GPT आणि o मालिका एकत्रित करण्याच्या त्यांच्या योजना योग्य दिशेने उचललेले पाऊल आहे.
मॉडेल निवडण्याची प्रक्रिया सुलभ करणे आणि विशिष्ट कार्यांसाठी कोणते मॉडेल सर्वोत्तम आहे याबद्दल स्पष्ट मार्गदर्शन प्रदान करणे, AI चा अवलंब वाढवण्यासाठी आणि OpenAI च्या ऑफरचे मूल्य वाढवण्यासाठी महत्त्वाचे ठरेल. सुव्यवस्थित आणि अंतर्ज्ञानी वापरकर्ता अनुभव वापरकर्त्यांना AI च्या सामर्थ्याचा प्रभावीपणे आणि कार्यक्षमतेने उपयोग करण्यास सक्षम करेल.
भविष्यातील दिशा: नामकरणाच्या द्विधा सोडवणे
OpenAI ने त्यांच्या विविध मॉडेल्सच्या नावांबद्दलची गुंतागुंत मान्य करणे हे एक आशादायक चिन्ह आहे. GPT आणि o मालिका GPT-5 अंतर्गत एकत्रित करण्याचा हेतू उत्पादन लाइन सुलभ करण्यासाठी आणि वापरकर्त्यांचा गोंधळ कमी करण्यासाठी संभाव्य उपाय दर्शवतो.
मात्र, या नियोजित एकत्रीकरणादरम्यान GPT-4.1 ची ओळख सध्याच्या नामकरण धोरणाच्या दीर्घकालीन व्यवहार्यतेबद्दल चिंता वाढवते. OpenAI ने वापरकर्त्यांना त्यांच्या मॉडेल ऑफर कशा प्रकारे संप्रेषित करतात यावर काळजीपूर्वक विचार करणे आवश्यक आहे आणि नामकरण पद्धती स्पष्ट, सुसंगत आणि अंतर्ज्ञानी असल्याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
पर्यायी नामकरण धोरणे
अनेक पर्यायी नामकरण धोरणे OpenAI च्या समोरील आव्हानांना संभाव्यपणे संबोधित करू शकतात:
- वैशिष्ट्य-आधारित नामकरण: मॉडेल्सला त्यांच्या प्राथमिक वैशिष्ट्यांवर किंवा क्षमतांवर आधारित नाव दिले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, वर्धित इमेज प्रोसेसिंग क्षमता असलेल्या मॉडेलला ‘GPT-Image’ किंवा ‘Vision-Pro’ असे नाव दिले जाऊ शकते.
- कामगिरी-आधारित नामकरण: मॉडेल्सला त्यांच्या कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सवर आधारित नाव दिले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, उच्च अचूकता स्कोअर असलेल्या मॉडेलला ‘GPT-Elite’ किंवा ‘Precision-Max’ असे नाव दिले जाऊ शकते.
- वापरकर्ता-केंद्रित नामकरण: मॉडेल्सला त्यांच्या लक्ष्यित प्रेक्षकांवर किंवा वापराच्या आधारावर नाव दिले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, ग्राहक समर्थनासाठी डिझाइन केलेल्या मॉडेलला ‘Help-Bot’ किंवा ‘Service-AI’ असे नाव दिले जाऊ शकते.
- व्हर्जन-आधारित नामकरण: मॉडेल्सला साध्या व्हर्जनिंग प्रणालीचा वापर करून नाव दिले जाऊ शकते, जसे की ‘GPT-V1’, ‘GPT-V2’ आणि असेच. हा दृष्टीकोन मॉडेल अपडेट्स आणि सुधारणांचा मागोवा घेण्यासाठी स्पष्ट आणि सुसंगत मार्ग प्रदान करेल.
पुढील मार्ग: स्पष्टतेसाठी आवाहन
भाषा मॉडेलचे विकसित स्वरूप संधी आणि आव्हाने दोन्ही सादर करते. OpenAI ची नवोपक्रमाची बांधिलकी प्रशंसनीय आहे, परंतु त्यांनी वापरकर्त्याच्या अनुभवाला प्राधान्य देणे आणि त्यांच्या ऑफर प्रवेशयोग्य आणि समजण्यास सोप्या असल्याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
नामकरणाचा गोंधळ दूर करणे हे अवलंब वाढवण्यासाठी, नवकल्पना वाढवण्यासाठी आणि विविध उद्योगांमधील वापरकर्त्यांसाठी AI चे मूल्य वाढवण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. OpenAI द्वारे त्यांच्या नामकरण पद्धतींमध्ये सुधारणा करण्यासाठी उचलल्या जाणाऱ्या पुढील पावलांवर AI समुदायाद्वारे बारकाईने लक्ष ठेवले जाईल आणि ते निःसंशयपणे भाषा मॉडेल प्रवेशयोग्यता आणि उपयोगिता भविष्यात आकार देतील.