ओपनएआयने लाँच केले GPT-4.5 अधिक 'भावनिक सूक्ष्मतेसह'

GPT-5 च्या दिशेने एक पाऊल

मायक्रोसॉफ्टचा पाठिंबा असलेल्या OpenAI ने GPT मालिकेतील नवीनतम आवृत्ती, GPT-4.5 चे अनावरण केले आहे. हे मॉडेल मर्यादित पूर्वावलोकनाच्या रूपात आले आहे, जे या वर्षाच्या शेवटी अपेक्षित असलेल्या GPT-5 सह दृष्टिकोनातील महत्त्वपूर्ण बदलाचा मार्ग मोकळा करते. GPT-4.5 ची रिलीज सुरुवातीला ‘संशोधन पूर्वावलोकन’ मध्ये भाग घेणाऱ्या निवडक वापरकर्त्यांच्या गटापुरती मर्यादित आहे, विशेषत: जे $200 (£159) च्या मासिक खर्चावर ChatGPT Pro चे सदस्य आहेत.

OpenAI या मॉडेलला मोठ्या प्रमाणात उपलब्ध करण्यापूर्वी या प्रारंभिक गटाकडून प्रतिक्रिया गोळा करण्याची योजना आखत आहे. रोलआउट शेड्यूलमध्ये या आठवड्यात प्लस आणि टीम वापरकर्त्यांचा समावेश आहे, त्यानंतर एंटरप्राइझ आणि शिक्षण वापरकर्त्यांचा समावेश केला जाईल. हा टप्प्याटप्प्याने केलेला दृष्टिकोन OpenAI ला पूर्ण-प्रमाणात लॉन्च करण्यापूर्वी वास्तविक-जगातील वापर आणि अभिप्रायाच्या आधारावर मॉडेलमध्ये सुधारणा करण्याची परवानगी देतो.

वर्धित प्रशिक्षण तंत्रज्ञान

GPT-4.5 मायक्रोसॉफ्टच्या Azure AI फाउंड्री प्लॅटफॉर्मवर देखील उपलब्ध आहे. हे प्लॅटफॉर्म अत्याधुनिक AI मॉडेल्ससाठी एक केंद्र म्हणून काम करते, जे केवळ OpenAI कडूनच नाही तर Stability, Cohere आणि स्वतः Microsoft कडून देखील ऑफर होस्ट करते. GPT-4.5 चा विकास प्रवास आव्हानांशिवाय नव्हता. OpenAI ला अडथळ्यांचा सामना करावा लागला, विशेषत: नवीन, उच्च-गुणवत्तेचा प्रशिक्षण डेटा मिळवण्यात.

या आव्हानांवर मात करण्यासाठी आणि मॉडेलची क्षमता वाढवण्यासाठी, OpenAI ने ‘पोस्ट-ट्रेनिंग’ म्हणून ओळखले जाणारे तंत्र वापरले. या प्रक्रियेमध्ये मॉडेलच्या प्रतिसादांना परिष्कृत करण्यासाठी आणि वापरकर्त्यांशी त्याच्या परस्परसंवादाची सूक्ष्मता सुधारण्यासाठी मानवी अभिप्राय समाविष्ट करणे समाविष्ट आहे. मानवी अभिप्राय मॉडेलच्या वर्तनाला आकार देण्यासाठी आणि ते मानवी अपेक्षा आणि प्राधान्यांशी अधिक जवळून जुळवून घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते.

शिवाय, OpenAI ने सिंथेटिक डेटासह GPT-4.5 ला प्रशिक्षित करण्यासाठी त्याच्या o1 ‘रीझनिंग’ मॉडेलचा लाभ घेतला. हा नाविन्यपूर्ण दृष्टिकोन प्रशिक्षण डेटा तयार करण्यास अनुमती देतो जो विद्यमान डेटासेटला पूरक आहे, ज्यामुळे उच्च-गुणवत्तेच्या वास्तविक-जगातील डेटाच्या कमतरतेमुळे लादलेल्या मर्यादा संभाव्यतः कमी होतात.

GPT-4.5 साठी प्रशिक्षण पद्धतीमध्ये नवीन पर्यवेक्षण तंत्र आणि स्थापित पद्धतींचा समावेश होता. यामध्ये पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (SFT) आणि मानवी अभिप्रायावरून मजबुतीकरण शिक्षण (RLHF) यांचा समावेश आहे, ही तंत्रे GPT-4o च्या विकासामध्ये देखील वापरली गेली होती. दृष्टिकोनांच्या या मिश्रणाचा उद्देश प्रत्येक पद्धतीच्या सामर्थ्याचा फायदा घेणे आहे, परिणामी एक अधिक मजबूत आणि परिष्कृत मॉडेल तयार होते.

OpenAI नुसार, GPT-4.5 हे GPT-4o च्या तुलनेत ‘भ्रम’ होण्याची शक्यता कमी दर्शवते. AI लँग्वेज मॉडेल्सच्या संदर्भात भ्रम म्हणजे खोटी किंवा अर्थहीन माहिती निर्माण करणे. GPT-4.5 हे o1 रीझनिंग मॉडेलपेक्षा किंचित कमी भ्रम दर्शवते, जे तथ्यात्मक अचूकता आणि विश्वासार्हतेमध्ये सुधारणा दर्शवते.

‘भावनिक सूक्ष्मता’ स्वीकारणे

रीझनिंग मॉडेल्स, जसे की o1 मॉडेल, प्रतिसाद निर्माण करण्यासाठी त्यांच्या विचारपूर्वक आणि पद्धतशीर दृष्टिकोनाद्वारे वैशिष्ट्यीकृत आहेत. हे विचारपूर्वक केलेले प्रक्रिया, संभाव्यतः हळू असले तरी, प्रतिसादांची अचूकता वाढवणे आणि भ्रम यासारख्या त्रुटी कमी करणे हे उद्दिष्ट आहे. वेग आणि अचूकता यांच्यातील व्यापार हे रीझनिंग मॉडेल्सच्या डिझाइन आणि उपयोजनामध्ये एक महत्त्वपूर्ण विचार आहे.

OpenAI संशोधक राफेल गोंटिजो लोप्स यांनी एका प्रवाहित प्रक्षेपण कार्यक्रमादरम्यान, GPT-4.5 मध्ये सहयोग आणि भावनिक बुद्धिमत्ता वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित केल्याचे सांगितले. ते म्हणाले, “आम्ही GPT-4.5 ला एक चांगला सहयोगी बनवण्यासाठी संरेखित केले आहे, ज्यामुळे संभाषणे अधिक उबदार, अधिक अंतर्ज्ञानी आणि भावनिकदृष्ट्या सूक्ष्म वाटतील.” भावनिक सूक्ष्मतेवर दिलेला हा जोर AI मॉडेल्स तयार करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवतो जे वापरकर्त्यांशी अधिक नैसर्गिक आणि आकर्षक पद्धतीने संवाद साधू शकतात.

GPT-5 सह भविष्य

भविष्यात, OpenAI त्याच्या GPT-मालिका मॉडेल्सना त्याच्या o-मालिका रीझनिंग मॉडेल्ससह आगामी GPT-5 मध्ये समाकलित करण्याची योजना आखत आहे. हे एकत्रीकरण ChatGPT चॅटबॉटला दिलेल्या कार्यासाठी किंवा संवादासाठी सर्वात योग्य मॉडेल निवडण्यास सक्षम करेल. हे डायनॅमिक मॉडेल निवड क्षमता कार्यप्रदर्शन आणि वापरकर्ता अनुभव ऑप्टिमाइझ करण्याचे वचन देते.

सध्या, ChatGPT वापरकर्त्यांना त्यांना हवे असलेले मॉडेल निवडण्याचा पर्याय देते. तथापि, OpenAI कबूल करते की हा दृष्टिकोन काही वापरकर्त्यांसाठी खूप क्लिष्ट असू शकतो. GPT-5 साठी कल्पिलेले स्वयंचलित मॉडेल निवड वापरकर्त्याचा अनुभव सुलभ करताना विविध मॉडेल्सच्या सामर्थ्याचा फायदा घेण्याचे उद्दिष्ट ठेवते.

GPT-4.5 च्या प्रगतीमध्ये अधिक खोलवर जाणे

GPT-4.5 चा विकास AI लँग्वेज मॉडेल्सच्या उत्क्रांतीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतो. चला काही प्रमुख प्रगती आणि त्यांचे परिणाम अधिक तपशीलवार पाहूया:

1. मानवी अभिप्रायाची शक्ती:

पोस्ट-ट्रेनिंगद्वारे मानवी अभिप्रायाचा समावेश GPT-4.5 च्या विकासाचा आधारस्तंभ आहे. ही पुनरावृत्ती प्रक्रिया मानवी मूल्यमापनकर्त्यांना मॉडेलच्या आउटपुटवर अभिप्राय प्रदान करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे ते अधिक इष्ट आणि अचूक प्रतिसादांकडे मार्गदर्शन करते. ही फीडबॅक लूप सूक्ष्म पूर्वाग्रह दूर करण्यात, मॉडेलची संदर्भ समज सुधारण्यास आणि सूक्ष्म आणि संबंधित मजकूर तयार करण्याची क्षमता वाढविण्यात मदत करते. मानवी अभिप्राय मॉडेलच्या वर्तनाला आकार देण्यासाठी आणि ते मानवी अपेक्षांशी जुळवून घेण्यासाठी अमूल्य आहे.

2. सिंथेटिक डेटा ऑगमेंटेशन:

o1 रीझनिंग मॉडेलद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या सिंथेटिक डेटाचा वापर, डेटाच्या कमतरतेच्या आव्हानाला सामोरे जाण्यासाठी एक नवीन दृष्टिकोन दर्शवतो. वास्तविक-जगातील डेटाच्या वैशिष्ट्यांचे अनुकरण करणारा कृत्रिम डेटा तयार करून, OpenAI प्रशिक्षण डेटासेटचा विस्तार करू शकते आणि मॉडेलला विस्तृत परिस्थितींमध्ये उघड करू शकते. जेव्हा उच्च-गुणवत्तेचा वास्तविक-जगातील डेटा मर्यादित असतो किंवा मिळवणे कठीण असते तेव्हा हे तंत्र विशेषतः उपयुक्त ठरते. सिंथेटिक डेटा ऑगमेंटेशन मॉडेलची मजबुती आणि सामान्यीकरण क्षमता सुधारण्यास मदत करू शकते.

3. मानवी अभिप्रायावरून मजबुतीकरण शिक्षण (RLHF):

RLHF हे एक शक्तिशाली तंत्र आहे जे मजबुतीकरण शिक्षण आणि मानवी अभिप्रायाच्या सामर्थ्याचे संयोजन करते. या दृष्टिकोनामध्ये, मॉडेल इष्ट आउटपुट तयार करण्यासाठी मिळालेल्या पुरस्कारांवर आधारित त्याचे वर्तन ऑप्टिमाइझ करण्यास शिकते. मानवी अभिप्रायाचा उपयोग रिवॉर्ड फंक्शन परिभाषित करण्यासाठी केला जातो, मॉडेलला अशा प्रतिसादांकडे मार्गदर्शन करते जे उपयुक्त, अचूक आणि सुरक्षित मानले जातात. RLHF विशेषतः अशा मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी प्रभावी आहे ज्यांना सूक्ष्म समज आणि निर्णय घेण्याची आवश्यकता असलेल्या जटिल कार्ये करणे आवश्यक आहे.

4. कमी झालेले भ्रम:

भ्रम कमी करणे हे GPT-4.5 मधील एक महत्त्वपूर्ण यश आहे. अधिक तथ्यात्मकदृष्ट्या अचूक आणि विश्वासार्ह माहिती निर्माण करून, मॉडेल विविध अनुप्रयोगांसाठी अधिक विश्वासार्ह आणि उपयुक्त साधन बनते. ही सुधारणा वर्धित प्रशिक्षण तंत्र, सिंथेटिक डेटाचा वापर आणि मानवी अभिप्रायाचा समावेश यासह अनेक घटकांमुळे झाली आहे.

5. भावनिक बुद्धिमत्ता आणि सहयोग:

भावनिक सूक्ष्मता आणि सहकार्यावर दिलेला भर केवळ बुद्धिमान नसून सहानुभूतीपूर्ण आणि आकर्षक असलेल्या AI मॉडेल्स तयार करण्याच्या दिशेने एक बदल दर्शवतो. मानवी भावना समजून घेऊन आणि त्यांना प्रतिसाद देऊन, AI मॉडेल्स वापरकर्त्यांशी अधिक मजबूत संबंध निर्माण करू शकतात आणि अधिक वैयक्तिकृत आणि समाधानकारक अनुभव देऊ शकतात. भावनिक बुद्धिमत्तेवर हे लक्ष केंद्रित करणे AI विकसित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे मानवी संवाद आणि कार्यप्रवाहांमध्ये अखंडपणे समाकलित होऊ शकते.

6. GPT-5 चा मार्ग: डायनॅमिक मॉडेल निवड:

GPT-5 मध्ये GPT-मालिका आणि o-मालिका मॉडेल्सचे नियोजित एकत्रीकरण, स्वयंचलित मॉडेल निवडीसह, एक महत्त्वपूर्ण वास्तुशास्त्रीय प्रगती आहे. ही क्षमता चॅटबॉटला दिलेल्या कार्यासाठी सर्वोत्तम मॉडेल निवडण्यास अनुमती देईल, कार्यप्रदर्शन आणि वापरकर्ता अनुभव ऑप्टिमाइझ करेल. हा दृष्टिकोन विविध मॉडेल्सच्या सामर्थ्याचा लाभ घेतो, ज्यामुळे अधिक लवचिक आणि अनुकूल AI प्रणाली तयार होते. उदाहरणार्थ, तथ्यात्मक अचूकता आवश्यक असलेले कार्य रीझनिंग मॉडेलद्वारे हाताळले जाऊ शकते, तर सर्जनशील मजकूर निर्मितीमध्ये गुंतलेले कार्य GPT-मालिका मॉडेलला सोपवले जाऊ शकते.

GPT-4.5 आणि त्यापुढील व्यापक परिणाम

GPT-4.5 मध्ये समाविष्ट असलेल्या प्रगती आणि GPT-5 च्या अपेक्षित क्षमता, विविध क्षेत्रांसाठी दूरगामी परिणाम आहेत:

• ग्राहक सेवा: AI-शक्तीवर चालणारे चॅटबॉट्स अधिक वैयक्तिकृत आणि कार्यक्षम ग्राहक समर्थन देऊ शकतात, नियमित चौकशी हाताळू शकतात आणि अधिक जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी मानवी एजंट्सना मोकळे करू शकतात. या मॉडेल्सची सुधारित भावनिक बुद्धिमत्ता अधिक समाधानकारक ग्राहक संवाद साधू शकते.

• शिक्षण: AI शिक्षक वैयक्तिकृत शिक्षण अनुभव देऊ शकतात, वैयक्तिक विद्यार्थ्यांच्या गरजा पूर्ण करू शकतात आणि तयार केलेला अभिप्राय देऊ शकतात. या मॉडेल्सची स्पष्टीकरणे निर्माण करण्याची आणि सूक्ष्म पद्धतीने प्रश्नांची उत्तरे देण्याची क्षमता शिक्षण प्रक्रिया वाढवू शकते.

• सामग्री निर्मिती: AI लेखन साधने विविध लेखन कार्यांमध्ये मदत करू शकतात, मार्केटिंग कॉपी तयार करण्यापासून ते ईमेल आणि अहवाल तयार करण्यापर्यंत. या मॉडेल्सची सर्जनशील आणि आकर्षक मजकूर तयार करण्याची सुधारित क्षमता उत्पादकता आणि सर्जनशीलता वाढवू शकते.

• संशोधन: AI मॉडेल्स संशोधकांना मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करण्यात, नमुने ओळखण्यात आणि गृहीतके तयार करण्यात मदत करू शकतात. या मॉडेल्सची विविध स्त्रोतांकडून माहितीवर प्रक्रिया करण्याची आणि संश्लेषित करण्याची क्षमता वैज्ञानिक शोधांना गती देऊ शकते.

• आरोग्यसेवा: AI मॉडेल्स निदान, उपचार नियोजन आणि औषध शोध यासारख्या कार्यांमध्ये मदत करू शकतात. या मॉडेल्सची सुधारित अचूकता आणि विश्वासार्हता आरोग्यसेवेची गुणवत्ता वाढवू शकते.

• सुलभता: AI-शक्तीवर चालणारी साधने अपंग व्यक्तींसाठी सुलभता सुधारू शकतात, मजकूर-ते-उच्चार, उच्चार-ते-मजकूर आणि रिअल-टाइम भाषांतर यासारखी वैशिष्ट्ये प्रदान करतात.

जसजसे AI लँग्वेज मॉडेल्स विकसित होत आहेत, तसतसे ते तंत्रज्ञान आणि आपल्या सभोवतालच्या जगाशी संवाद साधण्याच्या पद्धतीमध्ये बदल घडवून आणण्यासाठी तयार आहेत. GPT-4.5 पासून GPT-5 आणि त्यापुढील प्रवास आणखी अत्याधुनिक आणि सक्षम AI प्रणालींचे वचन देतो, समाजासाठी नवीन शक्यता आणि आव्हाने उघडतो. या शक्तिशाली तंत्रज्ञानाच्या विकासाशी आणि उपयोजनाशी संबंधित नैतिक विचार हे लक्ष केंद्रित करण्याचे एक महत्त्वपूर्ण क्षेत्र राहील. AI प्रणालींमध्ये निष्पक्षता, पारदर्शकता आणि जबाबदारी सुनिश्चित करणे हे त्यांचे फायदे वाढवण्यासाठी आणि संभाव्य धोके कमी करण्यासाठी आवश्यक आहे.