ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ 14 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2025 ਨੂੰ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ - GPT-4.1 ਸੀਰੀਜ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਤਿੰਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: GPT-4.1, GPT-4.1 mini, ਅਤੇ GPT-4.1 nano।
ਓਪਨਏਆਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਏਆਈ ਕੰਮ ਦਾ ਅਧਾਰ ਜੀਪੀਟੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਜੀਪੀਟੀ-3 ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਨਵੇਂ ਜੀਪੀਟੀ ਮਾਡਲਾਂ (ਜੀਪੀਟੀ-4 ਅਤੇ ਜੀਪੀਟੀ-4o ਸਮੇਤ) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਓਪਨਏਆਈ ਨੂੰ ਜੇਨਏਆਈ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਜੇਮਿਨੀ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਲਾਮਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੇ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
14 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2025 ਨੂੰ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲੜੀ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਵੇਂ ਜੀਪੀਟੀ 4.1 ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਏਪੀਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
GPT-4.1 ਕੀ ਹੈ?
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਤ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (ਐਲਐਲਐਮ) ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਜੀਪੀਟੀ-4 ਯੁੱਗ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਜੀਪੀਟੀ-4.1, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਿੰਨੀ ਅਤੇ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੈਨੋ। ਇਸ ਲੜੀ ਵਿੱਚਲੇ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਇੱਕ ਆਮ ਐਲਐਲਐਮ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਈਵ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਦੋਸਤਾਨਾ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਨੇੜਿਓਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰੇਗਾ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੇ 49% ਦਾ ਸਕੋਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਜੀਪੀਟੀ-4o ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਸਕੋਰ ਸਿਰਫ 29% ਸੀ।
ਜੀਪੀਟੀ-4o ਵਾਂਗ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਤੱਕ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਦੇ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੇ।
ਕੀਮਤ ਬਾਰੇ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਦੀ ਕੀਮਤ 2 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ 8 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
GPT 4.1 Mini ਕੀ ਹੈ?
ਜੀਪੀਟੀ-4o ਵਾਂਗ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਦਾ ਇੱਕ ਮਿੰਨੀ ਸੰਸਕਰਣ ਵੀ ਹੈ। ਮਿੰਨੀ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਐਲਐਲਐਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਿੰਨੀ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਜੀਪੀਟੀ-4o ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਲਗਭਗ 50% ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਕਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਜੀਪੀਟੀ-4o ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਾਰਟ, ਸਕੀਮੈਟਿਕਸ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਣਿਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਿੰਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਇੱਕੋ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਾਰੀ ਹੋਣ ‘ਤੇ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਿੰਨੀ ਦੀ ਕੀਮਤ 0.40 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ 1.60 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਦੇ ਪੂਰੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੋਂ ਸਸਤੀ ਹੈ।
GPT 4.1 Nano ਕੀ ਹੈ?
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੈਨੋ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪਹਿਲਾ ਨੈਨੋ-ਗਰੇਡ ਐਲਐਲਐਮ ਹੈ। ਨੈਨੋ-ਗਰੇਡ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਐਲਐਲਐਮ ਦੇ ਮਿੰਨੀ-ਗਰੇਡ ਨਾਲੋਂ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।
ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੈਨੋ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨਵੀਂ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਰਥਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਜਾਂ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਮਿੰਨੀ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਨੈਨੋ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੀ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੈਨੋ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨੈਨੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਨਿਸ਼ਾਨਾ-ਮੁਖੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪੂਰਨ ਸੁਝਾਅ, ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ।
ਜਾਰੀ ਹੋਣ ‘ਤੇ, ਜੀਪੀਟੀ-4.1 ਨੈਨੋ ਦੀ ਕੀਮਤ 0.10 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ 0.40 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ ਹੈ।
GPT ਮਾਡਲ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ GPT-4o, GPT-4.5, ਅਤੇ GPT-4.1 ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ:
| ਆਈਟਮ | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਤੀ | 13 ਮਈ, 2024 | 27 ਫਰਵਰੀ, 2025 | 14 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2025 |
| ਫੋਕਸ | ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਕੀਕਰਣ | ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ | ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਸੁਧਾਰ |
| ਮੋਡੈਲਿਟੀ | ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ | ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ | ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ |
| ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ | 128,000 ਟੋਕਨ | 128,000 ਟੋਕਨ | 1,000,000 ਟੋਕਨ |
| ਗਿਆਨ ਕੱਟਆਫ ਮਿਤੀ | ਅਕਤੂਬਰ 2023 | ਅਕਤੂਬਰ 2024 | ਜੂਨ 2024 |
| SWE-ਬੈਂਚ ਵੈਰੀਫਾਈਡ (ਕੋਡਿੰਗ) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
GPT-4.1 ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਝਾਤ
GPT-4.1 ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ, GPT-4.1 ਦਾ ਮੂਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਤ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਇਸਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚਾ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ। ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:
- ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚਾ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਲੰਬੀ-ਦੂਰੀ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚਾ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲੰਬੀ-ਦੂਰੀ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਸਮਝਣਯੋਗਤਾ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GPT-4.1 ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
GPT-4.1 ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਇਸਦੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ: ਇੰਟਰਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਕਸਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖ, ਬਲੌਗ, ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਡ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ: ਇੰਟਰਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ, ਚਾਰਟ, ਸਕੀਮੈਟਿਕਸ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, GPT-4.1 ਅਮੀਰ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
GPT-4.1 ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, GPT-4.1 ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GPT-4.1 ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, GPT-4.1 ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, GPT-4.1 ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
- ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, GPT-4.1 ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ GPT-4.1 ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
GPT-4.1 ਨੂੰ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਫੀਡਬੈਕ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, GPT-4.1 ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ, ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ GPT-4.1 ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
GPT-4.1, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ GPT-4.1 ਦੇ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹਨ:
- ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ: GPT-4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮੱਗਰੀ ਰਚਨਾ: GPT-4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖ, ਬਲੌਗ, ਕਿਤਾਬਾਂ ਆਦਿ ਲਿਖਣਾ।
- ਸਿੱਖਿਆ: GPT-4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਟਿਊਟਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ: GPT-4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਪੇਪਰ ਲਿਖਣਾ ਆਦਿ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ: GPT-4.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ, ਸਿਹਤ ਸਲਾਹ ਦੇਣੀ ਆਦਿ।
GPT-4.1 ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਦੀ ਜਾਵੇਗੀ।
GPT-4.1 Mini ਅਤੇ Nano: ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪ
ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ GPT-4.1 ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ GPT-4.1 Mini ਅਤੇ GPT-4.1 Nano ਦੇ ਦੋ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
GPT-4.1 Mini: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ
GPT-4.1 Mini ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ GPT-4o ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਲਗਭਗ 50% ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPT-4.1 Mini ਨੂੰ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਨੁਵਾਦ, ਸਪੀਚ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ ਆਦਿ।
ਛੋਟਾ ਆਕਾਰ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, GPT-4.1 Mini ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਇੱਕੋ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPT-4.1 Mini ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
GPT-4.1 Nano: ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ
GPT-4.1 Nano ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪਹਿਲਾ ਨੈਨੋ-ਗਰੇਡ LLM ਹੈ। ਨੈਨੋ-ਗਰੇਡ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ LLM ਦੇ ਮਿੰਨੀ-ਗਰੇਡ ਨਾਲੋਂ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਇਹ GPT-4.1 Nano ਨੂੰ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪੂਰਨ ਸੁਝਾਅ, ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਦਿ।
ਛੋਟਾ ਆਕਾਰ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, GPT-4.1 Nano ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੀ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPT-4.1 Nano ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, GPT-4.1 Mini ਅਤੇ GPT-4.1 Nano ਦੋ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ ਜੋ ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
GPT-4.1 ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੀਤੀ
ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ GPT-4.1 ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੀਮਤ ਨੀਤੀਆਂ ਅਪਣਾਈਆਂ ਹਨ।
- GPT-4.1: 2 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ, 8 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ।
- GPT-4.1 Mini: 0.40 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ, 1.60 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ।
- GPT-4.1 Nano: 0.10 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ, 0.40 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ।
ਕੀਮਤ ਨੀਤੀ ਤੋਂ ਇਹ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ GPT-4.1 ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। GPT-4.1 Mini ਅਤੇ GPT-4.1 Nano ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ
GPT-4.1 ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ ਲੜੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GPT-4.1, GPT-4.1 Mini ਅਤੇ GPT-4.1 Nano ਦੇ ਤਿੰਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। GPT-4.1 ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। GPT-4.1 Mini ਅਤੇ GPT-4.1 Nano ਵਧੇਰੇ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
GPT-4.1 ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਦੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ GPT-4.1 ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਲਈ ਹੋਰ ਹੈਰਾਨੀ ਲਿਆਏਗਾ।