OpenAI మోడల్ పేర్ల గందరగోళం

OpenAI యొక్క మోడల్ పేరు పెట్టే చిక్కుముడిని విడదీయడం: GPT-4.1 మరియు దాని అవతలకి ఒక లోతైన డైవ్

కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో ప్రముఖ శక్తిగా ఉన్న OpenAI, ఇటీవల దాని కొత్త GPT-4.1 మోడల్ సిరీస్‌ను విడుదల చేసింది, ఇది ఒక మిలియన్ టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండో మరియు మెరుగైన పనితీరు సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది. అయితే, ఈ మోడళ్ల కోసం స్వీకరించబడిన పేరు పెట్టే సంప్రదాయం - GPT-4.1, GPT-4.1 మినీ మరియు GPT-4.1 నానో - గందరగోళాన్ని సృష్టించింది మరియు OpenAI యొక్క మొత్తం ఉత్పత్తి పేరు పెట్టే వ్యూహం గురించి ప్రశ్నలను లేవనెత్తింది.

OpenAI ప్రకారం, ఈ మోడల్స్ అనేక అంశాలలో GPT-4oని మించిపోయాయి. ముఖ్యంగా, GPT-4.1 API ద్వారా డెవలపర్‌లకు మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటుంది, సాధారణ వినియోగదారులు ChatGPT ఇంటర్‌ఫేస్‌లో నేరుగా అనుభవించలేరు.

GPT-4.1 సిరీస్ యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణం దాని విస్తారమైన 1 మిలియన్ టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండో, ఇది సుమారు 3,000 పేజీల టెక్స్ట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం Google యొక్క జెమిని మోడల్‌తో సరిపోతుంది, ఇది ఇప్పటికే ఇలాంటి లాంగ్-కంటెంట్ ప్రాసెసింగ్ కార్యాచరణలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

GPT-4.5 యొక్క తొలగింపు మరియు ChatGPT యొక్క భవిష్యత్తు

ఏకకాలంలో, OpenAI APIలో GPT-4.5 ప్రివ్యూ మోడల్‌ను నిలిపివేస్తున్నట్లు ప్రకటించింది. ఫిబ్రవరి 2025లో ప్రారంభించబడిన మరియు గతంలో విమర్శించబడిన ఈ పరివర్తన ఉత్పత్తి, జూలై 2025లో తొలగించబడుతుంది, డెవలపర్‌లు వెంటనే వలసపోయేలా చేస్తుంది. అయితే, GPT-4.5 తాత్కాలికంగా ChatGPTలో అందుబాటులో ఉంటుంది.

పేరు పెట్టే గందరగోళాన్ని గుర్తించడం: సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ కూడా అంగీకరించారు

OpenAI యొక్క ఉత్పత్తి పేరు పెట్టే పెరుగుతున్న సంక్లిష్టతను CEO సామ్ ఆల్ట్‌మన్ కూడా గుర్తించారు. ఫిబ్రవరిలో, కంపెనీ ఉత్పత్తి శ్రేణి మరియు పేరు పెట్టే సంప్రదాయాలు ఎక్కువగా సంక్లిష్టంగా మారాయని అతను X (గతంలో ట్విట్టర్)లో అంగీకరించాడు.

ChatGPT ఇంటర్‌ఫేస్‌లో, ప్రతి మోడల్‌కు ప్రత్యేక బలాలు మరియు పరిమితులు ఉన్నాయి, ఇందులో ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ లేదా జనరేషన్‌కు మద్దతు ఉంది. అయితే, ఒక నిర్దిష్ట పనికి ఏ మోడల్ ఉత్తమంగా సరిపోతుందో తెలుసుకోవడానికి వినియోగదారులు తరచుగా కష్టపడుతుంటారు.

OpenAI యొక్క ప్రస్తుత మోడల్ లైనప్ యొక్క అవలోకనం ఇక్కడ ఉంది:

• GPT-4o: ప్రస్తుత ‘ప్రామాణిక’ భాషా నమూనా, దాని సమగ్ర సామర్థ్యాలు మరియు బలమైన మొత్తం పనితీరుకు ప్రసిద్ధి చెందింది.

• శోధనతో కూడిన GPT-4o: నిజ-సమయ వెబ్ శోధన కార్యాచరణను సమగ్రపరిచే GPT-4o యొక్క మెరుగైన వెర్షన్.

• డీప్ రీసెర్చ్‌తో కూడిన GPT-4o: ఈ వెర్షన్ ఒక ప్రత్యేకమైన నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది GPT-4oని బహుళ వెబ్ శోధనలను నిర్వహించడానికి మరియు ఫలితాలను సమగ్ర నివేదికగా సంకలనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

• షెడ్యూల్ చేయబడిన పనులతో కూడిన GPT-4o: GPT-4oని నిర్దిష్ట పనులను (ఉదాహరణకు, వెబ్ శోధనలు) క్రమం తప్పకుండా నిర్వహించడానికి మరియు వినియోగదారులకు క్రమానుగత నవీకరణలను అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.

• o1: OpenAI యొక్క ‘సిములేటెడ్ రీజనింగ్ (SR)’ మోడల్ సమస్య పరిష్కారానికి ‘దశలవారీగా ఆలోచించే’ విధానాన్ని చురుకుగా ఉపయోగించడానికి రూపొందించబడింది. ఇది తార్కిక కారణం మరియు గణిత పనులలో రాణిస్తుంది, కానీ రచన లేదా సృజనాత్మక వ్యక్తీకరణలో తక్కువగా ఉంటుంది.

• o3-mini: విడుదల చేయని ‘o3’ మోడల్ యొక్క సూక్ష్మీకరించబడిన, వేగవంతమైన వెర్షన్. ఇది o1కి వారసుడు, కానీ ట్రేడ్‌మార్క్ సమస్యల కారణంగా ‘o2’ పేరును దాటవేస్తుంది.

• o3-mini-high: o3-mini యొక్క అధునాతన వెర్షన్, మరింత లోతైన కారణాన్ని అందిస్తుంది కానీ నెమ్మదిగా పనితీరును అందిస్తుంది.

• o1 ప్రో మోడ్: OpenAI ప్రస్తుతం అందిస్తున్న అత్యంత శక్తివంతమైన సిములేటెడ్ రీజనింగ్ మోడల్. ఇది చాలా పూర్తిస్థాయి తర్కం మరియు కారణ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, అయితే నెమ్మదిగా వేగంతో. ఈ మోడ్ చెల్లింపు ప్రో ఖాతా వినియోగదారులకు మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటుంది.

• GPT-4o మినీ: ఉచిత వినియోగదారుల కోసం రూపొందించబడిన అసలైన GPT-4o యొక్క తేలికపాటి వెర్షన్, ఇది వేగవంతమైన వేగం మరియు తక్కువ ఖర్చులను అందిస్తుంది. నిర్దిష్ట ప్రాంప్ట్ అవసరాలతో అనుకూలతను నిర్వహించడానికి OpenAI ఈ సంస్కరణను కలిగి ఉంది.

• GPT-4: 2023లో ప్రారంభించబడిన అసలైన GPT-4 మోడల్, ప్రస్తుతం పాత తరం అని భావిస్తున్నారు.

• అధునాతన వాయిస్ మోడ్: వాయిస్ ఇంటరాక్షన్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన GPT-4o వేరియంట్, నిజ-సమయ వాయిస్ ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది.

ChatGPT ఇప్పుడు GPT-4o, GPT-4o మినీ, o1-ప్రో, o3-మినీ, GPT-4 మరియు GPT-4.5తో సహా విభిన్న శ్రేణి మోడళ్లను కలిగి ఉంది, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి సూక్ష్మ వ్యత్యాసాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి తరచుగా వినియోగదారులను అయోమయానికి గురిచేస్తాయి.

GPT మరియు o సిరీస్‌లను GPT-5 గొడుగు కింద ఏకీకృతం చేయడానికి కంపెనీ యోచిస్తోందని ఆల్ట్‌మన్ పేర్కొన్నాడు. అయితే, GPT-4.1 యొక్క పరిచయం ఈ ‘బ్రాండ్ ఏకీకరణ’ లక్ష్యానికి విరుద్ధంగా ఉంది, విడుదల చేయడానికి హామీ ఇచ్చే తాత్కాలిక, పరివర్తన నమూనాలా కనిపిస్తుంది, కానీ గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపదు.

GPT-4.1 vs. GPT-4.5: సందర్భోచిత పోలిక

SWE-బెంచ్ వెరిఫైడ్ కోడ్ టెస్ట్‌లో GPT-4.1 GPT-4.5ని అధిగమించినప్పటికీ (54.6% vs. 38.0%), GPT-4.5 విద్యా జ్ఞాన పరీక్షలు, సూచనల గ్రహణశక్తి మరియు ఇమేజ్-సంబంధిత పనులలో ఆధిక్యాన్ని నిలుపుకుంటుంది. GPT-4.1 సార్వత్రికంగా ఉన్నతంగా లేనప్పటికీ, వేగవంతమైన వేగం మరియు తక్కువ ఖర్చులతో ‘సరిపోయేంత’ ఆచరణాత్మక ఫలితాన్ని అందిస్తుందని OpenAI పేర్కొంది.

GPT-4.5 గణనీయమైన నిర్వహణ ఖర్చులను కలిగి ఉంది, మిలియన్ ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌లకు $75 (సుమారు NT$2,430) మరియు మిలియన్ అవుట్‌పుట్ టోకెన్‌లకు $150 (సుమారు NT$4,860) వసూలు చేస్తుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, GPT-4.1 గణనీయంగా సరసమైనది, ఇన్‌పుట్ ధర $2 (సుమారు NT$65) మరియు అవుట్‌పుట్ ధర $8 (సుమారు NT$260).

మినీ మరియు నానో వెర్షన్‌లు మరింత ఆర్థికంగా ఉంటాయి:

• GPT-4.1 మినీ: ఇన్‌పుట్ $0.40 (సుమారు NT$13), అవుట్‌పుట్ $1.60 (సుమారు NT$52)

• GPT-4.1 నానో: ఇన్‌పుట్ $0.10 (సుమారు NT$3), అవుట్‌పుట్ $0.40 (సుమారు NT$13)

GPT-4.1 ChatGPT వినియోగదారులకు ఎందుకు అందుబాటులో లేదు

GPT-4.1 వంటి పరిశోధన నమూనాల నుండి వచ్చిన మెరుగుదలలు ChatGPT ఉపయోగించే GPT-4o వెర్షన్‌లో ‘క్రమంగా కలిసిపోతాయి’ అని OpenAI పేర్కొంది, ChatGPT నిరంతరం నవీకరించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. దీని అర్థం ChatGPT డైనమిక్‌గా అభివృద్ధి చెందుతున్న, ఏకీకృత నమూనాతో పనిచేస్తుంది, APIని ఉపయోగించే డెవలపర్‌లు వారి అవసరాలను తీర్చే నిర్దిష్ట మోడల్ వెర్షన్‌లను ఖచ్చితంగా ఎంచుకోవచ్చు.

ఈ విధానం ద్వంద్వ-మార్గ వ్యూహాన్ని సృష్టిస్తుంది: ChatGPT వినియోగదారులు ఏకీకృతమైన కానీ కొంతవరకు అస్పష్టమైన అనుభవాన్ని పొందుతారు, అయితే డెవలపర్‌లు మరింత సూక్ష్మమైన, స్పష్టంగా నిర్వచించబడిన ఎంపికలను ఆస్వాదిస్తారు.

అయితే, పేరు పెట్టే గందరగోళం కొనసాగుతూనే ఉంది, ఈ ప్రశ్నను లేవనెత్తుతోంది: OpenAI తన పేరు పెట్టే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ChatGPTని ఎందుకు ఉపయోగించకూడదు?

ఆధునిక భాషా నమూనాలలో సందర్భోచిత విండో పరిమాణం యొక్క చిక్కులు

భాషా నమూనా యొక్క సందర్భోచిత విండో అంటే ప్రతిస్పందనను రూపొందించేటప్పుడు నమూనా ఒకేసారి పరిగణించగల వచన పరిమాణం. ఇది నమూనా యొక్క స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి లాంటిది. పెద్ద సందర్భోచిత విండో వచనంలోని మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు సూక్ష్మ సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది, మరింత పొందికైన, సంబంధిత మరియు ఖచ్చితమైన అవుట్‌పుట్‌లకు దారితీస్తుంది.

GPT-4.1 యొక్క 1 మిలియన్ టోకెన్ల సందర్భోచిత విండో విషయంలో, ఈ భారీ సామర్థ్యం సుమారు 3,000 పేజీల వచనం నుండి సమాచారాన్ని నిలుపుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది. ఇది సందర్భం యొక్క లోతైన అవగాహనకు అనుమతిస్తుంది, ఇన్‌పుట్ యొక్క మొత్తం అర్థం మరియు ఉద్దేశానికి అనుగుణంగా ప్రతిస్పందనల ఉత్పత్తిని అనుమతిస్తుంది.

టోకెన్ లెక్కింపు యొక్క ప్రాముఖ్యత

టోకెన్లు భాషా నమూనా వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే ప్రాథమిక యూనిట్లు. అవి వ్యక్తిగత పదాలు, పదాల భాగాలు లేదా విరామ చిహ్నాలు కూడా కావచ్చు. ఒక నమూనా ఎంత ఎక్కువ టోకెన్లను నిర్వహించగలదో, అంత ఎక్కువ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలదు, ఇది మెరుగైన అవగాహన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన అవుట్‌పుట్‌లకు దారితీస్తుంది.

1 మిలియన్ టోకెన్ల సందర్భోచిత విండో అనేది ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి, సంక్లిష్టమైన మరియు సుదీర్ఘమైన కంటెంట్‌ను నిర్వహించడానికి భాషా నమూనాల సామర్థ్యంలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం వంటి అనువర్తనాల కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది:

• సుదీర్ఘ కంటెంట్ సృష్టి: పుస్తకాలు, స్క్రిప్ట్‌లు మరియు ఇతర సుదీర్ఘ పత్రాలను వ్రాయడం.
• సంక్లిష్ట డేటా విశ్లేషణ: పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం.
• మెరుగైన కస్టమర్ మద్దతు: సంక్లిష్ట కస్టమర్ విచారణలను నిర్వహించడం మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన మద్దతును అందించడం.
• మెరుగైన పరిశోధన సామర్థ్యాలు: లోతైన పరిశోధన మరియు విశ్లేషణ నిర్వహించడం.

మోడల్ స్వీకరణపై ఖర్చు-ప్రభావం యొక్క ప్రభావం

భాషా నమూనాను ఉపయోగించే ఖర్చు దాని స్వీకరణను ప్రభావితం చేసే ఒక ముఖ్యమైన అంశం. ఖర్చు ఎంత ఎక్కువగా ఉంటే, దాని ఉపయోగం అంత పరిమితం అవుతుంది. GPT-4.5తో పోలిస్తే GPT-4.1 యొక్క తక్కువ ధర AIని వారి వర్క్‌ఫ్లోలలోకి సమగ్రపరచడానికి చూస్తున్న డెవలపర్‌లు మరియు వ్యాపారాలకు ఇది మరింత ఆకర్షణీయమైన ఎంపికగా చేస్తుంది.

GPT-4.1 సిరీస్ యొక్క టైర్డ్ ధర నిర్మాణం, మినీ మరియు నానో వెర్షన్‌లు మరింత తక్కువ ఖర్చులను అందిస్తున్నాయి, AIని విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులు మరియు అనువర్తనాలకు అందుబాటులో ఉంచుతుంది. ఈ పెరిగిన ప్రాప్యత AI యొక్క స్వీకరణను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు వివిధ పరిశ్రమలలో ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తుంది.

మోడల్ ఎంపిక యొక్క సంక్లిష్టతలను నావిగేట్ చేయడం

OpenAI నుండి అందుబాటులో ఉన్న నమూనాల సమృద్ధి వినియోగదారులకు అధికంగా ఉంటుంది. ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం ఏది ఉపయోగించాలో గురించి సమాచారం తీసుకున్న నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రతి నమూనా యొక్క నిర్దిష్ట బలాలు మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.

మోడల్‌ను ఎన్నుకునేటప్పుడు పరిగణించవలసిన అంశాలు:

• సందర్భోచిత విండో పరిమాణం: మోడల్ ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయగల వచన పరిమాణం.
• ఖర్చు: టోకెన్‌కు ధర.
• పనితీరు: మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు వేగం.
• నిర్దిష్ట సామర్థ్యాలు: మోడల్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ లేదా రియల్-టైమ్ శోధన వంటి లక్షణాలకు మద్దతు ఇస్తుందా.

వినియోగదారు అనుభవం యొక్క ప్రాముఖ్యత

అంతిమంగా, భాషా నమూనా యొక్క విజయం దాని వినియోగదారు అనుభవంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉపయోగించడానికి లేదా అర్థం చేసుకోవడానికి కష్టంగా ఉండే మోడల్‌ను దాని సాంకేతిక సామర్థ్యాలతో సంబంధం లేకుండా స్వీకరించరు. పేరు పెట్టే గందరగోళం గురించి OpenAI యొక్క గుర్తింపు మరియు GPT మరియు o సిరీస్‌లను ఏకీకృతం చేసే దాని ప్రణాళికలు సరైన దిశలో వేసిన చర్యలు.

మోడల్ ఎంపిక ప్రక్రియను సులభతరం చేయడం మరియు నిర్దిష్ట పనులకు ఏ మోడల్ ఉత్తమంగా సరిపోతుందో దానిపై స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వం అందించడం స్వీకరణను నడపడానికి మరియు OpenAI యొక్క సమర్పణల విలువను పెంచడానికి చాలా కీలకం. క్రమబద్ధీకరించబడిన మరియు సహజమైన వినియోగదారు అనుభవం వినియోగదారులను AI యొక్క శక్తిని సమర్థవంతంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి శక్తినిస్తుంది.

భవిష్యత్తు దిశలు: పేరు పెట్టే సందిగ్ధతను పరిష్కరించడం

భాషా నమూనాల అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యం అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను అందిస్తుంది. OpenAI యొక్క ఆవిష్కరణకు నిబద్ధత ప్రశంసనీయం, అయితే ఇది వినియోగదారు అనుభవానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు దాని సమర్పణలు అందుబాటులో ఉండేలా మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి సులభంగా ఉండేలా చూడాలి.

పేరు పెట్టే గందరగోళాన్ని పరిష్కరించడం స్వీకరణను నడపడానికి, ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి మరియు వివిధ పరిశ్రమలలోని వినియోగదారుల కోసం AI యొక్క విలువను పెంచడానికి చాలా కీలకం. పేరు పెట్టే సంప్రదాయాలను మెరుగుపరచడంలో OpenAI యొక్క తదుపరి చర్యలను AI సంఘం నిశితంగా గమనిస్తుంది మరియు భాషా నమూనా ప్రాప్యత మరియు వినియోగం యొక్క భవిష్యత్తును అవి నిస్సందేహంగా రూపొందిస్తాయి.

ప్రత్యామ్నాయ పేరు పెట్టే వ్యూహాలను అన్వేషించడం

OpenAI ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి అనేక ప్రత్యామ్నాయ పేరు పెట్టే వ్యూహాలు సహాయపడతాయి:

• లక్షణం ఆధారిత పేరు పెట్టడం: నమూనాలను వాటి ప్రాథమిక లక్షణాలు లేదా సామర్థ్యాల ఆధారంగా పేరు పెట్టవచ్చు. ఉదాహరణకు, మెరుగైన ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలు కలిగిన మోడల్‌కు “GPT-ఇమేజ్” లేదా “విజన్-ప్రో” అని పేరు పెట్టవచ్చు.
• పనితీరు ఆధారిత పేరు పెట్టడం: నమూనాలను వాటి పనితీరు కొలమానాల ఆధారంగా పేరు పెట్టవచ్చు. ఉదాహరణకు, అధిక ఖచ్చితత్వ స్కోరు కలిగిన మోడల్‌కు “GPT-ఎలైట్” లేదా “ఖచ్చితత్వం-మాక్స్” అని పేరు పెట్టవచ్చు.
• వినియోగదారు-కేంద్రీకృత పేరు పెట్టడం: నమూనాలను వాటి లక్ష్య ప్రేక్షకులు లేదా ఉపయోగ సందర్భం ఆధారంగా పేరు పెట్టవచ్చు. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ మద్దతు కోసం రూపొందించిన మోడల్‌కు “సహాయం-బాట్” లేదా “సేవ-AI” అని పేరు పెట్టవచ్చు.
• సంస్కరణ ఆధారిత పేరు పెట్టడం: నమూనాలను “GPT-V1,” “GPT-V2” మొదలైన సింపుల్ వెర్షనింగ్ సిస్టమ్‌ను ఉపయోగించి పేరు పెట్టవచ్చు. ఈ విధానం మోడల్ నవీకరణలు మరియు మెరుగుదలలను ట్రాక్ చేయడానికి స్పష్టమైన మరియు స్థిరమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.

ముందుకు సాగే మార్గం: స్పష్టత కోసం పిలుపు

భాషా నమూనాల అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యం అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను అందిస్తుంది. OpenAI యొక్క ఆవిష్కరణకు నిబద్ధత ప్రశంసనీయం, అయితే ఇది వినియోగదారు అనుభవానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు దాని సమర్పణలు అందుబాటులో ఉండేలా మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి సులభంగా ఉండేలా చూడాలి.

పేరు పెట్టే గందరగోళాన్ని పరిష్కరించడం స్వీకరణను నడపడానికి, ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి మరియు వివిధ పరిశ్రమలలోని వినియోగదారుల కోసం AI యొక్క విలువను పెంచడానికి చాలా కీలకం. పేరు పెట్టే సంప్రదాయాలను మెరుగుపరచడంలో OpenAI యొక్క తదుపరి చర్యలను AI సంఘం నిశితంగా గమనిస్తుంది మరియు భాషా నమూనా ప్రాప్యత మరియు వినియోగం యొక్క భవిష్యత్తును అవి నిస్సందేహంగా రూపొందిస్తాయి.