GPT-4.5 విఫలమైందా? OpenAI యొక్క తాజా నమూనాపై లోతైన విశ్లేషణ

GPT-4.5 యొక్క పరిమాణం మరియు పరిధి

GPT-4.5 అనేది OpenAI యొక్క అత్యంత ప్రతిష్టాత్మక ప్రయత్నం, పరిమాణం పరంగా. దాని నిర్మాణం మరియు శిక్షణ డేటాకు సంబంధించిన ఖచ్చితమైన వివరాలు తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ, శిక్షణ ప్రక్రియ గణనపరంగా చాలా క్లిష్టమైనదని తెలుసు, దీనికి బహుళ డేటా కేంద్రాలలో పంపిణీ అవసరం. ఇది ఒక్కటే దాని అభివృద్ధిలో ఉపయోగించిన అపారమైన వనరులను సూచిస్తుంది.

మోడల్ యొక్క ధరల నిర్మాణం ప్రీమియం సమర్పణగా దాని స్థానాన్ని మరింత నొక్కి చెబుతుంది. ఖర్చులు దాని పూర్వీకుల కంటే గణనీయంగా ఎక్కువగా ఉన్నాయి, GPT-4o కంటే 15-30 రెట్లు, o1 కంటే 3-5 రెట్లు మరియు Claude 3.7 Sonnet కంటే 10-25 రెట్లు అధికం. యాక్సెస్ ప్రస్తుతం ChatGPT ప్రో సబ్‌స్క్రైబర్‌లకు (నెలకు $200) మరియు టోకెన్ ప్రాతిపదికన చెల్లించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న API క్లయింట్‌లకు మాత్రమే పరిమితం చేయబడింది.

అయితే, పనితీరు లాభాలు, కనీసం కొన్ని ప్రాంతాలలో, ధర ట్యాగ్‌కు తగినట్లుగా లేవు. ప్రారంభ బెంచ్‌మార్క్‌లు GPT-4o కంటే స్వల్ప మెరుగుదలలను మాత్రమే వెల్లడించాయి మరియు GPT-4.5 తార్కిక పనులలో o1 మరియు o3-మినీ వంటి మోడల్‌ల కంటే వెనుకబడి ఉందని కూడా చూపించాయి.

GPT-4.5 యొక్క ఉద్దేశించిన ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

OpenAI ఎప్పుడూ GPT-4.5ని దాని ఫ్లాగ్‌షిప్, ఆల్-పర్పస్ మోడల్‌గా స్పష్టంగా మార్కెట్ చేయలేదని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. వాస్తవానికి, వారి బ్లాగ్ పోస్ట్ యొక్క ప్రారంభ సంస్కరణలు ఇది సామర్థ్యం యొక్క సంపూర్ణ సరిహద్దులను నెట్టే ‘ఫ్రాంటియర్ మోడల్’ కాదని స్పష్టం చేశాయి. అంతేకాకుండా, ఇది ప్రాథమికంగా తార్కిక నమూనాగా రూపొందించబడలేదు, ఆ ఉద్దేశ్యం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మోడల్‌లతో (o3 మరియు DeepSeek-R1 వంటివి) ప్రత్యక్ష పోలికలు చేయడం కొంతవరకు తప్పుదారి పట్టించేవి.

GPT-4.5 దాని చివరి నాన్-చైన్-ఆఫ్-థాట్ మోడల్ అని OpenAI సూచించింది. దీని అర్థం దాని శిక్షణ సంక్లిష్టమైన తార్కిక సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం కంటే ప్రపంచ పరిజ్ఞానం యొక్క విస్తారమైన మొత్తాలను పొందుపరచడం మరియు వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలతో సమలేఖనం చేయడంపై ఎక్కువగా దృష్టి పెట్టింది.

GPT-4.5 ఎక్కడ రాణించగలదు: జ్ఞానం మరియు సూక్ష్మభేదం

పెద్ద నమూనాల యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం తరచుగా జ్ఞాన సముపార్జన కోసం వాటి విస్తరించిన సామర్థ్యంలో ఉంటుంది. GPT-4.5, ఈ సూత్రానికి అనుగుణంగా, దాని చిన్న ప్రతిరూపాలతో పోలిస్తే భ్రమ కలిగించే ధోరణిని తగ్గించింది. ఇది వాస్తవాలు మరియు సందర్భోచిత సమాచారానికి కఠినంగా కట్టుబడి ఉండటం చాలా ముఖ్యమైన సందర్భాలలో సంభావ్యంగా విలువైనదిగా చేస్తుంది.

అంతేకాకుండా, GPT-4.5 వినియోగదారు సూచనలు మరియు ప్రాధాన్యతలను అనుసరించే మెరుగైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది OpenAI ద్వారా వివిధ ప్రదర్శనలలో ప్రదర్శించబడింది మరియు ఆన్‌లైన్‌లో భాగస్వామ్యం చేయబడిన వినియోగదారు అనుభవాల ద్వారా ధృవీకరించబడింది. మోడల్ వినియోగదారు ఉద్దేశం యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను మరింత ప్రభావవంతంగా గ్రహించినట్లు అనిపిస్తుంది, ఇది మరింత అనుకూలమైన మరియు సంబంధిత అవుట్‌పుట్‌లకు దారితీస్తుంది.

గద్య నాణ్యతపై చర్చ: ఆత్మాశ్రయత మరియు సంభావ్యత

GPT-4.5 యొక్క అత్యుత్తమ గద్యాన్ని ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యం గురించి ఒక ఉల్లాసకరమైన చర్చ ఉద్భవించింది. కొంతమంది OpenAI అధికారులు మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను ప్రశంసించారు, CEO సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ కూడా దానితో పరస్పర చర్య చేయడం కొంతమంది వివేచనాత్మక పరీక్షకులకు ‘AGI’ (ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్) యొక్క సంగ్రహావలోకనం అందించారని సూచించారు.

అయితే, విస్తృత ప్రతిచర్య ఖచ్చితంగా మిశ్రమంగా ఉంది. OpenAI సహ వ్యవస్థాపకుడు ఆండ్రెజ్ కర్పతీ స్వచ్ఛమైన తార్కికంపై తక్కువ ఆధారపడే పనులలో మెరుగుదలలను ఊహించారు, ‘EQ’ (భావోద్వేగ మేధస్సు), సృజనాత్మకత, సారూప్యత-మేకింగ్ మరియు హాస్యం వంటి అంశాలను నొక్కిచెప్పారు - ఇవి తరచుగా ప్రపంచ పరిజ్ఞానం మరియు సాధారణ అవగాహన ద్వారా అడ్డంకిగా ఉంటాయి.

ఆసక్తికరంగా, కర్పతీ నిర్వహించిన తదుపరి సర్వేలో, రచన నాణ్యత పరంగా GPT-4.5 కంటే GPT-4o యొక్క ప్రతిస్పందనలకు సాధారణ వినియోగదారు ప్రాధాన్యతను వెల్లడించింది. ఇది గద్యాన్ని విశ్లేషించడంలో స్వాభావిక ఆత్మాశ్రయతను హైలైట్ చేస్తుంది మరియు నైపుణ్యం కలిగిన ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన మోడల్‌ల నుండి పోల్చదగిన నాణ్యతను పొందవచ్చని సూచిస్తుంది.

కర్పతీ స్వయంగా ఫలితాల యొక్క అస్పష్టతను అంగీకరించాడు, వివిధ সম্ভাব্য వివరణలను సూచించాడు: ‘అధిక-రుచి’ పరీక్షకులు ఇతరులు కోల్పోయిన సూక్ష్మ నిర్మాణ మెరుగుదలలను గ్రహించి ఉండవచ్చు, పరీక్షించిన ఉదాహరణలు ఆదర్శంగా ఉండకపోవచ్చు లేదా తేడాలు కేవలం ఒక చిన్న నమూనా పరిమాణంలో గుర్తించడానికి చాలా సూక్ష్మంగా ఉండవచ్చు.

స్కేలింగ్ యొక్క పరిమితులు మరియు LLMల భవిష్యత్తు

GPT-4.5 యొక్క విడుదల, కొన్ని కోణాల్లో, భారీ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందిన మరియు మానవ ప్రతిస్పందన నుండి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RLHF) ద్వారా అలైన్‌మెంట్ కోసం ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన మోడల్‌లను స్కేలింగ్ చేయడం యొక్క సంభావ్య పరిమితులను నొక్కి చెబుతుంది. OpenAI సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు మాజీ చీఫ్ సైంటిస్ట్ ఇలియా సుట్స్‌కెవర్, NeurIPS 2024లో ప్రసిద్ధంగా ఇలా అన్నారు, “మనకు తెలిసిన ప్రీ-ట్రైనింగ్ నిస్సందేహంగా ముగుస్తుంది… మేము గరిష్ట డేటాను సాధించాము మరియు ఇకపై ఉండదు. మన దగ్గర ఉన్న డేటాతో మనం వ్యవహరించాలి. ఒకే ఒక్క ఇంటర్నెట్ ఉంది.”

GPT-4.5తో గమనించిన తగ్గుతున్న రాబడి, ప్రాథమికంగా ఇంటర్నెట్ డేటాపై శిక్షణ పొందిన మరియు మానవ ప్రతిస్పందన నుండి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RLHF) ద్వారా అలైన్‌మెంట్ కోసం ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన సాధారణ-ప్రయోజన నమూనాలను స్కేలింగ్ చేయడంలో సవాళ్లకు నిదర్శనంగా పనిచేస్తుంది.

పెద్ద భాషా నమూనాల కోసం తదుపరి సరిహద్దు టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్ (లేదా ఇన్‌ఫరెన్స్-టైమ్ స్కేలింగ్)గా కనిపిస్తుంది. ఇది చైన్-ఆఫ్-థాట్ (CoT) టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా ఎక్కువ కాలం పాటు “ఆలోచించడానికి” మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం. టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్ సంక్లిష్టమైన తార్కిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది మరియు o1 మరియు R1 వంటి మోడల్‌ల విజయానికి కీలకమైన అంశం.

వైఫల్యం కాదు, కానీ ఒక పునాది

GPT-4.5 ప్రతి పనికి సరైన ఎంపిక కాకపోవచ్చు, భవిష్యత్తు పురోగతికి పునాది మూలకంగా దాని సంభావ్య పాత్రను గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. మరింత అధునాతన తార్కిక నమూనాల అభివృద్ధికి బలమైన జ్ఞాన పునాది అవసరం.

GPT-4.5 చాలా అప్లికేషన్‌లకు గో-టు మోడల్‌గా మారకపోయినా, ఇది తదుపరి తార్కిక నమూనాలకు కీలకమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్‌గా ఉపయోగపడుతుంది. ఇది ఇప్పటికే o3 వంటి మోడళ్లలో ఉపయోగించబడుతోందని కూడా నమ్మవచ్చు.

OpenAI యొక్క చీఫ్ రీసెర్చ్ ఆఫీసర్ మార్క్ చెన్ వివరించినట్లుగా, “మీరు దానిపై తార్కికం నిర్మించడానికి జ్ఞానం అవసరం. ఒక మోడల్ గుడ్డిగా వెళ్లి, మొదటి నుండి తార్కికం నేర్చుకోలేరు. కాబట్టి మేము ఈ రెండు నమూనాలు చాలా అభినందనీయంగా ఉన్నాయని కనుగొన్నాము మరియు అవి ఒకదానిపై ఒకటి ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను కలిగి ఉన్నాయని మేము భావిస్తున్నాము.”

అందువల్ల, GPT-4.5 యొక్క అభివృద్ధి, డెడ్ ఎండ్ కాదు, పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క కొనసాగుతున్న పరిణామంలో ఒక వ్యూహాత్మక దశ. ఇది AI పరిశోధన యొక్క పునరావృత స్వభావానికి నిదర్శనం, ఇక్కడ ప్రతి దశ, ఒంటరిగా నిరాడంబరంగా అనిపించినప్పటికీ, మరింత సామర్థ్యం మరియు బహుముఖ AI వ్యవస్థల వైపు విస్తృత పురోగతికి దోహదం చేస్తుంది. ఇప్పుడు దృష్టి ఈ బలమైన జ్ఞాన పునాదిని ఉపయోగించి సమాచారాన్ని గుర్తుకు తెచ్చుకోవడమే కాకుండా, అపూర్వమైన ప్రభావంతో సమస్యలను తర్కించగల మరియు పరిష్కరించగల నమూనాలను నిర్మించడం వైపు మారుతోంది. నిజంగా తెలివైన AI వైపు ప్రయాణం కొనసాగుతుంది మరియు GPT-4.5, దాని మిశ్రమ ఆదరణ ఉన్నప్పటికీ, ఆ ప్రయాణంలో గణనీయమైన పాత్ర పోషిస్తుంది.
ఇప్పుడు దృష్టి ఒక మోడల్‌కు ఎంత తెలుసు అనే దానిపై మాత్రమే కాకుండా, ఆ జ్ఞానాన్ని ఎంత బాగా ఉపయోగించగలదు అనే దానిపై కూడా ఉంది. AI కమ్యూనిటీ పట్టుదలతో ఉన్న ప్రధాన సవాలు ఇదే, మరియు GPT-4.5, పరిపూర్ణ పరిష్కారం కానప్పటికీ, విలువైన అంతర్దృష్టులను మరియు భవిష్యత్తు పురోగతికి బలమైన పునాదిని అందిస్తుంది. ముందుకు వెళ్ళే మార్గంలో విధానాల కలయిక ఉంటుంది: ఇప్పటికే ఉన్న సాంకేతికతలను మెరుగుపరచడం, కొత్త నిర్మాణాలను అన్వేషించడం మరియు శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం మరింత అధునాతన పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం. అంతిమ లక్ష్యం అలాగే ఉంటుంది: మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడమే కాకుండా, ఒకప్పుడు మానవ మేధస్సు యొక్క ప్రత్యేక డొమైన్‌గా పరిగణించబడే మార్గాల్లో తర్కించడం, నేర్చుకోవడం మరియు అనుకూలించడం వంటి AI వ్యవస్థలను సృష్టించడం.