డీప్ రీసెర్చ్ టీమ్: ఏజెంట్స్ యొక్క అంతిమ రూపం

OpenAI యొక్క రెండవ ఏజెంట్

మూడు వారాల క్రితం, OpenAI డీప్ రీసెర్చ్‌ని పరిచయం చేసింది, ఇది దాని రెండవ ఏజెంట్. ఈ ఏజెంట్ బహుళ వెబ్‌సైట్‌లను శోధించగలదు మరియు 5-30 నిమిషాల్లో సమగ్ర ఆన్‌లైన్ పరిశోధనను పూర్తి చేయగలదు, సమాచారాన్ని సంశ్లేషణ చేస్తుంది మరియు ఉదహరణలతో కూడిన వివరణాత్మక నివేదికలను అందిస్తుంది.

ఈ వ్యాసం Sequoia Capital ద్వారా Isa Fulford మరియు Josh Tobin, OpenAI యొక్క డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క లీడ్‌లతో జరిపిన ఇంటర్వ్యూను సంకలనం చేసి, నిర్వహిస్తుంది. ఇద్దరు సభ్యులు డీప్ రీసెర్చ్ వెనుక ఉన్న సాంకేతిక నిర్దిష్టతలు మరియు ఉత్పత్తి ఆలోచనలను వివరంగా పంచుకుంటారు, వారు ప్రస్తుతం గమనిస్తున్న వినియోగ సందర్భాలతో పాటు.

డీప్ రీసెర్చ్ OpenAI యొక్క అంతర్గత అన్వేషణ నుండి ఉద్భవించింది, ఇది దీర్ఘ-కాల పనులను నిర్వహించగల నమూనా సామర్థ్యం. బృందం యొక్క దీర్ఘకాలిక లక్ష్యం భవిష్యత్తులో వినియోగదారులకు అంతిమ ఏజెంట్‌ను అందించడం: వెబ్ శోధన, కంప్యూటర్ వినియోగం లేదా వారు ఏజెంట్ పూర్తి చేయాలనుకునే ఇతర పనుల కోసం సహజమైన ఆల్ ఇన్ వన్ పరిష్కారం.

డీప్ రీసెర్చ్ ఉత్పత్తి స్థాయిలో కూడా ప్రత్యేకంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది. ఉదాహరణకు, మా డీప్‌సీక్ విశ్లేషణలో పేర్కొన్నట్లుగా, డీప్ రీసెర్చ్ స్పష్టమైన ఉదహరణలు మరియు చైన్-ఆఫ్-థాట్ (CoT) ద్వారా వినియోగదారు నమ్మకాన్ని పెంచుతుంది. ఈ బృందం పనిని స్థిరంగా అర్థం చేసుకోవడానికి స్పష్టీకరణ ప్రవాహాన్ని కూడా రూపొందించింది. డీప్ రీసెర్చ్ సమాచార పునరుద్ధరణ మరియు సంస్థలో AI శోధన మరియు ChatGPTని అధిగమిస్తుంది. అయితే, ఈ దశలో, డీప్ రీసెర్చ్ ఇప్పటికే ఉన్న సమాచారం నుండి కొత్త అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో అంత ప్రభావవంతంగా లేదు మరియు ఇంకా కొత్త శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలు చేయలేకపోయింది.

ముఖ్యమైన అంశాలు:

• OpenAI తన రెండవ ఏజెంట్, డీప్ రీసెర్చ్‌ని ప్రారంభించింది, ఇది సమగ్ర ఆన్‌లైన్ పరిశోధనలకు సామర్థ్యం కలిగి ఉంది.
• ఏజెంట్ సామర్థ్యాలు మోడల్ యొక్క ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ నుండి వచ్చాయి.
• డీప్ రీసెర్చ్ సమాచార సంశ్లేషణ మరియు అస్పష్టమైన వాస్తవాలను కనుగొనడంలో சிறந்து விளங்குகிறது.
• ఉపయోగ సందర్భాలు వృత్తిపరమైన పని, వ్యక్తిగత జీవితం, ప్రోగ్రామింగ్ మరియు విద్యను విస్తరించాయి.
• 2025లో ఏజెంట్లకు గణనీయమైన పురోగతిని ఈ బృందం అంచనా వేస్తోంది.

ఏజెంట్ సామర్థ్యాలు ఎండ్-టు-ఎండ్ మోడల్ శిక్షణ నుండి ఉద్భవించాయి

డీప్ రీసెర్చ్ అనేది బహుళ ఆన్‌లైన్ వెబ్‌సైట్‌లను శోధించగల మరియు సమగ్ర నివేదికలను రూపొందించగల ఏజెంట్, ఇది మానవులకు గంటల సమయం పట్టే అనేక పనులను పూర్తి చేస్తుంది. ChatGPTలో పనిచేస్తూ, ఇది సుమారు 5-30 నిమిషాల్లో ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తుంది, లోతైన పరిశోధనను ప్రారంభిస్తుంది మరియు ప్రామాణిక ChatGPT కంటే మరింత వివరణాత్మక మరియు నిర్దిష్ట సమాధానాలను అందిస్తుంది. OpenAI గతంలో ఆపరేటర్‌ను ప్రారంభించింది మరియు డీప్ రీసెర్చ్ దాని రెండవ ఏజెంట్, ఇంకా మరిన్ని రానున్నాయి.

మూలాలు

సుమారు ఒక సంవత్సరం క్రితం, OpenAI అంతర్గతంగా ఒక తార్కిక నమూనాను అవలంబించడం ప్రారంభించింది, సమాధానం ఇచ్చే ముందు ఆలోచించడానికి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ విధానం చాలా విజయవంతమైంది.

ప్రారంభంలో, OpenAI గణితం మరియు విజ్ఞాన శాస్త్రంపై దృష్టి సారించింది. అయితే, ఈ కొత్త తార్కిక నమూనా నిర్మాణం ఏజెంట్ సామర్థ్యాలతో కూడిన దీర్ఘకాలిక పనులను నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కూడా అన్‌లాక్ చేసిందని వారు కనుగొన్నారు.

అదే సమయంలో, OpenAI అనేక పనులకు విస్తృతమైన ఆన్‌లైన్ పరిశోధన లేదా బాహ్య సందర్భం, బలమైన తార్కిక సామర్థ్యాలు, సమాచార మూలాల వివేచన మరియు కొంతవరకు సృజనాత్మకత అవసరమని గుర్తించింది. అంతిమంగా, OpenAI ఈ పనులను నిర్వహించగల మోడల్ శిక్షణా పద్ధతులను అభివృద్ధి చేసింది. వారు బ్రౌజింగ్ పనులను నిర్వహించడానికి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వాలని నిర్ణయించుకున్నారు, తార్కిక నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే అదే పద్ధతులను ఉపయోగించి, కానీ మరింత వాస్తవ-ప్రపంచ పనులకు వర్తింపజేయబడింది.

డీప్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్ Isa Fulford మరియు Yash Patil ద్వారా అసలైన డెమోతో ప్రారంభమైంది. Josh Tobin సుమారు ఆరు నెలల క్రితం ఒక స్టార్టప్‌లో పనిచేసిన తర్వాత OpenAIలో తిరిగి చేరారు, పునాది పనిపై చాలా ఆసక్తిని కనబరిచారు మరియు డీప్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్‌లో చేరారు.

ముఖ్య వ్యక్తులు:

• Isa Fulford: OpenAI యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ టీమ్‌లో AI పరిశోధకురాలు, ChatGPT రిట్రీవల్ ప్లగిన్‌కు ప్రధాన కంట్రిబ్యూటర్.
• Yash Patil: స్టాన్‌ఫోర్డ్‌ను విడిచిపెట్టిన OpenAI యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ టీమ్‌లోని కోర్ మోడల్ టీమ్‌లో సభ్యుడు.
• Josh Tobin: గతంలో OpenAIలో రీసెర్చ్ సైంటిస్ట్, తరువాత Gantry (విశ్లేషణ, హెచ్చరికలు మరియు మానవ ప్రతిస్పందన ద్వారా MLని మెరుగుపరచడానికి ఒక ఉత్పత్తి)ని స్థాపించారు. అతను OpenAIలో తిరిగి చేరారు మరియు ప్రస్తుతం ఏజెంట్స్ ఉత్పత్తి పరిశోధన బృందానికి నాయకత్వం వహిస్తున్నారు.

స్పష్టీకరణ ప్రవాహం

డీప్ రీసెర్చ్ ఒక ప్రత్యేకమైన డిజైన్‌ను కలిగి ఉంది: స్పష్టీకరణ ప్రవాహం. పరిశోధనను ప్రారంభించే ముందు, డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ వినియోగదారుని ప్రశ్నలు అడుగుతుంది. సాధారణంగా, ChatGPT సమాధానం చివరిలో మాత్రమే తదుపరి ప్రశ్నలను అడుగుతుంది లేదా సమాధానం సంతృప్తికరంగా ఉందా అని అడుగుతుంది, డీప్ రీసెర్చ్ వలె కాకుండా, ఇది ముందుగానే ఈ ప్రవర్తనలో నిమగ్నమై ఉంటుంది.

ఇది బృందం ద్వారా ఉద్దేశపూర్వక డిజైన్ ఎంపిక. వినియోగదారుల ప్రాంప్ట్‌లు చాలా స్పష్టంగా మరియు వివరంగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ నుండి ఉత్తమ ప్రతిస్పందనలను అందుకుంటారు. అయితే, వినియోగదారులు తరచుగా వారి ప్రారంభ ప్రాంప్ట్‌లో మొత్తం సమాచారాన్ని అందించరు. అందువల్ల, 5 లేదా 30 నిమిషాలు వేచి ఉన్న తర్వాత, వినియోగదారులు తగినంత వివరణాత్మక మరియు సంతృప్తికరమైన సమాధానాన్ని అందుకుంటారని నిర్ధారించుకోవాలని OpenAI కోరుకుంది. మోడల్ కోసం వినియోగదారులు అవసరమైన అన్ని వివరాలను అందించారని నిర్ధారించుకోవడానికి ఈ అదనపు దశ జోడించబడింది.

Xలోని చాలా మంది వినియోగదారులు తమ ప్రాంప్ట్‌లను మెరుగుపరచడానికి ముందుగా o1 లేదా o1 Proతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నట్లు పేర్కొన్నారు. సంతృప్తి చెందిన తర్వాత, వారు ప్రాంప్ట్‌ను డీప్ రీసెర్చ్‌కు పంపుతారు.

ఏజెంట్స్ యొక్క అంతిమ రూపం

గత కొన్ని నెలల్లో, OpenAI డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క మూడు విభిన్న వెర్షన్‌లను ప్రారంభించింది, అన్నింటికీ డీప్ రీసెర్చ్ అని పేరు పెట్టారు. Josh Tobin ప్రతి ఉత్పత్తికి దాని బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నప్పటికీ, వాటి మధ్య నాణ్యత వ్యత్యాసాలు స్పష్టంగా ఉన్నాయని నమ్ముతారు. అంతిమంగా, ఇది నమూనాలు ఎలా నిర్మించబడ్డాయి, డేటాసెట్‌లను నిర్మించడంలో పెట్టుబడి పెట్టిన ప్రయత్నం మరియు O-సిరీస్ మోడల్‌లను ఇంజిన్‌గా ఉపయోగించడం వల్ల. ఇది డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అత్యంత తెలివైన మరియు అధిక-నాణ్యత గల సాధనాలను సృష్టిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, డీప్ రీసెర్చ్, O3 మరియు ఆపరేటర్ సాపేక్షంగా స్వతంత్రంగా ఉన్నాయి. అయితే, OpenAI వినియోగదారులు చివరికి వెబ్ శోధనలను నిర్వహించగల, కంప్యూటర్‌లను ఉపయోగించగల లేదా ఇతర కావలసిన పనులను పూర్తి చేయగల ఒకే, అంతిమ ఏజెంట్‌ను కలిగి ఉండాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఈ అన్ని విధులను మరింత సహజమైన మార్గంలో ఏకీకృతం చేస్తుంది.

ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ అనేది మోడల్ యొక్క శక్తికి ప్రాథమిక కారణం

డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క అంతర్లీన నమూనా O3 యొక్క చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన వెర్షన్. O3 అనేది OpenAI యొక్క అత్యంత అధునాతన తార్కిక నమూనా, మరియు డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క విశ్లేషణాత్మక సామర్థ్యంలో ఎక్కువ భాగం దాని నుండి వచ్చింది. OpenAI ప్రత్యేకంగా సంక్లిష్ట బ్రౌజింగ్ పనులు మరియు ఇతర తార్కిక పనులపై డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇచ్చింది. అందువల్ల, డీప్ రీసెర్చ్ బ్రౌజింగ్ టూల్స్ మరియు పైథాన్ టూల్స్‌ను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పనులపై ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ ద్వారా, డీప్ రీసెర్చ్ వాటిని నిర్వహించడానికి వ్యూహాలను నేర్చుకుంది, అంతిమంగా ఆన్‌లైన్ శోధన విశ్లేషణలో మోడల్‌ను சிறந்து விளங்கும்లా చేసింది.

సహజంగా, ఒక వినియోగదారు అభ్యర్థన చేస్తారు, మరియు మోడల్ మొదట దాని గురించి జాగ్రత్తగా ఆలోచిస్తుంది. అప్పుడు, ఇది సంబంధిత సమాచారం కోసం శోధిస్తుంది, దానిని సంగ్రహిస్తుంది మరియు చదువుతుంది. ఈ సమాచారం అభ్యర్థనకు ఎలా సంబంధం కలిగి ఉందో అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, వినియోగదారు కోరుకున్న తుది సమాధానానికి దగ్గరగా ఉండటానికి తదుపరి ఏమి శోధించాలో మోడల్ నిర్ణయిస్తుంది. డీప్ రీసెర్చ్ ఈ సమాచారాన్ని అసలు మూలాలను సూచించే ఉదహరణలతో చక్కని నివేదికగా అనుసంధానించగలదు.

డీప్ రీసెర్చ్‌కు దాని ఏజెంట్ సామర్థ్యాలను అందించే ఆవిష్కరణ మోడల్ యొక్క OpenAI యొక్క ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణలో ఉంది. దీని అర్థం పరిశోధన ప్రక్రియలో అనేక కార్యకలాపాలు ముందుగానే ఊహించలేనివి. మోడల్ శిక్షణ ద్వారా పొందే వశ్యతను భాషా నమూనా, ప్రోగ్రామ్ లేదా స్క్రిప్ట్‌ను వ్రాయడం ద్వారా సాధించడం అసాధ్యం. శిక్షణ ద్వారా, డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ నిజ-సమయ వెబ్ సమాచారానికి ఎలా స్పందించాలో మరియు అది చూసేదాని ఆధారంగా వ్యూహాలను వెంటనే సర్దుబాటు చేయడం ఎలాగో నేర్చుకుంది. అందువల్ల, డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ వాస్తవానికి చాలా సృజనాత్మక శోధనలను నిర్వహిస్తోంది. తదుపరి ఏమి శోధించాలి లేదా CoT యొక్క సారాంశాలను చదవడం ద్వారా కొన్ని సమస్యలను ఎలా అధిగమించాలో నిర్ణయించడంలో మోడల్ ఎంత తెలివైనదో వినియోగదారులు చూడవచ్చు.

డీప్ రీసెర్చ్ మరియు AI శోధన మధ్య తేడాలు

John Collison యొక్క డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క సామర్థ్యంలో ఎంత భాగం వెబ్ కంటెంట్‌కు నిజ-సమయ యాక్సెస్ నుండి వస్తుంది మరియు ఎంత CoT నుండి వస్తుంది అనే ప్రశ్న గురించి, ఇద్దరు OpenAI పరిశోధకులు డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క అత్యుత్తమ సామర్థ్యం రెండింటి కలయిక ఫలితంగా ఉందని నమ్ముతారు.

ఇతర AI శోధన ఉత్పత్తులు ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ పొందలేదు, కాబట్టి అవి డీప్ రీసెర్చ్ వలె సమాచారానికి ప్రతిస్పందించడంలో అంత సరళంగా లేవు, లేదా నిర్దిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడంలో అవి అంత సృజనాత్మకంగా లేవు.

OpenAIలో చేరడానికి ముందు, Josh Tobin ఒక స్టార్టప్‌లో పనిచేశారు మరియు చాలా మంది వ్యక్తులు వాటిని నిర్మించాలని వివరించే విధంగా ఏజెంట్‌లను నిర్మించడానికి ప్రయత్నించారు, ముఖ్యంగా కొన్ని నోడ్‌ల వద్ద LLMలు జోక్యం చేసుకునే ఆపరేషన్ గ్రాఫ్‌ను నిర్మించారు. LLM తదుపరి ఏమి చేయాలో నిర్ణయించగలిగినప్పటికీ, దశల మొత్తం క్రమం యొక్క తర్కం మానవులచే నిర్వచించబడుతుంది.

Josh Tobin వేగవంతమైన ప్రోటోటైపింగ్ కోసం ఇది ఒక శక్తివంతమైన పద్ధతి అని కనుగొన్నారు, కానీ అది త్వరగా వాస్తవ ప్రపంచంలో సమస్యలను ఎదుర్కొంది. మోడల్ ఎదుర్కొనే అన్ని పరిస్థితులను ముందుగానే ఊహించడం మరియు అది తీసుకోవాలనుకునే మార్గాల యొక్క అన్ని విభిన్న శాఖలను పరిగణించడం కష్టం. అంతేకాకుండా, ఈ నమూనాలు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రత్యేకంగా శిక్షణ పొందనందున, అవి తరచుగా నోడ్‌ల వద్ద ఉత్తమ నిర్ణయాధికారులు కాదు; అవి నిర్ణయం తీసుకోవడానికి సమానమైన పని చేయడానికి శిక్షణ పొందాయి.

ఇది డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ యొక్క నిజమైన శక్తి ప్రత్యక్ష ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ నుండి వస్తుందని పునరుద్ఘాటిస్తుంది, వినియోగదారులు వాస్తవానికి పరిష్కరించాల్సిన పనులను పరిష్కరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. అందువల్ల, ఆపరేషన్ గ్రాఫ్‌ను సెటప్ చేయాల్సిన అవసరం లేదు లేదా నేపథ్య నిర్మాణంలో నోడ్ నిర్ణయాలు తీసుకోవాల్సిన అవసరం లేదు; ప్రతిదీ మోడల్ ద్వారానే నడపబడుతుంది.

ఇంకా, ఒక వినియోగదారుకు చాలా నిర్దిష్టమైన మరియు ఊహించదగిన వర్క్‌ఫ్లో ఉంటే, అప్పుడు Josh Tobin పైన వివరించిన విధంగా చేయడం విలువైనది. కానీ చాలా సరళమైన ప్రాసెసింగ్ అవసరమైతే, డీప్ రీసెర్చ్‌ను పోలిన విధానం ఉత్తమ ఎంపిక కావచ్చు.

Josh Tobin కొన్ని కఠినమైన నియమాలను మోడల్‌లో హార్డ్-కోడ్ చేయకూడదని సూచిస్తున్నారు. ‘మోడల్ ఒక నిర్దిష్ట డేటాబేస్‌ను యాక్సెస్ చేయకూడదనుకోవడం’ వంటి అవసరం ఉంటే, దానిని మానవీయంగా వ్రాసిన తర్కంతో అమలు చేయడం మంచిది. కోడ్‌ను వ్రాయడం ద్వారా తాము మోడల్ కంటే తెలివిగా ఉండగలమని ప్రజలు తరచుగా అనుకుంటారు, కానీ వాస్తవానికి, ఫీల్డ్ అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు, నమూనాలు సాధారణంగా మానవుల కంటే మెరుగైన పరిష్కారాలతో ముందుకు వస్తాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన పాఠాలలో ఒకటి ఏమిటంటే, మీరు పొందే ఫలితాలు మీరు దేని కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తారనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటాయి. కాబట్టి, వినియోగదారులు కావలసిన ఫలితం కోసం నేరుగా ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఒక వ్యవస్థను సెటప్ చేయగలిగితే, మొత్తం పనికి సరిపోని నమూనాలను కలిపి ఉంచడానికి ప్రయత్నించడం కంటే ఇది చాలా ఉత్తమం. అందువల్ల, మొత్తం మోడల్ ప్రాతిపదికన RL ట్యూనింగ్ అత్యంత శక్తివంతమైన ఏజెంట్లను నిర్మించడంలో కీలక భాగంగా మారవచ్చు.

అధిక-నాణ్యత డేటా అనేది మోడల్ విజయానికి కీలకమైన అంశాలలో ఒకటి

డీప్ రీసెర్చ్ మోడల్ విజయానికి కీలకమైన అంశాలలో ఒకటి అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్‌ను కలిగి ఉండటం. మోడల్‌లోకి ఇన్‌పుట్ చేయబడిన డేటా యొక్క నాణ్యత మోడల్ యొక్క నాణ్యతను నిర్ణయించే కీలక అంశం. డీప్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్‌లో, Edward Sun అన్ని డేటాసెట్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు.

డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క ప్రయోజనాలు

వినియోగదారులు తమ అవసరాల గురించి వివరణాత్మక వర్ణనను కలిగి ఉన్నప్పుడు ఉత్తమ సమాధానాలను అందించగల సామర్థ్యంలో డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క బలం ఉంది. అయితే, వినియోగదారు ప్రశ్న అస్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, డీప్ రీసెర్చ్ కావలసిన సమాచారాన్ని స్పష్టం చేయగలదు. వినియోగదారులు ఒక నిర్దిష్ట సమాచార సమితి కోసం చూస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా శక్తివంతమైనది.

డీప్ రీసెర్చ్ ఒక మూలం గురించి అన్ని సమాచారాన్ని విస్తృతంగా సేకరించడమే కాకుండా, చాలా అస్పష్టమైన వాస్తవాలను కనుగొనడంలో కూడా சிறந்து விளங்குகிறது, సాంప్రదాయ శోధనలో మొదటి కొన్ని పేజీలలో కనిపించని లాంగ్-టైల్ కంటెంట్, అస్పష్టమైన TV షో యొక్క నిర్దిష్ట ఎపిసోడ్ యొక్క వివరాలు మొదలైనవి. ఆస్ట్రియన్ జనరల్ గురించి ఒక ప్రశ్నలో, ChatGPT ఒకప్పుడు తప్పు సమాధానం ఇచ్చింది, అయితే డీప్ రీసెర్చ్ విజయవంతంగా సరైనదాన్ని కనుగొంది.

డీప్ రీసెర్చ్ సమాచారాన్ని సంశ్లేషణ చేయడంలో చాలా మంచిది, ముఖ్యంగా నిర్దిష్టమైన, కనుగొనడం కష్టమైన సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో. అయితే, డీప్ రీసెర్చ్ ఇప్పటికే ఉన్న సమాచారం నుండి కొత్త అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో అంత ప్రభావవంతంగా లేదు మరియు ఇంకా కొత్త శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలు చేయలేకపోయింది.

డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క ఉపయోగ సందర్భాలు

లక్ష్య వినియోగదారులు

డీప్ రీసెర్చ్ వారి రోజువారీ పని లేదా జీవితంలో జ్ఞాన పనిలో నిమగ్నమైన ఎవరికైనా రూపొందించబడింది, ముఖ్యంగా పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని సేకరించడం, డేటాను విశ్లేషించడం మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడం అవసరం. చాలా మంది వినియోగదారులు డీప్ రీసెర్చ్‌ను వారి పనికి వర్తింపజేస్తారు, ఉదాహరణకు పరిశోధనలో, మార్కెట్లు, కంపెనీలు మరియు రియల్ ఎస్టేట్ వంటి రంగాలలో పరిస్థితిని అర్థం చేసుకోవడానికి.

ఉపయోగ సందర్భాలు

OpenAI డీప్ రీసెర్చ్ వ్యాపారం మరియు వ్యక్తిగత జీవిత దృశ్యాలకు రెండింటికీ ఉపయోగపడుతుందని ఆశిస్తోంది, ఎందుకంటే ఇది వాస్తవానికి పని మరియు వ్యక్తిగత జీవితం రెండింటికీ వర్తించే చాలా బహుముఖ సామర్థ్యం. డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క ఆకర్షణ చాలా సమయాన్ని ఆదా చేయగల సామర్థ్యంలో ఉంది. గంటలు లేదా రోజులు పట్టే కొన్ని పనులు ఇప్పుడు డీప్ రీసెర్చ్‌తో 90% సమాధానం ఇవ్వబడతాయి. వ్యాపార దృశ్యాలలో ఇలాంటి పనులు చాలా ఉంటాయని OpenAI నమ్ముతుంది, కానీ డీప్ రీసెర్చ్ ప్రజల వ్యక్తిగత జీవితాల్లో కూడా ఒక భాగంగా మారుతుంది.

డీప్ రీసెర్చ్ అనేది శ్రామిక శక్తిని భర్తీ చేయడం గురించి కాదు. జ్ఞాన పని కోసం, ముఖ్యంగా సమాచారాన్ని కనుగొనడానికి మరియు నిర్ధారణలకు రావడానికి చాలా సమయం అవసరమయ్యే పనుల కోసం, డీప్ రీసెర్చ్ ప్రజలకు సూపర్ పవర్‌లతో సాధికారత ఇస్తుంది, 4 లేదా 8 గంటలు పట్టే పనులను 5 నిమిషాల్లో పూర్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, వినియోగదారులు మరింత సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఇంటర్వ్యూలో వైద్య, పెట్టుబడి మరియు ఇతర వృత్తిపరమైన పని దృశ్యాలు; షాపింగ్, ప్రయాణం మరియు ఇతర కుటుంబ దృశ్యాలు; ప్రోగ్రామింగ్ మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన విద్యతో సహా ఉపయోగ సందర్భాలు ప్రస్తావించబడ్డాయి.

• వైద్య, పెట్టుబడి మరియు ఇతర వృత్తిపరమైన పని దృశ్యాలు

  వైద్యంలో, డీప్ రీసెర్చ్ ఒక నిర్దిష్ట వ్యాధి యొక్క అన్ని సాహిత్యం లేదా ఇటీవలి కేసులను కనుగొనడానికి సహాయపడుతుంది, తద్వారా సమయం ఆదా అవుతుంది.

  పెట్టుబడిలో, డీప్ రీసెర్చ్ సహాయంతో, పెట్టుబడిదారులు వారు పెట్టుబడి పెట్టగల ప్రతి సంభావ్య స్టార్టప్‌ను పరిశోధించడానికి ఎంచుకోవచ్చు, వారు కలవడానికి సమయం ఉన్న వాటిని మాత్రమే కాదు.

  కంపెనీ కార్యకలాపాలలో, ఒక వినియోగదారుడు వినియోగదారు వస్తువుల కంపెనీని ప్రారంభించాలని ఆలోచిస్తున్నప్పుడు, నిర్దిష్ట బ్రాండ్ పేర్లు ఇప్పటికే నమోదు చేయబడి ఉన్నాయా, డొమైన్ పేర్లు ఆక్రమించబడి ఉన్నాయా, మార్కెట్ పరిమాణం మరియు వివిధ ఇతర సమాచారాన్ని నిర్ణయించడానికి డీప్ రీసెర్చ్‌ను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నారు.

• షాపింగ్, ప్రయాణం మరియు ఇతర కుటుంబ దృశ్యాలు

  ఒక వినియోగదారుడు కొత్త కారును కొనాలని ఆలోచిస్తున్నప్పుడు, తదుపరి మోడల్ ఎప్పుడు విడుదల అవుతుందో తెలుసుకోవాలనుకున్నారు. ఆన్‌లైన్‌లో చాలా ఊహాజనిత కథనాలు ఉన్నాయి, కాబట్టి వినియోగదారు సంబంధిత పుకార్లన్నింటినీ సంకలనం చేయమని డీప్ రీసెర్చ్‌ను కోరారు. డీప్ రీసెర్చ్ ఒక అద్భుతమైన నివేదికను రూపొందించింది, తదుపరి కొన్ని నెలల్లో కొత్త కారు విడుదల కావచ్చని వినియోగదారుకు తెలియజేసింది.

  జపాన్‌లో డీప్ రీసెర్చ్ ప్రారంభించబడినప్పుడు, వినియోగదారులు నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా రెస్టారెంట్‌లను కనుగొనడంలో ఇది చాలా సహాయకరంగా ఉందని కనుగొన్నారు మరియు వినియోగదారులు లేకపోతే కనుగొనలేని విషయాలను కనుగొనడంలో కూడా సహాయపడుతుంది.

  వినియోగదారులు ఖరీదైన వస్తువును కొనుగోలు చేయవలసి వచ్చినప్పుడు, ప్రత్యేక యాత్రను ప్లాన్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు లేదా ఒక సమస్య గురించి ఆలోచించడానికి చాలా సమయం గడపవలసి వచ్చినప్పుడు, వారు సంబంధిత సమాచారం కోసం ఆన్‌లైన్‌లో గంటల తరబడి శోధించవచ్చు, అన్ని సమీక్షలను బ్రౌజ్ చేయవచ్చు మొదలైనవి. డీప్ రీసెర్చ్ ఈ సమాచారాన్ని త్వరగా నిర్వహించగలదు, సారాంశ నివేదికను సృష్టించగలదు మరియు వివరణాత్మక మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సలహాలను అందించగలదు.

  బిజీగా పనిచేసే తల్లులకు తరచుగా తమ పిల్లల కోసం పుట్టినరోజు పార్టీలను ప్లాన్ చేయడానికి సమయం ఉండదు, కానీ ఇప్పుడు వారు డీప్ రీసెర్చ్ సహాయంతో దీన్ని త్వరగా చేయవచ్చు.

  డీప్ రీసెర్చ్ సూచనలను అనుసరించడంలో కూడా అద్భుతమైనది. వినియోగదారులు ఒక ఉత్పత్తి గురించి తెలుసుకోవాలనుకుంటే, దానిని అన్ని ఇతర ఉత్పత్తులతో పోల్చాలనుకుంటే లేదా Reddit వంటి వెబ్‌సైట్‌ల నుండి సమీక్షలను చూడాలనుకుంటే, వారు డీప్ రీసెర్చ్‌కు అనేక విభిన్న అభ్యర్థనలు చేయవచ్చు మరియు అది ఈ పనులన్నింటినీ ఒకేసారి పూర్తి చేస్తుంది. వినియోగదారులు సమాచారాన్ని ఒక పట్టికలో ఉంచమని డీప్ రీసెర్చ్‌ను కూడా అడగవచ్చు.

• ప్రోగ్రామింగ్

  చాలా మంది వ్యక్తులు ప్రోగ్రామింగ్ కోసం డీప్ రీసెర్చ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఈ దృశ్యం ప్రారంభంలో OpenAI ద్వారా పరిగణించబడలేదు, కానీ చాలా మంది వ్యక్తులు కోడ్‌ను వ్రాయడానికి, కోడ్ కోసం శోధించడానికి, ఒక ప్యాకేజీ కోసం తాజా డాక్యుమెంటేషన్‌ను కనుగొనడానికి లేదా స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడానికి కూడా దీనిని ఉపయోగిస్తున్నారు, ఆకట్టుకునే ఫలితాలతో.

• విద్య

  వ్యక్తిగతీకరించిన విద్య చాలా ఆసక్తికరమైన అప్లికేషన్ దృశ్యం. వినియోగదారులు జీవశాస్త్రాన్ని సమీక్షించడం లేదా ప్రస్తుత సంఘటనలను అర్థం చేసుకోవడం వంటి అంశాన్ని నేర్చుకోవాలనుకుంటే, వారు అర్థం చేసుకోని భాగాలను లేదా వారు లోతుగా తెలుసుకోవాలనుకునే సమాచారాన్ని మాత్రమే అందించాలి మరియు డీప్ రీసెర్చ్ ఒక వివరణాత్మక నివేదికను సంకలనం చేయగలదు. బహుశా భవిష్యత్తులో, డీప్ రీసెర్చ్ వినియోగదారు గురించి తెలుసుకున్న దాని ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన విద్యను అందించడం సాధ్యమవుతుంది.

2025లో ఏజెంట్లు ఉద్భవిస్తాయి

డీప్ రీసెర్చ్ కోసం భవిష్యత్తు అభివృద్ధి దిశలు

ఉత్పత్తి రూపం పరంగా, OpenAI భవిష్యత్తులో డీప్ రీసెర్చ్ చిత్రాలను పొందుపరచగలదని, ఉత్పత్తుల చిత్రాలను కనుగొనగలదని, చార్ట్‌లను రూపొందించగలదని మరియు ఈ చార్ట్‌లను సమాధానాలలో పొందుపరచగలదని ఆశిస్తోంది.

సమాచార మూలాల పరంగా, మోడల్ యాక్సెస్ చేయగల డేటా మూలాలను విస్తరించాలని OpenAI ఆశిస్తోంది. భవిష్యత్తులో మోడల్ ప్రైవేట్ డేటాను శోధించగలదని వారు ఆశిస్తున్నారు. OpenAI మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను మరింత మెరుగుపరుస్తుంది, బ్రౌజింగ్ మరియు విశ్లేషణలో మరింత మెరుగ్గా చేస్తుంది.

సమాచార ఖచ్చితత్వం పరంగా, వినియోగదారులు డీప్ రీసెర్చ్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను విశ్వసించేలా చేయడానికి, వినియోగదారులు మోడల్ ఉదహరించిన సమాచార మూలాలను చూడవచ్చు. మోడల్ శిక్షణా ప్రక్రియలో, OpenAI ఉదహరణల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి కూడా ప్రయత్నిస్తుంది, కానీ మోడల్ ఇప్పటికీ తప్పులు చేయవచ్చు, భ్రమలు కలిగించవచ్చు లేదా అత్యంత విశ్వసనీయమైనది కాని మూలాన్ని కూడా విశ్వసించవచ్చు. అందువల్ల, ఇది OpenAI మెరుగుపరచాలని ఆశిస్తున్న ప్రాంతం.

OpenAI ఏజెంట్ రోడ్‌మ్యాప్‌లో మరింత విస్తృతంగా అనుసంధానించడానికి, OpenAI డీప్ రీసెర్చ్‌ను అనేక విభిన్న అప్లికేషన్ దృశ్యాలకు విస్తరించవచ్చని ఆశిస్తోంది, అత్యంత అధునాతన తార్కిక నమూనాలను మానవులు పని లేదా రోజువారీ జీవిత పనులను పూర్తి చేయడానికి ఉపయోగించగల సాధనాలతో కలిపి, ఆపై వినియోగదారులు ఏజెంట్ సాధించాలనుకునే ఫలితాలను సాధించడానికి మోడల్‌ను నేరుగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.

ఈ దశలో, వాస్తవానికి డీప్ రీసెర్చ్‌ను మరింత సంక్లిష్టమైన పని దృశ్యాలకు విస్తరించకుండా ఆపేది ఏమీ లేదు. AGI ఇప్పుడు కార్యాచరణ సమస్య, మరియు భవిష్యత్తులో ఎదురుచూడడానికి అనేక ఉత్తేజకరమైన పరిణామాలు ఉంటాయి.

Sam Altman డీప్ రీసెర్చ్ పూర్తి చేయగల పనులు ప్రపంచంలోని అన్ని ఆర్థికంగా లాభదాయకమైన పనులలో కొన్ని శాతంగా ఉంటాయని నమ్ముతారు. Josh Tobin డీప్ రీసెర్చ్ వినియోగదారుల కోసం అన్ని పనులను చేయలేదని నమ్ముతారు, కానీ అది వినియోగదారులకు చాలా గంటలు లేదా రోజులు కూడా ఆదా చేయగలదు. డీప్ రీసెర్చ్ మరియు తరువాత నిర్మించిన ఏజెంట్లు, అలాగే ఈ పునాదిపై నిర్మించిన ఇతర ఏజెంట్లు, వారు చేసే పని రకాన్ని బట్టి వినియోగదారులకు 1%, 5%, 10% లేదా 25% సమయాన్ని ఆదా చేయాలని OpenAI ఆశిస్తోంది.

ఏజెంట్ & RL

Isa Fulford మరియు Josh Tobin ఈ సంవత్సరం ఏజెంట్లు ఉద్భవిస్తాయని అంగీకరిస్తున్నారు.

RL ఒక శిఖరాన్ని అనుభవించింది, తరువాత కొంచెం పతనమైనట్లు అనిపించింది మరియు ఇప్పుడు మళ్లీ దృష్టిని అందుకుంటోంది. Yann LeCun ఒకసారి ఒక సారూప్యతను కలిగి ఉన్నారు: ప్రజలు కేక్ తయారు చేస్తుంటే, అందులో ఎక్కువ భాగం కేక్, కొద్దిగా ఫ్రాస్టింగ్ ఉంటుంది మరియు చివరకు పైన కొన్ని చెర్రీలు ఉంటాయి. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం కేక్ లాంటిది, పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం ఫ్రాస్టింగ్, మరియు RL చెర్రీ.

Josh Tobin 2015-2016లో RL చేస్తున్నప్పుడు, కేక్ సారూప్యతను ఉపయోగించి, అది కేక్ లేకుండా చెర్రీని జోడించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు భావిస్తారు. కానీ ఇప్పుడు, పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై ముందుగా శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనాలు ఉన్నాయి, ఈ నమూనాలు చాలా శక్తివంతమైనవి, మరియు ఈ భాషా నమూనాలపై పర్యవేక్షించబడే ఫైన్-ట్యూనింగ్‌ను ఎలా నిర్వహించాలో మాకు తెలుసు, వాటిని సూచనలను అమలు చేయడంలో మరియు ప్రజలు కోరుకున్నది చేయడంలో మంచిది. ఇప్పుడు ప్రతిదీ చాలా బాగా పనిచేస్తుంది, మరియు ఏదైనా ఉపయోగ సందర్భం కోసం వినియోగదారు నిర్వచించిన రివార్డ్ ఫంక్షన్‌ల ప్రకారం ఈ నమూనాలను సర్దుబాటు చేయడం చాలా సరిఅయినది.