GPT-5 కి ఒక ముందడుగు
Microsoft మద్దతుతో OpenAI, GPT సిరీస్‌లో తన తాజా పునరావృతం, GPT-4.5ని ఆవిష్కరించింది. ఈ మోడల్ పరిమిత ప్రివ్యూగా వస్తుంది, ఈ సంవత్సరం చివర్లో ఊహించిన రాబోయే GPT-5తో విధానంలో గణనీయమైన మార్పుకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది. GPT-4.5 విడుదల ప్రారంభంలో ‘పరిశోధన ప్రివ్యూ’లో పాల్గొనే వినియోగదారుల యొక్క ఎంచుకున్న సమూహానికి మాత్రమే పరిమితం చేయబడింది, ప్రత్యేకంగా నెలకు $200 (£159) చొప్పున ChatGPT Proకి సభ్యత్వం పొందిన వారికి.
మోడల్‌ను విస్తృత ప్రేక్షకులకు అందించే ముందు ఈ ప్రారంభ సమూహం నుండి అభిప్రాయాన్ని సేకరించాలని OpenAI యోచిస్తోంది. రోల్‌అవుట్ షెడ్యూల్‌లో ఈ వారం తరువాత ప్లస్ మరియు టీమ్ వినియోగదారులు ఉన్నారు, ఆ తర్వాత ఎంటర్‌ప్రైజ్ మరియు ఎడ్యుకేషన్ వినియోగదారులు తరువాతి తేదీలో ఉంటారు. ఈ దశల విధానం OpenAI పూర్తి స్థాయి లాంచ్‌కు ముందు వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగం మరియు అభిప్రాయం ఆధారంగా మోడల్‌ను మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.
మెరుగైన శిక్షణ పద్ధతులు
GPT-4.5 Microsoft యొక్క Azure AI ఫౌండ్రీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో కూడా అందుబాటులో ఉంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ అత్యాధునిక AI మోడల్‌లకు కేంద్రంగా పనిచేస్తుంది, OpenAI నుండి మాత్రమే కాకుండా స్టెబిలిటీ, కోహెర్ మరియు Microsoft నుండి కూడా ఆఫర్‌లను హోస్ట్ చేస్తుంది. ఏదేమైనా, GPT-4.5 యొక్క అభివృద్ధి ప్రయాణం సవాళ్లు లేకుండా లేదు. OpenAI అడ్డంకులను ఎదుర్కొంది, ముఖ్యంగా కొత్త, అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటాను సోర్సింగ్ చేయడంలో.
ఈ సవాళ్లను అధిగమించడానికి మరియు మోడల్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, OpenAI ‘పోస్ట్-ట్రైనింగ్’ అని పిలువబడే ఒక సాంకేతికతను ఉపయోగించింది. ఈ ప్రక్రియ మోడల్ యొక్క ప్రతిస్పందనలను మెరుగుపరచడానికి మరియు వినియోగదారులతో దాని పరస్పర చర్యల యొక్క సూక్ష్మబేధాలను మెరుగుపరచడానికి మానవ ప్రతిస్పందనను పొందుపరుస్తుంది. మోడల్ యొక్క ప్రవర్తనను రూపొందించడంలో మరియు మానవ అంచనాలు మరియు ప్రాధాన్యతలకు మరింత దగ్గరగా సమలేఖనం చేయడంలో మానవ ప్రతిస్పందన కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
ఇంకా, OpenAI సింథటిక్ డేటాతో GPT-4.5కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి దాని o1 ‘రీజనింగ్’ మోడల్‌ను ఉపయోగించింది. ఈ వినూత్న విధానం ఇప్పటికే ఉన్న డేటాసెట్‌లకు పూరకంగా ఉండే శిక్షణ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అధిక-నాణ్యత వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా కొరత విధించిన పరిమితులను సమర్థవంతంగా తగ్గిస్తుంది.
GPT-4.5 కోసం శిక్షణ నియమం నవల పర్యవేక్షణ పద్ధతులు మరియు స్థాపించబడిన పద్ధతుల కలయికను కలిగి ఉంది. వీటిలో పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ (SFT) మరియు మానవ ప్రతిస్పందన (RLHF) నుండి ఉపబల అభ్యాసం ఉన్నాయి, ఇవి GPT-4o అభివృద్ధిలో కూడా ఉపయోగించబడిన సాంకేతికతలు. ఈ విధానాల సమ్మేళనం ప్రతి పద్ధతి యొక్క బలాన్ని పెంచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఫలితంగా మరింత దృఢమైన మరియు శుద్ధి చేయబడిన మోడల్ ఏర్పడుతుంది.
OpenAI ప్రకారం, GPT-4.5 GPT-4oతో పోలిస్తే “భ్రమపడే” ధోరణిని తగ్గించింది. AI లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ సందర్భంలో భ్రాంతి, తప్పుడు లేదా అర్ధంలేని సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడాన్ని సూచిస్తుంది. GPT-4.5 o1 రీజనింగ్ మోడల్ కంటే కొంచెం తక్కువ భ్రమలను కూడా ప్రదర్శిస్తుంది, వాస్తవ ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతలో మెరుగుదలని ప్రదర్శిస్తుంది.
‘భావోద్వేగ సూక్ష్మభేదం’ స్వీకరించడం
o1 మోడల్ వంటి రీజనింగ్ మోడల్‌లు, ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి వాటి ఉద్దేశపూర్వక మరియు క్రమబద్ధమైన విధానం ద్వారా వర్గీకరించబడతాయి. ఈ ఉద్దేశపూర్వక ప్రాసెసింగ్, నెమ్మదిగా ఉన్నప్పటికీ, ప్రతిస్పందనల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు భ్రమలు వంటి లోపాలను తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. వేగం మరియు ఖచ్చితత్వం మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ అనేది రీజనింగ్ మోడల్‌ల రూపకల్పన మరియు విస్తరణలో కీలకమైన పరిశీలన.
స్ట్రీమ్డ్ లాంచ్ ఈవెంట్ సందర్భంగా OpenAI పరిశోధకుడు రాఫెల్ గోంటిజో లోప్స్, GPT-4.5లో సహకారం మరియు భావోద్వేగ మేధస్సును మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెట్టారని హైలైట్ చేశారు. అతను ఇలా అన్నాడు, “‘మేము GPT-4.5ని మంచి సహకారిగా ఉండటానికి సమలేఖనం చేసాము, సంభాషణలు మరింత వెచ్చగా, మరింత సహజంగా మరియు భావోద్వేగపరంగా సూక్ష్మంగా ఉండేలా చేసాము.’” భావోద్వేగ సూక్ష్మభేదంపై ఈ ఉద్ఘాటన వినియోగదారులతో మరింత సహజమైన మరియు ఆకర్షణీయమైన రీతిలో పరస్పర చర్య చేయగల AI మోడల్‌లను సృష్టించే దిశగా ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది.
GPT-5 తో భవిష్యత్తు
ముందుకు చూస్తే, OpenAI తన GPT-సిరీస్ మోడల్‌లను రాబోయే GPT-5లో దాని o-సిరీస్ రీజనింగ్ మోడల్‌లతో అనుసంధానించాలని యోచిస్తోంది. ఈ ఏకీకరణ చాట్‌బాట్‌కు ఇచ్చిన పని లేదా పరస్పర చర్య కోసం అత్యంత సరైన మోడల్‌ను స్వయంప్రతిపత్తంగా ఎంచుకోవడానికి అధికారం ఇస్తుంది. ఈ డైనమిక్ మోడల్ ఎంపిక సామర్థ్యం పనితీరు మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుందని హామీ ఇస్తుంది.
ప్రస్తుతం, ChatGPT వినియోగదారులకు వారు ఇష్టపడే మోడల్‌ను మాన్యువల్‌గా ఎంచుకునే అవకాశాన్ని అందిస్తుంది. అయితే, ఈ విధానం కొంతమంది వినియోగదారులకు చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుందని OpenAI గుర్తించింది. GPT-5 కోసం ఊహించిన ఆటోమేటెడ్ మోడల్ ఎంపిక తెరవెనుక విభిన్న మోడళ్ల బలాన్ని పెంచేటప్పుడు వినియోగదారు అనుభవాన్ని సరళీకృతం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
GPT-4.5 యొక్క పురోగతిలోకి లోతుగా డైవింగ్ చేయడం
GPT-4.5 యొక్క అభివృద్ధి AI లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ పరిణామంలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. కీలకమైన పురోగతులు మరియు వాటి చిక్కుల్లో కొన్నింటిని లోతుగా పరిశీలిద్దాం:
1. మానవ ప్రతిస్పందన యొక్క శక్తి:
పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ద్వారా మానవ ప్రతిస్పందనను పొందుపరచడం GPT-4.5 అభివృద్ధికి మూలస్తంభం. ఈ పునరావృత ప్రక్రియ మానవ మూల్యాంకనదారులకు మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌లపై అభిప్రాయాన్ని అందించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది మరింత కావాల్సిన మరియు ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనల వైపు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది. ఈ ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్ సూక్ష్మ పక్షపాతాలను పరిష్కరించడానికి, సందర్భంపై మోడల్ యొక్క అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి మరియు సూక్ష్మమైన మరియు సంబంధిత వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి సహాయపడుతుంది. మోడల్ యొక్క ప్రవర్తనను రూపొందించడంలో మరియు మానవ అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడంలో మానవ ప్రతిస్పందన అమూల్యమైనది.
2. సింథటిక్ డేటా వృద్ధి:
o1 రీజనింగ్ మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటా యొక్క ఉపయోగం, డేటా కొరత సవాలును పరిష్కరించడానికి ఒక నవల విధానాన్ని సూచిస్తుంది. వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా యొక్క లక్షణాలను అనుకరించే కృత్రిమ డేటాను సృష్టించడం ద్వారా, OpenAI శిక్షణ డేటాసెట్‌ను విస్తరించగలదు మరియు మోడల్‌ను విస్తృత శ్రేణి దృశ్యాలకు బహిర్గతం చేయగలదు. అధిక-నాణ్యత వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా పరిమితంగా ఉన్నప్పుడు లేదా పొందడం కష్టంగా ఉన్నప్పుడు ఈ సాంకేతికత ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. సింథటిక్ డేటా వృద్ధి మోడల్ యొక్క దృఢత్వం మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది.
3. మానవ ప్రతిస్పందన నుండి ఉపబల అభ్యాసం (RLHF):
RLHF అనేది ఉపబల అభ్యాసం మరియు మానవ ప్రతిస్పందన యొక్క బలాన్ని కలిపే ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత. ఈ విధానంలో, కావాల్సిన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి అందుకున్న రివార్డుల ఆధారంగా దాని ప్రవర్తనను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మోడల్ నేర్చుకుంటుంది. సహాయకరంగా, ఖచ్చితమైనదిగా మరియు సురక్షితంగా పరిగణించబడే ప్రతిస్పందనల వైపు మోడల్‌కు మార్గనిర్దేశం చేస్తూ, రివార్డ్ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించడానికి మానవ ప్రతిస్పందన ఉపయోగించబడుతుంది. సూక్ష్మమైన అవగాహన మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడం అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో RLHF ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
4. తగ్గిన భ్రమలు:
భ్రమలను తగ్గించడం GPT-4.5లో ఒక ముఖ్యమైన విజయం. మరింత వాస్తవంగా ఖచ్చితమైన మరియు విశ్వసనీయమైన సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా, మోడల్ వివిధ రకాల అనువర్తనాలకు మరింత నమ్మదగిన మరియు ఉపయోగకరమైన సాధనంగా మారుతుంది. మెరుగైన శిక్షణ పద్ధతులు, సింథటిక్ డేటా వినియోగం మరియు మానవ ప్రతిస్పందనను పొందుపరచడం వంటి అంశాల కలయిక కారణంగా ఈ మెరుగుదల ఎక్కువగా ఉంటుంది.
5. భావోద్వేగ మేధస్సు మరియు సహకారం:
భావోద్వేగ సూక్ష్మభేదం మరియు సహకారంపై ఉద్ఘాటన తెలివైనవి మాత్రమే కాకుండా సానుభూతి మరియు ఆకర్షణీయంగా ఉండే AI మోడల్‌లను సృష్టించే దిశగా మార్పును సూచిస్తుంది. మానవ భావోద్వేగాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ప్రతిస్పందించడం ద్వారా, AI మోడల్‌లు వినియోగదారులతో బలమైన సంబంధాన్ని ఏర్పరచుకోగలవు మరియు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు సంతృప్తికరమైన అనుభవాన్ని అందించగలవు. మానవ పరస్పర చర్యలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలలో సజావుగా కలిసిపోయే AIని అభివృద్ధి చేయడానికి భావోద్వేగ మేధస్సుపై ఈ దృష్టి చాలా కీలకం.
6. GPT-5కి మార్గం: డైనమిక్ మోడల్ ఎంపిక:
GPT-5లో GPT-సిరీస్ మరియు o-సిరీస్ మోడల్‌ల యొక్క ప్రణాళికాబద్ధమైన ఏకీకరణ, ఆటోమేటిక్ మోడల్ ఎంపికతో, ఒక ముఖ్యమైన నిర్మాణపరమైన పురోగతి. ఈ సామర్థ్యం చాట్‌బాట్‌కు ఇచ్చిన పనికి ఉత్తమమైన మోడల్‌ను డైనమిక్‌గా ఎంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, పనితీరు మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. ఈ విధానం విభిన్న మోడళ్ల బలాన్ని పెంచుతుంది, మరింత సరళమైన మరియు అనుకూలమైన AI వ్యవస్థను అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, వాస్తవ ఖచ్చితత్వం అవసరమయ్యే పనిని రీజనింగ్ మోడల్ ద్వారా నిర్వహించవచ్చు, అయితే సృజనాత్మక వచన ఉత్పత్తిని కలిగి ఉన్న పనిని GPT-సిరీస్ మోడల్‌కు అప్పగించవచ్చు.
GPT-4.5 మరియు అంతకు మించి విస్తృత చిక్కులు
GPT-4.5లో పొందుపరచబడిన పురోగతులు మరియు GPT-5 యొక్క ఊహించిన సామర్థ్యాలు వివిధ రంగాలకు విస్తృతమైన చిక్కులను కలిగి ఉన్నాయి:
వినియోగదారుల సేవ: AI-ఆధారిత చాట్‌బాట్‌లు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు సమర్థవంతమైన కస్టమర్ మద్దతును అందించగలవు, సాధారణ విచారణలను నిర్వహించడం మరియు మరింత క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మానవ ఏజెంట్లను ఖాళీ చేయడం. ఈ మోడళ్ల యొక్క మెరుగైన భావోద్వేగ మేధస్సు మరింత సంతృప్తికరమైన కస్టమర్ పరస్పర చర్యలకు దారి తీస్తుంది.
విద్య: AI ట్యూటర్‌లు వ్యక్తిగతీకరించిన అభ్యాస అనుభవాలను అందించగలవు, వ్యక్తిగత విద్యార్థి అవసరాలకు అనుగుణంగా మరియు తగిన అభిప్రాయాన్ని అందించగలవు. ఈ మోడల్‌లు వివరణలను ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం మరియు ప్రశ్నలకు సూక్ష్మమైన రీతిలో సమాధానం ఇవ్వగల సామర్థ్యం అభ్యాస ప్రక్రియను మెరుగుపరుస్తుంది.
కంటెంట్ సృష్టి: AI రైటింగ్ టూల్స్ మార్కెటింగ్ కాపీని ఉత్పత్తి చేయడం నుండి ఇమెయిల్‌లు మరియు నివేదికలను డ్రాఫ్టింగ్ చేయడం వరకు వివిధ రచన పనులకు సహాయపడతాయి. సృజనాత్మక మరియు ఆకర్షణీయమైన వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఈ మోడళ్ల యొక్క మెరుగైన సామర్థ్యం ఉత్పాదకత మరియు సృజనాత్మకతను మెరుగుపరుస్తుంది.
పరిశోధన: AI మోడల్‌లు పరిశోధకులకు పెద్ద డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడంలో, నమూనాలను గుర్తించడంలో మరియు పరికల్పనలను రూపొందించడంలో సహాయపడతాయి. వివిధ మూలాల నుండి సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సంశ్లేషణ చేయడానికి ఈ మోడల్‌ల సామర్థ్యం శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది.
ఆరోగ్య సంరక్షణ: AI మోడల్‌లు రోగ నిర్ధారణ, చికిత్స ప్రణాళిక మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణ వంటి పనులకు సహాయపడతాయి. ఈ మోడళ్ల యొక్క మెరుగైన ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత ఆరోగ్య సంరక్షణ నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది.
యాక్సెసిబిలిటీ: AI-ఆధారిత సాధనాలు వైకల్యాలున్న వ్యక్తులకు యాక్సెసిబిలిటీని మెరుగుపరుస్తాయి, టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్, స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ మరియు రియల్ టైమ్ అనువాదం వంటి ఫీచర్లను అందిస్తాయి.
AI లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నాయి, అవి మనం సాంకేతికతతో మరియు మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచంతో పరస్పర చర్య చేసే విధానాన్ని మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి. GPT-4.5 నుండి GPT-5 మరియు అంతకు మించిన ప్రయాణం మరింత అధునాతనమైన మరియు సామర్థ్యం గల AI వ్యవస్థలను వాగ్దానం చేస్తుంది, సమాజానికి కొత్త అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను తెరుస్తుంది. ఈ శక్తివంతమైన సాంకేతికతల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ చుట్టూ ఉన్న నైతిక పరిశీలనలు దృష్టి సారించే కీలకమైన ప్రాంతంగా కొనసాగుతాయి. AI వ్యవస్థలలో న్యాయబద్ధత, పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం ఉండేలా చూసుకోవడం సంభావ్య నష్టాలను తగ్గించేటప్పుడు వాటి ప్రయోజనాలను పెంచడానికి అవసరం.