اوپن اے آئی کی GPT-4.5 دوڑ میں تبدیلی

ایک نئی تکرار، لیکن کیا یہ کافی ہے؟

مصنوعی ذہانت (AI) کا منظرنامہ ایک متحرک اور مسلسل ارتقا پذیر دائرہ ہے، جس میں کمپنیاں مسلسل غلبہ حاصل کرنے کے لیے کوشاں ہیں۔ OpenAI، جو کبھی غیر متنازعہ رہنما تھا، نے حال ہی میں GPT-4.5 جاری کیا، جو اس کے بڑے لینگویج ماڈل کا ایک اپ گریڈ شدہ ورژن ہے۔ اگرچہ اسے زیادہ ‘جذباتی طور پر ذہین’ اور ‘فریب نظر’ (معلومات گھڑنے) کا کم شکار ہونے کے طور پر سراہا گیا ہے، لیکن اس ریلیز نے ایک بحث کو جنم دیا ہے: کیا OpenAI اپنے حریفوں سے پیچھے رہنا شروع ہو رہا ہے؟

نیا ماڈل، جو ChatGPT Pro صارفین کے لیے $200 ماہانہ کی خاطر خواہ قیمت پر دستیاب ہے، OpenAI کے پری ٹریننگ اپروچ کے عروج کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ طریقہ، جو اب تک ان کے ماڈلز کی بنیاد رہا ہے، AI کو اس کے ابتدائی تربیتی مرحلے کے دوران ڈیٹا کی وسیع مقدار فراہم کرنے پر مشتمل ہے۔ تاہم، AI کی دنیا تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے، اور دوسرے کھلاڑی ایسے ماڈل متعارف کروا رہے ہیں جو بہتر استدلال کی صلاحیتوں پر فخر کرتے ہیں، جس سے OpenAI کی طویل عرصے سے قائم بالادستی پر شک کا سایہ پڑتا ہے۔

ترقی کی قیمت

GPT-4.5 کا ایک فوری طور پر قابل توجہ پہلو اس کی آپریشنل لاگت ہے۔ اس کے پیشرو، GPT-4o کے مقابلے میں اسے چلانا نمایاں طور پر زیادہ مہنگا ہے، تخمینوں کے مطابق لاگت 15 سے 30 گنا زیادہ ہے۔ یہ ماڈل کی عملیت اور اسکیل ایبلٹی کے بارے میں سوالات اٹھاتا ہے، خاص طور پر جب حریفوں کی جانب سے کی جانے والی پیش رفت پر غور کیا جائے۔

بہتریوں کے باوجود، OpenAI خود GPT-4.5 کو ایک اہم پیش رفت قرار دینے میں ہچکچاہٹ کا مظاہرہ کرتا دکھائی دیتا ہے۔ CEO سیم آلٹمین نے جان بوجھ کر توقعات کو کم کیا ہے، اس بات پر زور دیتے ہوئے کہ یہ نہیں ایک ‘فرنٹیئر ماڈل’ ہے۔ یہ محتاط طریقہ کار، ماڈل کے تکنیکی پیپر میں آخری لمحات میں تبدیلی کے ساتھ (ایک دعوے کو ہٹانا کہ یہ نہیں ایک جدید AI سسٹم تھا)، نے GPT-4.5 کی حقیقی صلاحیتوں کے بارے میں قیاس آرائیوں کو مزید ہوا دی ہے۔

مقابلہ کی بڑھتی ہوئی لہر: Anthropic اور DeepSeek

جبکہ OpenAI ان غیر یقینی پانیوں میں تشریف لے جا رہا ہے، دوسری کمپنیاں اہم پیش رفت کر رہی ہیں۔ Anthropic، اپنے Claude 3.7 Sonnet کے ساتھ، اور DeepSeek، ایک چینی فرم اپنے R1 ماڈل کے ساتھ، کافی توجہ حاصل کر رہے ہیں۔ یہ ماڈل زیادہ نفیس استدلال کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کر رہے ہیں، ایک اہم شعبہ جہاں GPT-4.5 کم پڑتا دکھائی دیتا ہے۔

AI کی دوڑ تیز ہو رہی ہے، اور OpenAI کا غلبہ اب کوئی نتیجہ خیز نہیں رہا۔ GPT-5 کا آنے والا لانچ بڑا ہوتا جا رہا ہے، جس سے OpenAI پر ایک اہم پیش رفت کا مظاہرہ کرنے کے لیے مزید دباؤ بڑھ رہا ہے۔

بینچ مارک ڈیٹا: تشویش کی وجہ؟

عوامی طور پر دستیاب بینچ مارک ڈیٹا GPT-4.5 کے لیے ایک ملی جلی تصویر پیش کرتا ہے۔ اگرچہ یہ کچھ اہم شعبوں میں GPT-4o سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن اس نے منطقی استدلال، کوڈنگ کی مہارت، اور کثیر لسانی مسئلہ حل کرنے جیسے اہم شعبوں میں کوئی پیش رفت نہیں دکھائی ہے۔

ابتدائی موازنہ بتاتے ہیں کہ GPT-4.5 Anthropic کے تازہ ترین Claude ماڈل کے خلاف جدوجہد کرتا ہے۔ Claude 3.7 Sonnet ایک زیادہ جدید طریقہ کار استعمال کرتا ہے، جو گہری، سوچ بچار والی استدلال کے ساتھ بدیہی ردعمل کو بغیر کسی رکاوٹ کے ملاتا ہے۔ یہ روایتی طریقہ کار سے ایک اہم روانگی ہے۔

GPT-4.5 کے برعکس، Claude 3.7 Sonnet متحرک طور پر، حقیقی وقت میں فیصلہ کرتا ہے کہ آیا فوری، بدیہی ردعمل پیدا کرنا ہے یا زیادہ پیچیدہ ‘چین آف تھاٹ’ کے عمل میں مشغول ہونا ہے۔ یہ اسے اپنے جوابات کو بہتر بنانے اور سوالات کی وسیع رینج کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ لچک OpenAI کی تازہ ترین ریلیز میں نمایاں طور پر غائب ہے، جس سے یہ خدشات بڑھ رہے ہیں کہ اس کے ماڈل تیزی سے بدلتی ہوئی مارکیٹ میں تیزی سے متروک ہوتے جا رہے ہیں۔

نیم گرم استقبال اور بڑھتے ہوئے شکوک و شبہات

سوشل میڈیا پر AI کمیونٹی کا ردعمل، بہترین طور پر، نیم گرم رہا ہے۔ کئی AI محققین نے بینچ مارک کے نتائج شیئر کیے ہیں جو متاثر کن سے بہت دور ہیں۔

معروف AI ماہر گیری مارکس نے GPT-4.5 کو ‘ناتھنگ برگر’ قرار دیا، ایک دو ٹوک جائزہ جو OpenAI کی اپنی تکنیکی برتری کو برقرار رکھنے کی صلاحیت کے بارے میں بڑھتی ہوئی شکوک و شبہات کی عکاسی کرتا ہے۔ یہ جذبات OpenAI پر واقعی اختراعی حل فراہم کرنے کے بڑھتے ہوئے دباؤ کو اجاگر کرتے ہیں۔

ایک اسٹریٹجک تبدیلی: استدلال کے ماڈلز کو اپنانا

GPT-4.5 کی ریلیز، جسے اندرونی طور پر ‘Orion’ کہا جاتا ہے، OpenAI کے لیے ایک اہم موڑ کی نشاندہی کرتی ہے۔ یہ کمپنی کی طویل عرصے سے جاری پری ٹریننگ حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا حتمی ماڈل ہے۔ یہ حکمت عملی، جو ان کے نقطہ نظر کا سنگ بنیاد رہی ہے، ماڈل کے سائز کو بڑھانے اور ڈیٹا ان پٹ کے حجم میں اضافہ کرنے پر بہت زیادہ انحصار کرتی تھی۔

آگے بڑھتے ہوئے، OpenAI استدلال کے ماڈلز کی طرف بڑھ رہا ہے۔ یہ ماڈل جانچ کے مرحلے کے دوران اپنی منطقی پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے reinforcement learning کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ یہ ان کے نقطہ نظر میں ایک بنیادی تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے، جدید AI سسٹمز میں استدلال کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو تسلیم کرتے ہوئے۔

AI کے میدان میں دیگر بڑے کھلاڑی، بشمول Anthropic اور Google، بھی ایسے ماڈلز میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کر رہے ہیں جو اپنے کمپیوٹیشنل وسائل کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ یہ ایڈجسٹمنٹ کام کی پیچیدگی پر مبنی ہے، جو زیادہ موثر اور موثر مسئلہ حل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ DeepSeek، چین سے ابھرتی ہوئی AI فرم، نے اسی طرح استدلال پر مبنی ماڈل متعارف کرائے ہیں جو OpenAI کی موجودہ ٹیکنالوجی کو براہ راست چیلنج کرتے ہیں۔

دباؤ بڑھتا ہے: GPT-5 اور مستقبل

جیسے جیسے مقابلہ تیز ہوتا ہے، OpenAI پر ایک حقیقی اگلی نسل کا ماڈل فراہم کرنے کے لیے بے پناہ دباؤ ہے۔ CEO سیم آلٹمین نے تصدیق کی ہے کہ GPT-5 کی نقاب کشائی آنے والے مہینوں میں کی جائے گی۔ انہوں نے ایک ہائبرڈ اپروچ کا وعدہ کیا ہے، جو GPT طرز کے ماڈلز کی روانی کو استدلال کے ماڈلز کی مرحلہ وار منطق کے ساتھ جوڑتا ہے۔

تاہم، کیا یہ اسٹریٹجک تبدیلی OpenAI کی قائدانہ پوزیشن کو بحال کرنے کے لیے کافی ہوگی، یہ ایک کھلا سوال ہے۔ AI کا منظرنامہ ایک بے مثال رفتار سے تیار ہو رہا ہے، اور موافقت بقا کی کلید ہے۔

ایک پرہجوم میدان: چیلنجرز ابھرتے ہیں۔

AI کا میدان اب یک گھوڑا دوڑ نہیں رہا۔ متعدد چیلنجرز تیزی سے ابھر رہے ہیں، جو OpenAI کے پہلے غیر متنازعہ غلبے کو درہم برہم کر رہے ہیں۔

Anthropic نے خود کو استدلال AI میں ایک رہنما کے طور پر مضبوطی سے پوزیشن میں رکھا ہے، Claude ماڈل فیملی کے ساتھ اپنے نقطہ نظر کی طاقت کا مظاہرہ کیا۔ DeepSeek کے R1 ماڈل نے کوڈنگ اور ریاضیاتی استدلال میں متاثر کن نتائج کا مظاہرہ کیا ہے، جو AI کے منظر نامے کے تنوع کو مزید اجاگر کرتا ہے۔

دریں اثنا، Meta اور Google جیسی ٹیک کمپنیاں اپنی AI پیشکشوں کو بہتر بنانا جاری رکھے ہوئے ہیں۔ وہ تخلیقی AI کی حدود کو آگے بڑھانے کے لیے اپنے وسیع کمپیوٹیشنل وسائل کا فائدہ اٹھاتے ہیں، ایک انتہائی مسابقتی ماحول پیدا کرتے ہیں۔

غیر یقینی صورتحال کا ایک نیا دور

OpenAI کی تکنیکی بالادستی پر اب فعال طور پر سوال اٹھائے جانے کے ساتھ، AI انڈسٹری ایک نئے مرحلے میں داخل ہو رہی ہے۔ اس مرحلے میں، کوئی بھی کمپنی حتمی فائدہ نہیں رکھتی۔ ایک کھلاڑی کے واضح غلبے کا دور ختم ہوتا دکھائی دے رہا ہے۔

جیسے جیسے GPT-5 کا لانچ قریب آتا ہے، OpenAI کو یہ ثابت کرنے کے مشکل چیلنج کا سامنا ہے کہ وہ ایک ایسی صنعت کے ساتھ رفتار برقرار رکھ سکتا ہے جو تیزی سے استدلال پر مبنی ماڈلز کی طرف بڑھ رہی ہے۔ AI ماڈلز کو محض اسکیل کرنے کے دن ختم ہو رہے ہیں۔ وہ کمپنیاں جو اس نئی حقیقت کے ساتھ کامیابی سے ڈھل سکتی ہیں، استدلال اور موافقت کی اہمیت کو اپناتے ہوئے، وہی ہوں گی جو مصنوعی ذہانت کے مستقبل کی تعریف کریں گی۔ دوڑ جاری ہے، اور نتیجہ یقینی سے بہت دور ہے۔

اہم پہلوؤں پر توسیع:

AI کے ارتقا پذیر منظر نامے اور اس کے اندر OpenAI کی پوزیشن پر مزید تفصیل سے روشنی ڈالنے کے لیے، آئیے کچھ اہم پہلوؤں پر گہری نظر ڈالتے ہیں:

1. استدلال کی اہمیت:

AI کے تناظر میں استدلال سے مراد ایک ماڈل کی پیٹرن کی شناخت سے آگے بڑھنے اور منطقی کٹوتی، استنباط، اور مسئلہ حل کرنے میں مشغول ہونے کی صلاحیت ہے۔ یہ دستیاب معلومات کی بنیاد پر نتائج اخذ کرنے اور کسی حل تک پہنچنے کے لیے منطقی اصولوں کو لاگو کرنے کے بارے میں ہے۔ یہ محض ایسا متن تیار کرنے سے آگے ایک اہم قدم ہے جو ممکن نظر آتا ہے۔

روایتی بڑے لینگویج ماڈل، جیسے کہ OpenAI کی جانب سے پہلے تیار کیے گئے، بنیادی طور پر پیٹرن کی شناخت پر توجہ مرکوز کرتے تھے۔ انہوں نے وسیع ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن کی شناخت کرنے اور متن تیار کرنے کے لیے ان پیٹرن کو نقل کرنے میں مہارت حاصل کی۔ تاہم، وہ اکثر ایسے کاموں کے ساتھ جدوجہد کرتے تھے جن کے لیے حقیقی فہم اور منطقی استدلال کی ضرورت ہوتی تھی۔

دوسری طرف، استدلال کے ماڈل اس حد کو دور کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ وہ اس طرح کی تکنیکوں کو استعمال کرتے ہیں:

• Chain-of-Thought Prompting: اس میں ماڈل کو درمیانی استدلال کے مراحل کی ایک سیریز کے ذریعے رہنمائی کرنا شامل ہے، اسے حتمی جواب پر پہنچنے سے پہلے ‘بلند آواز میں سوچنے’ کی ترغیب دینا۔
• Reinforcement Learning: اس میں ماڈل کو آزمائش اور غلطی کے ذریعے تربیت دینا، اسے صحیح استدلال کے مراحل کے لیے انعام دینا اور غلط مراحل کے لیے جرمانہ کرنا شامل ہے۔
• Symbolic Reasoning: اس میں علم کی علامتی نمائندگیوں اور منطقی اصولوں کو ماڈل میں شامل کرنا شامل ہے، جس سے یہ زیادہ رسمی استدلال انجام دے سکتا ہے۔

2. Anthropic کا نقطہ نظر: آئینی AI:

Anthropic کا نقطہ نظر، جسے اکثر ‘آئینی AI’ کہا جاتا ہے، انسانی اقدار کے ساتھ حفاظت اور ہم آہنگی پر زور دیتا ہے۔ اس میں ماڈلز کو اصولوں کے ایک سیٹ یا ‘آئین’ کے ساتھ تربیت دینا شامل ہے جو ان کے رویے کی رہنمائی کرتا ہے۔ یہ آئین ماڈل کو نقصان دہ، متعصبانہ، یا غیر اخلاقی مواد پیدا کرنے سے روکنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

بنیادی خیال AI سسٹم بنانا ہے جو نہ صرف طاقتور ہوں بلکہ قابل اعتماد اور بھروسہ مند بھی ہوں۔ یہ اس کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے:

• Supervised Learning: ماڈل کو ایسے ڈیٹا پر تربیت دینا جسے مطلوبہ اقدار کی عکاسی کرنے کے لیے احتیاط سے تیار اور لیبل کیا گیا ہو۔
• Reinforcement Learning from Human Feedback: انسانی فیڈ بیک کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کے رویے کو ٹھیک کرنا اور اس بات کو یقینی بنانا کہ یہ اس کے آئین میں بیان کردہ اصولوں کے مطابق ہو۔
• Self-Critique and Revision: ماڈل کو اپنی آؤٹ پٹس پر تنقید کرنے اور آئینی اصولوں کی بنیاد پر ان پر نظر ثانی کرنے کے قابل بنانا۔

3. DeepSeek کی طاقتیں: کوڈنگ اور ریاضی:

DeepSeek کے R1 ماڈل نے کوڈنگ اور ریاضیاتی استدلال میں اپنی مضبوط کارکردگی کے لیے توجہ حاصل کی ہے۔ یہ تکنیکی شعبوں میں مہارت حاصل کرنے والے AI سسٹم تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کا مشورہ دیتا ہے۔

یہ صلاحیت خاص طور پر ایسے کاموں کے لیے قیمتی ہے جیسے:

• Automated Code Generation: قدرتی زبان کی وضاحت سے کوڈ تیار کرنا، ممکنہ طور پر سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کو تیز کرنا۔
• Mathematical Problem Solving: پیچیدہ ریاضیاتی مسائل کو حل کرنا اور نظریات کو ثابت کرنا۔
• Scientific Discovery: محققین کو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، مفروضے بنانے، اور نئی دریافتیں کرنے میں مدد کرنا۔

4. Meta اور Google کا کردار:

Meta اور Google، اپنے بڑے وسائل اور تحقیقی صلاحیتوں کے ساتھ، AI کے منظر نامے میں اہم کھلاڑی ہیں۔ وہ فعال طور پر اپنے بڑے لینگویج ماڈل تیار کر رہے ہیں اور AI ڈویلپمنٹ کے مختلف طریقوں کو تلاش کر رہے ہیں۔

• Meta’s LLaMA: Meta کا LLaMA (Large Language Model Meta AI) اوپن سورس بڑے لینگویج ماڈلز کا ایک خاندان ہے، جو انہیں محققین اور ڈویلپرز کی وسیع رینج تک رسائی کے قابل بناتا ہے۔
• Google’s PaLM and Gemini: Google کا Pathways Language Model (PaLM) اور Gemini طاقتور لینگویج ماڈل ہیں جنہوں نے کاموں کی ایک رینج میں متاثر کن صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا ہے۔

ان کمپنیوں کی شمولیت AI کے میدان میں مقابلے کو مزید تیز کرتی ہے اور جدت کو آگے بڑھاتی ہے۔

5. صرف اسکیلنگ کا خاتمہ:

AI ماڈلز کو محض اسکیل کرنے سے دور ہونا ایک اہم نمونہ تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔ برسوں سے، غالب یقین یہ تھا کہ بڑے ماڈل، زیادہ ڈیٹا پر تربیت یافتہ، لامحالہ بہتر کارکردگی کا باعث بنیں گے۔ اگرچہ یہ کچھ حد تک درست رہا ہے، لیکن اس کو بھی حدود کا سامنا کرنا پڑا ہے۔

• Diminishing Returns: جیسے جیسے ماڈل بڑے ہوتے جاتے ہیں، کارکردگی میں بہتری چھوٹی اور چھوٹی ہوتی جاتی ہے، جبکہ لاگت (کمپیوٹیشنل وسائل، توانائی کی کھپت) ڈرامائی طور پر بڑھ جاتی ہے۔
• Lack of Interpretability: انتہائی بڑے ماڈلز کو سمجھنا اور ان کی تشریح کرنا مشکل ہو سکتا ہے، جس سے تعصبات یا غلطیوں کی شناخت اور ان کا ازالہ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
• Limited Reasoning Ability: ماڈل کو محض اسکیل کرنے سے ضروری نہیں کہ استدلال کی صلاحیتوں میں بہتری آئے۔

لہذا، اب توجہ زیادہ نفیس آرکیٹیکچرز اور تربیتی تکنیکوں کی طرف منتقل ہو رہی ہے جو استدلال، موافقت، اور کارکردگی کو ترجیح دیتی ہیں۔

6. موافقت کی اہمیت:

AI کے منظر نامے میں موافقت تیزی سے اہم ہوتی جا رہی ہے۔ وہ ماڈل جو اپنے کمپیوٹیشنل وسائل اور استدلال کی حکمت عملیوں کو کام کی بنیاد پر متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتے ہیں، ان ماڈلز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کا امکان ہے جو ایک مقررہ نقطہ نظر پر انحصار کرتے ہیں۔

یہ موافقت اس کی اجازت دیتی ہے:

• Efficient Resource Allocation: کسی دیے گئے کام کے لیے صرف ضروری کمپیوٹیشنل پاور کا استعمال، توانائی کی کھپت اور لاگت کو کم کرنا۔
• Improved Performance: کام کی مخصوص ضروریات کے مطابق استدلال کے عمل کو تیار کرنا، جس سے زیادہ درست اور قابل اعتماد نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
• Greater Flexibility: سوالات اور کاموں کی وسیع رینج کو مؤثر طریقے سے سنبھالنا۔

AI کا مستقبل ممکنہ طور پر ایسے ماڈلز کی خصوصیت رکھتا ہے جو نہ صرف طاقتور ہوں بلکہ موافقت پذیر، موثر، اور انسانی اقدار کے مطابق ہوں۔ ان اگلی نسل کے AI سسٹمز کو تیار کرنے کی دوڑ جاری ہے، اور جو کمپنیاں کامیاب ہوں گی وہ ٹیکنالوجی کے مستقبل کی تشکیل کریں گی۔