ایک قدم آگے، بڑا چھلانگ نہیں
GPT-4.5 کو ChatGPT Pro صارفین کے لیے تحقیقی پیش نظارہ کے طور پر دستیاب کرایا جا رہا ہے۔ OpenAI اسے اپنا “اب تک کا سب سے زیادہ معلومات رکھنے والا ماڈل” قرار دیتا ہے، لیکن ابتدائی مواصلات نے خبردار کیا ہے کہ یہ o1 یا o3-mini جیسے ماڈلز کی کارکردگی سے میل نہیں کھا سکتا۔ یہ انقلابی ترقیوں کی بجائے ریفائنمنٹ اور کارکردگی پر توجہ مرکوز کرنے کا مشورہ دیتا ہے۔
بہتر صلاحیتیں، ریفائنڈ انٹرایکشن
صارفین GPT-4.5 سے کیا توقع کر سکتے ہیں؟ OpenAI کئی اہم شعبوں میں بہتری کو اجاگر کرتا ہے:
- Writing Prowess: ماڈل کو ایک زیادہ قابل تحریری معاون کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔
- Expanded World Knowledge: GPT-4.5 حقیقی دنیا کے تصورات اور معلومات کی وسیع تر تفہیم رکھتا ہے۔
- ‘Refined Personality’: اوپن اے آئی کا دعویٰ ہے کہ اس ماڈل کے ساتھ بات چیت زیادہ فطری اور بدیہی محسوس ہوگی۔
کمپنی GPT-4.5 کی پیٹرن کو پہچاننے اور کنکشن بنانے کی صلاحیت پر زور دیتی ہے، جو اسے لکھنے، پروگرامنگ اور عملی مسائل سے نمٹنے جیسے کاموں کے لیے خاص طور پر موزوں بناتی ہے۔
فرنٹیئر ماڈل نہیں: فرق کو سمجھنا
ان اضافہ کے باوجود، OpenAI واضح ہے کہ GPT-4.5 مکمل طور پر نئی صلاحیتوں میں چھلانگ کی نمائندگی نہیں کرتا ہے۔ ایک لیک دستاویز، جسے بعد میں تبدیل کر دیا گیا، نے مزید سیاق و سباق فراہم کیا:
“GPT-4.5 فرنٹیئر ماڈل نہیں ہے، لیکن یہ OpenAI کا سب سے بڑا LLM ہے، جو GPT-4 کی کمپیوٹیشنل کارکردگی کو 10 گنا سے زیادہ بہتر بناتا ہے،” دستاویز میں کہا گیا ہے۔ “یہ پچھلی ریزننگ ریلیز کے مقابلے میں 7 نئی فرنٹیئر صلاحیتوں کو متعارف نہیں کراتا ہے، اور اس کی کارکردگی زیادہ تر تیاری کی تشخیص پر o1، o3-mini، اور گہری تحقیق سے کم ہے۔”
یہ فرق اہم ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ GPT-4.5 پیمانے اور کارکردگی کے لحاظ سے ایک اہم اپ گریڈ ہے، لیکن یہ AI صلاحیتوں کی حدود کو اسی طرح نہیں بڑھاتا جس طرح ایک “فرنٹیئر” ماڈل بڑھاتا ہے۔
تربیت اور ترقی
رپورٹس بتاتی ہیں کہ OpenAI نے GPT-4.5 کو تربیت دینے کے لیے اپنا o1 ریزننگ ماڈل (کوڈ نام سٹرابیری) اور مصنوعی ڈیٹا استعمال کیا۔ کمپنی ناول نگرانی کی تکنیکوں اور قائم شدہ طریقوں کے مجموعہ کی تصدیق کرتی ہے:
- Supervised Fine-Tuning (SFT)
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
یہ GPT-4o تیار کرنے میں استعمال کیے جانے والے طریقوں سے ملتے جلتے ہیں۔
ہیلوسینیشنز سے نمٹنا اور تعاون کو بہتر بنانا
ایک قابل ذکر بہتری ہیلوسینیشنز میں کمی ہے۔ OpenAI کے مطابق، GPT-4.5، GPT-4o کے مقابلے میں کم کثرت سے ہیلوسینیٹ کرتا ہے اور یہاں تک کہ o1 ماڈل سے بھی تھوڑا کم۔
Raphael Gontijo Lopes، ایک OpenAI محقق، نے تعاون پر توجہ مرکوز کرنے پر زور دیا: “ہم نے GPT-4.5 کو ایک بہتر ساتھی بننے کے لیے ہم آہنگ کیا، جس سے گفتگو زیادہ گرم، زیادہ بدیہی اور جذباتی طور پر لطیف محسوس ہوتی ہے۔” انہوں نے نوٹ کیا کہ انسانی ٹیسٹرز نے GPT-4.5 کو GPT-4o سے زیادہ درجہ دیا۔
سی ای او کا نقطہ نظر: حدود کو تسلیم کرنا
OpenAI کے سی ای او Sam Altman نے X پر ایک پوسٹ میں GPT-4.5 کی نوعیت کو تسلیم کیا: “بڑا، مہنگا ماڈل” جو “بینچ مارکس کو کچل نہیں دے گا۔” یہ واضح جائزہ اس خیال کو تقویت دیتا ہے کہ یہ ریلیز انقلابی پیش رفت کی بجائے بتدریج ترقی کے بارے میں ہے۔
رول آؤٹ پلان
GPT-4.5 کا رول آؤٹ ایک درجہ بند طریقہ کار کی پیروی کرتا ہے:
- Pro Users: تحقیقی پیش نظارہ کے طور پر فوری رسائی۔
- Plus and Team Users: اگلے ہفتے دستیابی متوقع ہے۔
- Enterprise and Edu Users: پلس اور ٹیم صارفین کے بعد رسائی۔
یہ ماڈل Microsoft کے Azure AI Foundry پلیٹ فارم کے ذریعے بھی دستیاب ہے، ساتھ ہی Stability، Cohere اور Microsoft کی اپنی پیشکشوں کے ساتھ۔
درستگی اور کم ہیلوسینیشنز
OpenAI GPT-4.5 کی بہتر درستگی پر روشنی ڈالتا ہے، یہ دعویٰ کرتا ہے کہ یہ زیادہ درست جوابات پیدا کرتا ہے اور اپنے دوسرے ماڈلز کے مقابلے میں کم ہیلوسینیٹ کرتا ہے۔ یہ ایک اہم قدم ہے، کیونکہ ہیلوسینیشنز (جھوٹی یا بے معنی معلومات پیدا کرنا) بڑے لینگویج ماڈلز میں ایک مستقل چیلنج رہا ہے۔
آگے دیکھنا: GPT-5 اور AGI کا راستہ
پچھلی رپورٹنگ نے OpenAI کی ریلیز کے لیے ایک ٹائم لائن تجویز کی تھی: فروری کے آخر تک GPT-4.5 اور مئی کے آخر تک GPT-5۔ Altman نے GPT-5 کو “ایک ایسا نظام جو ہماری بہت سی ٹیکنالوجی کو مربوط کرتا ہے” کے طور پر بیان کیا ہے۔ اس سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ OpenAI کے نئے o3 ریزننگ ماڈل کو شامل کرے گا، جسے دسمبر میں کمپنی کے “کرسمس کے 12 دن” کے اعلانات کے دوران چھیڑا گیا تھا۔
جبکہ o3-mini پہلے جاری کیا گیا تھا، مکمل o3 ماڈل GPT-5 سسٹم کے لیے محفوظ کیا جا رہا ہے۔ یہ OpenAI کے وسیع تر وژن کے مطابق ہے کہ وہ اپنے بڑے لینگویج ماڈلز کو ملا کر ایک زیادہ قابل نظام بنائے، جو ممکنہ طور پر مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI) کے دائرے تک پہنچ جائے۔
GPT-4.5 کے آرکیٹیکچر میں گہرائی میں جانا
جبکہ OpenAI نے مکمل تکنیکی تفصیلات جاری نہیں کی ہیں، دستیاب معلومات کی بنیاد پر GPT-4.5 کے آرکیٹیکچر کے بارے میں کئی اندازے لگائے جا سکتے ہیں:
Larger Parameter Count: OpenAI کا “سب سے بڑا LLM” کے طور پر بیان کیا گیا، یہ فرض کرنا مناسب ہے کہ GPT-4.5 اپنے پیشروؤں کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ پیرامیٹر شمار کرتا ہے۔ یہ بڑھی ہوئی صلاحیت ممکنہ طور پر اس کے بہتر نالج بیس اور ریزننگ کی صلاحیتوں میں حصہ ڈالتی ہے۔
Optimized Computational Efficiency: لیک دستاویز میں GPT-4 کے مقابلے میں کمپیوٹیشنل کارکردگی میں “10 گنا سے زیادہ” بہتری کا ذکر کیا گیا ہے۔ یہ آرکیٹیکچرل ریفائنمنٹس کا مشورہ دیتا ہے جو ماڈل کو معلومات پر زیادہ مؤثر طریقے سے کارروائی کرنے کی اجازت دیتے ہیں، ممکنہ طور پر تیز رفتار ردعمل کے اوقات اور کم توانائی کی کھپت کا باعث بنتے ہیں۔
Enhanced Attention Mechanisms: پیٹرن کی شناخت اور کنکشن بنانے پر زور دینے کے پیش نظر، یہ امکان ہے کہ GPT-4.5 توجہ کے طریقہ کار میں ترقی کو شامل کرتا ہے۔ یہ میکانزم ماڈل کو ان پٹ ٹیکسٹ کے سب سے زیادہ متعلقہ حصوں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جس سے زیادہ مربوط اور سیاق و سباق کے لحاظ سے مناسب جوابات ملتے ہیں۔
Refined Training Data: “نئی نگرانی کی تکنیکوں” کا استعمال تربیتی ڈیٹا کے معیار اور تنوع میں بہتری کا اشارہ دیتا ہے۔ اس میں مزید خصوصی ڈیٹا سیٹس کو شامل کرنا، مصنوعی ڈیٹا جنریشن کا فائدہ اٹھانا، یا موجودہ ڈیٹا کو فلٹر کرنے اور صاف کرنے کے لیے زیادہ جدید طریقے استعمال کرنا شامل ہو سکتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا کا کردار
GPT-4.5 کی تربیت میں مصنوعی ڈیٹا کے مبینہ استعمال خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ مصنوعی ڈیٹا، جو خود AI ماڈلز کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے، کئی ممکنہ فوائد پیش کرتا ہے:
Overcoming Data Scarcity: اسے موجودہ ڈیٹا سیٹس کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، خاص طور پر ان ڈومینز میں جہاں حقیقی دنیا کا ڈیٹا محدود ہے یا حاصل کرنا مشکل ہے۔
Addressing Bias: مصنوعی ڈیٹا کو حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹس میں موجود تعصبات کو کم کرنے کے لیے احتیاط سے تیار کیا جا سکتا ہے، جس سے زیادہ منصفانہ اور مساوی AI ماڈلز بنتے ہیں۔
Exploring Hypothetical Scenarios: یہ محققین کو ایسے منظرناموں پر ماڈلز کو تربیت دینے کی اجازت دیتا ہے جو حقیقی دنیا میں شاذ و نادر یا ناممکن ہو سکتے ہیں، غیر متوقع حالات سے نمٹنے کی ان کی صلاحیت کو بڑھاتے ہیں۔
تاہم، مصنوعی ڈیٹا کا استعمال بھی خدشات کو جنم دیتا ہے:
Potential for Amplifying Biases: اگر احتیاط سے کنٹرول نہ کیا جائے تو، مصنوعی ڈیٹا نادانستہ طور پر موجودہ تعصبات کو بڑھا سکتا ہے یا نئے متعارف کرا سکتا ہے۔
Risk of Overfitting: مصنوعی ڈیٹا پر بنیادی طور پر تربیت یافتہ ماڈل اسی طرح کے مصنوعی ڈیٹا پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں لیکن حقیقی دنیا کے ان پٹ کو عام کرنے کے لیے جدوجہد کر سکتے ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا استعمال کرنے کے لیے OpenAI کا نقطہ نظر ممکنہ طور پر ان خطرات کو کم کرنے کے لیے محتاط توثیق اور جانچ پر مشتمل ہے۔
‘ریفائنڈ پرسنیلٹی’: ایک قریبی جائزہ
OpenAI کا دعویٰ ہے کہ GPT-4.5 میں ایک ‘ریفائنڈ پرسنیلٹی’ ہے جو دلچسپ ہے۔ یہ ماڈل کے تعاملات کو زیادہ پرکشش، قدرتی اور جذباتی طور پر ذہین بنانے کی کوششوں کا مشورہ دیتا ہے۔ اس میں کئی تکنیکیں شامل ہو سکتی ہیں:
Fine-tuning on Conversational Data: زبان، لہجے اور سماجی اشاروں کی باریکیوں کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے انسانی گفتگو کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر ماڈل کو تربیت دینا۔
Incorporating Emotional Intelligence Models: انسانی جذبات کو پہچاننے اور ان کا جواب دینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے خصوصی ماڈلز کو ضم کرنا، GPT-4.5 کو اپنے مواصلاتی انداز کو اسی کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔
Reinforcement Learning with Human Feedback: انسانی تاثرات کا استعمال ان جوابات کو انعام دینے کے لیے جو زیادہ قدرتی، پرکشش اور ہمدرد سمجھے جاتے ہیں۔
مقصد ایک زیادہ انسانی جیسا گفتگو کا تجربہ تخلیق کرنا ہے، جو خالصتاً فعال تعاملات سے آگے بڑھ کر تعلق اور ہم آہنگی کے احساس کو فروغ دیتا ہے۔
مختلف یوزر گروپس کے لیے مضمرات
GPT-4.5 کا درجہ بند رول آؤٹ مختلف یوزر گروپس کے لیے مختلف مضمرات تجویز کرتا ہے:
Pro Users: ابتدائی اختیار کرنے والوں کے طور پر، Pro صارفین کو ماڈل کی صلاحیتوں کے ساتھ تجربہ کرنے اور OpenAI کو رائے فراہم کرنے کا موقع ملے گا۔ یہ رائے ماڈل کی مزید ترقی کو تشکیل دینے میں اہم ہوگی۔
Plus and Team Users: یہ صارفین ممکنہ طور پر GPT-4.5 کی بہتر کارکردگی اور ریفائنڈ انٹرایکشن اسٹائل سے اپنے روزمرہ کے کاموں، جیسے لکھنے، کوڈنگ اور تحقیق میں فائدہ اٹھائیں گے۔
Enterprise and Edu Users: ان صارفین کے لیے، بہتر درستگی اور کم ہیلوسینیشنز خاص طور پر قیمتی ہو سکتے ہیں، جو پیشہ ورانہ اور تعلیمی ترتیبات میں زیادہ قابل اعتماد اور بھروسہ مند نتائج کو یقینی بناتے ہیں۔
Microsoft Azure AI Foundry Users: اس پلیٹ فارم پر GPT-4.5 کی دستیابی ڈویلپرز اور محققین کے لیے ماڈل تک رسائی کو بڑھاتی ہے، جدت کو فروغ دیتی ہے اور نئی AI-powered ایپلی کیشنز کی تخلیق کرتی ہے۔
وسیع تر سیاق و سباق: OpenAI کی حکمت عملی
GPT-4.5 کی ریلیز، اگرچہ فرنٹیئر ماڈل نہیں ہے، OpenAI کی تکراری ترقی اور AGI کی طرف بتدریج پیش رفت کی وسیع تر حکمت عملی میں فٹ بیٹھتی ہے۔ بتدریج بہتری جاری کرنے سے، OpenAI کر سکتا ہے:
Gather User Feedback: حقیقی دنیا کے استعمال اور رائے کی بنیاد پر اپنے ماڈلز کو مسلسل بہتر بنائیں۔
Manage Expectations: زیادہ ہائپنگ سے گریز کریں اور ہر ریلیز کے لیے حقیقت پسندانہ توقعات طے کریں۔
Maintain Competitive Advantage: AI کے تیزی سے ارتقا پذیر میدان میں آگے رہیں۔
Prepare for Future Breakthroughs: زیادہ اہم پیشرفت، جیسے GPT-5 کے لیے بنیاد رکھیں۔
یہ نقطہ نظر کچھ دوسری AI کمپنیوں کی “بگ بینگ” ریلیز کے برعکس ہے، جو تیزی سے طاقتور AI سسٹمز کو تیار کرنے اور تعینات کرنے کے لیے زیادہ محتاط اور ناپے ہوئے انداز کا مشورہ دیتا ہے۔ توجہ صرف اس بات پر نہیں ہے کہ کیا ممکن ہے اس کی حدود کو آگے بڑھایا جائے بلکہ حفاظت، وشوسنییتا اور صارف کی اطمینان کو یقینی بنانے پر بھی ہے۔
GPT-4.5 جیسے ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی بہت سے سوالات اٹھاتی ہے:
- ہم کیسے پیمائش کر سکتے ہیں کہ آیا ماڈل میں “ریفائنڈ پرسنیلٹی” ہے؟
- ایک ایسے ماڈل کے کیا مضمرات ہیں جو کم ہیلوسینیٹ کرتا ہے؟
- ایک ایسا ماڈل جاری کرنے کی کیا اہمیت ہے جو فرنٹیئر ماڈل نہیں ہے؟
یہ سب اچھے سوالات ہیں، اور کوئی حتمی جواب نہیں ہے۔