جذباتی ذہانت کے ساتھ GPT-4.5 لانچ

GPT-5 کی جانب ایک قدم

OpenAI، جسے Microsoft کی حمایت حاصل ہے، نے GPT سیریز میں اپنی تازہ ترین پیشکش، GPT-4.5 کی نقاب کشائی کی ہے۔ یہ ماڈل ایک محدود پیش نظارہ کے طور پر آیا ہے، جو کہ اس سال کے آخر میں متوقع GPT-5 کے ساتھ ایک اہم تبدیلی کی راہ ہموار کر رہا ہے۔ GPT-4.5 کا اجراء ابتدائی طور پر ‘ریسرچ پریویو’ میں حصہ لینے والے صارفین کے ایک منتخب گروپ تک محدود ہے، خاص طور پر وہ لوگ جنہوں نے $200 (£159) کی ماہانہ لاگت پر ChatGPT Pro کو سبسکرائب کیا ہے۔

OpenAI کا منصوبہ ہے کہ اس ماڈل کو وسیع تر سامعین تک پہنچانے سے پہلے ابتدائی گروپ سے رائے جمع کی جائے۔ رول آؤٹ شیڈول میں اس ہفتے کے آخر میں پلس اور ٹیم صارفین شامل ہیں، اس کے بعد انٹرپرائز اور ایجوکیشن صارفین بعد کی تاریخ میں شامل ہوں گے۔ یہ مرحلہ وار طریقہ OpenAI کو مکمل پیمانے پر لانچ سے پہلے حقیقی دنیا کے استعمال اور فیڈ بیک کی بنیاد پر ماڈل کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

بہتر تربیتی ٹیکنیکس

GPT-4.5 Microsoft کے Azure AI Foundry پلیٹ فارم پر بھی دستیاب ہے۔ یہ پلیٹ فارم جدید ترین AI ماڈلز کے لیے ایک مرکز کے طور پر کام کرتا ہے، جو نہ صرف OpenAI بلکہ Stability، Cohere اور خود Microsoft کی پیشکشوں کی میزبانی کرتا ہے۔ تاہم، GPT-4.5 کی ترقی کا سفر اپنے چیلنجوں کے بغیر نہیں رہا ہے۔ OpenAI کو رکاوٹوں کا سامنا کرنا پڑا، خاص طور پر نئے، اعلیٰ معیار کے تربیتی ڈیٹا کو حاصل کرنے میں۔

ان چیلنجوں پر قابو پانے اور ماڈل کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے، OpenAI نے ‘پوسٹ ٹریننگ’ کے نام سے ایک ٹیکنیک استعمال کی۔ اس عمل میں ماڈل کے جوابات کو بہتر بنانے اور صارفین کے ساتھ اس کے تعاملات کی باریکیوں کو بہتر بنانے کے لیے انسانی تاثرات کو شامل کرنا شامل ہے۔ انسانی تاثرات ماڈل کے رویے کو تشکیل دینے اور اسے انسانی توقعات اور ترجیحات کے ساتھ زیادہ قریب سے ہم آہنگ کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

مزید برآں، OpenAI نے مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ GPT-4.5 کو تربیت دینے کے لیے اپنے o1 ‘ریزننگ’ ماڈل کا فائدہ اٹھایا۔ یہ جدید طریقہ تربیتی ڈیٹا کی تیاری کی اجازت دیتا ہے جو موجودہ ڈیٹا سیٹس کی تکمیل کرتا ہے، ممکنہ طور پر اعلیٰ معیار کے حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی کمی کی وجہ سے عائد کردہ حدود کو کم کرتا ہے۔

GPT-4.5 کے تربیتی طریقہ کار میں ناول نگرانی کی تکنیکوں اور قائم کردہ طریقوں کا مجموعہ شامل تھا۔ ان میں سپروائزڈ فائن ٹیوننگ (SFT) اور ری انفورسمنٹ لرننگ فرام ہیومن فیڈ بیک (RLHF) شامل ہیں، یہ تکنیکیں GPT-4o کی تیاری میں بھی استعمال کی گئیں۔ طریقوں کا یہ امتزاج ہر طریقہ کی خوبیوں سے فائدہ اٹھانے کا ارادہ رکھتا ہے، جس کے نتیجے میں ایک زیادہ مضبوط اور بہتر ماڈل بنتا ہے۔

OpenAI کے مطابق، GPT-4.5، GPT-4o کے مقابلے میں ‘فریب’ کا شکار ہونے کا کم رجحان ظاہر کرتا ہے۔ AI لینگویج ماڈلز کے تناظر میں فریب سے مراد جھوٹی یا بے معنی معلومات کی تیاری ہے۔ GPT-4.5، o1 ریزننگ ماڈل کے مقابلے میں بھی تھوڑا کم فریب دکھاتا ہے، جو کہ حقائق کی درستگی اور اعتبار میں بہتری کو ظاہر کرتا ہے۔

‘جذباتی باریکی’ کو اپنانا

ریزننگ ماڈلز، جیسے کہ o1 ماڈل، جوابات تیار کرنے کے لیے اپنے دانستہ اور طریقہ کار کے لیے جانے جاتے ہیں۔ یہ دانستہ پروسیسنگ، اگرچہ ممکنہ طور پر سست ہے، اس کا مقصد جوابات کی درستگی کو بڑھانا اور غلطیوں کو کم کرنا ہے، جیسے کہ فریب۔ رفتار اور درستگی کے درمیان توازن ریزننگ ماڈلز کے ڈیزائن اور تعیناتی میں ایک اہم غور ہے۔

OpenAI کے محقق Raphael Gontijo Lopes نے ایک اسٹریم شدہ لانچ ایونٹ کے دوران، GPT-4.5 میں تعاون اور جذباتی ذہانت کو بڑھانے پر توجہ مرکوز کرنے پر روشنی ڈالی۔ انہوں نے کہا، “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 باریک محسوس ہوتی ہے۔” جذباتی باریکی پر یہ زور AI ماڈلز بنانے کی جانب ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے جو صارفین کے ساتھ زیادہ قدرتی اور دلکش انداز میں بات چیت کر سکتے ہیں۔

GPT-5 کے ساتھ مستقبل

آگے دیکھتے ہوئے، OpenAI کا منصوبہ ہے کہ وہ اپنی GPT-سیریز کے ماڈلز کو آنے والے GPT-5 میں اپنے o-سیریز ریزننگ ماڈلز کے ساتھ ضم کرے۔ یہ انضمام ChatGPT چیٹ بوٹ کو کسی دیے گئے کام یا تعامل کے لیے سب سے موزوں ماڈل کو خود مختار طور پر منتخب کرنے کا اختیار دے گا۔ یہ متحرک ماڈل سلیکشن کی صلاحیت کارکردگی اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کا وعدہ کرتی ہے۔

فی الحال، ChatGPT صارفین کو دستی طور پر اس ماڈل کو منتخب کرنے کا اختیار فراہم کرتا ہے جسے وہ ترجیح دیتے ہیں۔ تاہم، OpenAI تسلیم کرتا ہے کہ یہ طریقہ کچھ صارفین کے لیے بہت پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ GPT-5 کے لیے تصور کردہ خودکار ماڈل سلیکشن کا مقصد صارف کے تجربے کو آسان بنانا ہے جبکہ پردے کے پیچھے مختلف ماڈلز کی خوبیوں سے فائدہ اٹھانا ہے۔

GPT-4.5 کی ترقیوں میں مزید گہرائی میں جانا

GPT-4.5 کی تیاری AI لینگویج ماڈلز کے ارتقاء میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے۔ آئیے کچھ اہم ترقیوں اور ان کے مضمرات پر مزید گہرائی میں غور کریں:

1. انسانی تاثرات کی طاقت:

پوسٹ ٹریننگ کے ذریعے انسانی تاثرات کو شامل کرنا GPT-4.5 کی تیاری کا ایک بنیادی پتھر ہے۔ یہ تکراری عمل انسانی جائزہ لینے والوں کو ماڈل کے آؤٹ پٹس پر رائے فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے اسے زیادہ مطلوبہ اور درست جوابات کی طرف رہنمائی ملتی ہے۔ یہ فیڈ بیک لوپ لطیف تعصبات کو دور کرنے، ماڈل کے سیاق و سباق کی سمجھ کو بہتر بنانے اور باریک اور متعلقہ متن تیار کرنے کی صلاحیت کو بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔ انسانی تاثرات ماڈل کے رویے کو تشکیل دینے اور اس بات کو یقینی بنانے میں انمول ہیں کہ یہ انسانی توقعات کے مطابق ہو۔

2. مصنوعی ڈیٹا بڑھانا:

مصنوعی ڈیٹا کا استعمال، جو o1 ریزننگ ماڈل کے ذریعے تیار کیا گیا ہے، ڈیٹا کی کمی کے چیلنج سے نمٹنے کے لیے ایک نیا طریقہ کار پیش کرتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا تیار کر کے جو حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی خصوصیات کی نقل کرتا ہے، OpenAI تربیتی ڈیٹا سیٹ کو بڑھا سکتا ہے اور ماڈل کو وسیع تر منظرناموں سے روشناس کرا سکتا ہے۔ یہ تکنیک خاص طور پر اس وقت مفید ہے جب اعلیٰ معیار کا حقیقی دنیا کا ڈیٹا محدود ہو یا حاصل کرنا مشکل ہو۔ مصنوعی ڈیٹا بڑھانا ماڈل کی مضبوطی اور عمومیت کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔

3. انسانی تاثرات سے کمک سیکھنا (RLHF):

RLHF ایک طاقتور تکنیک ہے جو کمک سیکھنے اور انسانی تاثرات کی خوبیوں کو یکجا کرتی ہے۔ اس طریقہ کار میں، ماڈل مطلوبہ آؤٹ پٹ تیار کرنے کے لیے ملنے والے انعامات کی بنیاد پر اپنے رویے کو بہتر بنانا سیکھتا ہے۔ انسانی تاثرات کا استعمال انعامی فنکشن کی وضاحت کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جو ماڈل کو ان جوابات کی طرف رہنمائی کرتا ہے جو مددگار، درست اور محفوظ سمجھے جاتے ہیں۔ RLHF خاص طور پر ان ماڈلز کو تربیت دینے میں موثر ہے جو پیچیدہ کام انجام دیتے ہیں جن کے لیے باریک بینی سے سمجھنے اور فیصلہ سازی کی ضرورت ہوتی ہے۔

4. کم فریب:

فریب میں کمی GPT-4.5 میں ایک اہم کامیابی ہے۔ زیادہ حقائق پر مبنی درست اور قابل اعتماد معلومات تیار کر کے، ماڈل مختلف قسم کی ایپلی کیشنز کے لیے ایک زیادہ قابل اعتماد اور مفید ٹول بن جاتا ہے۔ یہ بہتری ممکنہ طور پر عوامل کے مجموعے کی وجہ سے ہے، بشمول بہتر تربیتی تکنیک، مصنوعی ڈیٹا کا استعمال، اور انسانی تاثرات کو شامل کرنا۔

5. جذباتی ذہانت اور تعاون:

جذباتی باریکی اور تعاون پر زور AI ماڈلز بنانے کی جانب ایک تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے جو نہ صرف ذہین ہیں بلکہ ہمدرد اور دلکش بھی ہیں۔ انسانی جذبات کو سمجھنے اور ان کا جواب دے کر، AI ماڈلز صارفین کے ساتھ مضبوط تعلق قائم کر سکتے ہیں اور زیادہ ذاتی نوعیت کا اور اطمینان بخش تجربہ فراہم کر سکتے ہیں۔ جذباتی ذہانت پر یہ توجہ AI تیار کرنے کے لیے بہت ضروری ہے جو انسانی تعاملات اور ورک فلوز میں بغیر کسی رکاوٹ کے ضم ہوسکے۔

6. GPT-5 کا راستہ: متحرک ماڈل سلیکشن:

GPT-5 میں GPT-سیریز اور o-سیریز کے ماڈلز کا منصوبہ بند انضمام، خودکار ماڈل سلیکشن کے ساتھ، ایک اہم تعمیراتی ترقی ہے۔ یہ صلاحیت چیٹ بوٹ کو کسی دیے گئے کام کے لیے بہترین ماڈل کو متحرک طور پر منتخب کرنے کی اجازت دے گی، جس سے کارکردگی اور صارف کے تجربے کو بہتر بنایا جائے گا۔ یہ طریقہ کار مختلف ماڈلز کی خوبیوں سے فائدہ اٹھاتا ہے، جس سے ایک زیادہ لچکدار اور موافق AI سسٹم کی اجازت ملتی ہے۔ مثال کے طور پر، حقائق کی درستگی کی ضرورت والے کام کو ریزننگ ماڈل کے ذریعے سنبھالا جا سکتا ہے، جبکہ تخلیقی متن کی تیاری میں شامل کام کو GPT-سیریز کے ماڈل کو سونپا جا سکتا ہے۔

GPT-4.5 اور اس سے آگے کے وسیع تر مضمرات

GPT-4.5 میں شامل ترقی، اور GPT-5 کی متوقع صلاحیتوں کے، مختلف شعبوں کے لیے دور رس مضمرات ہیں:

• کسٹمر سروس: AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس زیادہ ذاتی نوعیت کی اور موثر کسٹمر سپورٹ فراہم کر سکتے ہیں، معمول کے سوالات کو سنبھال سکتے ہیں اور انسانی ایجنٹوں کو زیادہ پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے آزاد کر سکتے ہیں۔ ان ماڈلز کی بہتر جذباتی ذہانت زیادہ اطمینان بخش کسٹمر انٹرایکشن کا باعث بن سکتی ہے۔

• تعلیم: AI ٹیوٹرز ذاتی نوعیت کے سیکھنے کے تجربات فراہم کر سکتے ہیں، انفرادی طالب علم کی ضروریات کے مطابق ڈھال سکتے ہیں اور موزوں رائے فراہم کر سکتے ہیں۔ ان ماڈلز کی وضاحتیں تیار کرنے اور باریک بینی سے سوالات کے جوابات دینے کی صلاحیت سیکھنے کے عمل کو بڑھا سکتی ہے۔

• مواد کی تخلیق: AI تحریری ٹولز مختلف تحریری کاموں میں مدد کر سکتے ہیں، مارکیٹنگ کاپی تیار کرنے سے لے کر ای میلز اور رپورٹس کا مسودہ تیار کرنے تک۔ ان ماڈلز کی تخلیقی اور دلکش متن تیار کرنے کی بہتر صلاحیت پیداواری صلاحیت اور تخلیقی صلاحیتوں کو بڑھا سکتی ہے۔

• تحقیق: AI ماڈلز محققین کو بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے، نمونوں کی شناخت کرنے اور مفروضے تیار کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ ان ماڈلز کی مختلف ذرائع سے معلومات پر کارروائی کرنے اور ترکیب کرنے کی صلاحیت سائنسی دریافت کو تیز کر سکتی ہے۔

• صحت کی دیکھ بھال: AI ماڈلز تشخیص، علاج کی منصوبہ بندی اور منشیات کی دریافت جیسے کاموں میں مدد کر سکتے ہیں۔ ان ماڈلز کی بہتر درستگی اور اعتبار صحت کی دیکھ بھال کے معیار کو بڑھا سکتے ہیں۔

• رسائی: AI سے چلنے والے ٹولز معذور افراد کے لیے رسائی کو بہتر بنا سکتے ہیں، ٹیکسٹ ٹو اسپیچ، اسپیچ ٹو ٹیکسٹ اور ریئل ٹائم ٹرانسلیشن جیسی خصوصیات فراہم کر سکتے ہیں۔

جیسے جیسے AI لینگویج ماڈلز تیار ہوتے رہتے ہیں، وہ ٹیکنالوجی اور ہمارے ارد گرد کی دنیا کے ساتھ بات چیت کرنے کے طریقے کو بدلنے کے لیے تیار ہیں۔ GPT-4.5 سے GPT-5 اور اس سے آگے کا سفر معاشرے کے لیے نئے امکانات اور چیلنجز کھولتے ہوئے، اس سے بھی زیادہ نفیس اور قابل AI سسٹمز کا وعدہ کرتا ہے۔ ان طاقتور ٹیکنالوجیز کی تیاری اور تعیناتی کے ارد گرد اخلاقی تحفظات توجہ کا ایک اہم شعبہ رہیں گے۔ AI سسٹمز میں انصاف، شفافیت اور جوابدہی کو یقینی بنانا ان کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور ممکنہ خطرات کو کم کرنے کے لیے ضروری ہے۔