OpenAI ने एक नई मॉडल श्रृंखला OpenAI o1 लॉन्च की है, जो पूर्ववर्ती मॉडलों की तुलना में बेहतर निष्कर्षण क्षमताओं के साथ अधिक उत्कृष्टता से प्रदर्शन करती है। इसके प्रदर्शन की उम्मीदें बहुत अधिक हैं।
OpenAI o1: बेहतर निष्कर्षण क्षमता
यह एक नई निष्कर्षण मॉडल श्रृंखला है, जिसका उद्देश्य जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करना है। इन मॉडलों को विशेष प्रशिक्षण दिया गया है, जिससे वे प्रतिक्रिया देने से पहले अधिक समय तक विचार कर सकते हैं, और विज्ञान, कोडिंग और गणित जैसे क्षेत्रों में पहले से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल कर सकते हैं। OpenAI o1 पहले ChatGPT और API पर लॉन्च होगा।
नया मॉडल कैसे काम करता है? आधिकारिक जानकारी के अनुसार, इन्हें विशेष प्रशिक्षण दिया गया है, जिससे वे मानव की तरह समस्याओं पर विचार करना, विभिन्न समाधान रणनीतियों का प्रयास करना और समय पर गलतियों की पहचान करना सीखते हैं।
शोधकर्ताओं ने परीक्षण में पाया कि अगली पीढ़ी के मॉडल का प्रदर्शन पीएचडी छात्रों के भौतिकी, रसायन विज्ञान और जीव विज्ञान जैसे उच्च कठिनाई वाले कार्यों में प्रदर्शन के बराबर है, विशेष रूप से गणित और कोडिंग के क्षेत्र में उत्कृष्टता दिखाई है। उदाहरण के लिए, अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड की योग्यता परीक्षा में, पारंपरिक मॉडल GPT-4o ने केवल 13% समस्याओं को सही हल किया, जबकि नए निष्कर्षण मॉडल ने 83% तक पहुँचाया। कोडिंग क्षमताओं के मामले में, उन्होंने Codeforces प्रतियोगिता में 89 वें प्रतिशत के अच्छे परिणाम भी प्राप्त किए।
OpenAI o1 ने एक जटिल तार्किक समस्या को हल किया:
OpenAI o1 ने संकेत के आधार पर वीडियो गेम कोडित किया:
OpenAI o1 ने एक बर्बाद वाक्य का अनुवाद किया:
हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि एक प्रारंभिक मॉडल के रूप में, o1-preview कुछ उपयोगी कार्यों की कमी है, जैसे कि वेब ब्राउज़िंग और फ़ाइल अपलोड। लेकिन जटिल निष्कर्षण कार्यों को संभालने में, यह वास्तव में एक बड़ा कदम है। नए मॉडल की क्षमताओं के साथ मेल खाने के लिए, शोधकर्ताओं ने सुरक्षा उपायों को भी मजबूत किया है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे सुरक्षा और संरेखण मानदंडों का पालन करते हैं।
ये बढ़ी हुई निष्कर्षण क्षमताएँ विशेष रूप से उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त हैं, जो विज्ञान, कोडिंग, गणित आदि क्षेत्रों में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए हैं, जैसे कि चिकित्सा शोधकर्ता, भौतिकीज्ञ और डेवलपर्स।
OpenAI o1-mini
OpenAI ने एक छोटा मॉडल भी लॉन्च किया है - OpenAI o1-mini, जो कोड जनरेशन और डिबगिंग में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है और इसकी लागत भी कम है, यह उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जिन्हें निष्कर्षण की आवश्यकता होती है लेकिन व्यापक ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती।
एक छोटे मॉडल के रूप में, o1-mini o1-preview की तुलना में 80% सस्ता है, जिससे यह एक शक्तिशाली और आर्थिक रूप से कुशल मॉडल बन जाता है, जो उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जिन्हें निष्कर्षण की आवश्यकता होती है लेकिन व्यापक विश्व ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती।
OpenAI o1 का उपयोग कैसे करें
आज से, ChatGPT Plus और Team उपयोगकर्ता मॉडल चयन में o1-preview और o1-mini के दो विकल्प पा सकते हैं।
आगे, ChatGPT Enterprise और Edu उपयोगकर्ताओं को भी इन दोनों मॉडलों तक पहुंच प्राप्त होगी। और डेवलपर्स के लिए, API उपयोग की शर्तों को पूरा करने वाले उपयोगकर्ता पहले से ही इन दोनों मॉडलों का उपयोग करके प्रोटोटाइप विकास शुरू कर सकते हैं।
भविष्य में, आधिकारिक रूप से इन निष्कर्षण मॉडलों को लगातार अपडेट किया जाएगा, अधिक उपयोगी सुविधाएँ जोड़ी जाएंगी, जैसे ब्राउज़िंग और फ़ाइल अपलोड, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव मिल सके।
हालांकि, इस नए मॉडल का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपने संकेत देने के तरीके को समायोजित करने की आवश्यकता है, क्योंकि OpenAI o1 का काम करने का तरीका GPT-4 और GPT-4o से बहुत अलग है।
OpenAI के API दस्तावेज़ के अनुसार, OpenAI o1 मॉडल सरल और सीधे संकेतों को पसंद करता है।
संकेत इंजीनियरिंग डिज़ाइन, मॉडल मार्गदर्शन को सरल बनाना
इसका मतलब है कि उपयोगकर्ताओं को पहले की तरह जटिल निर्देश या लंबा संदर्भ देने की आवश्यकता नहीं है। पहले के मॉडलों को अधिक मार्गदर्शन की आवश्यकता होती थी, उपयोगकर्ता अक्सर मॉडल को कार्य समझने में मदद करने के लिए लंबे संदर्भ विंडो का उपयोग करते थे, लेकिन OpenAI o1 अब अधिक मजबूत आंतरिक निष्कर्षण क्षमताएँ रखता है, इसलिए इन लंबे विवरणों की आवश्यकता नहीं है।
OpenAI ने उपयोगकर्ताओं को o1 मॉडल का उपयोग करते समय निम्नलिखित बिंदुओं पर ध्यान देने की भी सलाह दी है:
- संकेतों को सरल और सीधे रखें, अधिक मार्गदर्शन से बचें, क्योंकि यह मॉडल निर्देशों को अच्छी तरह से समझ सकता है।
- "विचार श्रृंखला" संकेतों का उपयोग करने से बचें, क्योंकि o1 मॉडल स्वयं आंतरिक निष्कर्षण कर सकता है।
- विभाजक का उपयोग करें, जैसे त्रि-उद्धरण चिह्न, XML टैग और अध्याय शीर्षक, ताकि मॉडल स्पष्ट रूप से जान सके कि वह किस भाग को पार्स कर रहा है।
- अतिरिक्त संदर्भ जानकारी को सीमित करें, विशेष रूप से जब संवर्धित पुनर्प्राप्ति जनरेशन (RAG) कार्य कर रहे हों, क्योंकि अधिक पृष्ठभूमि जानकारी जोड़ने से मॉडल के उत्तर जटिल हो सकते हैं।
यह OpenAI की पूर्ववर्ती उपयोगकर्ताओं के लिए सलाह से पूरी तरह भिन्न है। पहले, OpenAI ने उपयोगकर्ताओं को बहुत विशिष्ट रहने की सलाह दी, जिसमें विस्तृत जानकारी और चरण-दर-चरण मार्गदर्शन शामिल था, लेकिन अब OpenAI o1 स्वायत्त रूप से सोचने और समस्याओं के समाधान खोजने में अधिक सक्षम है।
Penn विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल के प्रोफेसर ईथन मोलिक के ब्लॉग में, उन्होंने उल्लेख किया कि प्रारंभिक उपयोगकर्ता के रूप में, उन्होंने पाया कि OpenAI o1 योजनाबद्ध कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है, और स्वायत्त रूप से समाधान निकालता है।
बेशक, संकेत इंजीनियरिंग भी越来越 महत्वपूर्ण हो गई है, यह न केवल एक महत्वपूर्ण कौशल बन गया है, बल्कि यह एक उभरता हुआ पेशा भी है। इसके लिए, अन्य AI डेवलपर्स ने उपयोगकर्ताओं के लिए संकेत डिज़ाइन करना आसान बनाने के लिए उपकरण पेश किए हैं, जैसे कि Google द्वारा पेश किया गया Prompt Poet, जो बाहरी डेटा स्रोतों को एकीकृत करके प्रतिक्रियाओं को अधिक प्रासंगिक बनाता है।
चूंकि OpenAI o1 अलग है, उपयोगकर्ता अभी भी यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इसका उपयोग कैसे करें। हालाँकि, कुछ सोशल मीडिया उपयोगकर्ता भविष्यवाणी कर रहे हैं कि लोगों को ChatGPT को संकेत देने के तरीके में बदलाव करना होगा।
हालांकि OpenAI o1 अभी नया है, सभी इसका उपयोग करने के तरीके को खोज रहे हैं, लेकिन सोशल मीडिया पर कुछ उपयोगकर्ताओं ने पहले से ही अनुमान लगाया है कि लोगों को ChatGPT के साथ बातचीत करने के तरीके पर फिर से विचार करना होगा।
आधिकारिक ब्लॉग: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
उत्पाद प्रवेश का दौरा करें: https://top.aibase.com/tool/openai-o1
मुख्य बिंदुओं पर ध्यान दें:
- 🤖 OpenAI o1 मॉडल को सरल, सीधे संकेतों की आवश्यकता होती है, जटिल मार्गदर्शन नहीं।
- 🧠 विचार श्रृंखला संकेतों का उपयोग करने से बचें, क्योंकि o1 मॉडल पहले से ही आंतरिक निष्कर्षण क्षमता रखता है।
- 📑 स्पष्टता के लिए विभाजक का उपयोग करें और जटिल उत्तर से बचने के लिए अतिरिक्त संदर्भ को सीमित करें।
