چالش‌های جدید OpenAI در توسعه مدل پیشرفته هوش مصنوعی

به گزارش تجارت نیوز،

شرکت OpenAI، که با مدل‌های هوش مصنوعی نظیر GPT-3 و GPT-4 به دستاوردهای مهمی دست یافته، در مسیر توسعه مدل جدید خود به نام «اوریون» با چالش‌هایی مواجه شده است. بر اساس گزارش‌ها، با اینکه عملکرد اوریون از مدل‌های قبلی بهتر است، اما پیشرفت آن نسبت به جهش بزرگ از GPT-3 به GPT-4 کمتر به نظر می‌رسد.

 برخی آزمایش‌کنندگان این مدل اشاره کرده‌اند که اوریون در بعضی وظایف، مانند برنامه‌نویسی، عملکردی مشابه یا حتی ضعیف‌تر دارد.

این کندی در پیشرفت نشان می‌دهد که OpenAI با چالش‌های جدیدی در توسعه مدل‌های خود روبروست. اگر این روند تأیید شود، احتمالا استراتژی‌های این شرکت دستخوش تغییراتی خواهد شد، زیرا پیش از این هر نسخه جدید این شرکت با بهبودهای قابل‌توجهی همراه بود.

راهکارهای نوین برای افزایش توانمندی مدل‌ها

برای مقابله با این چالش‌ها، OpenAI تیمی ویژه به نام «foundations team» ایجاد کرده که وظیفه آن یافتن روش‌های نوآورانه برای بهبود مدل‌ها است. یکی از مسائل کلیدی که در این روند شناسایی شده، کمبود داده‌های باکیفیت برای آموزش مدل‌ها است.

 از آنجا که OpenAI از حجم وسیعی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های قبلی خود استفاده کرده، دسترسی به منابع داده‌های جدید و مناسب با محدودیت‌هایی مواجه شده است.

یکی از راهکارهای احتمالی که OpenAI به آن روی آورده، تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی دیگر است. این داده‌ها می‌توانند جایگزین داده‌های واقعی شده و ظرفیت آموزشی مدل‌ها را افزایش دهند. همچنین، OpenAI در تلاش است تا با تمرکز بر مرحله پس از آموزش، بهبودهایی را پس از پایان فرآیند آموزشی به مدل‌ها اضافه کند.

واکنش OpenAI و برنامه‌های آینده

OpenAI هنوز به طور رسمی در مورد این گزارش‌ها و کند شدن روند توسعه مدل‌ها اظهار نظری نکرده است. با این حال، این شرکت پیش‌تر اعلام کرده بود که در سال جاری مدل جدیدی با نام اوریون عرضه نخواهد کرد.

این اظهارنظر احتمالاً نشان‌دهنده این است که تلاش‌ها برای بهبود مدل در جریان است و اوریون در زمان مناسب و با کیفیت مورد انتظار عرضه خواهد شد.

این وضعیت همچنین به چالش‌های گسترده‌تری در حوزه هوش مصنوعی اشاره دارد. با پیشرفت تکنولوژی و محدودیت منابع داده، پیشبرد سریع هوش مصنوعی به مرور سخت‌تر می‌شود. به همین دلیل، راهکارهایی مانند تولید داده مصنوعی و بهبود در مرحله پس از آموزش می‌تواند به عنوان راهکاری اثربخش برای مقابله با محدودیت‌های سنتی در این حوزه عمل کند.

اهمیت داده‌های مصنوعی و بهبودهای پس از آموزش

تولید داده مصنوعی راهکاری نوآورانه است که می‌تواند محدودیت‌های کمبود داده‌های واقعی را جبران کند. داده‌های مصنوعی این امکان را فراهم می‌کنند که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند از طریق مثال‌های کامپیوتری خود را آموزش دهند. اگر این روش موفقیت‌آمیز باشد، می‌تواند نه تنها برای OpenAI بلکه برای سایر شرکت‌ها و محققان نیز مفید باشد.

از سوی دیگر، تمرکز بر بهبود پس از آموزش به OpenAI این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به داده‌های جدید، قابلیت‌های مدل را بهبود دهد. این فرآیند که به عنوان «پایان‌بندی» شناخته می‌شود، شامل تنظیمات هدفمند پس از آموزش اصلی مدل است و به بهینه‌سازی عملکرد آن کمک می‌کند.

تأثیرات گسترده‌تر در توسعه هوش مصنوعی

روند پیشرفت اوریون می‌تواند به تحولی در رویکرد توسعه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی منجر شود. با رشد و بلوغ مدل‌های هوش مصنوعی و محدودیت‌های داده‌ای که به دنبال دارد، روش‌هایی مانند تولید داده مصنوعی و بهبود پس از آموزش به راهکارهای استاندارد برای ارتقای قابلیت‌های هوش مصنوعی تبدیل خواهند شد.

این چالش‌ها و راهکارهای OpenAI نشان‌دهنده ضرورت به‌روز‌رسانی استراتژی‌ها در مواجهه با محدودیت‌های دنیای داده و فناوری است.