OpenAI على وشك إطلاق ترقية رئيسية لـ ChatGPT - خدمة ChatGPT Pro بسعر 200 دولار أمريكي شهريًا، وتخطط لإطلاق نموذج "الفراولة" الجديد في الأسبوعين المقبلين. يكمن جوهر هذا النموذج في طريقة الاستدلال الفريدة الخاصة به، والتي ستؤدي من 10 إلى 20 ثانية من التفكير واسترجاع المعلومات قبل الإجابة على سؤال لتحسين كفاءة استخدام قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي وإنشاء محتوى أكثر دقة. على الرغم من أنه يدعم حاليًا معالجة النصوص فقط، إلا أن محاولاته المبتكرة لتقليد عمليات التفكير البشري تستحق الاهتمام.
OpenAI على وشك تقديم ترقية كبيرة إلى ChatGPT. يُذكر أنه تم إطلاق ChatGPT Pro رسميًا، بسعر 200 دولار شهريًا، على الرغم من عدم تقديم ميزات أو نماذج جديدة حتى الآن، إلا أنه يمكن للمستخدمين توقع تجربة نموذج الفراولة الجديد في الأسبوعين المقبلين. لن يوفر نموذج الذكاء الاصطناعي رفيع المستوى هذا دعمًا فنيًا قويًا لـ ChatGPT فحسب، بل سيجذب أيضًا انتباه الصناعة من خلال أسلوب التفكير الفريد الخاص به.
السمة الأساسية لنموذج الفراولة هي قدرته على تقليد عملية التفكير البشري. يمكن أن يقضي من 10 إلى 20 ثانية في التفكير واسترجاع المعلومات قبل إعطاء إجابة. تم تصميم طريقة المعالجة المبتكرة هذه لتحسين كفاءة استخدام طاقة حوسبة الذكاء الاصطناعي وبالتالي إنشاء محتوى أكثر دقة.
ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن نموذج الفراولة يدعم فقط معالجة النصوص في المرحلة الأولية ولا يتمتع بعد بقدرات معالجة الصور والصوت التي يتمتع بها GPT-4.
في الواقع، هذه التقنية المتمثلة في تمديد وقت الاستدلال والتكيف التكيفي ليست الأولى من نوعها في OpenAI. لقد أجرى Google DeepMind بالفعل بحثًا متعمقًا في هذا المجال ونشر الأبحاث ذات الصلة. ووجد الباحثون أنه من خلال تكنولوجيا حوسبة وقت الاختبار، يمكن تحسين أداء نماذج اللغات الكبيرة بشكل كبير، وكسر قيود النماذج الحالية في مجموعات بيانات التدريب وموارد الحوسبة الاستدلالية.
هناك نوعان رئيسيان من استراتيجيات التحسين لنموذج الفراولة. يعتمد النوع الأول على نموذج مكافأة التحقق المكثف والموجه نحو العمليات، والذي يتطلب من النموذج ليس فقط إخراج النتائج، ولكن أيضًا توفير عملية تفكير منطقية، وهي مناسبة بشكل خاص لمهام التفكير الرياضي والمنطقي المعقدة.
تتمثل الإستراتيجية الثانية في ضبط الإجابات اللاحقة ديناميكيًا استنادًا إلى المحتوى الذي تم إنشاؤه مسبقًا وتحسين جودة المخرجات بشكل مستمر من خلال جولات متعددة من التكرار. تهدف استراتيجية تحسين الحساب التي اقترحها الباحثون إلى اختيار أنسب طريقة لحساب وقت الاختبار وفقًا للحالة المحددة، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة الحساب.
ومع ذلك، يواجه نموذج الفراولة أيضًا بعض التحديات. على الرغم من كونها ممتازة في تقليل الأخطاء والهلوسة، إلا أن أوقات الاستجابة التي تتراوح من 10 إلى 20 ثانية يمكن أن تؤثر على تجربة المستخدم. هناك تعليقات من مستخدمي النسخة التجريبية مفادها أن هذه الإجابات الأكثر دقة قليلًا لا تبدو كافية للتعويض عن فترات الانتظار الأطول.
بالإضافة إلى ذلك، بما أن القدرات المتقدمة قد تؤدي إلى زيادة استهلاك موارد الحوسبة، فقد تزيد تكاليف الاستخدام أيضًا. من أجل تحقيق التوازن بين تجربة المستخدم واستهلاك الموارد، قد تقوم OpenAI بتعيين حد أعلى لتكرار إرسال الرسائل والنظر في إطلاق حزم أعلى سعرًا لتوفير أوقات استجابة أسرع.
بشكل عام، يمثل نموذج "الفراولة" محاولة مفيدة من قبل OpenAI لتحسين الدقة وقدرات الاستدلال لنماذج اللغات الكبيرة، ولكن وقت الاستجابة الذي يتراوح بين 10 إلى 20 ثانية ومشاكل التكلفة المحتملة لا تزال تتطلب مزيدًا من المراقبة والتحسين. يعتمد نجاحها المستقبلي على ما إذا كانت OpenAI قادرة على تحقيق التوازن الفعال في العلاقة بين الدقة والسرعة والتكلفة.