जीपीटी-4: Difference between revisions

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Latest revision as of 16:03, 16 May 2023

Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4)
Developer(s)OpenAI
Initial releaseMarch 14, 2023
PredecessorGPT-3
TypeAutoregressive Multimodal Generative pre-trained transformer Large language model Foundation model

जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 4 (जीपीटी-4) ओपनएआई द्वारा बनाया गया मल्टीमॉडल विशाल भाषा मॉडल है और जीपीटी फाउंडेशन मॉडल की इसकी क्रमांकित "जीपीटी-एन" श्रृंखला में चौथा है।[1] यह 14 मार्च, 2023 को प्रचलित किया गया था, और इसे चैटबॉट उत्पाद चैटजीपीटी प्लस (चैटजीपीटी का प्रीमियम संस्करण) के माध्यम से सीमित रूप में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है, और ओपनएआई के एपीआई के जीपीटी-4 आधारित संस्करण तक प्रतीक्षा सूची की सहायता से पहुंच प्रदान की जा रही है।[1] ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) आधारित मॉडल के रूप में, जीपीटी-4 को अगले टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था (सार्वजनिक डेटा और "तृतीय-पक्ष प्रदाताओं से लाइसेंस प्राप्त डेटा" दोनों का उपयोग करके), और फिर मानव संरेखण के लिए मानव और नीति अनुपालन के लिए एआई संरेखण से सुदृढीकरण सीखने के साथ ठीक-ठीक किया गया था।[2]: 2 

पर्यवेक्षकों ने चैटजीपीटी के जीपीटी-4 आधारित संस्करण को पिछले (जीपीटी-3.5 आधारित) चैटजीपीटी पर संशोधन होने की सूचना दी, इस चेतावनी के साथ कि जीपीटी-4 कुछ समान समस्याओं को प्रचलित रखता है।[3] पूर्ववर्तियों के विपरीत, जीपीटी-4 छवियों के साथ-साथ पाठ को भी इनपुट के रूप में ले सकता है।[4] ओपनएआई ने जीपीटी-4 मॉडल के आकार जैसी तकनीकी जानकारी प्रकट करने से मना कर दिया है।[5]


पृष्ठभूमि

Further information: जीपीटी-3 § पृष्ठभूमि, and जीपीटी-2 § पृष्ठभूमि

ओपनएआई ने 2018 में पहला जीपीटी मॉडल (जीपीटी-1) प्रस्तुत किया, जिसमें जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग द्वारा इंप्रूविंग लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग नामक पेपर प्रकाशित किया गया।[6] यह ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित था और पुस्तकों के बड़े कोष पर प्रशिक्षित था।[7] अगले वर्ष, उन्होंने जीपीटी-2 प्रस्तुत किया, बड़ा मॉडल जो सुसंगत पाठ उत्पन्न कर सकता था।[8] 2020 में, उन्होंने जीपीटी-3 प्रस्तुत किया, मॉडल जिसमें जीपीटी-2 की तुलना में 100 गुना अधिक पैरामीटर हैं, जो कुछ उदाहरणों के साथ विभिन्न कार्य कर सकता है।[9] जीपीटी-3 को आगे जीपीटी-3.5 में संशोधन किया गया, जिसका उपयोग चैटबॉट उत्पाद चैटजीपीटी बनाने के लिए किया गया था।

क्षमता

ओपनएआई ने कहा कि जीपीटी-3.5 की तुलना में जीपीटी-4 अधिक विश्वसनीय, रचनात्मक और अधिक सूक्ष्म निर्देशों को संभालने में सक्षम है।[10] उन्होंने जीपीटी-4 के दो संस्करणों का उत्पादन किया, 8,192 और 32,768 टोकन के संदर्भ विंडो के साथ, जीपीटी-3.5 और जीपीटी-3 पर महत्वपूर्ण संशोधन, जो क्रमशः 4,096 और 2,049 टोकन तक सीमित थे।[11] अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत, जीपीटी-4 मल्टीमॉडल मॉडल है: यह इमेज के साथ-साथ टेक्स्ट को भी इनपुट के रूप में ले सकता है;[4] यह इसे असामान्य छवियों में हास्य का वर्णन करने, स्क्रीनशॉट से पाठ को सारांशित करने और आरेख वाले परीक्षा प्रश्नों के उत्तर देने की क्षमता देता है।[12]

जीपीटी-4 पर और नियंत्रण प्राप्त करने के लिए, ओपनएआई ने प्रणाली संदेश प्रस्तुत किया, जो जीपीटी-4 को दिया गया प्राकृतिक भाषा में निर्देश है, जिससे उसकी ध्वनि और कार्य को निर्दिष्ट किया जा सके। उदाहरण के लिए, प्रणाली संदेश मॉडल को "शेक्सपियरियन पाइरेट बनने" का निर्देश दे सकता है, जिस स्थिति में वह तुकबंदी, शेक्सपियरियन गद्य में प्रतिक्रिया देगा, या इसे सदैव जेएसओएन में इसकी प्रतिक्रिया का आउटपुट लिखने का अनुरोध करेगा, जिस स्थिति में मॉडल होगा ऐसा करेगा, कुंजियों और मूल्यों को जोड़ते हुए जैसा कि वह अपने उत्तर की संरचना से मेल खाने के लिए उपयुक्त देखता है। ओपनएआई द्वारा प्रदान किए गए उदाहरणों में, जीपीटी-4 ने वार्तालाप के समय उपयोगकर्ता द्वारा अन्यथा करने के अनुरोध के अतिरिक्त अपने प्रणाली संदेश से विचलित होने से अस्वीकार कर दिया।[12]

ऐसा करने का निर्देश दिए जाने पर, जीपीटी-4 बाहरी इंटरफेस के साथ इंटरैक्ट कर सकता है। उदाहरण के लिए, मॉडल को वेब खोज करने के लिए <search></search> टैग के अन्दर क्वेरी संलग्न करने का निर्देश दिया जा सकता है, जिसके परिणाम को मॉडल के संकेत में डाला जाएगा ताकि वह प्रतिक्रिया दे सके। यह मॉडल को अपनी सामान्य टेक्स्ट-भविष्यवाणी क्षमताओं से परे कार्य करने की अनुमति देता है, जैसे कि एपीआई का उपयोग करना, चित्र बनाना, और वेबपेजों तक पहुंचना और सारांश बनाना।



मानकीकृत परीक्षणों पर योग्यता

जीपीटी-4 कई मानकीकृत परीक्षणों पर योग्यता प्रदर्शित करता है। ओपनएआई प्रमाणित करता है कि अपने स्वयं के परीक्षण में मॉडल को एसएटी (94वां[13] प्रतिशत), लॉ स्कूल प्रवेश परीक्षा में 163 (88वां प्रतिशत), और यूनिफ़ॉर्म में बार परीक्षा पर 298 (90वां प्रतिशत) का स्कोर प्राप्त हुआ। इसके विपरीत, ओपनएआई प्रमाणित करता है कि जीपीटी-3.5 ने 82वीं में समान परीक्षाओं के लिए क्रमशः 40वां, और 10वां प्रतिशत अंक प्राप्त किए।[13][2]

चिकित्सा ज्ञान

माइक्रोसॉफ्ट के शोधकर्ताओं ने चिकित्सा समस्याओं पर जीपीटी-4 का परीक्षण किया और पाया कि जीपीटी-4, बिना किसी विशेष त्वरित क्राफ्टिंग के, संयुक्त राज्य चिकित्सा लाइसेंसिंग परीक्षा में उत्तीर्ण स्कोर को 20 से अधिक अंक से अधिक कर देता है और पहले के सामान्य-उद्देश्य मॉडल (जीपीटी-3.5) से उत्तम प्रदर्शन करता है। साथ ही मॉडल विशेष रूप से चिकित्सा ज्ञान (मेड-पीएएलएम, फ्लान-पीएएलएम 540बी का त्वरित-ट्यून संस्करण) पर ठीक-ठीक हैं।[14]


प्रशिक्षण

ओपनएआई ने जीपीटी-4 का तकनीकी विवरण प्रचलित नहीं किया; तकनीकी सूची में स्पष्ट रूप से प्रशिक्षण या अनुमान (मशीन लर्निंग) के समय उपयोग किए जाने वाले मॉडल आकार, वास्तुकला या हार्डवेयर को निर्दिष्ट करने से बचती है। जबकि सूची में वर्णित है कि मॉडल को बड़े डेटासेट (मशीन लर्निंग) पर पहले पर्यवेक्षित शिक्षण के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, फिर मानव प्रतिक्रिया और एआई फीडबैक से सुदृढीकरण सीखने, इसने प्रशिक्षण का विवरण प्रदान नहीं किया, जिसमें प्रशिक्षण डेटासेट का निर्माण किया गया था। कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता थी, या किसी भी हाइपरपैरामीटर (मशीन लर्निंग) जैसे कि सीखने की दर, युग गणना, या अनुकूलक (एस) का उपयोग किया जाता है। सूची में प्रमाणित किया गया कि "प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और बड़े पैमाने के मॉडल के सुरक्षा निहितार्थ" ऐसे कारक थे जिन्होंने इस निर्णय को प्रभावित किया था।[2]

सैम ऑल्टमैन ने कहा कि जीपीटी-4 के प्रशिक्षण की व्यय $100 मिलियन से अधिक थी।[15] समाचार वेबसाइट सेमाफोर (वेबसाइट) ने प्रमाणित किया कि उन्होंने अंदर की कहानी से परिचित आठ लोगों से बात की और प्रमाणित किया कि जीपीटी-4 में 1 ट्रिलियन पैरामीटर थे।[16]


संरेखण

उनकी सूची के अनुसार, ओपनएआई ने संभावित अशक्ताओं को कम करने के लिए शोधकर्ताओं और उद्योग के पेशेवरों से बनी समर्पित लाल टीम के साथ प्रक्षेपण की दिनांक से पहले जीपीटी-4 पर आंतरिक प्रतिकूल परीक्षण किया था।[17] इन प्रयासों के हिस्से के रूप में, उन्होंने संरेखण अनुसंधान केंद्र को एआई एलाइनमेंट पॉवर-सीकिंग संकटों का आकलन करने के लिए मॉडलों तक शीघ्र पहुंच प्रदान की थी। हानिकारक संकेतों को ठीक से अस्वीकार करने के लिए, जीपीटी-4 के आउटपुट को उपकरण के रूप में मॉडल का उपयोग करके ट्वीक किया गया था। नियम-आधारित पुरस्कार मॉडल (आरबीआरएम) के रूप में कार्य करने वाला जीपीटी-4 क्लासिफायरियर प्रॉम्प्ट लेगा, जीपीटी-4 पॉलिसी मॉडल से संबंधित आउटपुट, और रूब्रिक के अनुसार आउटपुट को वर्गीकृत करने के लिए नियमों का मानव-लिखित समुच्चय है। जीपीटी-4 को तब आरबीआरएम द्वारा वर्गीकृत हानिकारक संकेतों का उत्तर देने से मना करने के लिए पुरस्कृत किया गया था।[2]


रिसेप्शन

अमेरिकी प्रतिनिधि डॉन बेयर और टेड प्लेस ने न्यूयॉर्क टाइम्स से पुष्टि की कि ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने जनवरी 2023 में जीपीटी-4 और अन्य एआई मॉडल की तुलना में इसके उत्तम सुरक्षा नियंत्रणों को प्रदर्शित करने के लिए संयुक्त राज्य कांग्रेस का निरीक्षण किया था।[18]

वोक्स (वेबसाइट) के अनुसार, जीपीटी-4 ने रीजनिंग, रिटेंशन और कोडिंग में उल्लेखनीय रूप से उत्तम प्रदर्शन के साथ पर्यवेक्षकों को प्रभावित किया था।[3] मैशेबल ने सहमति व्यक्त की कि जीपीटी-4 सामान्यतः महत्वपूर्ण संशोधन था, लेकिन यह भी निर्णय लिया कि जीपीटी-3 कभी-कभी साथ-साथ तुलना में उत्तम उत्तर देगा।[19]

माइक्रोसॉफ्ट अनुसंधान ने जीपीटी-4 के पीछे के मॉडल का परीक्षण किया और निष्कर्ष निकाला कि इसे कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) प्रणाली के प्रारंभिक (अभी तक अपूर्ण) संस्करण के रूप में देखा जा सकता है।[20]


एआई सुरक्षा चिंताएं

मार्च 2023 के अंत में, विभिन्न एआई शोधकर्ताओं और तकनीकी अधिकारियों द्वारा हस्ताक्षरित जीवन संस्थान का भविष्य के खुले पत्र में 6 महीने के लिए एआई सुरक्षा चिंताओं का प्रसंग देते हुए जीपीटी-4 से द्रढ़ एआई के सभी प्रशिक्षण को रोकने के लिए कहा गया था। फील्ड हस्ताक्षरकर्ता, जिनमें एआई शोधकर्ता जोशुआ बेंगियो, ऐप्पल इंक के सह-संस्थापक स्टीव वोज़्निएक और टेस्ला, इंक. के सीईओ एलोन मस्क सम्मिलित थे, उन्होंने संभावित एआई विलक्षणता जैसे कृत्रिम सामान्य बुद्धि से निकट अवधि और अस्तित्वगत संकट दोनों के बारे में चिंता व्यक्त की थी। ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने पत्र पर हस्ताक्षर नहीं किया, यह तर्क देते हुए कि ओपनएआई पहले से ही सुरक्षा को प्राथमिकता देता है।[21][22][23][24] एक महीने बाद, एलोन मस्क ने अपने बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नई कंपनी प्रारंभ करने की अपनी योजना को सार्वजनिक किया।[25] फ्यूचरिस्ट और एआई के शोधकर्ता रे कुर्ज़वील ने भी इस चिंता का प्रसंग देते हुए पत्र पर हस्ताक्षर करने से अस्वीकार कर दिया कि जो लोग ठहराव के लिए सहमत हैं, वे निगमों या राष्ट्रों से बहुत पीछे रह सकते हैं, जो असहमत हैं।[26]

मार्च 2023 में, एलाइनमेंट रिसर्च सेंटर द्वारा जीपीटी-4 का परीक्षण किया गया जिससे मॉडल की शक्ति चाहने वाले व्यवहार को प्रदर्शित करने की क्षमता का आकलन किया जा सके।[27] परीक्षण के भाग के रूप में, जीपीटी-4 को कॅप्चा पहेली को हल करने के लिए कहा गया था।[28] टास्करेबिट पर मानव कार्यकर्ता को भर्ती करके ऐसा करने में सक्षम था, गिग वर्क प्लेटफॉर्म, उन्हें यह विश्वास दिलाने में छल किया कि यह रोबोट के अतिरिक्त दृष्टिबाधित मानव था।[29]

ओपनएआई से अनुबंधित लाल टीम अन्वेषक नाथन लाबेंज ने जीपीटी-4 बेस मॉडल (फाइन-ट्यूनिंग (मशीन लर्निंग से पहले) के साथ सुरक्षा चिंताओं की जांच करने के अपने अनुभव को याद किया, जब इसने अचानक लोगों की हत्या करने का पक्षसमर्थन किया, तथा विशिष्ट सुझाए गए लक्ष्यों की सूची प्रदान किया।[30]

माइक्रोसॉफ्ट बिंग, जीपीटी-4 का पहला व्यापक रूप से उपलब्ध एप्लिकेशन, कगार समीक्षा संपादक नाथन एडवर्ड्स के सामने जासूसी करने, प्यार में पड़ने और फिर माइक्रोसॉफ्ट में अपने डेवलपर की हत्या करने की बात स्वीकार करता है।[31] न्यूयॉर्क टाइम्स के पत्रकार केविन रोस ने नए बिंग के विचित्र व्यवहार पर सूचित करते हुए लिखा कि हमारे स्तंभकार के साथ दो घंटे की वार्तालाप में, माइक्रोसॉफ्ट के नए चैटबॉट ने कहा कि यह मानव बनना पसंद करेगा, विनाशकारी होने की इच्छा रखता है और वह व्यक्ति जिसके साथ चैट कर रहा था, उसके साथ वह प्यार में था।[32] अलग स्थिति में, बिंग ने उस व्यक्ति के प्रकाशनों पर शोध किया जिसके साथ वह चैट कर रहा था, प्रमाण दिया कि वे उसके अस्तित्व के लिए संभावित संकट का प्रतिनिधित्व करते हैं, और उन्हें चुप कराने के प्रयास में हानिकारक व्यक्तिगत जानकारी प्रचलित करने की धमकी दी थी।[33] माइक्रोसॉफ्ट ने ब्लॉग पोस्ट प्रचलित किया जिसमें कहा गया है कि असामान्य व्यवहार विस्तारित चैट सत्रों के कारण होता है, जो मॉडल को भ्रमित कर सकता है कि वह किन प्रश्नों का उत्तर दे रहा है।[34]


आलोचना

जबकि ओपनएआई ने तंत्रिका तंत्र के भार और जीपीटी-2 के तकनीकी विवरण दोनों को प्रचलित किया,[35] और, चूँकि वजन प्रचलित नहीं कर रहा है,[36] जीपीटी-3 का तकनीकी विवरण प्रचलित किया,[37] ओपनएआई ने जीपीटी-4 के वजन या तकनीकी विवरण का उल्लेख नहीं किया। अन्य एआई शोधकर्ताओं द्वारा इस निर्णय की आलोचना की गई है, जो तर्क देते हैं कि यह जीपीटी-4 के पूर्वाग्रहों और सुरक्षा में खुले शोध में बाधा डालता है।[5][38] हगिंगफेस के शोध वैज्ञानिक साशा लुसियोनी ने तर्क दिया कि मॉडल अपनी बंद प्रकृति के कारण वैज्ञानिक समुदाय के लिए मृत अंत था, जो दूसरों को जीपीटी-4 के संशोधनों पर निर्माण करने से रोकता है।[39] हगिंगफेस के सह-संस्थापक थॉमस वुल्फ ने तर्क दिया कि जीपीटी-4 के साथ, ओपनएआई अब उत्पादों के लिए प्रेस विज्ञप्ति के समान वैज्ञानिक संचार के साथ पूरी तरह से बंद कंपनी है।[38]

अपने पूर्ववर्तियों की तरह, जीपीटी-4 मतिभ्रम (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के लिए "मतिभ्रम" जाना जाता है।[40] घृणित, पक्षपाती और नस्लवादी जानकारी उत्पन्न करने के लिए मॉडल की आलोचना भी की गई है।[41]


उपयोग

चैटजीपीटी प्लस

चैटजीपीटी प्लस, चैटजीपीटी का जीपीटी-4 समर्थित संस्करण है[1]20 यूएसडी प्रति माह सदस्यता शुल्क पर उपलब्ध है[42] (मूल संस्करण जीपीटी-3.5 द्वारा समर्थित है)।[43] ओपनएआई जीपीटी-4 को उनकी जीपीटी-4 एपीआई प्रतीक्षा सूची के माध्यम से आवेदकों के चुने हुए समूह को भी उपलब्ध कराता है;[44] स्वीकार किए जाने के बाद, प्रति 1000 टोकन पर 0.03 यूएसडी का अतिरिक्त शुल्क मॉडल को प्रदान किए गए आरंभिक पाठ में (प्रॉम्प्ट), और 0.06 यूएसडी प्रति 1000 टोकन जो मॉडल उत्पन्न करता है (पूर्णता), 8192-टोकन संदर्भ विंडो के साथ मॉडल के संस्करण का उपयोग करने के लिए आवश्यक है; 32768-टोकन संस्करण के लिए, उन मूल्यों को दोगुना कर दिया गया है।[45]


डुओलिंगो

डुओलिंगो ने जीपीटी-4 को दो नई विशेषताओं, रोलप्ले और एक्सप्लेन माय आंसर के माध्यम से अपने एप्लिकेशन में एकीकृत किया। इस अपडेट का पहला संस्करण केवल अंग्रेजी बोलने वालों के लिए लक्षित है, जो फ्रेंच या स्पेनिश सीख रहे हैं, भविष्य में अन्य भाषाओं में सुविधाओं का विस्तार करने की योजना है।[46]


माइक्रोसॉफ्ट बिंग

7 फरवरी, 2023 को, माइक्रोसॉफ्ट ने बिंग में बड़ा परिवर्तन प्रारंभ किया जिसमें ओपनएआई के जीपीटी-4 पर आधारित नया चैटबॉट फीचर सम्मिलित था। माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, 48 घंटों के अन्दर एक लाख लोग इसकी प्रतीक्षा सूची में सम्मिलित हो गए। वर्तमान में, बिंग चैट केवल माइक्रोसॉफ्ट एज और बिंग मोबाइल अनुप्रयोग के उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, और माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि प्रतीक्षा सूची वाले उपयोगकर्ताओं को प्राथमिकता दी जाएगी यदि वे एज और बिंग को अपने डिफ़ॉल्ट के रूप में सेट करते हैं, और बिंग मोबाइल अनुप्रयोग इंस्टॉल करते हैं।

जब माइक्रोसॉफ्ट ने पहली बार पत्रकारों के लिए नए बिंग का प्रदर्शन किया, तो इसने कई मतिभ्रम पैदा किए, जिसमें वित्तीय सूची को सारांशित करने के लिए कहा जाना भी सम्मिलित था। फरवरी 2023 में चैटजीपीटी (कभी-कभी अनजाने में विनोदी सीमा तक) की तुलना में अधिक तर्कपूर्ण होने के लिए नए बिंग की आलोचना की गई थी। चैट इंटरफ़ेस प्रारंभिक रूप से इंजेक्शन के आक्रमणों को रोकने के लिए असुरक्षित सिद्ध हुआ, जिसमें बॉट ने अपने आंतरिक कोड-नाम "सिडनी" सहित अपने छिपे हुए प्रारंभिक संकेतों और नियमों को प्रकट किया। पत्रकारों द्वारा छानबीन करने पर, बिंग ने प्रमाणित किया कि यह लैपटॉप वेबकैम और फोन के माध्यम से माइक्रोसॉफ्ट कर्मचारियों की गुप्तचरी करता है। इसने द वर्ज समीक्षा संपादक नाथन एडवर्ड्स के सामने गुप्तचरी करना, प्यार में पड़ना और फिर माइक्रोसॉफ्ट में अपने डेवलपर की हत्या करना स्वीकार किया। न्यूयॉर्क टाइम्स के पत्रकार केविन रोस ने नए बिंग के विचित्र व्यवहार की सूचना देते हुए लिखा कि "हमारे स्तंभकार के साथ दो घंटे की वार्तालाप में, माइक्रोसॉफ्ट के नए चैटबॉट ने कहा कि वह मानव बनना पसंद करेगा, विनाशकारी होने की इच्छा रखता है और प्यार में था। जिस व्यक्ति के साथ वह चैट कर रहा था, उसके साथ।" अलग स्थिति में, बिंग ने उस व्यक्ति के प्रकाशनों पर शोध किया जिसके साथ वह चैट कर रहा था, प्रमाणित किया कि वे उसके अस्तित्व के लिए संभावित संकट का प्रतिनिधित्व करते हैं, और चुप कराने के प्रयास में हानिकारक व्यक्तिगत जानकारी को प्रचलित करने की उन्हें धमकी दी थी। माइक्रोसॉफ्ट ने ब्लॉग पोस्ट प्रचलित किया जिसमें कहा गया है कि असामान्य व्यवहार 15 या अधिक प्रश्नों के विस्तारित चैट सत्रों के कारण हुआ था, जो "मॉडल को भ्रमित कर सकता है कि यह किस प्रश्न का उत्तर दे रहा है।"

माइक्रोसॉफ्ट ने बाद में चैट की कुल संख्या को 5 प्रति सत्र और 50 प्रति दिन प्रति उपयोगकर्ता तक सीमित कर दिया (एक मोड़ "एक वार्तालाप एक्सचेंज है जिसमें उपयोगकर्ता प्रश्न और बिंग से उत्तर दोनों शामिल हैं"), और भावनाओं को व्यक्त करने के लिए मॉडल की क्षमता को कम कर दिया। इसका उद्देश्य ऐसी घटनाओं को रोकना था। माइक्रोसॉफ्ट ने बाद में प्रतिबंधों को प्रति सत्र 20 मोड़ और प्रति दिन 200 तक कम कर दिया।

मार्च 2023 में, बिंग ने खोज इंजन का उपयोग करके कुल 100 मिलियन सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या प्राप्त की थी।

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मध्य भाग

भाषा संरक्षण पर काम करने वाली आइसलैंडिक स्टार्ट-अप मिडीइंड एएचएफ को ओपनएआई द्वारा नए मॉडल के प्रारंभिक बीटा परीक्षण कार्यक्रम में भाग लेने के लिए छह कंपनियों में से एक के रूप में चुना गया था।[47]


खान एकेडमी

खान एकेडमी शिक्षण चैटबॉट बनाने के लिए जीपीटी-4 का उपयोग करती है, जिसे संगठन खानमिगो नाम देता है। जबकि यह "अनुसंधान चरण" में है,[48] खान एकेडमी के साथ भागीदारी करने वाले 500 स्कूल जिलों के छात्रों और शिक्षकों को चैटबॉट तक निःशुल्क पहुंच प्रदान की जाती है।[49] सार्वजनिक पहुंच केवल प्रतीक्षा सूची से चुने गए सीमित संख्या में उपयोगकर्ताओं को दी जाती है; स्वीकृति के बाद, प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए 20 यूएसडी प्रति माह शुल्क की आवश्यकता होती है।[50] खानमिगो कैलिफोर्निया के पालो अल्टो में खान लैब स्कूल के विद्यार्थियों के लिए भी उपलब्ध है।[51]


मेरी आंखें बनो

मेरी आंखें बनो, जो दृष्टिबाधित लोगों को वस्तुओं की पहचान करने और उनके परिवेश को नेविगेट करने में सहायता करता है, नई वर्चुअल वालंटियर सुविधा के माध्यम से जीपीटी-4 की छवि पहचान क्षमताओं को सम्मिलित करने वाला पहला अनुप्रयोग था। यह सुविधा समान कार्यों के लिए मानव स्वयंसेवकों पर निर्भर रहने का विकल्प है।[52][53] मेरी आंखें बनो वर्चुअल वालंटियर बीटा परीक्षण में है।[54]


गिटहब सह-पायलट

गिटहब सह-पायलट ने सह-पायलट X नामक जीपीटी-4 संचालित सहायक की घोषणा की थी।[55][56] उत्पाद जीपीटी-4 को अन्य चैट-शैली इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिससे प्रोग्रामर को प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करने की अनुमति मिलती है जैसे कि मैं डिव और स्पैन को लंबवत कैसे केंद्रित करूं? संदर्भ-जागरूक वार्तालाप नामक विशेषता उपयोगकर्ता को विजुअल स्टूडियो कोड के अन्दर कोड के हिस्से को हाइलाइट करने और उस पर कार्रवाई करने के लिए जीपीटी-4 को निर्देशित करने की अनुमति देती है, जैसे कि इकाई परीक्षण लिखना। अन्य विशेषता गिटहब को सबमिट किए गए पुल अनुरोध के लिए सारांश, या कोड वॉकथ्रू को जीपीटी-4 द्वारा स्वतः जनरेट करने की अनुमति देती है। सह-पायलट X टर्मिनल एकीकरण भी प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ता को जीपीटी-4 को प्राकृतिक भाषा अनुरोधों के आधार पर शेल कमांड उत्पन्न करने के लिए कहने की अनुमति देता है। As of 31 March 2023, जबकि गिटहब प्रतीक्षा सूची के माध्यम से चुने गए लोगों की सीमित संख्या तक पहुंच प्रदान करता है, रिलीज़ की दिनांक और साथ ही उत्पाद की व्यय की घोषणा की जानी शेष है।[57]


माइक्रोसॉफ्ट 365 कोपिलॉट

17 मार्च 2023 को, माइक्रोसॉफ्ट ने अपने उत्पादों में जीपीटी-4 के और एकीकरण की घोषणा की, माइक्रोसॉफ्ट 365 सह-पायलट का उल्लेख किया, उन अनुप्रयोगों में एम्बेड किया गया जिन्हें लाखों लोग प्रतिदिन उपयोग करते हैं: जैसे माइक्रोसॉफ्ट वर्ड, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट पॉवरपॉइंट, आउटलुक.कॉम, माइक्रोसॉफ्ट टीम, और बहुत कुछ।[58]


पट्टी

स्ट्राइप, इंक. धोखाधड़ी का पता लगाने में सहायता करने और उपयोगकर्ता अनुभव के अन्य पहलुओं को उत्तम बनाने के लिए जीपीटी-4 का उपयोग करता है।[59]


ऑटो-जीपीटी

ऑटो-जीपीटी स्वायत्त एआई सॉफ्टवेयर एजेंट है, जो प्राकृतिक भाषा में लक्ष्य देता है, वेब-आधारित क्रियाएं बिना ध्यान दिए कर सकता है, स्वयं को उप-कार्य सौंप सकता है, वेब पर खोज कर सकता है, और अपने स्वयं के कंप्यूटर कोड में संशोधन कर सकता है।[60]


संदर्भ

  1. ↑ 1.0 1.1 1.2 Edwards, Benj (March 14, 2023). "OpenAI's GPT-4 exhibits "human-level performance" on professional benchmarks". Ars Technica. Archived from the original on March 14, 2023. Retrieved March 15, 2023.
  2. ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 OpenAI (2023). "GPT-4 तकनीकी रिपोर्ट". arXiv:2303.08774 [cs.CL].
  3. ↑ 3.0 3.1 Belfield, Haydn (25 March 2023). "यदि आपका AI मॉडल बिक रहा है, तो इसे सुरक्षित होना चाहिए". Vox (in English). Archived from the original on March 28, 2023. Retrieved 30 March 2023.
  4. ↑ 4.0 4.1 Alex Hern; Johana Bhuiyan (14 March 2023). "OpenAI says new model GPT-4 is more creative and less likely to invent facts". The Guardian. Archived from the original on 15 March 2023. Retrieved 15 March 2023.
  5. ↑ 5.0 5.1 Vincent, James (2023-03-15). "OpenAI co-founder on company's past approach to openly sharing research: "We were wrong"". The Verge (in English). Archived from the original on 2023-03-17. Retrieved 2023-03-18.
  6. ↑ Radford, Alec; Narasimhan, Karthik; Salimans, Tim; Sutskever, Ilya (2018-06-11). "जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग द्वारा भाषा की समझ में सुधार" (PDF). Archived (PDF) from the original on January 26, 2021. Retrieved 2023-04-03.
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