ChatGPT యొక్క మొదటి వార్షికోత్సవం: AI పరస్పర చర్య యొక్క భవిష్యత్తును పునర్నిర్మించడం

ChatGPT యొక్క మొదటి సంవత్సరాన్ని పరిశీలిస్తే, ఈ సాధనం AI దృశ్యాన్ని గణనీయంగా మార్చిందని స్పష్టమవుతుంది. 2022 చివరిలో ప్రారంభించబడిన, ChatGPT దాని వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక, సంభాషణ శైలి కారణంగా AIతో పరస్పర చర్య చేయడం మెషిన్ కంటే వ్యక్తితో చాట్ చేసినట్లు అనిపిస్తుంది. ఈ కొత్త విధానం త్వరగా ప్రజల దృష్టిని ఆకర్షించింది. విడుదలైన ఐదు రోజుల్లోనే, ChatGPT ఇప్పటికే మిలియన్ మంది వినియోగదారులను ఆకర్షించింది. 2023 ప్రారంభంలో, ఈ సంఖ్య దాదాపు 100 మిలియన్ల నెలవారీ వినియోగదారులకు పెరిగింది మరియు అక్టోబర్ నాటికి, ప్లాట్‌ఫారమ్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా 1.7 బిలియన్ల సందర్శనలను పొందింది. ఈ సంఖ్యలు దాని జనాదరణ మరియు ఉపయోగం గురించి మాట్లాడతాయి.

గత సంవత్సరంలో, ఇమెయిల్‌లు రాయడం మరియు రెజ్యూమ్‌లను నవీకరించడం వంటి సాధారణ పనుల నుండి విజయవంతమైన వ్యాపారాలను ప్రారంభించడం వరకు ChatGPTని ఉపయోగించడానికి వినియోగదారులు అన్ని రకాల సృజనాత్మక మార్గాలను కనుగొన్నారు. కానీ ప్రజలు దానిని ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు అనే దాని గురించి మాత్రమే కాదు; సాంకేతికత కూడా పెరిగింది మరియు మెరుగుపడింది. ప్రారంభంలో, ChatGPT అనేది వివరణాత్మక వచన ప్రతిస్పందనలను అందించే ఉచిత సేవ. ఇప్పుడు, ChatGPT ప్లస్ ఉంది, ఇందులో ChatGPT-4 కూడా ఉంది. ఈ నవీకరించబడిన సంస్కరణ మరింత డేటాపై శిక్షణ పొందింది, తక్కువ తప్పు సమాధానాలను ఇస్తుంది మరియు సంక్లిష్ట సూచనలను బాగా అర్థం చేసుకుంటుంది.

అతిపెద్ద అప్‌డేట్‌లలో ఒకటి ఏమిటంటే, ChatGPT ఇప్పుడు అనేక మార్గాల్లో పరస్పర చర్య చేయగలదు - ఇది చిత్రాలను వినగలదు, మాట్లాడగలదు మరియు ప్రాసెస్ చేయగలదు. అంటే మీరు దాని మొబైల్ యాప్ ద్వారా దానితో మాట్లాడవచ్చు మరియు ప్రతిస్పందనలను పొందడానికి చిత్రాలను చూపవచ్చు. ఈ మార్పులు AIకి కొత్త అవకాశాలను తెరిచాయి మరియు మన జీవితంలో AI పాత్రను ప్రజలు ఎలా వీక్షించాలో మరియు ఆలోచించే విధానాన్ని మార్చాయి.

టెక్ డెమోగా ప్రారంభమైనప్పటి నుండి టెక్ ప్రపంచంలో ప్రధాన ప్లేయర్‌గా దాని ప్రస్తుత స్థితి వరకు, ChatGPT ప్రయాణం చాలా ఆకట్టుకుంటుంది. ప్రారంభంలో, ప్రజల నుండి అభిప్రాయాన్ని పొందడం ద్వారా సాంకేతికతను పరీక్షించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి ఇది ఒక మార్గంగా భావించబడింది. కానీ ఇది త్వరగా AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ముఖ్యమైన భాగంగా మారింది. మానవుల నుండి పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ రెండింటితో పెద్ద భాషా నమూనాలను (LLMలు) చక్కగా తీర్చిదిద్దడం ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందో ఈ విజయం చూపిస్తుంది. ఫలితంగా, ChatGPT అనేక రకాల ప్రశ్నలు మరియు టాస్క్‌లను నిర్వహించగలదు.

అత్యంత సామర్థ్యం మరియు బహుముఖ AI సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేసే రేసు, ChatGPT వంటి ఓపెన్-సోర్స్ మరియు యాజమాన్య మోడల్‌ల విస్తరణకు దారితీసింది. వారి సాధారణ సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకోవడానికి విస్తృత వర్ణపటంలో సమగ్ర ప్రమాణాలు అవసరం. ఈ విభాగం ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లను అన్వేషిస్తుంది, చాట్‌జిపిటితో సహా విభిన్న మోడల్‌లు ఒకదానికొకటి ఎలా పేర్చుకుంటాయనే దానిపై వెలుగునిస్తుంది.

LLMలను మూల్యాంకనం చేయడం: బెంచ్‌మార్క్‌లు

1. MT-బెంచ్: ఈ బెంచ్‌మార్క్ ఎనిమిది డొమైన్‌లలో బహుళ-మలుపు సంభాషణ మరియు సూచనలను అనుసరించే సామర్థ్యాలను పరీక్షిస్తుంది: రచన, రోల్‌ప్లే, సమాచార వెలికితీత, తార్కికం, గణితం, కోడింగ్, STEM జ్ఞానం మరియు మానవీయ శాస్త్రాలు/సామాజిక శాస్త్రాలు. GPT-4 వంటి బలమైన LLMలు మదింపుదారులుగా ఉపయోగించబడతాయి.
2. AlpacaEval: AlpacaFarm మూల్యాంకనం సెట్ ఆధారంగా, ఈ LLM-ఆధారిత ఆటోమేటిక్ ఎవాల్యుయేటర్ GPT-4 మరియు Claude వంటి అధునాతన LLMల నుండి వచ్చిన ప్రతిస్పందనలకు వ్యతిరేకంగా మోడల్‌లను బెంచ్‌మార్క్ చేస్తుంది, అభ్యర్థి మోడల్‌ల గెలుపు రేటును గణిస్తుంది.
3. LLM లీడర్‌బోర్డ్‌ను తెరవండి: లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఎవాల్యుయేషన్ హార్నెస్‌ని ఉపయోగించి, ఈ లీడర్‌బోర్డ్ జీరో-షాట్ మరియు కొన్ని-షాట్ సెట్టింగ్‌లలో రీజనింగ్ ఛాలెంజ్‌లు మరియు జనరల్ నాలెడ్జ్ టెస్ట్‌లతో సహా ఏడు కీలక బెంచ్‌మార్క్‌లపై LLMలను మూల్యాంకనం చేస్తుంది.
4. పెద్ద బెంచ్: ఈ సహకార బెంచ్‌మార్క్ 200కి పైగా నవల భాషా టాస్క్‌లను కవర్ చేస్తుంది, విభిన్న రకాల అంశాలు మరియు భాషలను విస్తరించింది. ఇది LLMలను పరిశీలించడం మరియు వారి భవిష్యత్తు సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
5. ChatEval: ఓపెన్-ఎండ్ ప్రశ్నలు మరియు సాంప్రదాయ సహజ భాషా ఉత్పాదక పనులపై వివిధ నమూనాల నుండి ప్రతిస్పందనల నాణ్యతను స్వతంత్రంగా చర్చించడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి బృందాలను అనుమతించే బహుళ-ఏజెంట్ డిబేట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్.

తులనాత్మక పనితీరు

సాధారణ బెంచ్‌మార్క్‌ల పరంగా, ఓపెన్ సోర్స్ LLMలు విశేషమైన పురోగతిని చూపించాయి. లామా-2-70B, ఉదాహరణకు, ఆకట్టుకునే ఫలితాలను సాధించారు, ముఖ్యంగా సూచనల డేటాతో చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన తర్వాత. దాని రూపాంతరం, లామా-2-చాట్-70B, GPT-92.66-టర్బోను అధిగమించి, 3.5% గెలుపు రేటుతో AlpacaEvalలో అత్యుత్తమంగా నిలిచింది. అయినప్పటికీ, GPT-4 95.28% గెలుపు రేటుతో ముందు వరుసలో ఉంది.

జెఫిర్-7B, ఒక చిన్న మోడల్, పెద్ద 70B LLMలతో పోల్చదగిన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించింది, ముఖ్యంగా AlpacaEval మరియు MT-బెంచ్‌లో. ఇంతలో, WizardLM-70B, విభిన్న శ్రేణి సూచనల డేటాతో చక్కగా ట్యూన్ చేయబడింది, MT-బెంచ్‌లోని ఓపెన్ సోర్స్ LLMలలో అత్యధిక స్కోర్ సాధించింది. అయినప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికీ GPT-3.5-turbo మరియు GPT-4 కంటే వెనుకబడి ఉంది.

ఒక ఆసక్తికరమైన ఎంట్రీ, GodziLLa2-70B, విభిన్న డేటాసెట్‌లను కలిపి ప్రయోగాత్మక నమూనాల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తూ, ఓపెన్ LLM లీడర్‌బోర్డ్‌లో పోటీ స్కోర్‌ను సాధించింది. అదేవిధంగా, Yi-34B, మొదటి నుండి అభివృద్ధి చేయబడింది, GPT-3.5-టర్బోతో పోల్చదగిన స్కోర్‌లతో మరియు GPT-4 కంటే కొంచెం వెనుకబడి ఉంది.

UltraLlama, విభిన్నమైన మరియు అధిక-నాణ్యత డేటాపై దాని చక్కటి-ట్యూనింగ్‌తో, దాని ప్రతిపాదిత బెంచ్‌మార్క్‌లలో GPT-3.5-టర్బోతో సరిపోలింది మరియు ప్రపంచ మరియు వృత్తిపరమైన జ్ఞానం యొక్క రంగాలలో కూడా దానిని అధిగమించింది.

స్కేలింగ్ అప్: ది రైజ్ ఆఫ్ జెయింట్ LLMలు

LLM అభివృద్ధిలో గుర్తించదగిన ధోరణి మోడల్ పారామితులను పెంచడం. గోఫర్, GLaM, LaMDA, MT-NLG మరియు PalM వంటి మోడల్‌లు సరిహద్దులను అధిగమించాయి, 540 బిలియన్ పారామీటర్‌లతో కూడిన మోడల్‌లలో ముగుస్తుంది. ఈ నమూనాలు అసాధారణమైన సామర్థ్యాలను చూపించాయి, అయితే వాటి క్లోజ్డ్-సోర్స్ స్వభావం వాటి విస్తృత అప్లికేషన్‌ను పరిమితం చేసింది. ఈ పరిమితి ఓపెన్ సోర్స్ LLMలను అభివృద్ధి చేయడంలో ఆసక్తిని పెంచింది, ఈ ట్రెండ్ ఊపందుకుంది.

మోడల్ పరిమాణాలను పెంచడానికి సమాంతరంగా, పరిశోధకులు ప్రత్యామ్నాయ వ్యూహాలను అన్వేషించారు. మోడళ్లను పెద్దదిగా చేయడానికి బదులుగా, వారు చిన్న మోడల్‌ల ముందస్తు శిక్షణను మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెట్టారు. ఉదాహరణలలో చిన్చిల్లా మరియు UL2 ఉన్నాయి, ఇవి మరిన్ని ఎల్లప్పుడూ మంచివి కావు అని చూపించాయి; తెలివైన వ్యూహాలు కూడా సమర్థవంతమైన ఫలితాలను ఇవ్వగలవు. ఇంకా, FLAN, T0 మరియు Flan-T5 వంటి ప్రాజెక్ట్‌లు ఈ ప్రాంతానికి గణనీయమైన సహకారాన్ని అందించడంతో, భాషా నమూనాల సూచనల ట్యూనింగ్‌పై గణనీయమైన శ్రద్ధ ఉంది.

ChatGPT ఉత్ప్రేరకం

OpenAI యొక్క పరిచయం చాట్ GPT NLP పరిశోధనలో ఒక మలుపు. OpenAIకి పోటీగా, Google మరియు Anthropic వంటి కంపెనీలు వరుసగా బార్డ్ మరియు క్లాడ్‌లను తమ స్వంత మోడల్‌లను ప్రారంభించాయి. ఈ మోడల్‌లు చాలా టాస్క్‌లలో ChatGPTతో పోల్చదగిన పనితీరును చూపుతున్నప్పటికీ, అవి ఇప్పటికీ OpenAI, GPT-4 నుండి వచ్చిన తాజా మోడల్‌ కంటే వెనుకబడి ఉన్నాయి. ఈ నమూనాల విజయానికి ప్రాథమికంగా హ్యూమన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ (RLHF) నుండి ఉపబల అభ్యాసం కారణమని చెప్పవచ్చు, ఈ సాంకేతికత మరింత మెరుగుదల కోసం పరిశోధన దృష్టిని పెంచింది.

OpenAI యొక్క Q* (Q-Star) చుట్టూ పుకార్లు మరియు ఊహాగానాలు

ఇటీవలి నివేదికలు OpenAIలోని పరిశోధకులు Q* (Q స్టార్ అని ఉచ్ఛరిస్తారు) అనే కొత్త మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేయడంతో AIలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధించవచ్చని సూచిస్తున్నారు. ఆరోపణ ప్రకారం, Q* గ్రేడ్-స్కూల్-స్థాయి గణితాన్ని నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది, ఇది ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AGI) వైపు మైలురాయిగా దాని సామర్థ్యం గురించి నిపుణులలో చర్చలకు దారితీసింది. OpenAI ఈ నివేదికలపై వ్యాఖ్యానించనప్పటికీ, Q* యొక్క పుకార్ల సామర్ధ్యాలు సోషల్ మీడియాలో మరియు AI ఔత్సాహికులలో గణనీయమైన ఉత్సాహాన్ని మరియు ఊహాగానాలను సృష్టించాయి.

Q* అభివృద్ధి గమనార్హమైనది ఎందుకంటే ఇప్పటికే ఉన్న ChatGPT మరియు GPT-4 వంటి భాషా నమూనాలు కొన్ని గణిత శాస్త్ర విధులను చేయగలవు, వాటిని విశ్వసనీయంగా నిర్వహించడంలో ప్రత్యేకించి నైపుణ్యం కలిగి ఉండవు. AI నమూనాలు ప్రస్తుతం లోతైన అభ్యాసం మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల ద్వారా నమూనాలను గుర్తించడం మాత్రమే కాకుండా, నైరూప్య భావనలను తర్కించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం కూడా సవాలుగా ఉంది. గణితం, తార్కికానికి బెంచ్‌మార్క్‌గా ఉండటంతో, AIకి అనేక దశలను ప్లాన్ చేయడం మరియు అమలు చేయడం అవసరం, నైరూప్య భావనలపై లోతైన పట్టును ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం AI సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది, గణితాన్ని దాటి ఇతర సంక్లిష్ట పనులకు విస్తరించవచ్చు.

అయితే, నిపుణులు ఈ అభివృద్ధిని అతిగా హైప్ చేయకుండా హెచ్చరిస్తున్నారు. గణిత సమస్యలను విశ్వసనీయంగా పరిష్కరించే AI వ్యవస్థ ఆకట్టుకునే విజయం అయితే, ఇది సూపర్ ఇంటెలిజెంట్ AI లేదా AGI యొక్క ఆగమనాన్ని సూచించదు. ప్రస్తుత AI పరిశోధన, OpenAI ప్రయత్నాలతో సహా, ప్రాథమిక సమస్యలపై దృష్టి సారించింది, మరింత క్లిష్టమైన పనులలో వివిధ స్థాయిలలో విజయం సాధించింది.

వ్యక్తిగతీకరించిన ట్యూటరింగ్ నుండి శాస్త్రీయ పరిశోధన మరియు ఇంజనీరింగ్‌లో సహాయం వరకు Q* వంటి సంభావ్య అప్లికేషన్‌ల పురోగతులు చాలా విస్తృతంగా ఉన్నాయి. అయితే, అంచనాలను నిర్వహించడం మరియు అటువంటి పురోగతికి సంబంధించిన పరిమితులు మరియు భద్రతా సమస్యలను గుర్తించడం కూడా చాలా ముఖ్యం. AI అస్తిత్వ ప్రమాదాలను కలిగిస్తుంది, OpenAI యొక్క పునాది ఆందోళన, ముఖ్యంగా AI వ్యవస్థలు వాస్తవ ప్రపంచంతో మరింత ఇంటర్‌ఫేస్ చేయడం ప్రారంభించినప్పుడు సంబంధితంగా ఉంటాయి.

ఓపెన్ సోర్స్ LLM ఉద్యమం

ఓపెన్ సోర్స్ LLM పరిశోధనను పెంచడానికి, మెటా లామా సిరీస్ మోడల్‌లను విడుదల చేసింది, ఇది లామా ఆధారంగా కొత్త పరిణామాలను ప్రేరేపిస్తుంది. ఇందులో Alpaca, Vicuna, Lima మరియు WizardLM వంటి సూచనల డేటాతో చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన మోడల్‌లు ఉన్నాయి. లామా-ఆధారిత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో ఏజెంట్ సామర్థ్యాలు, లాజికల్ రీజనింగ్ మరియు లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ మోడలింగ్‌ను మెరుగుపరచడంలో పరిశోధన కూడా ఉంది.

ఇంకా, MPT, Falcon, XGen, Phi, Baichuan, వంటి ప్రాజెక్ట్‌లతో మొదటి నుండి శక్తివంతమైన LLMలను అభివృద్ధి చేసే ధోరణి పెరుగుతోంది. మిస్త్రల్, గ్రోక్, మరియు యి. ఈ ప్రయత్నాలు క్లోజ్డ్-సోర్స్ LLMల సామర్థ్యాలను ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి నిబద్ధతను ప్రతిబింబిస్తాయి, అధునాతన AI సాధనాలను మరింత అందుబాటులోకి మరియు సమర్థవంతంగా చేస్తాయి.

హెల్త్‌కేర్‌లో చాట్‌జిపిటి మరియు ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్‌ల ప్రభావం

క్లినికల్ నోట్-టేకింగ్, రీయింబర్స్‌మెంట్ కోసం ఫారమ్-ఫిల్లింగ్ మరియు రోగనిర్ధారణ మరియు చికిత్స ప్రణాళికలో వైద్యులకు మద్దతు ఇవ్వడంలో LLMలు సహాయం చేసే భవిష్యత్తును మేము చూస్తున్నాము. ఇది టెక్ దిగ్గజాలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థల దృష్టిని ఆకర్షించింది.

Microsoft యొక్క ఎపిక్‌తో చర్చలు, ప్రముఖ ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రొవైడర్, హెల్త్‌కేర్‌లో LLMల ఏకీకరణను సూచిస్తుంది. UC శాన్ డియాగో హెల్త్ మరియు స్టాన్‌ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ మెడికల్ సెంటర్‌లో ఇప్పటికే కార్యక్రమాలు అమలులో ఉన్నాయి. అదేవిధంగా, Google యొక్క మేయో క్లినిక్ మరియు అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్‌తో భాగస్వామ్యంAI క్లినికల్ డాక్యుమెంటేషన్ సేవ అయిన HealthScribe ప్రారంభం, ఈ దిశలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, ఈ వేగవంతమైన విస్తరణలు ఔషధ నియంత్రణను కార్పొరేట్ ప్రయోజనాలకు అప్పగించడం గురించి ఆందోళనలను లేవనెత్తుతున్నాయి. ఈ LLMల యాజమాన్య స్వభావం వాటిని మూల్యాంకనం చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. లాభదాయకత కారణాల దృష్ట్యా వారి సాధ్యమైన సవరణ లేదా నిలిపివేత రోగి సంరక్షణ, గోప్యత మరియు భద్రతలో రాజీ పడవచ్చు.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో LLM అభివృద్ధికి బహిరంగ మరియు సమగ్రమైన విధానం తక్షణ అవసరం. హెల్త్‌కేర్ సంస్థలు, పరిశోధకులు, వైద్యులు మరియు రోగులు ఆరోగ్య సంరక్షణ కోసం ఓపెన్ సోర్స్ LLMలను రూపొందించడానికి ప్రపంచవ్యాప్తంగా సహకరించాలి. ఈ విధానం, ట్రిలియన్ పారామీటర్ కన్సార్టియం మాదిరిగానే, గణన, ఆర్థిక వనరులు మరియు నైపుణ్యం యొక్క పూలింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది.