تحديات OpenAI مع أداء نموذجها الجديد وتوقعات GPT-5

يواجه نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من OpenAI، المعروف باسم “أوريون”، تحديات في تقديم تحسينات كبيرة مقارنةً بنماذجه السابقة، وفقًا لمصادر مطلعة. ورغم تحقيقه لأداء مشابه لـ GPT-4 في مرحلة مبكرة من التدريب، إلا أن بعض الموظفين يرون أنه لم يظهر تطورات ملحوظة في بعض المهام مثل البرمجة. هذا التقرير يستعرض التحديات التي تواجهها الشركة وأهمية الابتكار في ظل تطلعات المستثمرين.

• أداء نموذج “أوريون” يعادل GPT-4 في مرحلة مبكرة من التدريب.
• النموذج الجديد يواجه صعوبة في إظهار تحسن ملموس مقارنة بنموذج GPT-4.
• OpenAI تعمل على تطوير نماذج جديدة لتحسين قدرات الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات صناعية.

يعمل نموذج “أوريون” الجديد من OpenAI على تحقيق أداء متطور في مهام اللغة، لكنه يواجه تحديات عند مقارنته بالنماذج السابقة. فقد أظهرت الاختبارات أن “أوريون” وصل إلى مستوى مشابه لأداء GPT-4 في مراحل مبكرة من التدريب. ورغم أن هذا يعتبر إنجازًا، إلا أن العديد من الخبراء يرون أن التحسينات المتبقية قد تكون أقل من المتوقع، حيث إن المرحلة الأولى من تدريب النموذج غالبًا ما تأتي بأكبر التحسينات.

يمثل هذا التقدم المتباطئ تحديًا للشركة التي حصلت مؤخرًا على تمويل قدره 6.6 مليار دولار. فعلى الرغم من تزايد التوقعات من قبل المستثمرين، تُظهر نتائج النموذج الجديد أن التحديات التقنية ما زالت تعيق النهج التقليدي للتوسّع في مجال الذكاء الاصطناعي.

النموذج الجديد يواجه صعوبات

من جهة أخرى، تواجه الشركة تحديًا يتمثل في قلة البيانات عالية الجودة لتدريب النماذج الجديدة، مما يفتح المجال لأساليب جديدة في تحسين الذكاء الاصطناعي. وعلى إثر ذلك، تقوم OpenAI بتطوير نموذجين مختلفين: سلسلة “O” التي تركز على المهام المعقدة وتحتاج لقدرات تحليلية عالية، وسلسلة “أوريون” المخصصة للتعامل مع مهام اللغة العامة. ويعتمد كلا النموذجين بشكل متزايد على البيانات الصناعية كحل للندرة في البيانات البشرية المتاحة.

لكن تظل التحديات قائمة، حيث يعتقد الباحثون أن تدريب النماذج على البيانات الصناعية يحمل في طياته مخاطر التدهور في جودة الأداء. إذ قد تتسبب التغذية المرتدة على هذه البيانات الصناعية بزيادة التحيزات الحالية وتعقيد عمليات التصحيح، ما يدفع فريق التطوير في OpenAI إلى تطبيق آليات تنقية وتحقيق جودة صارمة للحفاظ على جودة البيانات.

من المقرر أن يواصل فريق الأبحاث تحسين النماذج بعد انتهاء مرحلة التدريب الأساسي، مما قد يسهم في تجاوز العقبات الحالية وتحقيق أداء أفضل دون الحاجة للاعتماد الكلي على توسيع البيانات. وبهذا النهج، يأمل خبراء OpenAI أن تكون هذه الخطوات مفيدة قبل إطلاق الإصدار النهائي من GPT-5، الذي من المتوقع ألا يكون جاهزًا قبل العام المقبل.