OpenAI के Strawberry और reasoning पर

• OpenAI के उन्नत reasoning system "Strawberry" को पहले से एक्सेस करके इस्तेमाल करने का मौका मिला था, और अब यह सार्वजनिक हो गया है इसलिए इस पर अपने विचार साझा किए जा सकते हैं
• नया AI model o1-preview AI को समस्या हल करने से पहले "सोचने" की क्षमता देता है
• इसके ज़रिए यह ऐसे बेहद कठिन सवालों को संभाल सकता है जिनमें planning और iteration की ज़रूरत होती है, और वास्तव में बहुत कठिन physics समस्याएँ हल करने में मानव PhD विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है
• यह system चौंकाने वाला है, लेकिन अभी भी सीमित है, और आगे की प्रगति की दिशा का संकेत देता है
• लेकिन o1-preview हर मामले में बेहतर नहीं है; उदाहरण के लिए यह GPT-4o से बेहतर writing नहीं करता
• crossword puzzles LLMs के लिए खास तौर पर कठिन हैं
  • क्योंकि इन्हें हल करने के लिए बार-बार कोशिश करने और कई ऐसे उत्तरों को अस्वीकार करने की iterative process चाहिए जो एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं
  • LLMs यह नहीं कर सकते क्योंकि वे एक बार में जवाब में सिर्फ एक token/word ही जोड़ सकते हैं
  • Claude जैसे सामान्य LLM crossword puzzles को ठीक से हल नहीं कर पाते
  • लेकिन Strawberry ने 108 सेकंड तक "सोचने" के बाद crossword puzzle को लगभग पूरी तरह हल कर दिया
• o1-preview उन कामों को संभव बनाता है जो Strawberry के बिना असंभव थे, लेकिन यह अभी भी परफेक्ट नहीं है
  • errors और hallucinations अब भी होते हैं, और यह base model GPT-4o की “intelligence” से सीमित है
  • नया model मिलने के बाद भी writing style की आलोचना के लिए Claude का इस्तेमाल जारी है, और style के मामले में Claude अब भी बेहतर है
  • लेकिन complex planning या problem solving से जुड़े कामों में Claude का इस्तेमाल बंद कर दिया गया है, और यह इस क्षेत्र में एक बड़ी छलांग दिखाता है

सह-बुद्धिमत्ता (Co-Intelligence) में..

• o1-preview का उपयोग करने पर AI में एक paradigm shift का सामना होता है
• planning ऐसा व्यवहार है जिसमें AI खुद समस्या-समाधान का तरीका निकालता है
• AI बहुत सारा सोच-विचार और काम करके पूरा परिणाम सामने रख देता है, जिससे लगता है कि मानव साझेदार की भूमिका छोटी हो रही है
• AI खुद उत्तर प्रस्तुत करता है, और उपयोगकर्ता उसके reasoning process की समीक्षा करके errors ढूँढ सकता है, लेकिन अंतिम परिणाम से जुड़ाव या समाधान की दिशा में योगदान कम हो जाता है
• यह बदलाव ज़रूरी नहीं कि बुरा हो, लेकिन पहले जैसा नहीं है
• जैसे-जैसे systems सचमुच autonomous agents बनते जाएँगे, हमें सोचना होगा कि errors पकड़ने और जिन समस्याओं को हम हल करना चाहते हैं उनकी दिशा समझने के लिए हम कैसे शामिल रहें
• o1-preview अपनी मौजूदा सीमाओं के बावजूद AI की ऐसी क्षमताएँ दिखा रहा है जिनकी हमने उम्मीद नहीं की थी
• अहम सवाल यह है कि AI के विकसित होने के साथ हम AI के साथ सहयोग करने के अपने तरीकों को कैसे विकसित करेंगे
• यह वह हिस्सा है जिसे o1-preview अभी हल नहीं कर सकता

[bluekai17]

"महत्वपूर्ण सवाल यह है कि जैसे-जैसे AI आगे बढ़ता है, हम AI के साथ सहयोग करने के अपने तरीकों को कैसे विकसित करेंगे"

मुश्किल है

[xguru]

लेखक University of Pennsylvania के Wharton School के प्रोफेसर Ethan Mollick हैं। वे entrepreneurship & innovation और AI पर शोध करते हैं.
ऊपर की सामग्री उनके Substack, One Useful Thing, पर प्रकाशित हुई थी, और इस newsletter के लगभग 1.9 लाख subscribers हैं।