GPT-4.5 از Open AI عرضه شد؛ رقابت هوش مصنوعی شدت می‌ گیرد

موج جدیدی از مدل‌های زبانی بزرگ در رقابت برای جلب توجه

موج تازه‌ای از مدل‌های زبانی بزرگ در حال رقابت برای جلب توجه هستند. GPT-4.5 از OpenAI، Claude 3.7 از Anthropic، Grok 3 از xAI، Hunyuan Turbo S از Tencent و احتمالاً عرضه زودهنگام جدیدترین مدل DeepSeek، همگی در تلاشند تا نحوه کار، ارتباط، دسترسی به اطلاعات و حتی شکل‌دهی به پویایی قدرت جهانی را باز تعریف کنند.

در مرکز این رقابت فزاینده، مشکلی جدید پدیدار شده است: آیا مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند همزمان هوشمندتر، سریع‌تر و ارزان‌تر شوند؟ ظهور DeepSeek R1 نشان می‌دهد که آینده هوش مصنوعی ممکن است به مدل‌های بزرگ‌تر یا پرمصرف داده تعلق نداشته باشد، بلکه به آن‌هایی وابسته باشد که با نوآوری در روش‌های یادگیری ماشین، بهره‌ وری داده را بهینه می‌کنند.مطالب مرتبط : مقایسه Grok 3 و DeepSeek R1

از هوش مصنوعی سنگین به هوش مصنوعی سبک: مشابهی با تاریخ محاسبات

این حرکت به سمت بهره‌ وری، یادآور تکامل خود فناوری محاسبات است. در دهه‌های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰، کامپیوترهای بزرگ (Mainframe) که اندازه یک اتاق را اشغال می‌کردند، به هزاران لامپ خلأ، مقاومت، خازن و قطعات دیگر وابسته بودند. این سیستم‌ها انرژی عظیمی مصرف می‌کردند و تنها چند کشور توانایی مالی برای استفاده از آن‌ها را داشتند. با پیشرفت فناوری محاسبات، میکروچیپ‌ها و پردازنده‌ها انقلاب کامپیوترهای شخصی را به ارمغان آوردند و اندازه و هزینه را به‌طور چشمگیری کاهش دادند، در حالی که عملکرد را بهبود بخشیدند.

مسیر مشابهی می‌تواند آینده هوش مصنوعی را تعریف کند. مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته امروزی که قادر به تولید متن، نوشتن کد و تحلیل داده‌ها هستند، به زیرساخت‌های عظیمی برای آموزش، ذخیره‌سازی و استنتاج نیاز دارند. این فرآیندها نه‌تنها به منابع محاسباتی گسترده، بلکه به مقادیر حیرت‌انگیزی از انرژی وابسته‌اند.

با نگاهی به آینده، مدل‌های زبانی بزرگ ۲۰ سال بعد ممکن است شباهتی به سیستم‌های عظیم امروزی نداشته باشند. گذار از غول‌های متمرکز و داده‌خوار به مدل‌های چابک، شخصی‌سازی‌شده و فوق‌العاده کارآمد آغاز شده است. راز این تحول نه در گسترش بی‌پایان مجموعه داده‌ها، بلکه در یادگیری بهترِ چگونگی یادگیری نهفته است — یعنی حداکثر کردن بینش‌ها از حداقل داده‌ها.

جیایی پن و فی‌فی لی مدل DeepSeek R1 را با هزینه کم بازسازی کردند

جیایی پن با استفاده از یادگیری تقویتی، مدل DeepSeek R1 را تنها با 30 دلار بازسازی کرد. فی‌فی لی نیز تکنیک‌های تنظیم دقیق در زمان آزمایش را پیشنهاد داد و توانست قابلیت‌های اصلی DeepSeek R1 را با هزینه 50 دلار بازتولید کند.

هر دو پروژه از انباشت بی‌رویه داده‌ها پرهیز کردند و در عوض بر کیفیت بالای داده‌های آموزشی تمرکز کردند. با استفاده از تکنیک‌های هوشمندانه‌ تر در آموزش، هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های کمتر، بیشتر یاد بگیرد. این رویکرد نه‌تنها هزینه‌های آموزش را کاهش می‌دهد، بلکه راه را برای توسعه هوش مصنوعی در دسترس‌تر و سازگار با محیط زیست هموار می‌کند.

مدل‌های جدید، انعطاف‌ پذیری بودجه را به ارمغان می‌ آورند

یکی دیگر از عوامل کلیدی این تغییر، توسعه هوش مصنوعی متن‌باز است. با باز کردن مدل‌ها و تکنیک‌های زیربنایی، این حوزه می‌تواند نوآوری را به‌صورت جمعی پیش ببرد و آزمایشگاه‌های تحقیقاتی کوچک، استارتاپ‌ها و حتی توسعه‌دهندگان مستقل را به آزمایش روش‌های آموزشی کارآمدتر دعوت کند. نتیجه این تلاش، اکوسیستمی متنوع‌تر از مدل‌هاست که هر یک برای نیازها و محدودیت‌های مختلف طراحی شده‌اند.

برخی از این نوآوری‌ها در مدل‌های تجاری نیز دیده می‌شوند. برای مثال، Claude 3.7 Sonnet از Anthropic به توسعه‌ دهندگان امکان می‌دهد تا قدرت استدلال و هزینه را برای هر وظیفه تنظیم کنند. با اجازه دادن به کاربران برای کنترل استفاده از توکن‌ها، Anthropic اهرمی ساده اما کاربردی برای تعادل بین هزینه و کیفیت ارائه کرده است که پذیرش آینده مدل‌های زبانی بزرگ را شکل می‌دهد.

Claude 3.7 Sonnet همچنین مرز بین مدل‌های زبانی معمولی و موتورهای استدلال را کم‌رنگ می‌کند و هر دو قابلیت را در یک سیستم یکپارچه ترکیب کرده است. این طراحی ترکیبی می‌تواند عملکرد و تجربه کاربری را بهبود بخشد و نیاز به جابه‌جایی بین مدل‌های مختلف برای وظایف گوناگون را از بین ببرد.

این رویکرد ترکیبی در مقاله تحقیقاتی DeepSeek نیز دیده می‌شود که درک متن طولانی و مهارت‌های استدلال را در یک مدل واحد ادغام کرده است. در حالی که برخی شرکت‌ها، مانند xAI با مدل Grok، از قدرت عظیم GPU برای آموزش استفاده می‌کنند، دیگران روی سیستم‌های کارآمد شرط‌بندی کرده‌اند. طراحی الگوریتم متعادل‌شده شدت و بهینه‌سازی‌های هم‌ راستا با سخت‌ افزار که توسط DeepSeek پیشنهاد شده، می‌تواند هزینه محاسباتی را بدون کاهش عملکرد کم کند.

تأثیرات گسترده این تغییر

این تحول اثرات عمیقی خواهد داشت. مدل‌های زبانی بزرگ کارآمدتر، نوآوری در هوش تجسم‌ یافته و رباتیک را تسریع می‌کنند، جایی که قدرت پردازش داخلی و استدلال لحظه‌ای حیاتی هستند. با کاهش وابستگی هوش مصنوعی به مراکز داده عظیم، این تکامل می‌تواند ردپای کربن هوش مصنوعی را در زمانی که نگرانی‌های پایداری بیشتر شده، کاهش دهد.

رقابت فزاینده با عرضه GPT-4.5

انتشار GPT-4.5 نشانه شدت گرفتن رقابت در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ است. شرکت‌ها و تیم‌های تحقیقاتی که رمز هوش کارآمد را کشف کنند، نه‌ تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهند، بلکه امکانات جدیدی برای هوش مصنوعی شخصی‌ سازی‌ شده، محاسبات لبه‌ای و دسترسی جهانی باز می‌کنند. در آینده‌ای که هوش مصنوعی همه‌ جا حاضر است، باهوش‌ ترین مدل‌ها شاید بزرگ‌ترین‌ها نباشند، بلکه آن‌هایی باشند که می‌دانند چگونه با داده‌های کمتر، هوشمندانه‌ تر فکر کنند.

با صفر و یک، به دنیای ارتباطات بی‌حد و مرز قدم بگذارید!

شرکت صفر و یک با ارائه اینترنت نامحدود شرکتی و خانگی پرسرعت، از جمله ADSL2+، VDSL و سایر خدمات پیشرفته، شما را به تجربه‌ای بی‌نظیر از اتصال پایدار و امن دعوت می‌کند. برای به‌روز ماندن با آخرین فناوری‌ها و بهره‌ مندی از خدمات ما، همین حالا با ما تماس بگیرید و تفاوت را احساس کنید!

منبع : 

[1] Open AI’s GPT-4.5 Drops As AI Race Escalates - forbes