أعلنت شركة أوبن إيه آي، مبتكرة ChatGPT، عن أحدث ابتكاراتها: عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم OpenAI o1، والمعروفة بالاسم الرمزي “ستروبيري”. متاحة بنسختين، o1-preview وo1-mini، هذه النماذج مصممة لإحداث قفزة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير والتحقق الذاتي من الحقائق.
على عكس النموذج السابق، GPT-4o، يمكن لـ o1 أن يقضي وقتًا أطول في التفكير قبل الرد، مما يجعله أكثر تأنياً في التعامل مع المهام المعقدة. لكن مع هذه التحسينات يأتي سعر مرتفع، وبعض القيود، خاصة لمن يتطلعون إلى ميزات أكثر شمولاً منذ البداية.
ما الجديد في o1؟
عائلة OpenAI o1 مصممة للتعامل مع مهام التفكير المعقدة بشكل أفضل من النماذج السابقة. على الرغم من أن o1 لا يمكنه حتى الآن تصفح الإنترنت أو تحليل الملفات مثل GPT-4o، إلا أنه يظهر قدرة مذهلة على تحليل المشكلات متعددة الخطوات وإنتاج استجابات أكثر دقة. كما أن لديه ميزات تحليل الصور، لكنها معطلة حاليًا لإجراء المزيد من الاختبارات.
في الوقت الحالي، سيحتاج المستخدمون إلى الاشتراك في ChatGPT Plus أو Team للوصول إلى النموذج. سيحصل عملاء المؤسسات والتعليم على الوصول الأسبوع المقبل.
بينما النسختان o1-preview وo1-mini متاحتان الآن، فإنهما تأتيان مع بعض القيود. هناك حد أسبوعي لعدد الرسائل (30 رسالة لـ o1-preview و50 لـ o1-mini)، كما أن النماذج تأتي بسعر مرتفع: 15 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و60 دولارًا لكل مليون رمز إخراج، مما يجعلها أغلى بثلاث إلى أربع مرات مقارنة بـ GPT-4o.
أعلنت أوبن إيه آي أن o1-mini سيكون متاحًا في النهاية لمستخدمي النسخة المجانية، لكن لم يتم تحديد موعد الإصدار بعد.
نموذج قادر على التحقق الذاتي من الحقائق
ما يميز o1 حقًا هو أسلوبه الفريد في التفكير. الآن، يمكن للنموذج أن “يفكر” بعمق قبل الرد، مما يساعده في تجنب بعض الأخطاء التي تميل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الوقوع فيها. هذه العملية المدروسة أكثر ملائمة للمهام التي تتطلب تحليلاً دقيقًا وعدة خطوات – مثل تحليل رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بمحامٍ أو التفكير في استراتيجية تسويق منتج.
وفقًا لعالم الأبحاث في أوبن إيه آي نعوم براون، يتم تدريب o1 باستخدام التعلم التعزيزي، الذي يشجع النموذج على قضاء المزيد من الوقت في معالجة الأسئلة. من خلال نظام المكافآت والعقوبات، يتعلم النموذج تحسين قدرته على التفكير بمرور الوقت.
استخدمت أوبن إيه آي أيضًا مجموعة بيانات متخصصة لتدريب o1، بما في ذلك الأدبيات العلمية و”بيانات التفكير”، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للاستفسارات المتعلقة بالبرمجة وتحليل البيانات والعلوم. وكما يقول براون، “كلما زاد وقت التفكير، أصبح النموذج أفضل.”
أداء مذهل في المراحل الأولى
حتى قبل الإصدار العام، أظهر o1 تحسينات ملحوظة في حل المشكلات. في امتحان تأهيلي لأولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، وهو مسابقة عالمية للرياضيات في المدارس الثانوية، حل o1 83% من المشكلات، وهو تحسين كبير مقارنة بمعدل نجاح GPT-4o البالغ 13%. بالنسبة للتحديات البرمجية، احتل النموذج المرتبة 89 بين المشاركين في مسابقات البرمجة، متفوقًا على أنظمة مثل AlphaCode 2 من Google DeepMind.
إيثان موليك، أستاذ في كلية وارتون للأعمال، قام بتجربة o1 على مدار الشهر الماضي. وجد أن النموذج كان قويًا بشكل خاص عند مواجهة المهام متعددة الطبقات. في أحد الاختبارات، حل النموذج لغز الكلمات المتقاطعة بدقة، حتى أنه اخترع لغزًا جديدًا.
لكن لا يوجد ذكاء اصطناعي كامل، وo1 ليس استثناءً. أشار موليك إلى أنه على الرغم من أن النموذج يمكن أن يكون بطيئًا أحيانًا، إلا أنه يمكن أيضًا أن يتعثر في المهام البسيطة – مثل لعبة تيك تاك تو. وعلى الرغم من قدرته المحسنة على التفكير، لا يزال o1 يعاني من الهلوسة، أو إنشاء معلومات خاطئة بثقة.
سباق تنافسي
إصدار أوبن إيه آي لـ o1 هو جزء من اتجاه أكبر في أبحاث الذكاء الاصطناعي. تعمل شركات أخرى، بما في ذلك Google DeepMind، أيضًا على استكشاف طرق لتحسين دقة النماذج وتفكيرها من خلال إعطائها المزيد من الوقت والموارد لمعالجة المعلومات. قد تبدو هذه الابتكارات مجردة، لكنها تحمل تطبيقات عملية في مجالات مثل التحليل القانوني والمساعدة البرمجية.
بينما تمتلك أوبن إيه آي بداية مبكرة، فإن المنافسة تتحرك بسرعة. هناك ملاحظة مثيرة للاهتمام: اختارت أوبن إيه آي عدم عرض “سلسلة أفكار” o1 في الوقت الفعلي على ChatGPT، جزئيًا للحفاظ على ميزة تنافسية. بدلاً من ذلك، سيرى المستخدمون ملخصًا مولدًا للنموذج لسير العملية.
ماذا بعد؟ تقول أوبن إيه آي إنها تخطط لإصدارات مستقبلية من o1، بهدف تطوير نماذج يمكنها قضاء ساعات أو حتى أيام في حل المشكلات المعقدة بشكل خاص.
في الوقت الحالي، سيتعين علينا الانتظار لمعرفة كيف سيؤدي o1 في أيدي المزيد من المستخدمين وما إذا كان السعر المرتفع يستحق التفكير العميق الذي يوفره. لكن من الواضح أن السباق لخلق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وعمقًا قد بدأ للتو.