अपने चैटजीपीटी से दुनिया में हलचल मचाने वाली कंपनी ओपनएआई अब अपने नए एआई मॉडल ओरियन को प्रशिक्षित कर रही है। हालाँकि, चैटजीपीटी जैसे पिछले संस्करणों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होने के बावजूद नया मॉडल अपने प्रारंभिक प्रशिक्षण के दौरान अपेक्षाओं को पूरा करने में विफल रहा है।
OpenAI का ओरियन कोडिंग के साथ संघर्ष करता है
अपने पूर्ववर्ती से एक कदम आगे होने के बावजूद, ओरियन ने संघर्ष किया, विशेषकर कोडिंग कार्यों के साथ। यह मुद्दा एआई उद्योग में व्यापक चुनौतियों को भी दर्शाता है, जिसमें Google और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियां शामिल हैं, जो अपने तेजी से महंगे एआई मॉडल पर कम रिटर्न का सामना कर रही हैं।
एक मुख्य बाधा उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को सोर्स करने में कठिनाई है, ओरियन का कोडिंग प्रदर्शन अपर्याप्त डेटा द्वारा सीमित है। इसके अलावा, आर्थिक दृष्टिकोण से, ये वृद्धिशील सुधार भी नए मॉडल बनाने और चलाने की भारी लागत को उचित नहीं ठहराते हैं।
ओपनएआई मानव प्रतिक्रिया को शामिल करते हुए और मॉडल की प्रतिक्रियाओं को समायोजित करते हुए प्रशिक्षण के बाद की प्रक्रिया के माध्यम से ओरियन को परिष्कृत कर रहा है, लेकिन 2025 की शुरुआत तक रिलीज की उम्मीद नहीं है।
एआई धारणा को चुनौती: विशेषज्ञ बढ़ती लागत और डेटा बाधाओं के बीच एजीआई के रास्ते पर सवाल उठाते हैं
सिलिकॉन वैली में एक धारणा है कि बड़े मॉडलों के साथ-साथ अधिक कंप्यूटिंग शक्ति से अपरिहार्य सफलताएं मिलेंगी और ये मुद्दे इस धारणा को चुनौती देते हैं। कई विशेषज्ञ अब निकट भविष्य में कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) प्राप्त करने की व्यवहार्यता पर सवाल उठा रहे हैं।
एंथ्रोपिक के डारियो अमोदेई ने स्वीकार किया कि डेटा सीमाएं जैसी चुनौतियां प्रगति को पटरी से उतार सकती हैं, हालांकि वह इन बाधाओं पर काबू पाने के बारे में आशावादी बने हुए हैं।
प्रौद्योगिकी कंपनियां प्रशिक्षण में सुधार के लिए सिंथेटिक डेटा और विशेष विशेषज्ञों पर भरोसा कर रही हैं, लेकिन ये प्रयास धीमे और महंगे हैं। एआई मॉडल की बढ़ती जटिलता के साथ, इन प्रणालियों की लागत बढ़ जाती है जिससे यह निर्णय लेना कठिन हो जाता है कि नए मॉडल में निवेश जारी रखा जाए या पुराने मॉडल में सुधार किया जाए।
उदाहरण के लिए, OpenAI ने GPT-5 जैसी बड़ी नई रिलीज़ पेश करने के बजाय ChatGPT में वृद्धिशील अपडेट पर ध्यान केंद्रित किया है। अंततः, ये चुनौतियाँ एआई उन्नति की तीव्र गति और उद्योग के वर्तमान प्रक्षेप पथ की स्थिरता के बारे में संदेह पैदा करती हैं।
