ఇంకా తయారుకాని మోడళ్లపైనే OpenAI తన పరిశోధనలో ఎక్కువ భాగం పెడుతోంది
ఇంకా నిర్మించని మోడళ్లపైనే OpenAI తన పరిశోధన సామర్థ్యంలో అత్యధిక భాగాన్ని కేటాయిస్తోంది. కంపెనీ అప్లైడ్ రీసెర్చ్ హెడ్ బోరిస్ పవర్ ప్రకారం, మొత్తం పరిశోధన ప్రయత్నంలో 80 నుంచి 90 శాతం GPT-7, GPT-8 మరియు వాటి తర్వాతి తరాల వైపు వెళుతోంది. దీని వెనుక కారణం స్పష్టం: "ఎక్కువ విలువ" చివరికి అక్కడే సృష్టించబడుతుందని కంపెనీ భావిస్తోంది.
ఫెలోస్ ఫోరమ్‌లోని ఒక సెషన్‌లో వెల్లడైన ఈ విషయం, OpenAI మధ్య-చక్ర మోడల్ విడుదలల ప్రవాహాన్ని బయటి వారు ఎలా చూడాలనే దృక్పథాన్ని మారుస్తుంది. ఆ అప్‌డేట్‌లు వాస్తవ ఉత్పత్తులే, వినియోగదారులు ప్రతిరోజూ వాటిని ఉపయోగిస్తారు, కానీ కంపెనీ పరిశోధన దృష్టి వాటిపై కేంద్రీకృతమై లేదు.
పవర్ వివరణ ప్రకారం, ప్రతి సంఖ్యా తరాన్ని ఉత్పత్తి పునరావృత్తిగా కాకుండా వేదిక మార్పుగా పరిగణించే సంస్థగా OpenAI కనిపిస్తుంది — ఇది సాంకేతికత ఏమి చేయగలదు, లాభాలు ఎక్కడ నుంచి వస్తాయనే ఊహలను పునఃస్థాపించే ఒక మెట్టు మార్పు.
ఫ్రాంటియర్ AI ల్యాబ్‌ల ప్రమాణాల ప్రకారం కూడా ఈ నిబద్ధత స్థాయి అసాధారణం. విడుదలకు ఇంకా అనేక తరాల దూరంలో ఉన్న వ్యవస్థలకు పరిశోధన వనరుల్లో స్పష్టమైన మెజారిటీని కేటాయించడం అంటే, ఇప్పటికే ఉన్న వాటిని మెరుగుపరచడం ద్వారా అతిపెద్ద ఆర్థిక మరియు సామర్థ్య లాభాలు రావని కంపెనీ నమ్ముతోందని అర్థం.
ఇంక్రిమెంటల్ అప్‌డేట్‌లు ఉద్దేశపూర్వక స్వల్పకాలిక ప్రయోగం
పెద్ద తరాల మధ్య, OpenAI చిన్న మెరుగుదలలను విడుదల చేస్తుంది. GPT-5.1 నుంచి GPT-5.2కి జరిగిన మార్పును పవర్ ఒక ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణగా చూపారు. ఆ రకమైన పని ఎక్కువగా ప్రత్యేక శిక్షణ డేటాపై ఆధారపడుతుంది — అంతర్లీన విధానాన్ని మార్చకుండా నిర్దిష్ట ప్రాంతాల్లో మోడల్ ప్రవర్తనను పదును పెట్టే లక్ష్యిత డేటాసెట్‌లు.
అంతర్గతంగా, ఈ ఇంక్రిమెంటల్ విడుదలలను "అత్యంత స్వల్పదృష్టి"గా పరిగణిస్తారని పవర్ చెప్పారు. ఇది విమర్శ కాదు, వ్యూహాన్ని అంగీకరించడం: అవి దీర్ఘకాలిక ఆట కావని కంపెనీకి తెలుసు, అయినా వాటిని విడుదల చేస్తూనే ఉంది.
దీనికి సమర్థన వేగం. తరచుగా అప్‌డేట్‌లు ఇవ్వడం ద్వారా OpenAI ప్రస్తుతంలో వేగంగా పునరావృత్తి చేయగలదు, సంకేతాలను సేకరించగలదు, నేర్చుకోగలదు — ఈ విధానం దీర్ఘకాలంలో కంపెనీని అది కోరుకున్న చోటికి చేర్చదని తెలిసినా. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, స్వల్పకాలిక ప్రయోగాలు దీర్ఘకాలిక నిర్ణయాలకు దారి చూపే అభ్యాసానికి నిధులు సమకూరుస్తాయి.
- ఎక్కువ పరిశోధన సామర్థ్యం: GPT-7, GPT-8 మరియు అంతకు మించిన వాటిపై లక్ష్యం.
- మధ్య-చక్ర అప్‌డేట్‌లు: ప్రత్యేక శిక్షణ డేటా ఆధారంగా నడుస్తాయి.
- అంతర్గత దృక్పథం: ఈ అప్‌డేట్‌లు ఉపయోగకరం, కానీ వ్యూహాత్మకంగా పరిమితం.
- దీర్ఘకాలిక ప్రయోజనం: కొత్త మోడల్ తరాలతో వస్తుందని ఆశిస్తున్నారు.
నిజమైన దూకుడు కొత్త తరంతో వస్తుంది
తరాల మార్పును పవర్ "మిగతా అంతా చాలా బాగా పనిచేసే" క్షణంగా వర్ణించారు. ఒక తరంలో దుర్బలంగా లేదా పాక్షికంగా ఉన్న సామర్థ్యాలు తదుపరి తరంలో సమన్వయం చెందుతాయి, మునుపటి మోడల్‌పై ఎంత ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేసినా సాధించలేని లాభాలను ఇస్తాయి.
ఇక్కడ భేదం ఏమిటంటే, సన్నని పనులపై మోడల్‌ను పదును పెట్టడం మరియు ఒకేసారి అన్నింటిపై పరిమితిని పెంచడం మధ్య తేడా. ప్రత్యేక శిక్షణ డేటా నిర్దిష్ట అభ్యర్థనల వర్గాలను మోడల్ ఎలా నిర్వహిస్తుందో మెరుగుపరచగలదు; కొత్త తరం మోడల్ ఎలా ఆలోచిస్తుంది, సూచనలను ఎలా పాటిస్తుంది, అస్పష్టతను ఎలా ఎదుర్కొంటుంది అనేది సమగ్రంగా మెరుగుపరచగలదు.
ఆ డైనమిక్‌కు అసాధారణ కార్యాచరణ వ్యయం ఉంటుంది. ప్రతి మెట్టు తర్వాత, త్వరిత విజయాల కోసం ఎక్కడ పెట్టుబడి పెట్టాలో OpenAI మళ్లీ నేర్చుకోవాలి. ఒకప్పుడు అర్థవంతమైన లాభాలను ఇచ్చిన పద్ధతులు, బేస్ మోడల్ స్వయంగా మెరుగుపడినప్పుడు అనవసరమైపోవచ్చు — ఇది కదిలే లక్ష్యం, ప్రతి తరంతో కంపెనీ తన ప్లేబుక్‌ను మళ్లీ నిర్మించుకోవాల్సి వస్తుంది.
మోడల్ నాణ్యత కాదు, ఆన్‌బోర్డింగ్‌ే అడ్డంకి
పవర్ వివరణలో బహుశా అత్యంత ప్రభావవంతమైన భాగం, నేటి AI సహాయకుల ఎదుట ఉన్న ప్రధాన అడ్డంకిగా ఆయన చూస్తున్న విషయం గురించే ఉంది. అది మోడళ్ల నాణ్యత కాదు. అది ఆన్‌బోర్డింగ్.
చాలా మంది ChatGPT వినియోగదారులకు, AIతో వారు నిజంగా ఏమి చేయగలరో తెలియదని ఆయన చెప్పారు. ఈ అంతరం సామర్థ్యానికి సంబంధించినది కాదు, కనుగొనడానికి సంబంధించినది: చాలా మంది వినియోగదారులు ప్రయత్నించాలని కూడా అనుకోని అనేక రకాల పనులను మోడళ్లు ఇప్పటికే నిర్వహించగలవు. ఆ అంతరాన్ని పూడ్చడం అనేది పరిశోధన సమస్య మాత్రమే కాదు, డిజైన్ మరియు ఉత్పత్తి సమస్య కూడా.
ఇది పరిశోధన ఫ్రాంటియర్‌కు దగ్గరగా పనిచేసే వ్యక్తి నుంచి వచ్చిన గమనార్హమైన వాదన. వాస్తవ ప్రపంచ విలువపై పరిమితి కారకం, తదుపరి మోడల్ ఎంత తెలివైనది అనేది కాకుండా, దానిని ఏమి అడగాలో ప్రజలు గుర్తించగలరా అనేదేనని ఇది సూచిస్తుంది. వినియోగదారులు తక్కువగా ఉపయోగించుకునే మరింత సమర్థవంతమైన వ్యవస్థ, దాని సామర్థ్యం కంటే తక్కువ ఫలితాన్నే ఇస్తుంది.
భవిష్యత్ మోడళ్ల కోసం పవర్ సూచన ఏమిటంటే, ఏమి సాధ్యమో చూపించడంలో మరియు వినియోగదారు అడగకముందే వారికి ఏమి కావాలో ఊహించడంలో అవి మెరుగుపడాలి. ఇది చర్యలను ప్రతిపాదించే, వర్క్‌ఫ్లోలను సూచించే, ఎక్కడ ప్రారంభించాలో గుర్తించే భారాన్ని తగ్గించే సహాయకుల వైపు చూపిస్తుంది.
ప్రతి తరం వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఎలా మారుస్తుంది
ఇటీవలి OpenAI మోడళ్లలో వినియోగ సౌలభ్యం ఎలా పరిణామం చెందిందో పవర్ స్పష్టమైన పదాల్లో వివరించారు:
- GPT-4 జాగ్రత్తగా ప్రాంప్టింగ్ అవసరం — అడగడం అనే నైపుణ్యాన్ని వినియోగదారులు నేర్చుకోవాల్సి వచ్చింది.
- GPT-5తో పనిచేయడం సులభమైంది, కానీ సరైన దారిలో ఉంచడానికి ఇంకా చాలా ఫీడ్‌బ్యాక్ అవసరం.
- GPT-6 మరింత సమర్థవంతమైన సహచరుడిలా ప్రవర్తిస్తుంది: ఒక లక్ష్యాన్ని అప్పగించి, దానిని పనిచేయనివ్వవచ్చు.
ఆయన వివరించిన పథం, ఒక సాధనానికి సూచనలు ఇవ్వడం నుంచి ఒక సహకారికి బాధ్యత అప్పగించడం వైపు జరిగే మార్పు. ప్రతి మెట్టు అవసరమైన వినియోగదారు నైపుణ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, దీనివల్ల వ్యవస్థ నుంచి విలువ పొందగలిగే వారి పరిధి విస్తరించాలి.
OpenAI రోడ్‌మ్యాప్ లాజిక్ గురించి ఇది ఏమి చెబుతుంది
మొత్తం చూస్తే, పవర్ వ్యాఖ్యలు రెండు-ట్రాక్ వ్యూహాన్ని రూపుదిద్దుతాయి. ఒక ట్రాక్, తరచుగా డేటా ఆధారిత అప్‌డేట్‌ల ద్వారా ప్రస్తుత ఉత్పత్తిని పోటీగా ఉంచుతుంది. మరో ట్రాక్ — పరిశోధన బడ్జెట్‌లో ఎక్కువ భాగం ఇక్కడికే వెళుతుంది — మునుపటి ట్రాక్ ఆప్టిమైజేషన్‌లను అనవసరం చేసే తరాల రీసెట్‌లపై లక్ష్యంగా ఉంది.
ఆ విభజన, ప్రతి కొత్త తరాన్ని కంపెనీ నిర్ణాయక సంఘటనగా ఎందుకు పరిగణిస్తుందో కూడా వివరిస్తుంది. అతిపెద్ద లాభాలు మెరుగుదల నుంచి కాకుండా రీసెట్ నుంచి వస్తే, మధ్యంతర విడుదలలే నేటి వినియోగదారులు వాస్తవంగా ఉపయోగిస్తున్నవి అయినప్పటికీ, పరిశోధన ప్రాధాన్యతలు ఆ రీసెట్‌ను అనుసరించాలి.
పరిష్కరించని ప్రశ్న పవర్ స్వయంగా లేవనెత్తినదే: నేటి మోడళ్లలో ఇప్పటికే నిర్మించిన విలువ, వాటిని ఇంకా బాగా ఉపయోగించని వారికి చేరగలదా అనేది. ఆయన స్వీయ వివరణ ప్రకారం, అది మోడళ్లను మరింత తెలివైనవిగా చేయడం కంటే, మిగతా అందరికీ అవి అర్థమయ్యేలా చేయడమే ఎక్కువ.
ప్రస్తుతానికి, ఈ రాజీని కంపెనీ సౌకర్యవంతంగా స్వీకరించినట్లు కనిపిస్తోంది. చిన్న అప్‌డేట్‌లను విడుదల చేస్తూనే, తన పరిశోధనలో ఎక్కువ భాగాన్ని ఇంకా రాని తరాలపై పందెం వేస్తుంది.
ఈ వ్యాసం The Decoder నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on the-decoder.com
