OpenAI o1: سلسلة جديدة من نماذج OpenAI للاستدلال بالذكاء الاصطناعي

ضجّ مجتمع الذكاء الاصطناعي بالتكهنات حول الخطوة التالية لنماذج GPT من OpenAI، وأطلق كثيرون عليها اسم «Project Strawberry». والسبب هو أنه إذا طلبت من GPT-4o معرفة عدد أحرف R في كلمة "strawberry"، فسيخبرك بأن كلمة "strawberry" تحتوي على حرفي R. وقد يبدو ذلك غريبًا بالنظر إلى قوة GPT-4o. وترددت شائعات بأن النموذج التالي سيهدف إلى حل هذه المشكلة. وزاد Sam Altman من حدة هذه الشائعات عندما نشر صورًا لفراولة على حسابه في X (المعروف سابقًا باسم Twitter).

مع إعلان OpenAI الأخير يوم الخميس الموافق 12 سبتمبر، أصبح لدينا أخيرًا جواب عن التكهنات! أُطلقت OpenAI o1، وهي سلسلة جديدة من نماذج الاستدلال في مجال الذكاء الاصطناعي، صُممت للتريث والتفكير قبل الرد. ومن اللافت أن OpenAI o1 يستطيع الاستدلال على نحو أفضل، ويجيب عن السؤال المتعلق بالفراولة إجابةً صحيحة! سنناقش في هذه المقالة ماهية OpenAI o1، وكيفية عمله، وأين يمكن استخدامه، وما يعنيه لمستقبل الذكاء الاصطناعي. لنبدأ!

الشكل 1. مثال على توجيه مطالبة إلى OpenAI o1 بشأن الفراولة.

تطورات جديدة في الذكاء الاصطناعي من OpenAI#

في يوليو 2024، صرّح مسؤولون تنفيذيون في OpenAI بأن أبحاث OpenAI تقترب من مستوى البشر في حل المشكلات، وهو ما يُشار إليه باسم المستوى 2 من الذكاء الاصطناعي. ومن الواضح أن هذا المستوى يركز على الاستدلال، إذ تقدم OpenAI سلسلة نماذجها الجديدة OpenAI o1 باعتبارها تفكر قبل الإجابة. OpenAI o1 هو نموذج لغوي كبير (LLM)، أي نموذج ذكاء اصطناعي يفهم النصوص الشبيهة بالنصوص البشرية وينشئها من خلال تعلم الأنماط من كميات هائلة من البيانات اللغوية. وقد صُمم للتعامل مع المشكلات المعقدة التي تتطلب استدلالًا متعمقًا.

الشكل 2. تصوّر OpenAI لمراحل الذكاء الاصطناعي.

دُرّب النموذج باستخدام التعلّم المعزز، وهي تقنية يتعلم فيها النموذج اتخاذ قرارات أفضل عن طريق التجربة والخطأ، من خلال تلقي مكافآت أو عقوبات على أفعاله. وتساعد خوارزمية التعلّم المعزز النموذج على التفكير بفاعلية أكبر باتباع سلسلة من الأفكار. كما أفادت OpenAI بأن أداء o1 يواصل التحسن مع زيادة التعلّم المعزز أثناء التدريب، ومع قضاء وقت أطول في «التفكير» خلال حل المشكلات، ما يدل على أن التدريب المطول والمعالجة المتأنية يعززان قدرات النموذج.

مع أن OpenAI o1 يمثل تقدمًا مهمًا في الاستدلال المعقد، فإنه لا يزال نموذجًا مبكرًا ويفتقر إلى بعض الميزات التي تجعل ChatGPT مفيدًا، مثل تصفح الويب أو تحميل الملفات والصور. وقد يظل GPT-4o أكثر قدرة في الوقت الحالي على تنفيذ كثير من المهام الشائعة. ومع ذلك، يشكل OpenAI o1 خطوة كبيرة إلى الأمام في قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع الاستدلال المعقد، ولهذا تبدأ OpenAI سلسلة جديدة وتطلق عليها OpenAI o1.

كيف تعزز نماذج OpenAI الجديدة الاستدلال في الذكاء الاصطناعي#

يمكن استخدام OpenAI o1 في مهام مثل فك الشفرات، وحل تحديات البرمجة، والإجابة عن المسائل الرياضية، وحل الكلمات المتقاطعة، بل ومعالجة موضوعات معقدة في العلوم والسلامة والرعاية الصحية. وفي إشارة طريفة إلى الاسم الرمزي للمشروع، عرضت OpenAI قدرات الاستدلال لدى النموذج من خلال فك شفرة كشفت الرسالة "THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY."

إلى جانب فك الشفرات، يتمتع OpenAI o1 أيضًا بمهارات برمجية. فهو يحقق أداءً جيدًا في تحديات البرمجة التنافسية، مثل تلك الموجودة على Codeforces، وهي منصة يحل فيها المبرمجون مسائل برمجية معقدة ضمن وقت محدد. وفي هذه التحديات، يحقق النموذج تصنيفات Elo مرتفعة (نظام تقييم يقيس مستويات المهارة بناءً على الأداء مقارنةً بالمنافسين الآخرين)، ويتفوق على النماذج السابقة. كما يتألق في الرياضيات ويحقق أداءً جيدًا في اختبارات مثل امتحان الدعوة الأمريكي للرياضيات (AIME).

الشكل 3. قياس قدرات o1 البرمجية.

تجعل هذه التطورات OpenAI o1 ترقية مهمة مقارنةً بالنماذج السابقة مثل GPT-4o. فهو يفتح آفاقًا جديدة للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الأعمال والتطوير والبحث والرعاية الصحية. فعلى سبيل المثال، في أبحاث علم الوراثة، يستطيع OpenAI o1 مراجعة عدد كبير من الأوراق البحثية بسرعة، واستخلاص النتائج الرئيسية والروابط بين المؤشرات الجينية والأمراض. كما يفهم اللغة العلمية المعقدة ويلخص النقاط المهمة، ما يساعد الباحثين على التركيز على المعلومات الأكثر صلة.

نظرة أعمق على سلسلة الأفكار#

رأينا سابقًا أن OpenAI o1 يقدم عملية استدلال قائمة على «سلسلة الأفكار». وتمكّن هذه العملية النموذج من معالجة المشكلات المعقدة بطريقة تشبه الاستراتيجيات الإدراكية البشرية. إذ يستطيع النموذج تقسيم التحديات إلى خطوات أصغر يسهل التعامل معها، وتحسين نهجه تكراريًا. وعلى خلاف النماذج السابقة التي اعتمدت على التعرّف الفوري على الأنماط، يحسّن o1 عملية اتخاذ القرار عبر استكشاف مسارات استدلال متعددة، والتعلم من النجاحات والأخطاء باستخدام التعلّم المعزز.

قررت OpenAI إبقاء سلاسل الأفكار الخام هذه مخفية عن المستخدمين، وتقديم ملخصات بدلًا منها تتيح الاطلاع على استدلال النموذج من دون كشف كل خطوة. ويساعد هذا القرار على منع إساءة استخدام عملية تفكير النموذج، مع السماح للمطورين بمراقبة سلامة الذكاء الاصطناعي ومواءمته وتحسينهما. ومن خلال مراقبة سلاسل الأفكار المخفية داخليًا، يمكن للمطورين التأكد من التزام o1 بـالإرشادات الأخلاقية وتجنبه السلوك الضار.

قياس أداء OpenAI o1#

يُظهر OpenAI o1 تحسنًا كبيرًا مقارنةً بـGPT-4o في عدة مقاييس مرجعية تختبر قدرات الاستدلال وحل المشكلات. ففي امتحان الدعوة الأمريكي للرياضيات (AIME) لعام 2024، وهو اختبار رياضيات صعب مخصص لأفضل طلاب المرحلة الثانوية، حقق o1 دقة بلغت 74% باستخدام عينة واحدة فقط لكل مسألة، مقابل 12% لـGPT-4o. ومع الوصول إلى توافق عبر 64 عينة، ارتفعت دقته إلى 83%، وبلغت 93% باستخدام أسلوب محسّن لإعادة الترتيب مع 1,000 عينة، ما وضعه بين أفضل 500 طالب على مستوى البلاد.

إلى جانب الرياضيات، حقق o1 أداءً استثنائيًا أيضًا في المقاييس المرجعية التي تختبر المعرفة العلمية، مثل معيار GPQA Diamond، الذي يشمل أسئلة بمستوى الدكتوراه في الكيمياء والفيزياء والأحياء. ومن اللافت أن o1 تفوّق في هذا الاختبار على خبراء بشريين حاصلين على الدكتوراه، ليصبح أول نموذج ذكاء اصطناعي يحقق ذلك. كما تفوّق على GPT-4o في 54 فئة من أصل 57 ضمن مقياس MMLU، الذي يختبر الفهم عبر مجموعة متنوعة من الموضوعات، منها التاريخ والقانون والعلوم. وتقبل نماذج OpenAI الأحدث، مثل GPT-6.1 Sol، الصور إلى جانب النصوص، فيما تقارن لوحة المتصدرين لنماذج VLM من Ultralytics أداء نماذج OpenAI الأحدث في اكتشاف الكائنات بأداء نماذج الرؤية واللغة الأخرى.

الشكل 4. قياس أداء OpenAI o1.

جرّب OpenAI o1 عمليًا#

قدمت OpenAI نموذجين جديدين للذكاء الاصطناعي ضمن سلسلة o1: o1-preview وo1-mini. صُمم نموذج o1-preview للتفكير بعمق أكبر قبل الإجابة، ويتفوق في مهام الاستدلال المعقدة في العلوم والبرمجة والرياضيات. ويقدم قدرات متقدمة على حل المشكلات للمستخدمين الذين يعملون على مشاريع صعبة. وعلى النقيض، يُعد o1-mini نموذجًا أصغر وأسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة، ومحسنًا خصيصًا للاستدلال في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، ولا سيما الرياضيات والبرمجة. ومع أن معرفته العامة بالعالم قد تكون أقل اتساعًا، فإنه يقترب في أدائه كثيرًا من o1-preview في تقييمات رئيسية مثل مسابقة AIME للرياضيات وتحديات البرمجة على Codeforces، بتكلفة أقل بنسبة 80%.

الشكل 5. مقارنة نماذج OpenAI.

يمكنك تجربة هذه النماذج عبر منصات OpenAI المختلفة. يستطيع مستخدمو ChatGPT Plus وTeam الوصول إلى o1-preview وo1-mini عبر أداة اختيار النماذج، وتجربة قدرات الاستدلال المحسنة مباشرةً في ChatGPT. ويمكن للمطورين الحاصلين على مستوى استخدام API 5 بدء إعداد نماذج أولية بهذه النماذج، مع أن بعض الميزات المتقدمة لا تزال قيد التطوير. وتخطط OpenAI أيضًا لإتاحة o1-mini قريبًا لجميع مستخدمي ChatGPT Free. ومن خلال استكشاف هذه النماذج، يمكنك اختبار التطورات في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بنفسك واختيار النموذج الأنسب لاحتياجاتك.

اعتبارات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لدى OpenAI#

ركزت OpenAI على الأخلاقيات والسلامة أثناء تطوير سلسلة نماذج o1. وقبل إطلاق نموذجي o1-preview وo1-mini، أجرت تقييمات شاملة شملت اختبارات خارجية وفحوصات داخلية لمخاطر مثل المحتوى المحظور والهلوسة والتحيز. وصُممت النماذج بقدرات استدلال متقدمة لفهم قواعد السلامة واتباعها بشكل أفضل.

طبّقت OpenAI أيضًا تدابير وقائية مثل قوائم الحظر ومصنفات السلامة لإدارة المخاطر. ويحمل نموذج o1 تصنيف مخاطر إجماليًا متوسطًا. وتنخفض مخاطره في مجالات مثل الأمن السيبراني واستقلالية النموذج، فيما ترتفع إلى المستوى المتوسط في مجالات مثل محتوى المواد الكيميائية والبيولوجية والإشعاعية والنووية (CBRN) والإقناع. وقد راجعت مجموعة استشارات السلامة ومجلس الإدارة في OpenAI تدابير السلامة هذه لضمان استخدام النموذج بأمان ومسؤولية.

الشكل 6. بطاقة تقييم OpenAI o1.

من الشائعات إلى الواقع: OpenAI o1 يتصدر المشهد#

يمثل OpenAI o1 خطوة كبيرة إلى الأمام في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، إذ يحول بعض الشائعات المبكرة إلى واقع. وعلى خلاف GPT-4o، تفكر سلسلة o1 بعمق أكبر عبر نهج «سلسلة الأفكار»، فتقسم المشكلات المعقدة إلى خطوات أصغر للحصول على إجابات أفضل. يتوفر OpenAI o1 حاليًا كمعاينة مبكرة في ChatGPT وAPI، وتخطط OpenAI لإضافة ميزات مثل تصفح الويب وتحميل الملفات والصور. كما أعلنت OpenAI عن خطط لمواصلة تطوير النماذج وإطلاقها ضمن سلسلة GPT، بالتوازي مع سلسلة OpenAI o1 الجديدة. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تمهد تطورات كهذه الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر سهولة ومرونة، يمكنها تلبية احتياجات البشر وفهمها على نحو أفضل.

واكب أحدث مستجدات الذكاء الاصطناعي بالانضمام إلى مجتمعنا! وتوجّه إلى مستودع GitHub لدينا للاطلاع على كيفية تطويرنا لحلول الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل التصنيع والرعاية الصحية.