OpenAI o1: سلسلة جديدة من نماذج OpenAI للاستدلال في الذكاء الاصطناعي

كان مجتمع الذكاء الاصطناعي يضج بالتكهنات حول الخطوة التالية لنماذج GPT من OpenAI، إذ أشار كثيرون إليها باسم «مشروع الفراولة». ويرجع ذلك إلى أنه إذا وجهت مطالبة إلى GPT-4o بالسؤال عن عدد أحرف R في كلمة "strawberry"، فسيخبرك بوجود حرفي R في كلمة "strawberry". قد يبدو الأمر غريبًا بالنظر إلى مدى قوة GPT-4o. إلا أن النموذج مصمم لمعالجة المعنى الضمني، لا الكلمات الدقيقة. وقد ترددت شائعات عن أن النموذج التالي سيهدف إلى حل هذه المشكلة. وزاد Sam Altman من تأجيج هذه الشائعات بنشر صور للفراولة على حسابه في X (المعروف سابقًا باسم Twitter).

مع إعلان OpenAI الأخير يوم الخميس 12 سبتمبر، أصبح لدينا أخيرًا إجابة عن هذه التكهنات! فقد أُطلق OpenAI o1، وهو سلسلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة للتأني والتفكير قبل الاستجابة. ومن المثير للاهتمام أن OpenAI o1 يستطيع الاستدلال بصورة أفضل والإجابة عن سؤال الفراولة إجابة صحيحة! سنناقش في هذه المقالة ماهية OpenAI o1، وكيفية عمله، وأماكن استخدامه، وما يعنيه لمستقبل الذكاء الاصطناعي. فلنبدأ!

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

تطورات جديدة في الذكاء الاصطناعي من OpenAI#

في يوليو 2024، أفاد مسؤولو OpenAI بأن أبحاث OpenAI تقترب من بلوغ مستوى بشري 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 أن تجيب. OpenAI o1 هو نموذج لغوي كبير (LLM) جديد، وهو 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. وجهة نظر OpenAI بشأن مراحل الذكاء الاصطناعي.

تم تدريب النموذج باستخدام التعلّم المعزّز، وهي تقنية يتعلّم فيها النموذج اتخاذ قرارات أفضل من خلال المحاولة والخطأ، عبر تلقي مكافآت أو عقوبات على أفعاله. تساعد خوارزمية التعلّم المعزّز النموذجَ على التفكير بفاعلية أكبر من خلال اتباع سلسلة من الأفكار. كما أوضحت OpenAI أن أداء o1 يستمر في التحسّن مع زيادة التعلّم المعزّز أثناء التدريب، ومع تخصيص وقت أطول لـ"التفكير" أثناء حلّ المشكلات، مما يبيّن أن كلاً من التدريب الممتد والمعالجة المتأنية يساعدان على تعزيز قدرات النموذج.

رغم 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 كثير من المهام الشائعة. ومع ذلك، يمثل OpenAI o1 خطوة كبيرة إلى الأمام في قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع الاستدلال المعقد، ولهذا السبب تبدأ OpenAI سلسلة جديدة وتطلق عليها اسم OpenAI o1.

كيف تعزز نماذج OpenAI الجديدة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي#

يمكن استخدام OpenAI o1 في مهام مثل فك الشفرات، وحل تحديات البرمجة، والإجابة عن المسائل الرياضية، وحل الكلمات المتقاطعة، بل وحتى التعامل مع موضوعات معقدة في العلوم والسلامة والرعاية الصحية. وفي إشارة طريفة إلى الاسم الرمزي للمشروع، عرضت OpenAI مهارات 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 جيدة في البرمجة. فهو يحقق أداءً جيدًا في تحديات البرمجة التنافسية، مثل تلك الموجودة على Codeforces، وهي منصة يحل فيها المبرمجون مشكلات برمجية معقدة ضمن شروط زمنية محددة. وفي هذه التحديات، يحقق النموذج تصنيفات Elo مرتفعة (وهو نظام تسجيل يقيس مستويات المهارة استنادًا إلى الأداء مقارنةً بالمنافسين الآخرين) ويتفوق على النماذج السابقة. كما يتفوق في الرياضيات ويحقق أداءً جيدًا في الاختبارات مثل امتحان الدعوة الأمريكي للرياضيات (AIME).

الشكل 3. اختبار قدرات o1 البرمجية.

تضع هذه التطورات OpenAI o1 باعتباره ترقية مهمة مقارنةً بالنماذج السابقة مثل GPT-4o. وهو يفتح إمكانات جديدة للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الأعمال والتطوير والبحث والرعاية الصحية. فعلى سبيل المثال، في أبحاث علم الوراثة، يستطيع OpenAI o1 استعراض عدد كبير من الأوراق البحثية بسرعة، واستخراج النتائج الرئيسية والروابط بين العلامات الجينية والأمراض. وهو يفهم اللغة العلمية المعقدة ويمكنه تلخيص النقاط المهمة، ما يساعد الباحثين على التركيز على المعلومات الأكثر صلة.

نظرة أعمق إلى سلسلة الأفكار#

رأينا سابقًا أن OpenAI o1 يقدم عملية استدلال باسم «سلسلة الأفكار». وتمكّن هذه العملية النموذج من معالجة المشكلات المعقدة بطريقة تشبه الاستراتيجيات المعرفية البشرية. ويستطيع النموذج تقسيم التحديات إلى خطوات أصغر يمكن إدارتها، ثم تحسين نهجه تكراريًا. وعلى خلاف النماذج السابقة التي اعتمدت على التعرف الفوري على الأنماط، يحسّن o1 عملية اتخاذ القرار من خلال استكشاف مسارات استدلال متعددة، والتعلم من النجاحات والأخطاء على حد سواء عبر التعلم بالتعزيز.

قررت OpenAI إبقاء سلاسل الأفكار الأولية هذه مخفية عن المستخدمين، وتقديم ملخصات بدلًا منها توضح طريقة استدلال النموذج 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 السلاسل المخفية داخليًا، يمكن للمطورين ضمان التزام o1 بـالإرشادات الأخلاقية وتجنبه السلوك الضار.

اختبار OpenAI o1#

يُظهر OpenAI o1 تحسينات كبيرة مقارنةً بـ GPT-4o في العديد من المعايير التي تختبر قدرات الاستدلال وحل المشكلات. ففي امتحان الدعوة الأمريكي للرياضيات (AIME) لعام 2024، وهو امتحان رياضيات صعب مخصص لأفضل طلاب المدارس الثانوية، حقق o1 معدل دقة بلغ 74% باستخدام عينة واحدة فقط لكل مسألة، مقارنةً بـ12% لـ GPT-4o. ومع تحقيق توافق عبر 64 عينة، ارتفعت دقته إلى 83%، وباستخدام طريقة محسنة لإعادة الترتيب مع 1,000 عينة، وصل إلى 93%، ما وضعه بين أفضل 500 طالب على مستوى الدولة.

إلى جانب الرياضيات، حقق o1 أداءً استثنائيًا أيضًا في المعايير التي تختبر المعرفة العلمية، مثل GPQA Diamond، الذي يغطي أسئلة بمستوى الدكتوراه في الكيمياء والفيزياء والأحياء. ومن اللافت أن o1 تفوق في هذا الاختبار على خبراء بشريين حاصلين على الدكتوراه، ليصبح أول نموذج ذكاء اصطناعي يحقق ذلك. كما تفوق على GPT-4o في 54 فئة من أصل 57 فئة في معيار MMLU، الذي يختبر الفهم عبر مجموعة متنوعة من الموضوعات، بما في ذلك التاريخ والقانون والعلوم.

الشكل 4. اختبار 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 الاستجابة، مع التفوق في مهام الاستدلال المعقدة في العلوم والبرمجة والرياضيات. وهو يوفر قدرات متقدمة على حل المشكلات للمستخدمين الذين يتعاملون مع مشروعات صعبة. وعلى النقيض، فإن o1-mini نموذج أصغر وأسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة، ومحسّن خصيصًا للاستدلال في مجالات STEM، ولا سيما الرياضيات والبرمجة. ورغم أنه قد يمتلك معرفة أقل اتساعًا بالعالم، فإن o1-mini يكاد يطابق أداء o1-preview في التقييمات الرئيسية مثل مسابقة AIME للرياضيات وتحديات البرمجة على Codeforces، وكل ذلك بتكلفة أقل بنسبة 80%.

الشكل 5. مقارنة نماذج OpenAI.

يمكنك تجربة هذه النماذج عبر منصات OpenAI المختلفة. يستطيع مستخدمو ChatGPT Plus وTeam الوصول إلى كل من o1-preview وo1-mini عبر منتقي النماذج، والاستفادة مباشرةً من قدرات الاستدلال المحسنة داخل ChatGPT. ويمكن للمطورين الذين لديهم وصول من المستوى 5 لاستخدام API البدء في إنشاء 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 استدلال الذكاء الاصطناعي بنفسك واختيار النموذج الأنسب لاحتياجاتك.

اعتبارات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية التي اعتمدتها OpenAI#

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

كما طبقت OpenAI تدابير وقائية مثل قوائم الحظر ومصنفات السلامة لإدارة المخاطر. ويحمل نموذج o1 تصنيف مخاطر إجماليًا متوسطًا. وتنخفض المخاطر في مجالات مثل الأمن السيبراني واستقلالية النموذج، بينما تكون متوسطة في مجالات مثل محتوى CBRN (الكيميائي والبيولوجي والإشعاعي والنووي) والإقناع. وقد راجعت مجموعة OpenAI الاستشارية للسلامة ومجلسها تدابير السلامة هذه لضمان أمان النموذج وأخلاقيته عند الاستخدام.

الشكل 6. بطاقة تقييم OpenAI o1.

من الشائعات إلى الواقع: يتصدر OpenAI o1 المشهد#

يمثل OpenAI o1 خطوة كبيرة إلى الأمام في استدلال الذكاء الاصطناعي، إذ يحول بعض الشائعات المبكرة إلى واقع. وعلى خلاف GPT-4o، تفكر سلسلة o1 بعمق أكبر باستخدام نهج «سلسلة الأفكار»، فتقسم المشكلات المعقدة إلى خطوات أصغر للحصول على استجابات أفضل. ويتوفر OpenAI o1 حاليًا كإصدار تجريبي مبكر في ChatGPT وAPI، وتخطط OpenAI لإضافة ميزات مثل تصفح الويب وتحميل الملفات والصور. كما أوضحت OpenAI أنها تخطط لمواصلة تطوير النماذج وإصدارها ضمن سلسلة GPT، بالتوازي مع سلسلة OpenAI o1 الجديدة. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تمهد تطورات كهذه الطريق أمام أنظمة ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر حدسًا وتنوعًا، ويمكنها مساعدة احتياجات البشر وفهمها بصورة أفضل.

واكب أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي بالانضمام إلى مجتمعنا! وتوجه إلى مستودعنا على GitHub لترى كيف نبتكر حلول الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل التصنيع والرعاية الصحية. 🚀