AI Reasoning Model Progress May Plateau by 2026, Epoch AI Study Suggests
Epoch AI, एक गैर-लाभकारी AI अनुसंधान संस्थान, के एक अध्ययन से संकेत मिलता है कि AI क्षेत्र को जल्द ही तर्क AI मॉडल्स से महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। रिपोर्ट की भविष्यवाणी है कि इन मॉडल्स में प्रगति अगले वर्ष के भीतर धीमी हो सकती है।
उन्नत तर्क मॉडल्स, जैसे कि OpenAI का o3, ने हाल ही में AI बेंचमार्क्स में उल्लेखनीय सुधार किए हैं, विशेष रूप से गणित और कोडिंग कार्यों में। ये मॉडल्स प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग करते हैं, हालांकि इससे पारंपरिक मॉडल्स की तुलना में अधिक प्रसंस्करण समय लगता है।
तर्क मॉडल्स को पहले विशाल डेटासेट पर एक मानक मॉडल को प्रशिक्षित करके बनाया जाता है, जिसके बाद सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) होता है, जो मॉडल को उसकी समस्या-समाधान क्षमताओं को परिष्कृत करने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान करता है।
Epoch के अनुसार, OpenAI जैसे अग्रणी AI लैब्स ने अभी तक तर्क मॉडल विकास के सुदृढीकरण शिक्षण चरण के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधनों का भारी उपयोग नहीं किया है।
यह रुझान बदल रहा है। OpenAI ने खुलासा किया कि उसने अपने पूर्ववर्ती, o1 की तुलना में o3 को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग दस गुना अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग किया, जिसमें Epoch का सुझाव है कि इसका अधिकांश हिस्सा सुदृढीकरण शिक्षण के लिए आवंटित किया गया था। OpenAI के शोधकर्ता Dan Roberts ने हाल ही में संकेत दिया कि कंपनी सुदृढीकरण शिक्षण को और प्राथमिकता देने की योजना बना रही है, संभवतः प्रारंभिक मॉडल प्रशिक्षण की तुलना में और भी अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करेगी।
हालांकि, Epoch ने नोट किया कि सुदृढीकरण शिक्षण में लागू की जा सकने वाली कम्प्यूटेशनल शक्ति की एक सीमा है।
Epoch AI का एक अध्ययन सुझाव देता है कि तर्क मॉडल्स के लिए प्रशिक्षण को स्केल करने में जल्द ही सीमाएँ आ सकती हैं। छवि क्रेडिट: Epoch AI Epoch के विश्लेषक और अध्ययन के लेखक Josh You ने नोट किया कि मानक AI मॉडल प्रशिक्षण से प्रदर्शन लाभ वर्तमान में प्रतिवर्ष चार गुना बढ़ रहे हैं, जबकि सुदृढीकरण शिक्षण लाभ हर तीन से पांच महीने में दस गुना बढ़ रहे हैं। उनकी भविष्यवाणी है कि तर्क मॉडल की प्रगति 2026 तक समग्र AI प्रगति के साथ संरेखित हो जाएगी।
TechCrunch Sessions: AI में प्रदर्शन
TC Sessions: AI में अपनी नवाचारों को 1,200 से अधिक निर्णय निर्माताओं के सामने प्रस्तुत करने के लिए अपनी जगह आरक्षित करें बिना ज्यादा खर्च किए। 9 मई तक या जब तक स्थान उपलब्ध हैं।
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Berkeley, CA | June 5 अभी बुक करेंEpoch का अध्ययन कुछ मान्यताओं पर निर्भर करता है और इसमें AI उद्योग के नेताओं के सार्वजनिक बयानों को शामिल किया गया है। यह भी उजागर करता है कि तर्क मॉडल्स को स्केल करने में कम्प्यूटेशनल सीमाओं के अलावा अन्य बाधाएँ आ सकती हैं, जैसे कि उच्च अनुसंधान ओवरहेड लागत।
“निरंतर अनुसंधान लागत तर्क मॉडल्स की स्केलेबिलिटी को सीमित कर सकती है,” You बताते हैं। “चूंकि तीव्र कम्प्यूटेशनल स्केलिंग उनकी प्रगति का एक प्रमुख कारक है, इस पर बारीकी से ध्यान देना जरूरी है।”
तर्क मॉडल्स के प्रदर्शन की सीमा तक जल्दी पहुंचने के किसी भी संकेत से AI उद्योग में चिंता बढ़ सकती है, जिसने उनके विकास में भारी निवेश किया है। अनुसंधान पहले ही संकेत देता है कि इन मॉडल्स में, उनकी उच्च परिचालन लागत के बावजूद, उल्लेखनीय कमियां हैं, जिसमें कुछ पारंपरिक मॉडल्स की तुलना में गलत आउटपुट उत्पन्न करने की अधिक प्रवृत्ति शामिल है।
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