GPT-6 Astra ने बिना मानव भागीदारी के क्लासिक पोर्टल पहेली को पूरा किया
- GPT-6 Astra ने बिना किसी मानव सहायता के क्लासिक खेल पोर्टल को स्वायत्त रूप से पार किया।
- प्रयोग में लगभग 24 घंटे लगे और API पर खर्च 571 डॉलर था
- मॉडल ने स्थानिक पहेलियों को हल करने के लिए 3300 से अधिक उपकरणों को कॉल किया
- यह उपलब्धि OpenAI की सार्वभौमिक गेमिंग AI एजेंटों के विकास में प्रगति को दर्शाती है
इस सप्ताह OpenAI ने न्यूरल नेटवर्क मॉडल GPT-6 Astra पेश किया, जिसने पहले ही दृश्य जानकारी को संसाधित करने में प्रभावशाली क्षमताएँ प्रदर्शित की हैं। उपयोगकर्ता cozyblaze ने इसकी क्षमताओं की जांच करने का निर्णय लिया, मॉडल को क्लासिक पहेली खेल Portal से जोड़कर और इसे बिना किसी मानव हस्तक्षेप के सभी सामग्री को स्वयं पूरा करने का कार्य दिया।
Portal एक प्रसिद्ध पहेली है, जो जटिल स्थानिक समस्याओं पर आधारित है। खिलाड़ी को कमरों की त्रि-आयामी ज्यामिति को समझना चाहिए, चलने वाले पोर्टलों का सही उपयोग करना चाहिए और विभिन्न सतहों और स्तरों के बीच रास्ता खोजना चाहिए। सफलतापूर्वक खेलने के लिए केवल तार्किक सोच की आवश्यकता नहीं है, बल्कि खेल की दुनिया की भौतिकी को समझने की भी आवश्यकता है। मॉडल Astra ने खेल की स्क्रीन से सीधे दृश्य जानकारी प्राप्त की, पात्र के समन्वयों तक पहुंच थी और आदेशों को निष्पादित करने के लिए उपकरणों का एक सेट था।
सिस्टम को नए संदर्भ प्रबंधन तकनीक के उपयोग के लिए विशेष रूप से पुनः कॉन्फ़िगर किया गया था, जिसे Astra के लिए विकसित किया गया था। इससे मॉडल को स्क्रीनशॉट का विश्लेषण करने, आने वाली जानकारी को संसाधित करने और अगले कदमों के बारे में विचारशील निर्णय लेने की अनुमति मिली। प्रक्रिया एक चरण-दर-चरण रणनीति के समान थी, जहां प्रत्येक निर्णय प्रदान किए गए दृश्य सामग्री पर आधारित था।
गणना का पैमाना
हालांकि Astra गेम के प्रदर्शन को दस्तावेज़ित करने वाला वीडियो दो घंटे लंबा है, स्वयं प्रयोग लगभग पूरे दिन तक फैला रहा। इस समय का अधिकांश भाग सिस्टम ने जानकारी को संसाधित करने में बिताया: मॉडल ने समय-समय पर खेल को रोक दिया, ताकि स्क्रीनशॉट का विश्लेषण कर सके, स्थिति पर 'विचार' कर सके और अगला सबसे अच्छा कदम निर्धारित कर सके। लंबे समय के बावजूद, Astra अंततः पूरी तरह से खेल को स्वयं समाप्त कर दिया, बिना किसी महत्वपूर्ण गलती के।
सभी बाधाओं को पार करने और सभी पहेलियों को हल करने के लिए मॉडल ने OpenAI API के लिए 3336 कॉल किए। कंप्यूटिंग संसाधनों के उपयोग पर कुल खर्च 571 डॉलर और 18 सेंट था। यह एक महत्वपूर्ण राशि है, जो आधुनिक मॉडलों के लिए आवश्यक जानकारी और गणनाओं की विशाल मात्रा को दर्शाती है, जो एक खेल को हल करने के लिए भी आवश्यक होती है।
संदर्भ और ऐतिहासिक महत्व
यह महत्वपूर्ण है कि Portal 2007 में जारी किया गया एक क्लासिक खेल है, जिसकी सामग्री और तंत्र व्यापक रूप से ज्ञात हैं और इंटरनेट पर दस्तावेजीकृत हैं। इसलिए, यह संभव है कि मॉडल Astra ने पहले से ही अपने प्रशिक्षण डेटा में इस खेल के बारे में विस्तृत जानकारी शामिल की हो। इसका मतलब है कि उसने पहले से ज्ञात ज्ञान का उपयोग किया, न कि कुछ मौलिक रूप से नया खोजा।
हालांकि, यह उपलब्धि एआई के विकास के लिए महत्वपूर्ण बनी हुई है। OpenAI 2016 से एक महत्वाकांक्षी तकनीकी लक्ष्य निर्धारित कर रहा है - एक एकल एजेंट का निर्माण जो विभिन्न वीडियो गेम के व्यापक स्पेक्ट्रम को पार कर सके। Portal को सफलतापूर्वक पार करना इस रणनीतिक लक्ष्य की दिशा में एक कदम के रूप में देखा जा सकता है। यह प्रदर्शित करना कि प्रणाली स्वतंत्र रूप से स्थानिक कार्यों का विश्लेषण कर सकती है, बहु-चरणीय समाधानों की योजना बना सकती है और नई परिस्थितियों के अनुकूल हो सकती है, बड़े भाषा मॉडल पर आधारित एजेंटों के विकास में प्रगति को दर्शाता है।
स्रोत: 3DNews
