OpenAIs prosjekt Strawberry (Q*): Alt vi vet s? langt

Utviklingen av kunstig intelligens (AI) har gjort store fremskritt p? relativt kort tid, men det er fortsatt mye som gjenst?r. Ledende produkter som ChatGPT og Claude Sonnet tilbyr imponerende muligheter, men med betydelige logiske begrensninger.

Dette er imidlertid i ferd med ? endre seg. I forrige uke rapporterte Reuters at OpenAI, skaperen av ChatGPT, jobber med en ny tiln?rming til AI-modeller som en del av “Project Strawberry“, ogs? kjent som “Q*“, som vil gi store spr?kmodeller (LLM-er) bedre resonnement.

Selv om kilden som er kjent med saken ikke bekreftet n?r Strawberry ville bli utgitt, delte de intern dokumentasjon som gir noen grunnleggende detaljer om prosjektet.

Techopedia fulgte opp rapporten for ? f? en avklaring fra OpenAI, men verdens ledende AI-oppstart svarte ikke umiddelbart p? en kommentar.

Hva vi vet om OpenAIs Strawberry

Forel?pig er det lite informasjon om Strawberry, men et av dokumentene som Reuters har gjennomg?tt, beskriver et prosjekt som bruker Strawberry-modellene til ? navigere p? internett p? egen h?nd for ? utf?re “dyp forskning”.

Dette vil gj?re det mulig for en modell ? gjennoms?ke internett, trekke ut informasjon fra artikler og annet innhold, som den deretter kan bruke til ? kontinuerlig forbedre resonnementet sitt over tid.

Det er verdt ? merke seg at en av Reuters kilder bemerket at Strawberry deler likheter med Self-Taught Reasoner (STaR)-teknikken som ble utviklet ved Stanford i 2022. Under STaR kan en modell iterativt lage sine egne treningsdata og bli mer intelligent over tid.

Kilden hevdet ogs? at interne dokumenter tyder p? at OpenAI designer Strawberry for ? utf?re oppgaver med lang horisont – mer komplekse oppgaver som krever at en modell utf?rer en rekke handlinger over tid. ? gi modellen muligheten til ? utf?re slike oppgaver vil gi den st?rre uavhengighet enn dagens LLM-er.

Alon Yamin, medgrunnlegger og administrerende direkt?r i Copyleaks, sier til Techopedia:

“OpenAIs “Strawberry”-prosjekt signaliserer et betydelig fremskritt innen AI-kapasiteter, og kan potensielt revolusjonere hvordan vi samhandler med generativ AI-teknologi og hvordan den l?ser komplekse problemer. Implikasjonene for forskning, programvareutvikling og til og med vitenskapelige oppdagelser er enorme.

 

“Samtidig som vi omfavner denne nye teknologien, m? vi likevel fortsette ? prioritere implementeringen av omfattende beskyttelsestiltak. Disse sikkerhetsmekanismene vil sikre at AI-fremskritt som “Strawberry” utnyttes p? en ansvarlig m?te, slik at vi reduserer potensielle risikoer og maksimerer den positive innvirkningen de har p? samfunnet.”

Hvorfor er Strawberry viktig?

Hvis den rapporterte informasjonen er korrekt, tyder det p? at OpenAIs LLM-utvikling er i ferd med ? utvikle seg slik at AI-modellene vil kunne l?re mer selvstendig og utf?re komplekse flertrinnsoppgaver.

Modeller som bruker denne tiln?rmingen, vil kunne automatisere et bredere spekter av oppgaver enn dagens LLM-er, som krever en h?y grad av menneskelig overv?king. For eksempel m? brukerne ikke bare legge inn sp?rsm?l for ? bruke ChatGPT, de m? ogs? faktasjekke utdataene for ? sikre at de ikke inneholder hallusinasjoner og feilaktige utsagn.

Dette er fordi LLMS ikke tenker autonomt som mennesker. De er oppl?rt til ? l?re seg m?nstre i menneskelig spr?k og forutsi responser p? grunnleggende input. Derfor tenker de ikke p? samme m?te som et menneske, og de har ikke noe begrep om sunn fornuft eller logikk.

La oss ikke bli for begeistret enn?

Det er ingen tvil om at Strawberry vil tilf?re markedet noen nyvinninger, men p? dette stadiet er det viktig ? ikke la seg rive med av hypen. I forkant av lanseringen av GPT-4o var det tross alt mange rykter om en lansering av GPT-5.

Selv om GPT-4o har v?rt et solid multimodalt bidrag til LLM-markedet, har den ikke klart ? skille seg ut fra andre popul?re spr?kmodeller som Claude 3 Opus/Sonnet eller Gemini n?r det gjelder ytelse.

N?r det er sagt, vil Strawberry v?re et kj?rkomment tilskudd til markedet hvis den avdekker nye teknikker som kan forbedre resonneringsegenskapene til LLMS, p? samme m?te som RAG ( retrieval augmented generation ) og andre teknikker har v?rt det.

De langsiktige implikasjonene av Strawberry

Inntil vi f?r en bekreftelse fra OpenAI, p? den ene eller andre m?ten, er det vanskelig ? identifisere de langsiktige implikasjonene av Strawberry. Er prosjektet legitimt? Kan det bli skrinlagt?

Men hvis informasjonen er troverdig, tyder det p? at LLM-er er i ferd med ? utvikle seg fra ? v?re menneskeassisterte til en mer autonom rolle, med mulighet til ? skape sine egne treningsdatasett og utf?re oppgaver med minimal assistanse.

Fra et ovenfra-og-ned-perspektiv kan muligheten til ? automatisere opprettelsen av treningsdata redusere arbeidsmengden til forskere innen kunstig intelligens og maskinl?ring, som vanligvis m? kuratere datasett, mens muligheten til ? h?ndtere komplekse automatiseringer vil ?pne for et bredere spekter av bruksomr?der, for eksempel innen programvareutvikling.

En slik tiln?rming kan ogs? ?ke risikoen. Hvis modellene er mer uavhengige, vil det uunng?elig bli mindre menneskelig tilsyn og kontroll. Dette reiser sp?rsm?l om hvorvidt AI-genererte treningsdata og autonome handlinger kan holdes i tr?d med ansvarlig AI-utvikling.

Strawberry vil i det minste kunne gi svar p? mer komplekse sp?rsm?l, og vil v?re et lite skritt p? OpenAIs reise mot ? utvikle kunstig generell intelligens (AGI), en type AI som kan prestere p? linje med menneskelig intelligens.

Konklusjon

Den generative AI-berg-og-dal-banen har fortsatt mange overraskelser i vente. Forel?pig er vi inne i en rolig periode, men det kommer ikke til ? forbli slik.

Nye funksjoner vil utvikle seg, og oppgavene du kommer til ? kunne automatisere med AI, kommer uunng?elig til ? ?ke.