मुंबई, 1 अगस्त, (न्यूज़ हेल्पलाइन) एक नए अध्ययन से पता चला है कि चैटजीपीटी, एक एआई भाषा मॉडल, कॉलेज के छात्रों के साथ-साथ या उससे भी बेहतर तरीके से समस्याओं को हल कर सकता है। गार्जियन की रिपोर्ट के अनुसार, शोधकर्ताओं ने खुफिया परीक्षणों और एसएटी जैसी परीक्षाओं में पाई जाने वाली तर्क समस्याओं पर चैटजीपीटी के वर्तमान मॉडल जीपीटी-3 का परीक्षण किया। विशेष रूप से, SAT एक मानकीकृत परीक्षा है जिसका उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में कॉलेज प्रवेश के लिए किया जाता है। यह एक बहुविकल्पीय, पेंसिल-और-पेपर परीक्षण है जो एक छात्र के पढ़ने, लिखने और गणित कौशल को मापता है। SAT को 400 से 1600 के पैमाने पर स्कोर किया जाता है, जिसका औसत स्कोर 1060 होता है।
ऐसे कई अलग-अलग विश्वविद्यालय हैं जो SAT स्कोर स्वीकार करते हैं। हार्वर्ड, येल और प्रिंसटन जैसे कुछ सबसे चुनिंदा विश्वविद्यालयों में प्रवेश के लिए SAT स्कोर की आवश्यकता होती है। हालाँकि, कई अन्य विश्वविद्यालय भी हैं जो SAT स्कोर स्वीकार करते हैं, भले ही वे उतने चयनात्मक न हों।
द गार्जियन के अनुसार, इसकी क्षमताओं की जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने GPT-3 को एक जटिल आकार व्यवस्था में अगली छवि की भविष्यवाणी करने के लिए कहा, जिसे उन्होंने पाठ में बदल दिया ताकि मॉडल समझ सके। शोधकर्ताओं ने यह भी सुनिश्चित किया कि GPT-3 ने ये प्रश्न पहले कभी नहीं देखे थे।
आश्चर्यजनक रूप से, GPT-3 ने प्रभावशाली ढंग से अच्छा प्रदर्शन किया और 80 प्रतिशत समस्याओं को सही ढंग से हल किया। इसने मानव प्रतिभागियों के औसत स्कोर से बेहतर प्रदर्शन किया, जो यूसीएलए के 40 कॉलेज छात्र थे।
इसके अतिरिक्त, शोधकर्ताओं ने एआई मॉडल को कुछ एसएटी सादृश्य प्रश्नों के साथ चुनौती दी, जहां उसे शब्दों के जोड़े को जोड़ना था। उनका मानना था कि ये प्रश्न इंटरनेट पर उपलब्ध नहीं थे, जिससे यह अधिक कठिन परीक्षा बन गई। इसके बावजूद, GPT-3 ने अभी भी मानव कॉलेज आवेदकों के औसत स्कोर से बेहतर प्रदर्शन किया।
हालाँकि, ऐसे क्षेत्र भी थे जहाँ GPT-3 को संघर्ष करना पड़ा। एक परीक्षण में जीपीटी-3 और छात्र स्वयंसेवकों से गद्य के एक अंश का समान अर्थ बताने वाली एक अलग लघु कहानी से मिलान करने के लिए कहा गया। GPT-3 ने छात्रों जितना अच्छा प्रदर्शन नहीं किया, लेकिन इसके उन्नत संस्करण GPT-4 ने बेहतर परिणाम दिखाए।
अध्ययन के मुख्य लेखक, टेलर वेब के अनुसार, यह स्पष्ट किया गया था कि चैटजीपीटी का एआई मानव-स्तर की बुद्धि या कृत्रिम सामान्य बुद्धि के स्तर तक नहीं पहुंच पाया। इसे सामाजिक संपर्क, गणित तर्क और भौतिक स्थान को समझने की आवश्यकता वाली समस्याओं के साथ कठिनाइयों का सामना करना पड़ा।
जबकि GPT-3 ने पैटर्न को पहचानने और अनुमान लगाने की एक मजबूत क्षमता का प्रदर्शन किया, शोधकर्ता पूरी तरह से यह नहीं समझ सके कि इसकी तर्क क्षमता कैसे काम करती है। वे यह निर्धारित नहीं कर सके कि GPT-3 एक इंसान की तरह सोच रहा था या बुद्धिमत्ता का एक नया रूप प्रदर्शित कर रहा था।
यूसीएलए में मनोविज्ञान के प्रोफेसर कीथ होलीओक ने कहा कि जीपीटी-3 की प्रशिक्षण पद्धति इंसानों के सीखने के तरीके से अलग है, जिससे इसकी तर्क प्रक्रिया दिलचस्प हो जाती है। उनका लक्ष्य यह उजागर करना है कि क्या यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तविक रूप का प्रतिनिधित्व करता है, जो एक अभूतपूर्व खोज होगी।
कुल मिलाकर, अध्ययन GPT-3 की असाधारण समस्या-समाधान क्षमताओं पर प्रकाश डालता है, लेकिन यह इसकी अद्वितीय तर्क क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए इसके आंतरिक कामकाज का पता लगाने की आवश्यकता पर भी जोर देता है।