شائعات GPT-5 الفراولة: هل يسخر سام ألتمان أم أن إطلاق النموذج وشيك؟

شهدت مجتمع الذكاء الاصطناعي دوامة من الشائعات والضجيج المحيط بالنموذج اللغوي المحتمل للجيل التالي من OpenAI، والذي يحمل اسم رمزي "فراولة" أو "GPT-5". على الرغم من أن التفاصيل لا تزال مجرد تكهنات، إلا أنه برزت عدة نقاط رئيسية:

1. قدرات التفكير والتخطيط: يُشاع أن فراولة تتمتع بقدرات محسنة على التفكير والتخطيط، مما يسمح لها بالتفكير في المستقبل والتخطيط والأداء بشكل أفضل في المهام مثل الرياضيات والمنطق. قد يكون هذا خطوة كبيرة نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

2. التعلم المستمر: يُقال إن فراولة تتميز بعملية تدريب متخصصة تمكنها من المواصلة الدقيقة والتعلم باستمرار، بدلاً من "التجمد في الوقت" مثل نماذج اللغة التقليدية.

3. تصفح الويب والإنجاز المستقل للمهام: يريد OpenAI على ما يبدو أن تكون فراولة قادرة على تصفح الويب والحصول على المعلومات وإنجاز المهام بشكل مستقل على مدى فترة ممتدة، بدلاً من مجرد تقديم استجابات فورية.

4. القدرات المحتملة: تشير الشائعات إلى أن فراولة قد تكون قادرة على توليد الإجابات والتخطيط والتنقل في الإنترنت بموثوقية لإجراء أبحاث وتحليلات معمقة. ومع ذلك، حذر بعض الخبراء من أن هذه القدرات قد لا تكون بالقدر الكبير المتوقع، حيث أحرزت مختبرات أخرى تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التفكير الرياضي.

5. السرية والتسريبات: على غرار إصدارات نماذج OpenAI السابقة، ظهرت فراولة أو نماذج ذات صلة بشكل مجهول على منصة LMSys.org، مما أثار التكهنات والتحليلات من قبل مجتمع الذكاء الاصطناعي.

6. الضجيج والتنمر: وصل الضجيج حول فراولة إلى ذروة عالية، حيث قام بعض الأفراد، مثل حساب تويتر "I rule the world Mo"، بالترويج بشكل عدواني والتكهن بإمكانات النموذج المحتملة. ومع ذلك، لا يزال من المرجح أن تكون هذه المطالبات دقيقة أم مجرد تنمر معقد.

بشكل عام، أدت الشائعات والضجيج المحيط بفراولة/GPT-5 إلى إثارة اهتمام كبير ومناقشات داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن القدرات المحتملة لهذا النموذج مثيرة للاهتمام، من المهم اقتراب المطالبات بعين نقدية والانتظار حتى الإعلانات الرسمية والمعلومات الموثوقة من OpenAI ومصادر موثوقة أخرى.

أدت الشائعات والتكهنات الأخيرة حول "مشروع فراولة" أو "GPT-5" المقبل من OpenAI إلى بناء ضجيج كبير في مجتمع الذكاء الاصطناعي. وكجزء من ذلك، كانت هناك تقارير عن ظهور نموذجين مجهولين على منصة LMSys.org، وهي نفس الاستراتيجية التي استخدمتها OpenAI في إصدارات النماذج السابقة.

بعد مزيد من التحقيق، لم يتمكن المؤلف من العثور مباشرة على هذه النماذج على LMSys.org. ومع ذلك، بناءً على التقارير الواردة من مصادر موثوقة، يبدو أن هذه النماذج المجهولة تم اكتشافها واختبارها من قبل بعض الأفراد.

يُقال إن أحد النماذج، والذي يُشار إليه باسم "الدردشة المجهولة"، مبني على هيكل GPT-4 وتم ضبطه بدقة للتفاعلات القائمة على الدردشة. على الرغم من أن الاختبار الأولي لم يكشف عن أي تحسينات كبيرة في التفكير، إلا أنه كانت هناك بعض المؤشرات على احتمال تحسن القدرات الرياضية.

تم أيضًا اكتشاف نموذج آخر يُسمى "عمود Sus R". يبدو أن هذا النموذج لديه نهج "سلسلة التفكير" أكثر تقدمًا، مما يسمح له بتقديم تفسير خطوة بخطوة للمشكلات المنطقية والتفكيرية المعقدة، مثل سيناريو "الكرة في الزجاج". تشير استجابات هذا النموذج إلى قدرة أكثر تقدمًا على التخطيط الاستراتيجي والطويل الأجل مقارنة بنماذج اللغة التقليدية.

من المهم ملاحظة أن تفاصيل وقدرات هذه النماذج المجهولة المزعومة لا تزال مجرد تكهنات إلى حد كبير، حيث لم يتمكن المؤلف من التحقق والاختبار المباشر لها. ومن المرجح أن يواصل مجتمع الذكاء الاصطناعي مراقبة أي تطورات وإصدارات إضافية من OpenAI والمختبرات البحثية الرائدة الأخرى في الأسابيع والأشهر المقبلة.

استنادًا إلى المعلومات الواردة في النص، فيما يلي ملخص موجز للقدرات المزعومة لمشروع فراولة/QAR:

• يُعتقد أنه نموذج الجيل التالي من OpenAI، وربما يكون خليفة GPT-4.
• من المتوقع أن يمنح نماذج اللغة الكبيرة القدرة على "التفكير في المستقبل" والتخطيط، مما قد يؤدي إلى تحسينات في قدرات الرياضيات والمنطق والتفكير.
• قد تشمل القدرات الرئيسية:
  • توليد الإجابات مع التخطيط والتنقل في الإنترنت بشكل مستقل لإجراء أبحاث معمقة.
  • المشاركة في التحسين الدقيق بعد التدريب لتحسين الأداء بعد مرحلة التدريب العادية.
  • إظهار قدرات "سلسلة التفكير" أو "شجرة التفكير" المحسنة لشرح التفكير بطريقة أكثر استراتيجية وطويلة الأجل.
• هناك بعض الشكوك حول ما إذا كان ستوفر فراولة/QAR ميزة كبيرة على النماذج الحالية مثل Opus 3.5 أو Gemini 2.0، حيث أحرزت مختبرات أخرى أيضًا تقدمًا في مجال التفكير الرياضي والتقنيات التركيبية للبيانات.
• ينتظر إصدار فراولة/QAR بفارغ الصبر، مع بعض التكهنات بأنه قد يتم الإعلان عنه قريبًا، وربما حتى في يوم تسجيل هذا الفيديو.

هناك عدة وجهات نظر متنافسة بشأن حالة وقدرات مشروع فراولة، النموذج المتوقع للجيل التالي من OpenAI:

1. الضجيج والتكهنات: تقوم بعض المصادر، مثل حساب تويتر "I rule the world Mo"، بالترويج بشكل كبير لمشروع فراولة، مدعية أنه سيكون اختراقًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي. يقترحون أنه سيمكّن النماذج من المشاركة في التخطيط طويل الأجل والتصفح المستقل للويب والتفكير المتقدم.

2. التفاؤل المتحفظ: يعترف المطورون مثل Bendu Ready من Abacus AI بإمكانات القدرات المزعومة لمشروع فراولة، لكنهم يلاحظون أن مختبرات أخرى أحرزت أيضًا تقدمًا في مجالات مثل التفكير الرياضي. ويقترحون أن فراولة قد لا توفر ميزة كبيرة على النماذج الحالية مثل GPT-3.5 أو Gemini 2.0.

3. الشك: أظهر البعض، مثل النموذج المجهول "Killer's Question"، قدرات مثيرة للإعجاب ولكن ليست بالضرورة دليلاً على النطاق الكامل لمشروع فراولة. هناك شكوك حول ما إذا كانت القدرات المزعومة ستتحقق كما هو موصوف.

4. عدم اليقين: نظرًا للمعلومات المحدودة المتاحة، يشعر الكثيرون بعدم اليقين بشأن طبيعة ومسار مشروع فراولة الحقيقي. أدت الإصدارات النموذجية المجهولة وتغريدات Sam Alman الغامضة إلى تغذية التكهنات، لكن التفاصيل الملموسة لا تزال غائبة.

بشكل عام، ينقسم المجتمع حول التأثير المحتمل لمشروع فراولة. في حين أن الضجيج في تزايد، هناك أصوات متحفظة تدعو إلى ضبط النفس والانتظار حتى توفر OpenAI معلومات ملموسة أكثر.

أدى ظهور النماذج المجهولة مؤخرًا في ساحة LM-SIS.org إلى إثارة اهتمام كبير وتكهنات داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. يُعتقد أن هذه النماذج، والتي قد ترتبط بـ "مشروع فراولة" أو "QAR" المزعوم من OpenAI، تتمتع بقدرات محسنة على التفكير والتخطيط مقارنة بنماذج اللغة السابقة.

لتقييم قدرات هذه النماذج الناشئة، أجرى المؤلف سلسلة من الاختبارات الصارمة، مع التركيز على قدرتها على التعامل مع المشكلات المنطقية والتفكيرية المعقدة. توفر النتائج رؤى قيمة حول الحالة الحالية لهذه النماذج والتقدم المحرز نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

أحد الاختبارات الرئيسية تضمن لغز منطقي كلاسيكي - سيناريو "القتلة في الغرفة". قدم المؤلف هذا التحدي لعدة نماذج، بما في ذلك GPT-4 والغامض "عمود Sus R". أظهرت الاستجابات اختلافًا واضحًا في نهج النماذج لحل المشكلات، حيث قدم نموذج عمود Sus R شرحًا أكثر تنظيمًا وخطوة بخطوة لعملية التفكير.

اختبار آخر تضمن مشكلة معقدة تتعلق بكرة في الزجاج، والتي تطلبت من النما