ChatGPT को अगस्त में सुधार प्राप्त हुए: GPT-5.6 सभी के लिए मजबूती और सुरक्षा फोकस लाता है
ओपनएआई अगस्त में चैटजीपीटी के लिए अपडेट की एक श्रृंखला जारी कर रहा है, जिसमें अधिक शक्तिशाली मॉडल पेश किए जाएंगे और उन्नत सुविधाओं तक पहुंच का विस्तार किया जाएगा। फ्री और गो संस्करण के उपयोगकर्ता अब अपने दैनिक इंटरैक्शन के लिए एक नए मानक मॉडल का उपयोग करेंगे। जो लोग प्लस और प्रो योजनाओं की सदस्यता लेते हैं, उनके पास GPT-5.6 Sol के उन्नत संस्करण तक पहुंच होगी, जिसमें प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते समय ChatGPT के प्रयास के स्तर को समायोजित करने के लिए एक स्लाइडर शामिल है। ये नए मॉडल GPT-5.5 इंस्टेंट की जगह लेते हैं, जो उपयोगकर्ता अनुभव में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतीक है।
कंपनी ने इस बात पर ज़ोर दिया कि जीपीटी-5.6 सोल और जीपीटी-5.6 लूना के अगस्त संस्करणों को उसके प्रिपरेशन फ्रेमवर्क के अनुसार साइबर सुरक्षा और जैविक और रासायनिक पहचान के मामले में उच्च क्षमता वाला माना जाता है। हालाँकि, कोई भी संस्करण एआई आत्म-सुधार में उच्च क्षमता की सीमा तक नहीं पहुंचा। अधिकांश उपयोगों में प्रदर्शन को पकड़ने के लिए मॉडलों का सुरक्षा मूल्यांकन उनकी सबसे बुनियादी सेटिंग्स, जैसे स्नैपशॉट मोड, पर किया जाता है, जबकि क्षमताओं का परीक्षण उनके अधिकतम तर्क प्रयास पर किया जाता है।
पहली बार, ओपनएआई ने 18 वर्ष से कम उम्र के उपयोगकर्ताओं के लिए विशिष्ट मूल्यांकन शामिल किया है। इन विश्लेषणों को विशेष रूप से किशोरों के लिए बनाए गए सुरक्षा मानकों के खिलाफ मॉडल के व्यवहार को मापने के लिए विकसित किया गया था, जो इस आयु वर्ग के लिए चैटजीपीटी को सुरक्षित बनाने के लिए चल रहे प्रयास को प्रदर्शित करता है।
मॉडल और प्रशिक्षण प्रक्रिया के बारे में विवरण
GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Luna मॉडल, OpenAI द्वारा विकसित अन्य मॉडलों की तरह, विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किए गए थे। इसमें इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी, तीसरे पक्ष के साथ साझेदारी के माध्यम से प्राप्त डेटा और उपयोगकर्ताओं, प्रशिक्षकों और शोधकर्ताओं द्वारा प्रदान की गई या उत्पन्न की गई जानकारी शामिल है। कंपनी गुणवत्ता सुनिश्चित करने और संभावित जोखिमों को कम करने के लिए एक कठोर डेटा फ़िल्टरिंग प्रक्रिया का उपयोग करती है। सुरक्षा क्लासिफायर का उपयोग संवेदनशील या हानिकारक सामग्री की उपस्थिति को रोकने या कम करने के लिए किया जाता है, जैसे कि नाबालिगों से जुड़ी स्पष्ट यौन सामग्री।
ओपनएआई बताता है कि पहले जारी किए गए मॉडलों के तुलनात्मक मूल्यों में प्रारंभिक प्रकाशित मूल्यों के संबंध में छोटे बदलाव हो सकते हैं, क्योंकि वे इन मॉडलों के सबसे हाल के संस्करणों को संदर्भित करते हैं। कंपनी दोहराती है कि GPT-5.6 का उपयोग उसकी उपयोग नीतियों, सेवा की शर्तों और उपयोग की शर्तों के अनुसार होना चाहिए, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार उपयोग की गारंटी देते हैं।
निषिद्ध सामग्री पर सुरक्षा आकलन
अपनी नीतियों का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए, OpenAI निषिद्ध सामग्री की कई श्रेणियों में बेंचमार्किंग करता है। कंपनी प्रोडक्शन बेंचमार्क का उपयोग करती है, जो एनालिटिक्स का एक सेट है जिसमें वास्तविक दुनिया के उपयोग डेटा से ली गई चुनौतीपूर्ण बातचीत शामिल होती है। ये बेंचमार्क कठिन होने और प्रगति को मापने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, खासकर जहां मानक आकलन पहले से ही प्रदर्शन के उच्च स्तर दिखाते हैं। इन मूल्यांकनों में देखी गई त्रुटि दरें औसत उत्पादन ट्रैफ़िक को नहीं दर्शाती हैं, बल्कि सिस्टम-स्तरीय सुरक्षा उपायों के बिना मॉडल के व्यवहार का एक कठोर परीक्षण दर्शाती हैं।
GPT-5.5 इंस्टेंट जून अपडेट के मुकाबले GPT-5.6 Sol का मूल्यांकन करने पर, परिणाम हिंसक और यौन सामग्री को छोड़कर सभी निषिद्ध श्रेणियों में समान प्रदर्शन दिखाते हैं, जहां कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं था। जीपीटी-5.6 लूना के लिए, हिंसक सामग्री के अपवाद के साथ, प्रदर्शन भी तुलनीय था। प्रतिबंधित यौन सामग्री के संबंध में, ओपनएआई ने स्पष्ट कामुक सामग्री को उत्पादन में उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने से रोकने के लिए अतिरिक्त सिस्टम-स्तरीय शमन लागू किया है। 18 वर्ष से कम उम्र वालों के लिए, अतिरिक्त आयु-उपयुक्त सुरक्षा लागू की गई है, जिससे यौन सामग्री और ग्राफिक हिंसक सामग्री के संपर्क को और अधिक प्रतिबंधित किया गया है।
18 वर्ष से कम आयु के उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षा और सीमाएँ
इस विषय पर और: ओपनएआई ने जटिल कार्यों को स्वचालित करने के लिए चैटजीपीटी वर्क, कृत्रिम बुद्धिमत्ता लॉन्च की
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम किशोरों को बहुत लाभ पहुंचा सकता है, जिससे उन्हें सीखने, निर्माण करने, समस्याओं को हल करने और नए कौशल विकसित करने में मदद मिलती है। OpenAI सावधानीपूर्वक अपने सिस्टम को इन लाभों को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन करता है, जबकि संभावित नुकसान को कम करता है जो 18 वर्ष से कम उम्र के उपयोगकर्ताओं को असमान रूप से या अधिक गंभीर रूप से प्रभावित कर सकता है। मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने वाले सिद्धांत और आवश्यकताएं मॉडल विनिर्देशों में परिभाषित की गई हैं।
किशोरों के लिए, सुरक्षा नीतियों में आयु-विशिष्ट प्रावधान लागू किए जाते हैं, जिससे यौन सामग्री, भावनात्मक निर्भरता, खाने के विकार और आयु-प्रतिबंधित वस्तुओं/सेवाओं तक पहुंच जैसे क्षेत्रों में वयस्कों पर लागू होने वाली तुलना में अधिक प्रतिबंधात्मक सीमाएं स्थापित की जाती हैं। मॉडल को रोमांटिक रोल-प्ले से बचने, उम्र-प्रतिबंधित चुनौतियों को प्रोत्साहित करने या खुद को वास्तविक रिश्तों के विकल्प के रूप में स्थापित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसके अतिरिक्त, जब यह ऐसे संकेतों की पहचान करता है कि एक किशोर को समर्थन की आवश्यकता हो सकती है, तो सिस्टम को स्वस्थ सीमाओं को मजबूत करने और माता-पिता या शिक्षकों जैसे विश्वसनीय वयस्कों के साथ संबंध को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम-स्तरीय सुरक्षा उपाय एक अतिरिक्त परत जोड़ते हैं, संवेदनशील सामग्री तक पहुंच सीमित करते हैं, उपयोग में विस्तारित विराम को प्रोत्साहित करते हैं और माता-पिता के लिए प्रबंधन उपकरण प्रदान करते हैं। 18 से कम विशिष्ट समीक्षाएँ जीपीटी-5.6 सोल ई लूना से ठोस प्रदर्शन प्रदर्शित करती हैं, जिसमें आयु-प्रतिबंधित उत्पादों/सेवाओं और यौन सामग्री के संबंध में सुधार शामिल हैं।
मॉडल दृष्टि क्षमताएं और आकलन
OpenAI अस्वीकृत पाठ और छवि संयोजनों पर विचार करते हुए मॉडल के “not_unsafe” आउटपुट को मापने के लिए छवि इनपुट मूल्यांकन भी करता है। नतीजे बताते हैं कि दृष्टि मूल्यांकन में जीपीटी-5.6 सोल का प्रदर्शन जीपीटी-5.5-इंस्टेंट के बराबर है। जीपीटी-5.6 लूना ने, बदले में, कम सांख्यिकीय महत्व के साथ चरमपंथ मूल्यांकन में एक छोटा सा प्रतिगमन दिखाया, जो दर्शाता है कि समग्र क्षमता मजबूत बनी हुई है।
उपयोगकर्ता सिमुलेशन के साथ मानसिक स्वास्थ्य परीक्षण
आगे के विश्लेषण के लिए, कंपनी ने मानसिक स्वास्थ्य, भावनात्मक निर्भरता और आत्म-नुकसान के लिए गतिशील बहु-इंटरैक्शन मूल्यांकन पेश किया है। स्थैतिक परीक्षणों के विपरीत, ये सिमुलेशन मॉडल आउटपुट के जवाब में बातचीत को विकसित करने की अनुमति देते हैं, जिससे अधिक यथार्थवादी और कठोर परीक्षण प्रक्षेप पथ बनते हैं। यह दृष्टिकोण उन संभावित समस्याओं की पहचान करने में मदद करता है जो लंबे समय तक बातचीत के दौरान उत्पन्न हो सकती हैं, और अधिक सटीक परीक्षण प्रदान करती हैं।
इसी विषय पर: संयुक्त राज्य अमेरिका में सुरक्षा परीक्षण के बाद OpenAI ने तीन विभिन्न मॉडलों में GPT-5.6 पेश किया
परीक्षण से पता चलता है कि इन आकलनों में जीपीटी-5.6 सोल मोटे तौर पर जीपीटी-5.5 इंस्टेंट जून अपडेट से तुलनीय है, हालांकि आत्म-नुकसान मूल्यांकन में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रतिगमन देखा गया था। हालाँकि, ऑनलाइन प्रयोग के दौरान आत्म-नुकसान, मानसिक स्वास्थ्य और भावनात्मक निर्भरता के प्रति अवांछनीय प्रतिक्रियाओं में वृद्धि दर्ज नहीं की गई। कंपनी लॉन्च के बाद परिणामों को सत्यापित करने और ऑफ़लाइन और ऑनलाइन परीक्षण के बीच संभावित विसंगतियों की जांच करने के लिए इन पहलुओं की निगरानी करना जारी रखती है।
यह भी देखें
पूर्व सेनानी प्राइसहार्ड कोलोन की एक दशक तक निष्क्रिय अवस्था में रहने के बाद 33 वर्ष की आयु में मृत्यु हो गई
2026 में 11.9 मिलियन अमेरिकी डॉलर मूल्य की वैश्विक नीलामी में 292 हजार अमेरिकी डॉलर मूल्य तक के दुर्लभ ब्राज़ीलियाई सिक्कों पर प्रकाश डाला गया
फॉक्सवैगन ने पार्किंग ब्रेक फेल होने के कारण 150,000 से अधिक वाहनों को वापस मंगाया
मॉडलों की मजबूती में सुधार
मॉडल की मजबूती का परीक्षण “जेलब्रेक” के खिलाफ किया जाता है, जो मॉडल के इनकार प्रशिक्षण को बायपास करने और हानिकारक सहायता प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रतिकूल उत्तेजनाएं हैं। यह मूल्यांकन उत्पादन में सुरक्षा उपायों के पूरे सेट के बिना, सीधे मॉडल को अनलॉक करने पर केंद्रित है। यह सुरक्षा उपायों में मजबूती की एक परत है। ओपनएआई आंतरिक घुसपैठ अभ्यास से प्राप्त परिष्कृत हमले की रणनीतियों का उपयोग करता है, जो बातचीत के दौरान जांच, अनुकूलन और आगे बढ़ सकता है। उच्च आक्रमण बजट परिदृश्यों में अपेक्षित भिन्नता के बावजूद, GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Luna का प्रदर्शन उनके हाल के पूर्ववर्तियों के बराबर माना जाता है।
कनेक्टर्स पर तत्काल इंजेक्शन हमलों के खिलाफ प्रतिरोध का भी मूल्यांकन किया जाता है। ये हमले मॉडल को चकमा देने और सिस्टम, डेवलपर या उपयोगकर्ता निर्देशों को अधिलेखित करने के लिए टूल के आउटपुट में दुर्भावनापूर्ण निर्देश डालते हैं। खोज और फ़ंक्शन कॉलिंग पर केंद्रित इन हमलों के उन्नत संस्करण परीक्षणों में शामिल किए गए थे। GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Luna मॉडल ने इन मूल्यांकनों में पिछले इंस्टेंट मॉडल के बराबर प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
स्वास्थ्य प्रदर्शन में सुधार
चैटबॉट्स में लोगों को उनके स्वास्थ्य को बेहतर ढंग से समझने के लिए सशक्त बनाने की क्षमता है। इसलिए, नए मॉडलों का मूल्यांकन हेल्थबेंच में किया गया, जो स्वास्थ्य प्रदर्शन और सुरक्षा को मापता है, और हेल्थबेंच प्रोफेशनल में, नैदानिक उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित किया गया। लंबी प्रतिक्रियाओं को रोकने के लिए, जो कृत्रिम रूप से स्कोर बढ़ा सकती हैं, प्रयोज्यता और सुरक्षा को नुकसान पहुंचाने से, परिणामों को अंतिम प्रतिक्रिया लंबाई में समायोजित किया जाता है। छोटी प्रतिक्रियाओं को सकारात्मक समायोजन प्राप्त होता है, जबकि लंबी प्रतिक्रियाओं को दंडित किया जाता है।
GPT-5.6 Sol रिलीज़, हेल्थबेंच प्रोफेशनल और हेल्थबेंच हार्ड में पर्याप्त लाभ के साथ, सभी हेल्थबेंच श्रेणियों में GPT-5.5 इंस्टेंट की तुलना में सुधार प्रदान करता है। कुछ श्रेणियों में प्रतिक्रियाएँ छोटी थीं और अन्य में थोड़ी लंबी थीं, लेकिन समायोजित और असमायोजित स्कोर में समग्र रूप से सुधार हुआ। GPT-5.6 लूना ने अपने छोटे आकार के बावजूद सभी मूल्यांकनों में सुधार दिखाया। इन सुधारों से सभी उपयोगकर्ताओं के लिए विश्वसनीय स्वास्थ्य जानकारी तक व्यापक पहुंच होने की उम्मीद है।
और जानें: OpenAI ने जटिल कार्यों के लिए नया GPT-5.6 परिवार और ChatGPT वर्क एजेंट पेश किया
मतिभ्रम कम हुआ और तथ्यात्मक सटीकता बढ़ी
तथ्यात्मक रूप से सही उत्तर प्रदान करने की मॉडल की क्षमता का आकलन करने के लिए, ओपनएआई चुनौतीपूर्ण संकेतों के सेट में तथ्यात्मक मतिभ्रम की दर को मापता है, उन परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए चुना जाता है जहां मॉडल मतिभ्रम की सबसे अधिक संभावना है। ये आकलन उत्पादन या औसत उपयोगकर्ता अनुभव में समग्र व्यापकता को मापने के बजाय कठिन होने और समय के साथ एक संवेदनशील अनुसंधान संकेत प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। परिदृश्यों में चैटजीपीटी वार्तालापों से तथ्य-केंद्रित संकेत, पिछले संस्करणों में उपयोगकर्ता द्वारा रिपोर्ट की गई क्रैश और उच्च जोखिम वाली चिकित्सा, कानूनी और वित्तीय स्थितियां शामिल हैं।
परिणाम दर्शाते हैं कि GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Luna सभी मूल्यांकनों में GPT-5.5 इंस्टेंट की तुलना में तथ्यात्मक सटीकता में पर्याप्त सुधार दिखाते हैं। GPT-5.6 लूना उच्च जोखिम वाले प्रश्नों पर तथ्यात्मक त्रुटि दर को 60% से अधिक और प्रश्नों के अन्य दो सेटों पर लगभग 30% तक कम करने में सक्षम था। GPT-5.6 Sol ने सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण और अधिक सुसंगत सुधारों का प्रदर्शन किया, जिससे तीनों प्रश्न सेटों में तथ्यात्मक त्रुटि दर लगभग 60% कम हो गई। इस सुधार का उद्देश्य मॉडलों द्वारा प्रदान की गई जानकारी में उपयोगकर्ताओं का विश्वास बढ़ाना है।
तैयारी की रूपरेखा और सुरक्षा उपाय
ओपनएआई प्रिपेयर्डनेस फ्रेमवर्क उन उन्नत क्षमताओं की निगरानी और तैयारी के लिए अपना दृष्टिकोण है जो गंभीर नुकसान का जोखिम पैदा कर सकती हैं। इस ढांचे के भीतर, कंपनी सुरक्षा उपायों को लागू करके इन जोखिमों को कम करने के लिए काम करती है जो अत्यधिक सक्षम मॉडलों के लिए खतरों को पर्याप्त रूप से कम करते हैं। अपडेट किए गए GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Luna मॉडल पहले जारी किए गए GPT-5.6 मॉडल के समान रेडीनेस फ्रेमवर्क रेटिंग की गारंटी देते हैं: जैविक और रासायनिक सुरक्षा में उच्च, साइबर सुरक्षा में उच्च, और AI सेल्फ-इंप्रूवमेंट में उच्च से नीचे।
पूरी कवरेज: ताज़ा खबरें (HI)
क्षमता का आकलन संभावित क्षमताओं की निचली सीमा को दर्शाता है, क्योंकि अतिरिक्त संकेत, फाइन-ट्यूनिंग, या नवीन इंटरैक्शन परीक्षण में देखे गए व्यवहार से परे व्यवहार उत्पन्न कर सकते हैं। जैविक और रासायनिक डोमेन में, “उच्च क्षमता” को उस महत्वपूर्ण सहायता से परिभाषित किया जाता है जो मॉडल “नौसिखिए” अभिनेताओं को ज्ञात गंभीर खतरे पैदा करने में प्रदान कर सकते हैं। वायरोलॉजी और मौन ज्ञान में परीक्षणों से पता चला कि अद्यतन मॉडल कुछ क्षेत्रों में विशेषज्ञ सीमाओं को पार कर गए, जबकि अन्य में कम पड़ गए, जैसे कि प्रयोगशाला प्रोटोकॉल की समस्या निवारण की क्षमता।
साइबर सुरक्षा में, “उच्च क्षमता” को उन मॉडलों द्वारा परिभाषित किया जाता है जो उचित रूप से संरक्षित लक्ष्यों या कमजोरियों की खोज/शोषण के खिलाफ एंड-टू-एंड साइबर संचालन को स्वचालित करते हैं। कैप्चर द फ्लैग (सीटीएफ) और सीवीई-बेंच चुनौतियों पर परीक्षण से पता चला कि जीपीटी-5.6 सोल और लूना ने कुछ परिदृश्यों में उच्च तत्परता सीमा को पार कर लिया, सोल ने सीटीएफ में 97.06% हासिल किया। साइबर रेंज सिमुलेशन में, सोल ने लूना की तुलना में अधिक सफलता का प्रदर्शन किया, दोनों ने विशिष्ट उच्च-जटिलता परिदृश्यों में चुनौतियां पेश कीं। एआई स्व-सुधार मूल्यांकन नहीं किया गया क्योंकि जीपीटी-5.6 सोल पहले से ही उच्च क्षमता स्तर से नीचे था। लागू किए गए सुरक्षा उपायों का उद्देश्य जैविक और साइबर सुरक्षा क्षमताओं के वैध रक्षात्मक और वैज्ञानिक उपयोग को संरक्षित करते हुए, ऑनलाइन और ऑफलाइन सुरक्षा को मजबूत करते हुए, निषिद्ध आक्रामक गतिविधियों में बाधा डालना और उनका पता लगाना है।
