OpenAI Deep Research ir kārtējais mākslīgā intelekta aģenta veids, kas specializējas padziļinātu un daudzpusīgu pētījumu veikšanā, izmantojot ChatGPT.
Blogā uzņēmums norāda, ka jaunais rīks ir izstrādāts cilvēkiem, kuri intensīvi strādā zinātnē finanšu, politikas vai inženierijas jomā un kam nepieciešami precīzi un uzticami pētījumi. Parastiem lietotājiem Deep Research var būt noderīgs, veicot pirkumus, kas prasa rūpīgu pārbaudi, piemēram, automašīnas, ierīces vai pat nekustamo īpašumu.
Pieejamība un izmaksas
Sākotnēji Deep Research ir pieejams ChatGPT Pro īpašniekiem par $200 ar ierobežojumu – 100 pieprasījumi; vēlāk rīks tiks iekļauts abonementos Plus, Team, un Enterprise.
Pašlaik rīks darbojas tikai ChatGPT tīmekļa versijā, bet integrāciju ar mobilajām ierīcēm un datoriem sola februārī.
Kā lietot
Lai izmēģinātu jauno rīku, čatā ar ChatGPT jāizvēlas poga "deep research", kas atrodas blakus "meklēšanai", un pēc tam jāievada pieprasījums (ir iespēja pievienot failus vai izklājlapas). Pētījums ilgs no 5 līdz 30 minūtēm, un jūs tiksit informēts par tā pabeigšanu.
Pašlaik Deep Research piedāvā tikai tekstuālus rezultātus, taču OpenAI plāno pievienot iegultos attēlus, datu vizualizāciju un citus "analītiskos" rezultātus. Turklāt tiek plānota "speciālizētu datu avotu" pieslēgšana.
Mācību process un etaloni
Ņemot vērā, ka mūsdienu mākslīgais intelekts vēl nav perfekts un var sniegt maldinošus rezultātus, OpenAI apsola, ka katrs pētījums būs pilnībā dokumentēts, ar skaidrām atsaucēm un kopsavilkumu, kas atvieglos informācijas pārbaudi.
Lai uzlabotu dziļo pētījumu precizitāti, OpenAI izmanto īpašu o3 modeļa versiju, kas "mācīta ar pastiprinājumu" reālos uzdevumos, kas prasa pārlūkprogrammas un Python rīku izmantošanu. Šis modeļa veidošanas veids paredz mācīšanos ar kļūdām un panākumiem, lai sasniegtu noteiktu mērķi, bet, kad tas ir sasniegts, modelis saņem virtuālas "atalgojuma", kas ideālā gadījumā padara to labāku, veicot uzdevumu.
OpenAI skaidro, ka izmantotā īpašā o3 modeļa versija ir "optimizēta tīmekļa lapu apskatei un datu analīzei" un izmanto loģiku, lai meklētu, interpretētu un analizētu milzīgu daudzumu teksta, attēlu un PDF failu internetā. Modelis ir arī spējīgs apskatīt lietotāju augšupielādētos failus, veidot un atkārtot grafikus, izmantojot Python rīku, iegult ģenerētos grafikus un attēlus no tīmekļa vietnēm savās atbildēs, un citēt konkrētas frāzes vai izvilkumus no avotiem.
Komentāri (0)
Šobrīd nav neviena komentāra