ओपनएआई ने जीपीटी-6 एस्ट्रा पेश किया है, जो एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है जिसे प्रोग्रामिंग, शोध और डेटा विश्लेषण जैसे कंप्यूटर इंटरैक्शन की आवश्यकता वाले कार्यों में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन सिस्टमों के विपरीत जो केवल कमांड के जवाब देते हैं, एस्ट्रा में प्रक्रियाओं के विशिष्ट चरणों को पूरा करने के लिए सॉफ़्टवेयर और वेबसाइटों के साथ सीधे इंटरैक्ट करने की क्षमता है।
व्यावहारिक रूप से, यह कार्यक्षमता एआई का उपयोग विभिन्न व्यावसायिक कार्यों में करने की अनुमति देती है, जैसे फॉर्म भरना, रिकॉर्ड अपडेट करना, जानकारी व्यवस्थित करना, इंटरनेट पर खोजना और दस्तावेज़ों, स्प्रेडशीट और विशेष कार्यक्रमों में हेरफेर करना।
मॉडल के विकास के फोकस में से एक कम्प्यूटेशनल वातावरण में कार्य करना है। एक निर्देश के आधार पर, यह वेब पेजों पर नेविगेट कर सकता है, फ़ील्ड में डेटा दर्ज कर सकता है और स्क्रीन पर विभिन्न दृश्य तत्वों के साथ इंटरैक्ट कर सकता है। व्यावहारिक उदाहरणों में सीआरएम सिस्टम में रिकॉर्ड बदलना, एजेंडा का प्रबंधन करना और ऑनलाइन शोध करना शामिल है। इसके अलावा, मॉडल टेक्स्ट संपादकों में सारांश उत्पन्न कर सकता है और ब्राउज़िंग के दौरान एकत्र किए गए डेटा को संसाधित कर सकता है।
एस्ट्रा की क्षमताएं ब्राउज़र से परे हैं; इसका परीक्षण इंजीनियरिंग और डिजाइन सॉफ़्टवेयर में किया गया है, जिसमें KiCad पर संचालन करना और त्रि-आयामी मॉडल के लिए सीएडी कोड उत्पन्न करना शामिल है। मॉडल कई उपकरणों को एक ही गतिविधि के भीतर एकीकृत करने की क्षमता भी प्रदर्शित करता है। ओपनएआई द्वारा उद्धृत एक मामला एस्ट्रा को ब्लेंडर में एक निवास मॉडल करने और बाद में उस मॉडल का उपयोग अनरियल इंजन 5 में एक दृश्य बनाने के लिए दिखाता है।
कॉग्निशन, डेविन के डेवलपर कंपनी के वरिष्ठ उपाध्यक्ष साइलास अल्बर्टी ने टिप्पणी की कि इस मॉडल को शामिल करने से कंप्यूटर उपयोग, लेखन और कोड की समझ से संबंधित कार्यों में सुधार हुआ है। उन्होंने देखा कि परीक्षण के दौरान उत्पन्न वीडियो देखना आसान हो गए हैं और प्रस्तुत रिपोर्ट अधिक स्पष्ट और संक्षिप्त हो गई हैं।
प्रोग्रामिंग पेशेवरों के लिए, एस्ट्रा टर्मिनल में कमांड निष्पादन, सिस्टम परीक्षण, सॉफ़्टवेयर इंस्टॉलेशन और त्रुटियों की पहचान में सहायता प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, कोडेक्स में एक प्रायोगिक सुविधा है जिसका उद्देश्य विभिन्न संदर्भ विंडो के बीच जानकारी को सुसंगत बनाए रखना है, जो लंबी अवधि की परियोजनाओं में फायदेमंद हो सकता है।
वैज्ञानिक अनुसंधान और निर्णय लेना
वैज्ञानिक क्षेत्र में, मॉडल विशिष्ट सॉफ़्टवेयर संचालित करने और शोध डेटा को संभालने में सक्षम है। इसमें आनुवंशिक अनुक्रमण की गुणवत्ता के विश्लेषण से लेकर विविधताओं के विज़ुअलाइज़ेशन और नए शोध का मार्गदर्शन करने के लिए साक्ष्य का मूल्यांकन करना शामिल है।
एस्ट्रा को गतिशील प्रक्रियाओं से निपटने के लिए भी प्रशिक्षित किया जा रहा है, जहां जानकारी की ज़रूरतें निष्पादन के दौरान बदल सकती हैं। यदि कई रास्तों के बीच निर्णय लेना आवश्यक है, तो मॉडल स्पष्टीकरण मांगने की क्षमता रखता है। कम प्रासंगिक परिदृश्यों में, यह एक उचित माने जाने वाले अनुमान के साथ आगे बढ़ सकता है।
एस्ट्रा के उपयोग को अनुकूलित करने के लिए, सबसे सरल सिफारिश लक्ष्य, उपलब्ध संसाधनों और वांछित परिणाम को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना है। निर्णय लेने के विशिष्ट चरणों जितने अधिक निर्भर होंगे, इन स्थितियों का विवरण देना उतना ही महत्वपूर्ण होगा। सामान्य प्रस्ताव एआई को केवल प्रश्नों का उत्तर देने वाले के रूप में नहीं, बल्कि एक उपकरण के रूप में स्थापित करना है जो काम के ठोस हिस्सों को निष्पादित करने में सक्षम है, जिसका उपयोगकर्ता के लिए प्रयास में कमी कार्य के प्रकार और नियोजित उपकरणों पर निर्भर करेगी।