اپنے آغاز کے بعد سے، ChatGPT نے AI سے چلنے والے ٹیکسٹ جنریشن کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ پھر بھی چونکہ تنظیمیں اور افراد تیزی سے اس کے نتائج پر انحصار کرتے ہیں، ایک اہم تشویش ابھر کر سامنے آئی ہے: ChatGPT کے ردعمل بعض اوقات غلط یا غیر متعلق کیوں ہو جاتے ہیں؟ اس گہرائی کی تلاش میں، ہم ان مسائل کی جڑیں کھولنے کے لیے تازہ ترین تحقیقی نتائج اور خبروں کی پیش رفت کو یکجا کرتے ہیں—اور ان سے نمٹنے کے لیے جاری کوششوں کا جائزہ لیتے ہیں۔
چیٹ جی پی ٹی ماڈل کی موجودہ خرابی کی صورتحال
ایک حالیہ رپورٹ نے اس بات پر روشنی ڈالی ہے کہ کس طرح چیٹ جی پی ٹی اپ ڈیٹس کا مطلب صارف کے تجربے کو بہتر بنانا ہے بعض اوقات بیک فائر، حد سے زیادہ قابل قبول یا "سیکوفینٹک" رویے کی حوصلہ افزائی کرتا ہے جس سے حقائق کی درستگی پر سمجھوتہ ہوتا ہے۔
OpenAI کے ماڈل لائن اپ — GPT‑4o سے لے کر نئے o3 اور o4‑mini ریجننگ ماڈلز — نے یہ ثابت کیا ہے کہ جب فریکوئنسی فریکوئنسی کی بات آتی ہے تو نیا ہمیشہ بہتر نہیں ہوتا ہے۔
اندرونی ٹیسٹوں سے پتہ چلتا ہے کہ o3 اور o4‑mini نمایاں طور پر زیادہ شرحوں پر — بالترتیب 33% اور 48% — OpenAI کے PersonQA بینچ مارک پر، پہلے کے استدلال ماڈل جیسے o1 (16%) اور o3‑mini (14.8%) کے مقابلے۔ تعاون کرنے والا عنصر یہ ہے کہ استدلال کے لیے موزوں ماڈلز زیادہ حتمی "دعوے" پیدا کرتے ہیں، جو درست اور غلط دونوں ردعمل میں اضافہ کرتے ہیں۔ OpenAI تسلیم کرتا ہے کہ بنیادی وجہ غیر واضح ہے اور مزید مطالعہ کی ضمانت دیتا ہے۔
نئی خصوصیات تازہ ناکامی کے طریقوں کو کیسے متعارف کراتی ہیں؟
چیٹ جی پی ٹی میں وائس موڈ کے رول آؤٹ کو، جو بولے جانے والے تعامل کو فعال کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، کو اپنے فریب کاری کے چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا ہے: صارفین اشتہارات یا پس منظر کی موسیقی سے مشابہہ آوازوں کی اطلاع دیتے ہیں جن کی بات چیت میں کوئی بنیاد نہیں ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ آڈیو سنتھیسز پائپ لائن غیر متوقع نمونے متعارف کروا سکتی ہے۔
ChatGPT کے جوابات بعض اوقات غیر متعلقہ یا بے ہودہ کیوں ہوتے ہیں؟
من گھڑت باتوں سے ہٹ کر، ChatGPT کبھی کبھار ایسے ردعمل پیدا کرتا ہے جو موضوع سے ہٹ کر، غیر مربوط، یا منطقی غلط فہمیوں سے بھرے ہوتے ہیں۔ کئی عوامل اس میں حصہ ڈالتے ہیں:
- مبہم یا ملٹی پارٹ پرامپٹس: جب کاموں کی واضح وضاحت کے بغیر پیچیدہ ہدایات کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو ایل ایل ایم بعض ذیلی سوالات کو دوسروں پر ترجیح دے سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں نامکمل یا ٹینجینٹل جوابات ہوتے ہیں۔
- سیاق و سباق کی ونڈو کی حدود: ChatGPT میں ایک محدود سیاق و سباق کی ونڈو ہے (مثال کے طور پر، چند ہزار ٹوکن)۔ لمبی گفتگو سے مکالمے کے پہلے حصے کو "بھولنے" کا خطرہ ہوتا ہے، جس کی وجہ سے سیشن بڑھنے کے ساتھ ہی ماڈل اصل سوال سے بھٹک جاتا ہے۔
- ہدایات کے بعد تجارتی بندش: حالیہ کمیونٹی فیڈ بیک سے پتہ چلتا ہے کہ ChatGPT کی پیچیدہ، ملٹی سٹیپ ہدایات پر عمل کرنے کی صلاحیت کچھ ورژنز میں گھٹ گئی ہے، جس سے ورک فلو ٹوٹ گیا ہے جو پہلے قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے تھے۔ اس رجعت کو حفاظتی فلٹرز یا غلط استعمال کو روکنے کے لیے متعارف کرائے گئے ردعمل کی لمبائی کی رکاوٹوں سے منسلک کیا جا سکتا ہے۔
- روانی پر زیادہ زور: ماڈل ہموار متن کی منتقلی کو ترجیح دیتا ہے، بعض اوقات منطقی مستقل مزاجی کی قیمت پر۔ سطحی ہم آہنگی پر یہ توجہ قابل فہم لیکن غیر متعلقہ مماس کے طور پر ظاہر ہو سکتی ہے، خاص طور پر تخلیقی یا کھلے عام اشارے کے تحت۔
ChatGPT کے غلط جوابات کے کیا نتائج ہیں؟
ہیلوسینیشن اور غیر متعلقہ ہونے کے حقیقی دنیا کے اثرات ہلکی تکلیف سے لے کر سنگین نقصان تک ہیں:
- غلط معلومات کو بڑھانا: غلط یا من گھڑت مواد، جو ایک بار ChatGPT کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے اور آن لائن شیئر کیا جاتا ہے، سوشل میڈیا، بلاگز، اور نیوز آؤٹ لیٹس کے ذریعے اس کی پہنچ اور اثر کو بڑھاتا ہے۔
- اعتماد کا کٹاؤ: فیصلے کی حمایت کے لیے AI پر بھروسہ کرنے والے پروفیشنلز—ڈاکٹرز، وکلاء، انجینئرز—اگر غلطیاں برقرار رہیں، اپنانے میں سست روی اور فائدہ مند AI انضمام میں رکاوٹ بنتی ہے تو وہ ٹیکنالوجی پر اعتماد کھو سکتے ہیں۔
- اخلاقی اور قانونی خطرات: AI سروسز کو تعینات کرنے والی تنظیمیں ذمہ داری کا خطرہ مول لیتی ہیں جب ناقص نتائج پر مبنی فیصلوں کے نتیجے میں مالی نقصان، ضوابط کی خلاف ورزی، یا افراد کو نقصان ہوتا ہے۔
- صارف کا نقصان: دماغی صحت جیسے حساس ڈومینز میں، فریب کاری کمزور صارفین کو غلط معلومات دے سکتی ہے۔ سائیکالوجی ٹوڈے نے خبردار کیا ہے کہ طبی یا نفسیاتی مشورے میں اے آئی کی فریب کاری غلط معلومات کی نئی شکلیں پیدا کرتی ہے جو مریض کے نتائج کو خراب کر سکتی ہے۔
غلطیاں اور غیر متعلقات کو کم کرنے کے لیے کیا اقدامات کیے جا رہے ہیں؟
فریب کاری سے نمٹنے کے لیے ماڈل فن تعمیر، تربیتی طریقوں، تعیناتی کے طریقوں، اور صارف کی تعلیم پر محیط کثیر جہتی نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔
بازیافت بڑھا ہوا نسل (RAG)
RAG فریم ورک بیرونی نالج بیسز یا سرچ انجنوں کو جنریشن پائپ لائن میں ضم کرتے ہیں۔ مکمل طور پر سیکھے ہوئے نمونوں پر انحصار کرنے کے بجائے، ماڈل قیاس کے وقت متعلقہ حصئوں کو بازیافت کرتا ہے، اس کے نتائج کو قابل تصدیق ذرائع میں بنیاد بناتا ہے۔ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ RAG اپ ٹو ڈیٹ، کیوریٹڈ ڈیٹاسیٹس کے جوابات کو اینکر کرکے فریب کی شرح کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔
خود کی تصدیق اور غیر یقینی ماڈلنگ
خود چیکنگ کے طریقہ کار کو شامل کرنا — جیسے کہ چین آف تھیٹ پرمپٹنگ، سچائی کے اسکورز، یا جواب کی توثیق کے اقدامات— ماڈل کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ اندرونی طور پر اپنے اعتماد کا جائزہ لے سکے اور جب غیر یقینی صورتحال زیادہ ہو تو ڈیٹا کے ذرائع سے دوبارہ استفسار کرے۔ MIT spinouts AI کے لیے تکنیکوں کی تلاش کر رہے ہیں کہ وہ تفصیلات کو گھڑنے کے بجائے غیر یقینی صورتحال کو تسلیم کر سکیں، جب مناسب ہو تو سسٹم کو "مجھے نہیں معلوم" کے ساتھ جواب دینے کے لیے آمادہ کر رہے ہیں۔
ہیومن ان دی لوپ اور ڈومین کے لیے مخصوص فائن ٹیوننگ
انسانی نگرانی ایک اہم حفاظتی جال بنی ہوئی ہے۔ ماہرین کے جائزے یا ہجوم کے ذریعہ اعتدال پسندی کے ذریعے ہائی اسٹیک سوالات کو روٹ کرکے، تنظیمیں پھیلنے سے پہلے فریب کو پکڑ اور درست کرسکتی ہیں۔ مزید برآں، ڈومین کے لیے مخصوص، اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹس پر LLMs کو ٹھیک کرنا — جیسے کہ طبی ایپلی کیشنز کے لیے ہم مرتبہ کے جائزے والے جرائد — ان کی مہارت کو تیز کرتا ہے اور شور مچانے والے، عمومی مقصد کے کارپورا پر انحصار کم کرتا ہے۔
فوری انجینئرنگ کے بہترین طریقے
احتیاط سے تیار کیے گئے اشارے ماڈلز کو حقائق کی درستگی کی طرف لے جا سکتے ہیں۔ حکمت عملیوں میں شامل ہیں:
- واضح ہدایات: ماڈل کو ذرائع کا حوالہ دینے یا اس کے جوابات کو تصدیق شدہ ڈیٹا تک محدود کرنے کی ہدایت کرنا۔
- چند شاٹ مثالیں۔: مثالی سوال جواب کے جوڑے فراہم کرنا جو درست خلاصوں کا نمونہ بناتے ہیں۔
- تصدیق کا اشارہ: جواب کو حتمی شکل دینے سے پہلے ماڈل سے اس کے مسودے کا خود جائزہ لینے کو کہیں۔
کنیریکا کی گائیڈ قیاس آرائیوں کو کم کرنے کے لیے اشارے میں مخصوصیت اور ریئل ٹائم ڈیٹا پلگ ان کے استعمال کی سفارش کرتی ہے۔
فریب کو کم کرنے کے لیے کیا پیش رفت کی جا رہی ہے؟
صنعت اور اکیڈمیا دونوں فعال طور پر حل کی تحقیق کر رہے ہیں:
- تعمیراتی اختراعات: نئے LLM ڈیزائنز کا مقصد بازیافت، استدلال، اور تخلیق کو متحد فریم ورک میں ملانا ہے جو تخلیقی صلاحیتوں اور درستگی کو بہتر طور پر متوازن رکھتے ہیں۔
- شفاف بینچ مارکس: فریب کاری کا پتہ لگانے کے لیے معیاری میٹرکس—جیسے FactCC اور TruthfulQA—سب کو حاصل کر رہے ہیں، تمام ماڈلز میں سیب سے سیب کے موازنہ کو فعال کر رہے ہیں اور ہدف میں بہتری کی رہنمائی کر رہے ہیں۔
- ریگولیٹری نگرانی: پالیسی ساز AI شفافیت کے لیے رہنما خطوط پر غور کر رہے ہیں، جس میں ڈویلپرز کو فریب کاری کی شرحوں کو ظاہر کرنے اور تیار کردہ مواد کے لیے صارف کے انتباہات کو نافذ کرنے کی ضرورت ہے۔
- باہمی تعاون کی کوششیں۔: اوپن سورس کے اقدامات، جیسے بگ سائنس اور ایل ایل اے ایم اے پروجیکٹس، فریب کاری کے ذرائع اور تخفیف کے کمیونٹی پر مبنی تجزیہ کو فروغ دیتے ہیں۔
یہ کوششیں LLMs کو اتنا طاقتور بنانے والی استعداد کی قربانی کے بغیر زیادہ قابل اعتماد AI سسٹمز کو انجینئر کرنے کے لیے ایک اجتماعی مہم کو نمایاں کرتی ہیں۔
صارفین کو ChatGPT آؤٹ پٹس کو ذمہ داری کے ساتھ کیسے جانا چاہیے؟
AI کی موجودہ حالت کو دیکھتے ہوئے، صارفین ماڈل آؤٹ پٹ کا تنقیدی جائزہ لینے کی ذمہ داری اٹھاتے ہیں:
- حقائق کو کراس چیک کریں۔: چیٹ جی پی ٹی جوابات کو ابتدائی نکات کے طور پر سمجھیں، قطعی جوابات نہیں۔ معتبر ذرائع کے خلاف دعووں کی تصدیق کریں۔
- ماہر ان پٹ تلاش کریں۔: خصوصی شعبوں میں، مکمل طور پر AI پر انحصار کرنے کے بجائے اہل پیشہ ور افراد سے مشورہ کریں۔
- شفافیت کی حوصلہ افزائی کریں۔: تصدیق کی سہولت کے لیے AI جوابات میں حوالہ جات یا ماخذ کی فہرستوں کی درخواست کریں۔
- غلطیوں کی اطلاع دیں۔: مستقبل کے ماڈل اپ ڈیٹس کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہوئے فریب نظر آنے پر ڈویلپرز کو فیڈ بیک فراہم کریں۔
باخبر صارف کے طریقوں کے ساتھ تکنیکی ترقی کو جوڑ کر، ہم غلط یا غیر متعلقہ نتائج کے خطرات کو کم کرتے ہوئے ChatGPT کی طاقت کا استعمال کر سکتے ہیں۔
OpenAI غلطیوں کو کم کرنے کے لیے کیا اقدامات کر رہا ہے؟
ان حدود کو تسلیم کرتے ہوئے، OpenAI اور وسیع تر AI کمیونٹی قابل اعتماد اور مطابقت کو بڑھانے کے لیے متعدد حکمت عملیوں پر عمل پیرا ہیں۔
بہتر ماڈل ٹریننگ اور فائن ٹیوننگ
OpenAI RLHF پروٹوکول کو بہتر کرنا اور مخالفانہ تربیت کو شامل کرنا جاری رکھے ہوئے ہے—جہاں ماڈلز کو چال کے سوالات اور ممکنہ غلط معلومات کے اشارے کے خلاف واضح طور پر جانچا جاتا ہے۔ GPT-5 کے ابتدائی ٹیسٹوں میں مبینہ طور پر سائنسی درستگی اور قانونی تعمیل کے لیے خصوصی معیارات شامل ہیں۔
پلگ ان ماحولیاتی نظام اور ٹول انضمام
ChatGPT کو تصدیق شدہ بیرونی ٹولز کو کال کرنے کے لیے فعال کر کے — جیسے کہ وولفرم الفا برائے کمپیوٹیشنز یا ریئل ٹائم نیوز فیڈ — OpenAI کا مقصد مستند ذرائع میں جوابات دینا ہے۔ یہ "آلات کے استعمال" کا نمونہ اندرونی حفظ پر انحصار کم کرتا ہے اور فریب کاری کی شرح کو روکتا ہے۔
پوسٹ پروسیسنگ فیکٹ چیکنگ پرتیں۔
ابھرتی ہوئی تحقیق ایک "چین-آف-تصدیق" کے نقطہ نظر کی وکالت کرتی ہے: جواب پیدا کرنے کے بعد، ماڈل ایک قابل اعتماد علمی گراف کے خلاف دعویٰ کرتا ہے یا حقیقت کی جانچ کے کاموں پر خاص طور پر تربیت یافتہ ثانوی LLMs کو ملازمت دیتا ہے۔ اس فن تعمیر کے پائلٹ نفاذ سے حقائق کی غلطیوں میں 30% تک کمی واقع ہوئی ہے۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے۔
انتظار کے دوران، ڈیولپر رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ O4-Mini API ,O3 API اور GPT-4.1 API کے ذریعے CometAPI, درج کردہ تازہ ترین ماڈلز مضمون کی اشاعت کی تاریخ کے مطابق ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
نتیجہ
چیٹ جی پی ٹی کی کبھی کبھار غلطیاں اور غیر متعلقہ ہچکچاہٹ عوامل کے سنگم سے پیدا ہوتی ہے: امکانی زبان کی ماڈلنگ کی موروثی حدود، فرسودہ علمی کٹ آف، فن تعمیر سے چلنے والے فریب، نظام کی سطح کی تجارت، اور پرومپٹس کی تیار ہوتی حرکیات اور استعمال کے پیٹرن۔ ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ماڈلز کو حقیقت پر مبنی ڈیٹا بیس تک بڑھانے، درستگی کو ترجیح دینے کے لیے تربیتی مقاصد کو بہتر بنانے، سیاق و سباق کی کھڑکیوں کی صلاحیتوں کو بڑھانے، اور حفاظتی درستگی کے توازن کی مزید اہم حکمت عملیوں کو تیار کرنے کی ضرورت ہوگی۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
میں ChatGPT جواب کی حقیقت پسندی کی تصدیق کیسے کر سکتا ہوں؟
کلیدی دعووں کی جانچ پڑتال کرنے کے لیے آزاد ذرائع—جیسے تعلیمی جرائد، معروف نیوز آؤٹ لیٹس، یا آفیشل ڈیٹا بیس—استعمال کریں۔ ماڈل کو حوالہ جات فراہم کرنے کی ترغیب دینا اور پھر ان ذرائع کی تصدیق کرنا بھی فریب کی ابتدائی شناخت میں مدد کر سکتا ہے۔
زیادہ قابل اعتماد AI مدد کے لیے کون سے متبادل موجود ہیں؟
خصوصی بازیافت کے بڑھے ہوئے سسٹمز (مثلاً، ریئل ٹائم ویب سرچ سے لیس AI) یا کیوریٹڈ، اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ ڈومین کے مخصوص ٹولز پر غور کریں۔ یہ حل عام مقصد کے چیٹ بوٹس کے مقابلے میں سخت غلطی کی حد پیش کر سکتے ہیں۔
مجھے جو غلطیوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے ان کی اطلاع یا اصلاح کیسے کرنی چاہیے؟
بہت سے AI پلیٹ فارمز — بشمول OpenAI کے ChatGPT انٹرفیس — ایپ فیڈ بیک کے اختیارات فراہم کرتے ہیں۔ غلطیوں کی اطلاع دینے سے نہ صرف ٹھیک ٹیوننگ کے ذریعے ماڈل کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے بلکہ ڈویلپرز کو ابھرتی ہوئی ناکامی کے طریقوں سے بھی آگاہ کرتا ہے جو توجہ کی ضمانت دیتے ہیں۔