מדוע ChatGPT חסר אונים באתגר הספירה מ-1 ל-1 מיליון?

אנשים רבים שבאים במגע ראשון עם ChatGPT מנסים לעתים קרובות בקשות פשוטות כדי לאמת את יכולותיה של הבינה המלאכותית הזו. אחת הבקשות המוכרות היא "לספור מ-1 עד 1 מיליון". התשובה היא לעתים קרובות סירוב, או ש-ChatGPT רק מפרט פסקה קצרה ואז עוצר. למעשה, זה לא בגלל שהמודל לא יכול לספור או חסר יכולות לוגיות, אלא נובע ממגבלות טכניות, אוריינטציה עיצובית ואופי מודל השפה. גורמים אלה הם שהופכים משימה פשוטה לכאורה לבלתי אפשרית.

צילום אילוסטרציה.

ChatGPT בנוי על גבי מודלים של שפה גדולה, הפועלים על ידי חיזוי המילה או התו הבא בהתבסס על מחרוזת טקסט נתונה. כל הנתונים שנוצרים על ידי המערכת מחולקים ליחידות קטנות הנקראות טוקנים. טוקן יכול להיות מילה, חלק ממילה או תו מיוחד. עבור כל סשן צ'אט, המודל מסוגל לעבד וליצור רק מספר מסוים של טוקנים.

עם הגרסאות האחרונות, מספר זה יכול להגיע ליותר מ-200,000 טוקנים, צעד עצום קדימה בהשוואה לבעבר. עם זאת, אם הדרישה לספור מ-1 עד 1 מיליון, כמות הנתונים שיש לייצר עדיין תעלה בהרבה על מגבלה זו. הדפסת מיליון מספרים שלמים בלבד דורשת כ-2-3 מיליון טוקנים, פי כמה מהקיבולת המקסימלית של כל דגם כיום. זהו מחסום טכני ברור שלא ניתן להתגבר עליו בתנאים הנוכחיים.

אפילו בהנחה שלמערכת אין מגבלת קיבולת, ספירה עד מיליון אינה מעשית. קריאה או הצגה של סדרת המספרים כולה ייקח זמן רב מאוד ללא כל מידע שימושי. בצורת טקסט, תצטרכו לגלול דרך מאות אלפי שורות. בצורת קול, האזנה למכונה שקוראת כל מספר במשך ימים אינה סבירה לחלוטין. פילוסופיית העיצוב של ChatGPT היא לייעל את חוויית המשתמש ולספק ערך ידע, לא לבצע פעולות חוזרות ונשנות שמחשבים מסורתיים יכולים לעשות הרבה יותר טוב. במקום לספור ישירות, ChatGPT מציע לעתים קרובות לכתוב קוד קצר בפייתון או בשפת תכנות אחרת. המחשב יכול להריץ קוד זה בכמה מיליונית השנייה כדי לרשום את סדרת המספרים כולה, מה שמאפשר לאחסן, לחפש ולעבד אותם בצורה יעילה יותר.

היבט חשוב נוסף הוא טבעם של מודלים של שפה. בני אדם יכולים לספור מספרים ברצף באמצעות לוגיקה וזיכרון, עם מספיק סבלנות, ללא כל בעיות. לעומת זאת, ChatGPT אינו "סופר" במובן המתמטי, אלא רק מנבא דפוסי טקסט שסביר להניח שיופיעו בהמשך. כאשר מתבקשת לספור מ-1 עד 10, המערכת מייצרת בקלות את הרצף הנכון מכיוון שמדובר בדפוס מוכר בנתוני האימון. אך כאשר קנה המידה שלו גדל למיליוני אלמנטים, המודל יתקשה מכיוון שהוא לא נועד לבצע תהליך רציף כה ארוך. מטרתו היא תקשורת טבעית, מענה על שאלות, ניתוח ויצירת תוכן, ולא תחליף לולאת מחשב בלבד.

חשוב גם לציין שהמערכת בנויה לשרת מיליוני משתמשים בו זמנית. אם אדם יחיד היה מכריח את ChatGPT לייצר כמות עצומה של טקסט, הדבר היה משתמש במשאבי השרת ללא צורך ומשפיע על החוויה של אחרים. לכן, בליבת העיצוב, ישנם מנגנונים לחסימה או הגבלת בקשות שאינן מספקות תועלת ברורה. זו הסיבה ש-ChatGPT יכול לדחות בקשות כמו ספירה עד מיליון, רישום כל המספרים הראשוניים תחת מספר גדול מאוד, או יצירת אלפי עמודי טקסט המורכבים ממילה חוזרת אחת בלבד.

הסיפור של "אי יכולת לספור עד מיליון" מוביל אותנו למסקנה חשובה יותר: לא כל משימה מתאימה למודלים של שפה. ChatGPT טובה בעיבוד שפה טבעית, פירוש, ניתוח ויצירת טקסט, אך היא אינה מתאימה למשימות מכניות בלבד. אם נחשוב על ChatGPT כמכונה רב-תכליתית שיכולה לעשות הכל, נתאכזב ממגבלות כאלה. אבל אם נבין את מאפייניה ונשלב אותה עם כלים אחרים כמו שפות תכנות, מסדי נתונים או תוכנות חישוביות, המשתמשים ינצלו את מלוא העוצמה שהמערכת מביאה.

לכן, כאשר מישהו אתגר את ChatGPT לספור מ-1 עד מיליון, התוצאה הייתה הדגמה ברורה של ההבדל בין בינה מלאכותית לשונית למחשב מסורתי. בינה מלאכותית לא נוצרה כדי להחליף פעולות מונוטוניות וחוזרות על עצמן, אלא כדי לתמוך בבני אדם בעיבוד מידע מורכב, מתן ידע והצעת רעיונות. מגבלה פשוטה לכאורה זו, אם מסתכלים עליה מנקודת מבט מדעית, היא תזכורת לגישה הנכונה: שימוש בכלי הנכון למטרה הנכונה. ChatGPT אולי לא סופר עד מיליון, אבל הוא יכול לנתח מדוע למספר מיליון יש משמעות חשובה בכלכלה , במדע או בתרבות. וזהו הערך המרכזי של טכנולוגיית בינה מלאכותית בחיים המודרניים.

באו נגוק (שעה/שעה)

מקור: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154