GPT-6 Astra हाल ही में जारी किया गया था। मुझे शुक्रवार शाम, यूरोपीय समय, पर इसकी पहुँच मिली, और तब से मैं इसका व्यापक रूप से उपयोग कर रहा हूँ। इस लेख में, मैं मॉडल की अपनी पहली छाप और उन तकनीकों को साझा करूँगा जिनका उपयोग मैं मॉडल से अधिक से अधिक लाभ उठाने और इसकी प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए करता हूँ। मैं मॉडल के साथ अनुभव की गई कुछ कमियों को भी साझा करूँगा और आने वाले हफ्तों में मैं उनसे कैसे निपटने का प्रयास करूँगा, जब मैं मॉडल का अधिक से अधिक उपयोग करूँगा, और हम मॉडल के साथ अपनी उत्पादकता को अधिकतम करने का प्रयास करेंगे।

GPT-6 Astra का उपयोग क्यों करें? सबसे पहले, मैं हमेशा यह बताना पसंद करता हूँ कि आपको किसी लेख के विषय की परवाह क्यों करनी चाहिए। इस मामले में, ऐसा इसलिए है क्योंकि GPT-6 OpenAI का नवीनतम रिलीज़ है, जो सीमांत प्रयोगशालाओं में से एक है। यह स्वाभाविक रूप से इसे उन LM में से एक बनाता है जिन्हें आप तुरंत आज़माना चाहते हैं यह देखने के लिए कि यह मेरे कार्यप्रवाहों पर कैसा प्रदर्शन करता है। मेरे कार्यप्रवाह मुख्य रूप से कोडिंग कार्यों से बने हैं, हालाँकि मेरे पास कुछ अन्य कार्य भी हैं जैसे मेरे कंप्यूटर का उपयोग करना, ब्राउज़र में घूमना, और शोध करना, इसलिए यह मापना कि यह गहन शोध आदि के लिए कितनी अच्छी तरह काम करता है।

GPT-6 Astra की मेरी पहली छाप: तुरंत, जैसे ही मैंने मॉडल का उपयोग शुरू किया, मैंने कुछ चीज़ों का परीक्षण शुरू किया: इसे उन कार्यों पर चलाना जो मैंने पहले किए हैं, इसे कुछ नए कार्यों (सुविधा कार्यान्वयन और बग फिक्स) पर चलाना, और रीफैक्टरिंग के अवसरों की तलाश शुरू करना। मेरी पहली छाप इस प्रकार इन तीन कार्यों को चलाने के मेरे अनुभव पर आधारित होगी। हालाँकि, मैं यह नोट करना चाहूँगा कि पहली छाप यह सबसे अच्छी तस्वीर नहीं दे सकती है कि कोडिंग मॉडल कितना अच्छा है। मुझे याद है जब GPT 5.6 Sol जारी किया गया था, मुझे बहुत अच्छी पहली छाप मिली थी, लेकिन समय के साथ, मैंने कुछ विचित्रताएँ नोटिस करना शुरू कर दिया।

इसलिए जब उन कार्यों को चलाने की बात आती है जो मैंने पहले किए हैं और सत्यापित किए हैं, मैं कहूँगा कि GPT-6 निश्चित रूप से उन सभी को करने में सक्षम था। लेकिन एक चीज़ जो मैंने वास्तव में GPT-6 के पक्ष में देखी, वह यह है कि उसने इसे बहुत तेज़ी से हासिल किया, और मुझे नहीं लगता कि इसका अनुमान गति से कोई लेना-देना है। मेरे अनुभव में, ऐसा लगता है कि मॉडल अपने टोकन का उपयोग करने में अधिक प्रभावी है और कार्यों को जल्दी पूरा करने में अधिक सक्षम है। यह धारणा और सत्यापित हुई जब मैंने मॉडल को नए कार्यों पर भी चलाना शुरू किया। ऐसा लगता है कि मॉडल कार्यों को बहुत जल्दी पूरा करने में सक्षम था, साथ ही सही ढंग से भी, कम से कम जब OpenAI मॉडल की पिछली पीढ़ी और Claude Fable 5 दोनों के साथ तुलना की जाती है।

प्रमुख संस्थाएँ: कंपनियाँ: OpenAI, Towards Data Science