معرفی Deep research(تحقیق عمیق) – دیپ ریسرچ؛ جدیدترین آپدیت Chatgpt و بررسی دقیق آن
تا حالا شده بخوای درباره‌ی یه موضوع کلی تحقیق کنی، ولی اطلاعات اینترنتی اون‌قدر زیاد و پراکنده باشه که کلافه بشی؟ اینجاست که Deep research به دادت می‌رسه!
امروز یه قابلیت جدید رو معرفی می‌کنیم: Deep research در چت جی پی تی. یه دستیار هوشمند که میتونه تحقیقات چندمرحله‌ای رو برات انجام بده. کاری که ممکنه چند ساعت وقتت رو بگیره، حالا تو چند دقیقه جمع‌بندی می‌شه.
خرید اکانت چت جی پی تی پلاس از دیکاردو
Deep research چطوری کار می‌کنه؟
خیلی ساده! فقط کافیه یه سؤال بپرسی یا یه درخواست بدی، بعدش ChatGPT کلی منبع آنلاین رو بررسی، تحلیل و ترکیب می‌کنه و یه گزارش کامل در حد یه تحلیلگر تحقیقاتی حرفه‌ای بهت تحویل می‌ده.
این قابلیت از یه مدل پیشرفته به اسم o3 استفاده می‌کنه که مخصوص مرور وب و تحلیل داده‌ها طراحی شده. یعنی فقط اطلاعات رو از این طرف و اون طرف جمع نمی‌کنه، بلکه اگه به چیز جدیدی برسه، مسیر تحقیقش رو تغییر می‌ده و حتی عمیق‌تر کاوش می‌کنه.
برای آشنایی با مدل O3-mini میتونی مقاله معرفی مدل O3-mini در بلاگ دیکاردو رو مطالعه کنی!
خب می‌رسیم به سوال که:
حالا چرا این موضوع مهمه؟
چون جمع کردن اطلاعات، اولین قدم برای خلق دانش جدیده! ما هم همیشه به هوش مصنوعی به‌عنوان یه ابزار برای کشف و تولید دانش جدید نگاه کردیم. خبر خوب اینه که این قابلیت از همین امروز برای کاربران Pro فعال شده و به‌زودی برای کاربران Plus و Team هم در دسترس خواهد بود.
اگه اهل تحقیق و جستجویی، این قابلیت میتونه یه تغییر بزرگ تو سرعت و دقت کارت ایجاد کنه!
چرا Deep research ساخته شده؟
تا حالا شده برای یه تصمیم مهم یا یه تحقیق تخصصی ساعت‌ها وقت بذاری، کلی سایت رو بالا و پایین کنی و آخرش هم احساس کنی هنوز یه جای کار می‌لنگه؟ Deep research دقیقاً برای همین موقع‌ها طراحی شده!
این قابلیت مخصوص افرادیه که با اطلاعات تخصصی و پیچیده سروکار دارن؛ مثل تحلیل‌گران مالی، دانشمندان، مهندسان و سیاست‌گذاران، و به داده‌های دقیق، جامع و قابل‌اعتماد نیاز دارن. اما فقط برای حرفه‌ای‌ها نیست! اگه قصد خرید یه چیز گرون مثل ماشین، لوازم خونگی یا مبلمان رو داری و می‌خوای تصمیم درستی بگیری، تحقیق عمیق میتونه حسابی کمکت کنه.
چی باعث می‌شه بهش اعتماد کنیم؟
هر گزارشی که تولید می‌شه، کاملاً مستند و قابل بررسیه. یعنی بهت منابع معتبر، توضیحات شفاف و یه جمع‌بندی حرفه‌ای رو ارائه می‌ده تا خیالت از صحت اطلاعات راحت باشه. این ابزار به‌خصوص تو پیدا کردن اطلاعاتی که معمولاً باید براش کلی صفحه رو زیر و رو کنی، عالی عمل می‌کنه.
با استفاده از Deep research، دیگه نیازی نیست خودت ساعت‌ها وقت بذاری. فقط یه درخواست ساده بده و این قابلیت، حجم زیادی از اطلاعات اینترنت رو تحلیل و خلاصه می‌کنه.
Deep research چطوری کار می‌کنه؟
این قابلیت، خودش به‌طور مستقل وب رو زیر و رو می‌کنه، اطلاعات رو کشف، تحلیل و ترکیب می‌کنه و یه گزارش کامل تحویلت می‌ده. مدل تحقیق عمیق برای انجام وظایفی که نیاز به مرور وب و تحلیل داده‌ها دارن، آموزش دیده و از همون تکنیک‌های یادگیری تقویتی استفاده می‌کنه که تو مدل پیشرفته OpenAI o1 به کار رفته بود.
حالا فرقش با مدل‌های قبلی چیه؟
مدل o1 مهارت‌های فوق‌العاده‌ای توی کدنویسی، ریاضیات و تحلیل داده‌ها داره، ولی خیلی از چالش‌های واقعی نیازمند جمع‌آوری اطلاعات گسترده از منابع مختلفه. اینجاست که Deep research وارد عمل می‌شه و با ترکیب مهارت‌های استدلالی، اون شکاف رو پر می‌کنه تا هر مسئله‌ی پیچیده‌ای که توی کار و زندگی روزمره‌ات داری، راحت‌تر حل بشه.
چطور از Deep research استفاده کنیم؟
می‌خوای یه تحقیق جامع انجام بدی و نمی‌دونی از کجا شروع کنی؟ تحقیق عمیق اینجاست که کار رو برات راحت‌تر کنه! برای استفاده از این قابلیت توی چت جی پی تی، فقط کافیه این مراحل رو انجام بدی:
1- انتخاب تحقیق عمیق: وقتی توی چت پیام می‌نویسی، گزینه‌ی Deep Research رو انتخاب کن.
2- درخواستتو وارد کن: مشخص کن دنبال چه اطلاعاتی هستی، مثلاً مقایسه سرویس‌های استریمینگ یا یه گزارش اختصاصی درباره‌ی بهترین دوچرخه‌های شهری. حتی میتونی دنبال یک برنامه تلویزیونی که خیلی وقت پیش دیدی باشی!
3- فایل‌ها یا جداول اضافه کن (اختیاری): اگه اطلاعات بیشتری داری، مثل فایل‌های اکسل یا مدارک مرتبط، میتونی به درخواستت پیوست کنی تا تحقیق عمیق بهتر متوجه موضوع بشه.
وقتی تحقیق عمیق شروع می‌شه، یه نوار کناری باز می‌شه که خلاصه‌ی مراحل انجام‌شده و منابع استفاده‌شده رو نشون می‌ده.
Deep research چقدر طول می‌کشه؟
زمان انجام تحقیق بسته به پیچیدگی درخواستت، بین ۵ تا ۳۰ دقیقه متغیره. توی این مدت میتونی به کارای دیگه‌ات برسی و وقتی تحقیق کامل شد، یه اعلان دریافت می‌کنی.
خروجی تحقیق چطور به نظر میاد؟
گزارش نهایی مستقیماً توی چت نمایش داده می‌شه. اما این تازه اول راهه! توی هفته‌های آینده، این گزارش‌ها قراره شامل تصاویر، نمودارهای تحلیلی و داده‌های بصری باشن تا اطلاعات رو حتی شفاف‌تر و جذاب‌تر ارائه بدن.
Deep research چه فرقی با GPT-4o داره؟
- GPT-4o برای مکالمات سریع و تعاملات چندرسانه‌ای عالیه.
- Deep research وقتی به پاسخ‌های دقیق، مستند و تحلیلی نیاز داری، گزینه‌ی بهتریه.
به‌جای یه خلاصه‌ی سریع، این قابلیت یه گزارش تحقیقاتی کامل و معتبر بهت می‌ده که میتونی روش حساب باز کنی.
یه نمونه از تحقیق عمیق
مثلاً اگه بخوای تحلیل بازار یه کشور خاص رو بدونی، تحقیق عمیق برات:
✔ داده‌های مقایسه‌ای بین چندین کشور توسعه‌یافته و درحال‌توسعه رو میاره.
✔ توصیه‌های دقیق و بر اساس داده‌های واقعی برای ورود به اون بازار ارائه می‌کنه.
به‌طور خلاصه، تحقیق عمیق یه ابزار قدرتمنده که بهت کمک می‌کنه تصمیم‌های آگاهانه‌تر بگیری و توی هر تحقیقی به اطلاعاتی دقیق، مستند و قابل‌اعتماد دست پیدا کنی.
کاربردهای دیپ ریسرچ
Deep research در این حوزه‌ها میتونه خیلی بهتر از بقیه عمل کنه:
1- Business: کسب‌وکار
2- Needle in a Haystack: پیدا کردن سوزن توی انبار کاه
3- Medical Research: تحقیقات پزشکی
4- UX Design: طراحی تجربه کاربری
5- Shopping: خرید
6- General Knowledge: دانش عمومی
توی این حوزه‌ها، گاهی وقت‌ها سؤالی مطرح می‌شه که پیدا کردن جوابش برای یه انسان واقعاً سخت و زمان‌بره، چون هیچ کلمه‌ی کلیدی مشخصی وجود نداره که با یه جستجوی ساده بشه به پاسخ رسید.
Deep research اینجاست که این چالش‌ها رو برطرف کنه. این ابزار با توانایی جستجوی خلاقانه و پیوسته، تا وقتی که یه پاسخ دقیق و کاملاً مطابق با معیارهای تعیین‌شده پیدا کنه، به کاوش خودش ادامه می‌ده.
این ویژگی، قدرت واقعی تحقیق عمیق رو نشون می‌ده؛ توانایی حل مسائل پیچیده و دسترسی به اطلاعاتی که معمولاً با روش‌های سنتی جستجو به این راحتی پیدا نمی‌شن.
Deep research چطور کار می‌کنه؟
تحقیق عمیق یه مدل پیشرفته‌ست که یاد گرفته چطور وب رو مرور کنه، داده‌ها رو تحلیل کنه و اطلاعات رو مرحله‌به‌مرحله کنار هم بذاره تا به یه پاسخ دقیق و مستند برسه. این مدل با استفاده از یادگیری تقویتی آموزش دیده تا بتونه:
✔ برنامه‌ریزی کنه و اطلاعات موردنیاز رو از منابع مختلف پیدا کنه.
✔ در لحظه واکنش نشون بده و اگه اطلاعات جدیدی پیدا کرد، مسیر تحقیق رو تغییر بده.
✔ فایل‌هایی که کاربر آپلود می‌کنه رو بخونه و تحلیل کنه.
✔ نمودارهای تحلیلی رسم کنه و اصلاحشون کنه.
✔ تصاویر و نمودارهای موجود توی وب‌سایت‌ها رو به گزارش اضافه کنه.
✔ به جملات و بخش‌های دقیق منابع اشاره کنه تا استنادها کاملاً قابل بررسی باشن.
به خاطر این قابلیت‌ها، Deep research توی ارزیابی‌های واقعی عملکرد چشمگیری داشته و تونسته مسائل پیچیده رو با دقت بالا حل کنه.
Deep research توی آزمون Humanity’s Last Exam
یکی از آزمون‌های مهمی که برای سنجش قدرت این مدل انجام شده، Humanity’s Last Exam بوده. این آزمون یه معیار جدیده که توانایی هوش مصنوعی رو در پاسخ به سؤالات تخصصی و پیچیده توی حوزه‌های مختلف اندازه‌گیری می‌کنه.
- شامل بیش از ۳,۰۰۰ سؤال چندگزینه‌ای و پاسخ کوتاه
- پوشش بیش از ۱۰۰ حوزه‌ی مختلف، از زبان‌شناسی و مهندسی موشک گرفته تا علوم انسانی و اکولوژی
مدل Deep research توی این آزمون رکورد ۲۶.۶٪ دقت رو به دست آورده که نسبت به مدل قبلی OpenAI o1 پیشرفت‌های چشمگیری داشته، مخصوصاً توی حوزه‌های:
✔ شیمی
✔ علوم انسانی و اجتماعی
✔ ریاضیات
چیزی که تحقیق عمیق رو متفاوت می‌کنه، رویکردش شبیه به یه محقق حرفه‌ایه. یعنی مثل یه فرد متخصص عمل می‌کنه، سوال رو تحلیل می‌کنه، اطلاعات معتبر رو پیدا می‌کنه و اگه نیاز باشه، دوباره جستجو رو ادامه می‌ده.
این پیشرفت‌ها نشون می‌ده که Deep research میتونه مسائل پیچیده رو با دقت و جزئیات بالا حل کنه و اطلاعاتی که به‌دست میاره، قابل اعتماد و کاملاً مستند باشن.
مقایسه دقت مدل‌های مختلف هوش مصنوعی
| مدل | دقت (%) |
|---|---|
| GPT-4o | 3.3 |
| Grok-2 | 3.8 |
| Claude 3.5 Sonnet | 4.3 |
| Gemini Thinking | 6.2 |
| OpenAI o1 | 9.1 |
| DeepSeek-R1 | 9.4 |
| OpenAI o3-mini (medium) | 10.5 |
| OpenAI o3-mini (high) | 13.0 |
| OpenAI deep research | 26.6 |
مدل OpenAI deep research با دقت ۲۶.۶٪ به‌طور قابل‌توجهی عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل‌ها داشته. این اتفاق نشون‌دهنده قدرت بالاش توی حل مسائل پیچیده و ارائه پاسخ‌های دقیقه.
deep research و عملکردش توی ارزیابی GAIA
تحقیق عمیق توی یکی از مهم‌ترین آزمون‌های سنجش هوش مصنوعی، یعنی GAIA، عملکردی فراتر از بقیه مدل‌ها داشته و تونسته رتبه‌ی اول رو توی جدول امتیازات خارجی به دست بیاره! این یعنی چی؟ یعنی این مدل توی حل مسائل واقعی، یه سر و گردن بالاتر از بقیه عمل کرده.
آزمون GAIA چیه و چرا مهمه؟
GAIA یه معیار استاندارده که هوش مصنوعی رو توی سوالات واقعی و چالش‌برانگیز ارزیابی می‌کنه. سوال‌ها توی سه سطح سختی مختلف طراحی شدن و برای موفقیت توی این آزمون، یه مدل باید این مهارت‌ها رو داشته باشه:
✔ استدلال و تحلیل: باید بتونه اطلاعات رو پردازش کنه و با یه نگاه منطقی نتیجه‌گیری کنه.
✔ تسلط چندحالته (مولتی‌مدال): یعنی همزمان بتونه از متن، تصویر، نمودار و منابع مختلف استفاده کنه.
✔ مرور وب: اطلاعات جدید رو از منابع معتبر آنلاین پیدا کنه و ازشون توی جواب‌هاش استفاده کنه.
✔ استفاده از ابزارها: بتونه با ابزارهای تحلیلی و پردازش داده‌ها کار کنه تا جواب‌هاش دقیق‌تر بشن.
نتیجه چیه؟
موفقیت deep research توی این ارزیابی نشون می‌ده که این مدل چقدر توی حل مسائل واقعی قوی و کارآمده. از مرور وب و پیدا کردن اطلاعات جدید گرفته تا تحلیل داده‌ها و ترکیب اطلاعات پیچیده، همه‌ی این کارها رو به‌طور مؤثر و حرفه‌ای انجام می‌ده.
به‌طور خلاصه، تحقیق عمیق فقط یه مدل معمولی نیست؛ یه ابزار قدرتمنده که میتونه مسائل پیچیده رو با دقت و تحلیل عمیق حل کنه!
عملکرد deep research در ارزیابی GAIA
جدولی که بررسی کردیم، نشون می‌ده که مدل تحقیق عمیق چطور در آزمون GAIA عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های قبلی داشته. این آزمون توی سه سطح دشواری مختلف طراحی شده و نتایج به‌دست‌اومده، برتری این مدل رو نشون می‌ده.
نتایج GAIA در سه سطح دشواری
| سطح دشواری | بهترین مدل قبلی (Previous SOTA) | تحقیق عمیق (pass@1) | تحقیق عمیق (cons@64) |
|---|---|---|---|
| سطح 1 (آسان) | 67.92% | 74.29% | 78.66% |
| سطح 2 (متوسط) | 67.44% | 69.06% | 73.21% |
| سطح 3 (سخت‌ترین) | 42.31% | 47.6% | 58.03% |
| میانگین کلی | 63.64% | 67.36% | 72.57% |
تحلیل نتایج عملکرد deep research در ارزیابی GAIA
- Previous SOTA: مدل قبلی که بهترین عملکرد رو داشت، توی این آزمون میانگین 63.64٪ دقت به دست آورده بود.
- تحقیق عمیق (pass@1): روش استاندارد تحقیق عمیق، تونسته این میانگین رو به 67.36٪ برسونه، یعنی یه پیشرفت محسوس نسبت به مدل‌های قبلی.
- deep research (cons@64): این روش، که احتمالاً از تحلیل چندمرحله‌ای یا ترکیب داده‌های مختلف استفاده می‌کنه، دقت رو به 72.57٪ افزایش داده، که یه جهش بزرگ محسوب می‌شه!
چرا این نتایج مهمه؟
- deep research توی همه‌ی سطوح عملکرد بهتری داشته، مخصوصاً در سطح 3 که سخت‌ترین مرحله محسوب می‌شه.
- روش cons@64 دقت و کیفیت تحلیل رو به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده.
- این نتایج نشون می‌ده که تحقیق عمیق تو حل مسائل پیچیده و پیدا کردن جواب‌های دقیق، یه قدم از بقیه جلوتره.
به‌طور خلاصه، تحقیق عمیق حالا قوی‌ترین مدل توی آزمون GAIA محسوب می‌شه و نشون داده که میتونه حتی سخت‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی رو با دقت بالا حل کنه!
وظایف در سطح کارشناسی و عملکرد deep research
deep research توی یه ارزیابی داخلی، روی وظایف در سطح کارشناسی در حوزه‌های مختلف تست شده و نتایج جالبی داشته. کارشناسان این حوزه‌ها بررسی کردن و مشخص شده که این مدل میتونه چندین ساعت تحقیق سخت و دستی رو خودکارسازی کنه، یعنی خیلی سریع‌تر و بهینه‌تر اطلاعات رو پردازش و تحلیل می‌کنه.
نمودار: نرخ موفقیت در برابر تعداد استفاده از ابزارها
🟢 محور افقی (Max Tool Calls): تعداد دفعاتی که مدل از ابزارهای مختلف استفاده کرده.
🟢 محور عمودی (Pass Rate): نرخ موفقیت مدل توی انجام وظایف تعیین‌شده.
چی از نمودار می‌فهمیم؟
✔ هرچی مدل بیشتر مرور کنه و درباره چیزی که می‌بینه فکر کنه، عملکردش بهتر می‌شه.
✔ توی اول کار، وقتی از ابزارهای کمی استفاده می‌کنه، نرخ موفقیت پایینه.
✔ با افزایش تعداد ابزارهایی که مدل استفاده می‌کنه، عملکردش به‌طور چشمگیری بهتر می‌شه و بعد به یه سطح پایدار و ثابت می‌رسه.
نتیجه چیه؟
📌 زمان دادن به مدل برای تحلیل داده‌ها و استفاده از ابزارها، تأثیر مستقیمی روی دقت و کیفیت نتایجش داره.
📌 هرچی ابزارهای بیشتری در دسترس مدل باشه، توانایی حل مسائل پیچیده‌ش بیشتر می‌شه.
📌 deep research نشون داده که میتونه توی تحقیقات سخت، مثل یه کارشناس حرفه‌ای عمل کنه و زمان زیادی رو برای کاربران صرفه‌جویی کنه!
نمونه‌هایی از وظایف در سطح کارشناسی
تحقیق عمیق توی انجام وظایف پیچیده در سطح کارشناسی توی حوزه‌های مختلف، عملکرد فوق‌العاده‌ای داشته. این مدل نشون داده که میتونه توی زمینه‌های تخصصی مثل:
✔ شیمی (Chemistry)
✔ زبان‌شناسی (Linguistics)
✔ مراقبت‌های بهداشتی (Healthcare)
به‌طور مستقل کار کنه و زمان زیادی رو در تحقیقات صرفه‌جویی کنه.
چقدر زمان صرفه‌جویی شده؟
📌 ۴ ساعت زمان در انجام این وظایف پیچیده صرفه‌جویی شده!
این یعنی کارهایی که یه کارشناس ممکنه چندین ساعت برای انجامشون وقت بذاره، تحقیق عمیق میتونه سریع‌تر و با همون دقت انجام بده.
چرا این مهمه؟
- تحقیق عمیق میتونه توی تحقیقات تخصصی و علمی، یه دستیار فوق‌العاده باشه.
- این مدل کمک می‌کنه تا کارهای پیچیده سریع‌تر انجام بشن، بدون اینکه دقت و کیفیت پایین بیاد.
- برای افرادی که توی حوزه‌های علمی و تخصصی کار می‌کنن، این یعنی صرفه‌جویی توی زمان و افزایش بهره‌وری.
به‌طور خلاصه، دیپ ریسرچ فقط یه مدل هوش مصنوعی نیست، بلکه یه ابزار قوی برای انجام تحقیقات پیچیده در زمانی کوتاه‌تره!
تحلیل نمودارهای عملکرد deep research در وظایف کارشناسی
دو تا نمودار که در ادامه آوردیم، نشون می‌ده که مدل تحقیق عمیق چطور از پس وظایف کارشناسی برمیاد و چه عواملی روی موفقیتش تأثیر دارن. این نمودارها دو چیز مهم رو بررسی می‌کنن:
1️⃣ چقدر موفقه وقتی وظیفه ارزش اقتصادی بیشتری داره؟
2️⃣ چقدر موفقه وقتی انجام یه کار برای انسان بیشتر زمان می‌بره؟
حالا بیایم هرکدوم از این نمودارها رو بررسی کنیم:
نمودار اول: تأثیر ارزش اقتصادی وظایف روی عملکرد مدل
این نمودار رابطه بین ارزش اقتصادی وظایف و نرخ موفقیت مدل رو نشون می‌ده.
محورهای نمودار:
📌 محور افقی: ارزش اقتصادی وظایف (کم، متوسط، بالا، خیلی بالا).
📌 محور عمودی: درصد موفقیت مدل توی انجام اون وظایف.
چی از این نمودار می‌فهمیم؟
✅ وقتی یه وظیفه ارزش اقتصادی کمی داره، مدل عملکرد خیلی خوبی داره (تقریباً ۲۰٪ موفقیت).
✅ اما هرچی وظیفه پیچیده‌تر و ارزش اقتصادی اون بالاتر می‌ره، دقت مدل کمتر می‌شه.
✅ توی وظایف با ارزش اقتصادی خیلی بالا، نرخ موفقیت مدل به میزان قابل‌توجهی کاهش پیدا می‌کنه.
چرا این اتفاق می‌افته؟
🔹 وظایف با ارزش اقتصادی بالا معمولاً خیلی پیچیده‌ترن و نیاز به تحلیل‌های پیشرفته‌تری دارن.
🔹 مدل تحقیق عمیق توی کارهای ساده‌تر عملکرد بهتری داره، ولی وقتی موضوع خیلی تخصصی و پرجزئیات می‌شه، ممکنه دقتش کمتر بشه.
نمودار دوم: تأثیر مدت‌زمان موردنیاز وظایف روی عملکرد مدل
این نمودار نشون می‌ده که مدت‌زمانی که یه انسان برای انجام یه وظیفه نیاز داره، چقدر روی موفقیت مدل تأثیر می‌ذاره.
محورهای نمودار:
📌 محور افقی: مدت‌زمانی که یه انسان برای انجام وظیفه نیاز داره (۱-۳ ساعت، ۴-۶ ساعت، ۷-۹ ساعت، ۱۰ ساعت به بالا).
📌 محور عمودی: میزان موفقیت مدل توی انجام اون وظایف.
چی از این نمودار می‌فهمیم؟
✅ وظایف کوتاه‌تر (۱ تا ۳ ساعت) بالاترین نرخ موفقیت رو دارن (بیش از ۲۰٪).
✅ وظایفی که طولانی‌ترن (۴ تا ۱۰ ساعت یا بیشتر)، تقریباً ۱۵٪ موفقیت دارن و این مقدار تقریباً ثابت می‌مونه.
چرا این اتفاق می‌افته؟
🔹 مدل تحقیق عمیق توی وظایف کوتاه‌تر خیلی خوب عمل می‌کنه، چون احتمالاً این کارها ساده‌تر و کمتر تحلیلی هستن.
🔹 اما وقتی یه وظیفه طولانی‌تر می‌شه، معمولاً شامل چندین مرحله، اطلاعات پیچیده و تحلیل‌های عمیق‌تره که کار مدل رو سخت‌تر می‌کنه.
جمع‌بندی کلی نمودارها:
📌 ارزش اقتصادی وظایف بیشتر از مدت‌زمان انجام اون‌ها روی عملکرد مدل تأثیر داره.
📌 مدل توی وظایف کوتاه‌تر و با ارزش اقتصادی کمتر، دقت بیشتری داره.
📌 هرچی یه وظیفه ارزش اقتصادی بیشتری داشته باشه، مدل ممکنه دقتش کمتر بشه، چون پیچیدگی اون کار بالاتره.
📌 زمان‌بر بودن یه وظیفه لزوماً به این معنی نیست که مدل نمی‌تونه اون رو انجام بده؛ چالش اصلی، پیچیدگی تحلیلی وظایفه.
🔹 نکته جالب: چیزایی که برای مدل تحقیق عمیق سخت هستن، لزوماً همون چیزایی نیستن که برای انسان‌ها زمان‌بره. این یعنی هوش مصنوعی و انسان ممکنه یه کار رو از زوایای کاملاً متفاوتی ببینن و تحلیل کنن!
در نهایت، این نمودارها نشون می‌دن که تحقیق عمیق توی وظایف تخصصی و پیچیده کلی پیشرفت کرده، اما هنوز جا برای بهتر شدن داره—مخصوصاً توی وظایف با ارزش اقتصادی بالا که به تحلیل‌های عمیق‌تری نیاز دارن.
محدودیت‌های دیپ ریسرچ
deep research یه ابزار قدرتمنده، ولی هنوز توی مراحل اولیه توسعه قرار داره و چالش‌هایی داره که باید برطرف بشن. بعضی از محدودیت‌هایی که فعلاً داره، ایناست:
- ممکنه گاهی اطلاعات اشتباه بده یا تحلیل‌های نادرست انجام بده، هرچند این موارد نسبت به مدل‌های قبلی ChatGPT کمتر دیده می‌شه.
- تشخیص اطلاعات معتبر از شایعات همیشه دقیق نیست و ممکنه بعضی وقتا دچار اشتباه بشه.
- گاهی بیش از حد مطمئن به نظر می‌رسه، حتی وقتی که کاملاً درست نمی‌دونه! (مشکل در کالیبراسیون اعتمادبه‌نفس).
- بعضی وقتا قالب‌بندی گزارش‌ها یا استنادها دقیق نیست یا شروع بعضی تحقیقات زمان بیشتری می‌بره.
چه انتظاری برای آینده داریم؟
این مشکلات با افزایش استفاده و بهینه‌سازی‌های بیشتر به‌مرور زمان برطرف می‌شن. با بهبود مدل، دقت و قابلیت‌های deep research هم بیشتر می‌شه.
دسترسی به deep research
تحقیق عمیق برای اجرا، نیاز به پردازش سنگین داره. هرچی تحقیق پیچیده‌تر باشه، منابع محاسباتی بیشتری مصرف می‌شه. فعلاً دسترسی به این قابلیت به این صورت تنظیم شده:
- کاربران Pro: نسخه بهینه‌شده در دسترسه و این کاربران می‌تونن تا ۱۰۰ پرسش در ماه ارسال کنن.
- کاربران Plus و Team: در مرحله بعدی، این قابلیت برای این کاربران فعال می‌شه.
- کاربران سازمانی (Enterprise): این گروه بعد از کاربران Plus به تحقیق عمیق دسترسی پیدا می‌کنن.
- محدودیت جغرافیایی: هنوز در حال کار روی دسترسی کاربران در بریتانیا، سوئیس، و منطقه اقتصادی اروپا هستیم.
چشم‌انداز نسخه‌های آینده
🔹 کاربران پولی به‌زودی می‌تونن از محدودیت‌های بالاتر استفاده کنن.
🔹 نسخه‌ای سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر با استفاده از مدل کوچک‌تر اما همچنان باکیفیت عرضه می‌شه.
🔹 زیرساخت‌های فنی بهبود پیدا می‌کنن تا تجربه بهتری ارائه بشه.
زمان‌بندی انتشار نسخه جدید
اگه همه تست‌های ایمنی موفقیت‌آمیز باشه، deep research برای کاربران Plus طی یک ماه آینده فعال می‌شه.
آینده deep research
✅دسترسی در پلتفرم‌های مختلف:
1- دیپ ریسرچ الآن توی نسخه وب چت جی پی تی فعاله.
2- طی یک ماه آینده برای اپلیکیشن‌های موبایل و دسکتاپ هم ارائه می‌شه.
✅ منابع اطلاعاتی بیشتر در آینده:
1- فعلاً deep research از وب آزاد و فایل‌های آپلودشده استفاده می‌کنه.
2- در آینده، میتونه به منابع اشتراکی و داده‌های تخصصی‌تر متصل بشه تا خروجی‌ها دقیق‌تر و شخصی‌تر بشن.
✅چشم‌انداز بلندمدت:
1- تحقیق عمیق وظایف تحقیقاتی آنلاین رو انجام می‌ده.
2- اپراتور (Operator) قراره به‌عنوان یه عامل مستقل، کارهای دنیای واقعی رو انجام بده. برای آشنایی با اوپراتور میتونین مقاله معرفی Operator در بلاگ دیکاردو رو مطالعه کنین!
3- ترکیب این دو قابلیت، انجام وظایف پیچیده و حرفه‌ای رو ساده‌تر و کارآمدتر می‌کنه.
به‌طور خلاصه، deep research روزبه‌روز در حال پیشرفته، و قراره یه تحول اساسی توی تحقیقات آنلاین و تحلیل داده‌های پیچیده ایجاد کنه!
ما این مقاله رو از سایت رسمی Open ai برای شما ترجمه کردیم و توسعه دادیم. امیدواریم از این مطلب در بلاگ دیکاردو خوشتون اومده باشه!
