Ghid scurt pentru GPT-5

OpenAI a lansat GPT-5, cel mai avansat model al său de până acum, descris ca fiind cel mai inteligent, rapid și util, punând inteligența la nivel de expert în mâinile tuturor"¹ .

Acest articol este un ghid pentru oricine dorește să înțeleagă noutățile aduse de GPT-5. Vom explora ce este acest model, cum funcționează, care sunt conceptele cheie pentru a interacționa eficient cu el și care sunt capabilitățile și limitele sale.

Ce este GPT-5 și cum funcționează

GPT-5 este un model multimodal de mari dimensiuni, dezvoltat de OpenAI. Multimodal se referă la faptul că un model poate înțelege și genera informații din mai multe tipuri de date, cum ar fi text și imagini. Deși pornește de la principiile modelului anterior (GPT-4), noul model aduce îmbunătățiri semnificative în raționament, eficiență și coerență.

Cum simplifică GPT-5 interacțiunea în ChatGPT?

Pentru utilizatorii ChatGPT, GPT-5 funcționează ca un sistem inteligent unificat care analizează complexitatea cererii pe care o primește și alege automat modul optim de răspuns:

• Răspuns rapid. Pentru întrebări simple, modelul oferă răspunsuri instant.

• Gândire profundă (thinking). Pentru sarcini complexe, modelul activează un mod de raționament avansat, aplicând o analiză detaliată înainte de a răspunde. În modul “thinking”, utilizatorul primește o vizualizare simplificată a raționamentului, cu opțiunea Get a quick answer, pe care, dacă o selectezi, revii imediat la modul răspuns rapid.

Această selecție automată a modului de a răspunde elimină nevoia utilizatorului de a alege manual între diferitele versiuni ale modelului (de exemplu, GPT-4o, GPT-4.1 sau altele) pentru a îndeplini o sarcină. Astfel, experiența de interacțiune cu ChatGPT devine mai simplă pentru toți utilizatorii.

Principalele avantaje față de GPT-4

1. Raționament superior, accesibil tuturor. GPT-5 gestionează mai coerent sarcinile complexe. În plus, chiar și utilizatorii care folosesc varianta gratuită beneficiază acum de răspunsuri bazate pe raționament avansat, un avantaj care, anterior, era disponibil doar pentru abonați.

2. Fereastră de context mai mare. Modelul reține o parte mult mai mare din conversație, oferind răspunsuri mai relevante în conversații lungi.

3. Funcționalități multimodale avansate. Integrează mai bine date de tipuri diferite (text, imagini etc.) pentru a genera răspunsuri mai complete.

Combinația de context extins și raționament îmbunătățit oferă utilizatorilor răspunsuri mai relevante. Prin urmare, numărul de reluări pentru aceeași sarcină este redus ceea ce duce, în cele din urmă, la o economie de timp și resurse.

Concepte cheie pentru o interacțiune eficientă cu GPT-5

Pentru a folosi GPT-5 la potențialul său maxim, este important să înțelegem câteva concepte de bază pentru modelele lingvistice mari.

1. Tokenul

Ce este un token?

În esență, un token este unitatea de bază cu care lucrează un model de inteligență artificială (IA). Vă puteți gândi la token-uri ca la niște piese de Lego cu care modelul construiește cuvinte și propoziții. Un token poate fi un cuvânt întreg, o parte dintr-un cuvânt, un caracter sau un simplu semn de punctuație.²

Acest proces de tokenizare este necesar pentru ca modelele IA să înțeleagă textul.

Sunt mai multe tipuri de token-uri în IA generativă:

1. Token-uri text – folosite de modelele lingvistice pentru a genera răspunsuri, texte sau cod.

2. Token-uri imagine – folosite de modele precum DALL·E, unde imaginea este împărțită în “fragmente” care pot fi procesate.

3. Token-uri audio – folosite de modele de voce, unde sunetul este împărțit în unități mici pentru analiză și generare.

Cum funcționează token-urile într-un model IA (o versiune simplificată)

• Tokenizare – textul de intrare (promptul) este împărțit în token-uri.

• Transformare în numere (vectorizare) – fiecare token este transformat într-o listă de numere care descrie sensul și relațiile sale cu alte cuvinte, astfel încât modelul să poată lucra cu el.

• Procesare & predicție – modelul analizează secvența de token-uri (în formă numerică) și calculează ce token este cel mai probabil să urmeze.

• Decodare – token-urile generate sunt convertite din nou în cuvinte și propoziții lizibile.

De ce sunt importante token-urile?

Token-urile contează din două motive principale: cost și limită de context.

• Cost. Majoritatea serviciilor de IA generativă taxează în funcție de numărul de token-uri procesate, atât pentru solicitare (input), cât și pentru răspuns (output). Astfel, mai multe token-uri înseamnă un cost mai mare.

• Limită de context. Fiecare model are o limită maximă de token-uri pe care le poate procesa simultan. Această limită reprezintă “memoria sa pe termen scurt” și determină cât de mult context poate reține modelul într-o singură interacțiune.

Un principiu general util este că 100 de token-uri în limba engleză echivalează cu aproximativ 75 de cuvinte. În limba română, raportul este adesea mai mare ceea ce poate influența costurile.³

Înțelegerea token-urilor ajută la optimizarea costurilor si prevenirea pierderii de informație din cauza depășirii ferestrei de context.

2. Fereastra de context

Ce este fereastra de context?

Fereastra de context este cantitatea de informații (măsurată în token-uri) pe care un model o poate procesa pentru o singură conversație. O putem compara cu memoria noastră pe termen scurt: la fel ca oamenii, aceste modele pot "vedea" și reține doar o cantitate limitată de informații simultan⁶ .

Într-o conversație cu un model, de fiecare dată când trimiți un mesaj nou, aplicația trimite către model atât mesajul actual, cât și istoricul relevant al discuției (mesajele și răspunsurile anterioare). Acest pachet întreg de text trebuie să se încadreze în fereastra de context.

Dimensiunea ferestrei de context influențează direct capacitatea modelului de a genera răspunsuri coerente și relevante din punct de vedere contextual. O fereastră de context mare, precum cea a GPT-5, permite conversații mai lungi și mai coerente. Se pot încărca documente întregi sau transcrieri extinse, reducând numărul de interacțiuni necesare pentru o analiză complexă. Acest lucru creează un flux de lucru mai eficient.

3. Promptul (Instrucțiunea)

Promptul este contextul inițial sau instrucțiunea pe care o trimiți modelului.

Modul în care scrii promptul influențează direct calitatea răspunsului, mai ales în cazul unui model de raționament, precum GPT-5. Modelele de raționament folosesc un proces intern de "gândire" înainte de a oferi un răspuns final. Acest proces funcționează astfel⁴ :

1. Generarea unui raționament Intern. Atunci când primesc un prompt, aceste modele generează mai întâi o serie de "token-uri de raționament". Gândește-te la acestea ca la o ciornă sau un monolog interior, invizibil pentru utilizator. În această etapă, modelul descompune problema, analizează posibile abordări și își structurează logic “gândurile”.

2. Producerea răspunsului final. După ce a finalizat acest raționament intern, modelul generează răspunsul vizibil (numit și "token-uri de completare"), care este vizibil pentru tine.

3. Curățarea contextului. La final, "ciorna" ("token-uri de raționament") este eliminată, păstrându-se doar conversația relevantă pentru viitoarele interacțiuni.

Pe scurt, modelul "gândește" într-un spațiu de lucru intern pentru a-și îmbunătăți calitatea răspunsului, apoi îți prezintă doar rezultatul final.

Există câteva diferențe de luat în considerare atunci când scrii un prompt unui model de raționament.

Să presupunem că ai doi colegi cărora le poți delega sarcini: un expert și un junior. Pentru a obține cele mai bune rezultate este necesar să delegi diferit⁵ .

• “Coleg expert” = Mod de raționament (GPT-5 Thinking)
  Cum delegi: setează un obiectiv clar, constrângeri și criterii de reușită; lasă-l să-și aleagă pașii.

Acest tip de model "gândește" singur, descompune problema și explorează soluții, la fel ca un expert care se bazează pe experiența sa.

• “Coleg junior” = Mod eficient (standard)
  Cum delegi: îi oferi instrucțiuni clare și detaliate, pas cu pas; urmărește execuția predictibilă.

Acest tip de model excelează în a urma instrucțiuni precise. Dacă îi oferi o “rețetă” clară, o va executa pas cu pas.

Pentru a obține cele mai bune rezultate, adaptează-ți abordarea:

• Pentru probleme complexe care necesită o soluție creativă, formulează un obiectiv clar, constrângeri, criterii și lasă modelul să “gândească”.

• Pentru sarcini specifice unde cunoști deja pașii de urmat, fii cât mai detaliat și precis.

GPT-5 : Capabilități și Limite

Puncte forte

• Raționament avansat. Datorită modului său de “gândire”, GPT-5 poate rezolva sarcini complexe.

• Fereastră de context extinsă. Poate gestiona conversații lungi și coerente, procesând o cantitate mare de informații.

• Abilități superioare de codare. Are capacitatea de a scrie, corecta și analiza cod, inclusiv în scenarii cu fișiere multiple.

• Precizie superioară. Oferă o acuratețe mai mare și caracteristici de siguranță îmbunătățite.

• Înțelegere multimodală. Combină și procesează eficient informații din text, imagini și alte formate.

Limite

• Halucinații. Deși mai rar, GPT-5 poate genera în continuare informații incorecte sau false.

• Cunoștințe limitate în timp. Informațiile oferite de GPT-5 sunt statice, având o dată limită (30 septembrie 2024). Pentru date recente, este necesară activarea instrumentelor externe, cum ar fi căutarea pe web.

• Consum mare de resurse. Modul de “gândire” necesită mai mult timp de procesare și mai multe resurse de calcul (costuri mai ridicate) ceea ce poate limita accesibilitatea pentru echipele mici sau dezvoltatorii individuali.

• Prejudecăți și lipsa înțelegerii emoționale. Prejudecățile moștenite din datele de antrenament și lipsa înțelegerii emoționale subliniază necesitatea intervenției umane.

Un partener de gândire, nu un oracol

GPT-5 reprezintă o evoluție semnificativă, transformând inteligența artificială într-un instrument mai puternic și mai accesibil. Datorită raționamentului avansat și a ferestrei de context extinse, poate fi folosit eficient pentru a rezolva sarcini complexe.

Cu toate acestea, este important să-i înțelegem limitele. Modelul este un instrument, nu o sursă absolută de adevăr. GPT-5 se bazează pe recunoașterea tiparelor, nu pe o înțelegere reală a lumii. Pur și simplu, generează text pe baza datelor cu care a fost antrenat și nu “înțelege” cu adevărat conținutul. Acest lucru înseamnă că nu poate lua decizii independente sau gestiona situații complet noi, care nu au fost incluse în setul său de antrenament. Din acest motiv, implicarea utilizatorului rămâne esențială.

Succesul interacțiunii cu GPT-5 depinde în continuare de abilitatea noastră de a formula solicitări clare, capacitatea de a evalua critic răspunsurile și verificarea informațiilor esențiale.

1  https://openai.com/index/introducing-gpt-5 /

2  https://platform.openai.com/tokenizer?

3  https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them

4  https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning

5  https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning

6  https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-a-context-window