৫ মে, ২০২৬ তারিখে OpenAI তাদের অধিকাংশ ব্যবহারকারীর জন্য ডিফল্ট মডেল হিসেবে ChatGPT-কে GPT-5.5 Instant সংস্করণে উন্নীত করেছে। এই পরিবর্তনের প্রভাব কেবল উত্তরের গতির ওপরই পড়েনি, বরং এটি প্রেক্ষাপট বা কনটেক্সট প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতিতেও আমূল বদল এনেছে, যা কোম্পানির অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার ফলাফলে স্পষ্টভাবে ফুটে উঠেছে।
মডেলটি মূলত মিক্সচার-অব-এক্সপার্টস (mixture-of-experts) সম্বলিত ট্রান্সফর্মার আর্কিটেকচার বজায় রাখলেও, প্রতি টোকেনে সক্রিয় প্যারামিটারের হার এখন ২৮ শতাংশ পর্যন্ত বৃদ্ধি পেয়েছে। এর ফলে দীর্ঘ ও জটিল যুক্তিনির্ভর কাজের ক্ষেত্রে ভুলের মাত্রা উল্লেখযোগ্যভাবে কমে এসেছে। OpenAI-এর তথ্য অনুযায়ী, একই পরিমাণ ইনফারেন্স কম্পিউটেশন ব্যবহার করেও GPQA বেঞ্চমার্কে মডেলটির নির্ভুলতা ৫৩ শতাংশ থেকে বৃদ্ধি পেয়ে ৬১ শতাংশে দাঁড়িয়েছে।
এই সংস্করণের অন্যতম প্রধান উদ্ভাবন হলো এর অ্যাটেনশন মেকানিজম বা মনোযোগ প্রক্রিয়ার পরিমার্জন: মডেলটি এখন পূর্ববর্তী টোকেনগুলোর ওপর ভিত্তি করে প্রেক্ষাপটকে গতিশীলভাবে মূল্যায়ন করে। এই পদ্ধতিটি পূর্ববর্তী সংস্করণের চেয়ে আলাদা, যেখানে পুরো উইন্ডো জুড়ে গুরুত্ব সমানভাবে বণ্টন করা হতো। ফলস্বরূপ, প্রশিক্ষণের তথ্যে খুব কম পাওয়া যায় এমন বিষয় নিয়ে কাজ করার সময় ভুল বা কাল্পনিক তথ্য (hallucination) দেওয়ার প্রবণতা হ্রাস পেয়েছে।
রিলিজ নোটসে প্রকাশিত মূল্যায়ন পদ্ধতিতে জিরো-শট (zero-shot) এবং ফিউ-শট (few-shot) উভয় ধরনের প্রেক্ষাপটই অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। তবে কোম্পানিটি তাদের টেস্ট সেটের পূর্ণাঙ্গ তথ্য প্রকাশ না করায় স্বাধীনভাবে এর কার্যকারিতা যাচাই করা চ্যালেঞ্জিং হয়ে পড়েছে। এরই মধ্যে স্বতন্ত্র গবেষকরা ওপেন ডেটাসেটে প্রাপ্ত ফলাফলের সাথে কোম্পানির দাবিকৃত তথ্যের কিছুটা অমিল লক্ষ্য করেছেন।
Claude 3.5-এ ব্যবহৃত Anthropic-এর পদ্ধতির তুলনায় OpenAI অতিরিক্ত 'কনস্টিটিউশনাল' পোস্ট-ট্রেনিংয়ের বদলে সক্রিয় প্যারামিটার বৃদ্ধির ওপর বেশি গুরুত্ব দিয়েছে। এর ফলে ত্রুটির ধরণগুলোতেও ভিন্নতা দেখা যাচ্ছে: Anthropic-এর মডেলগুলো অনেক সময় উত্তর দিতে অস্বীকৃতি জানায়, অন্যদিকে GPT-5.5 Instant উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করলেও অনেক সময় সূক্ষ্ম তথ্যে ভুল করে বসে।
ব্যবহারিক ক্ষেত্রে এই পরিবর্তনের অর্থ হলো, কারিগরি নথিপত্র বা তথ্য বিশ্লেষণের সময় ব্যবহারকারীদের এখন আগের চেয়ে কম রি-জেনারেশনের অনুরোধ করতে হবে। তবে যেসব কাজে তথ্যের কঠোর সত্যতা যাচাই প্রয়োজন, সেসব ক্ষেত্রে এখনো বাইরের কোনো যাচাইকরণ টুল ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
নতুন কোনো ডোমেইন বা বিষয়ের ক্ষেত্রে মডেলটির এই উন্নতি কতটা কার্যকর থাকবে, তা নিয়ে প্রশ্ন রয়েই গেছে। পরবর্তী গবেষণাগুলোতে সম্ভবত বিশেষায়িত তথ্যভাণ্ডারের ওপর মডেলটির আচরণ পরীক্ষা করা হবে, যা এর মূল প্রশিক্ষণের সময় অন্তর্ভুক্ত ছিল না।
পরিশেষে, GPT-5.5 Instant এটিই প্রমাণ করে যে, কেবল মডেলের আকার না বাড়িয়েও অ্যাটেনশন মেকানিজমের সূক্ষ্ম বিন্যাসের মাধ্যমে উত্তরের নির্ভুলতা বাড়ানো সম্ভব।
