---
title: "OpenAI's large language models — OpenAI کے بڑے لسانی ماڈلز"
source: "https://systems-analysis.info/int/OpenAI's_large_language_models_%E2%80%94_OpenAI_%DA%A9%DB%92_%D8%A8%DA%91%DB%92_%D9%84%D8%B3%D8%A7%D9%86%DB%8C_%D9%85%D8%A7%DA%88%D9%84%D8%B2"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "OpenAI's_large_language_models_—_OpenAI_کے_بڑے_لسانی_ماڈلز"
language: "ur"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:OpenAI"
  - "Category:Urdu"
revision_id: 5065
wiki_created_at: 2026-09-06T23:44:00Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:44:00Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:06:37Z
---

# OpenAI's large language models — OpenAI کے بڑے لسانی ماڈلز

**OpenAI کے بڑے لسانی ماڈلز** — یہ تحقیقی لیبارٹری OpenAI کے تیار کردہ بڑے لسانی ماڈلز (LLM) کا ایک سلسلہ ہے۔ یہ ماڈلز، جو Transformer فن تعمیر پر مبنی ہیں، تخلیقی مصنوعی ذہانت کی ترقی میں ایک کلیدی عنصر بن چکے ہیں۔ 2018 میں پیش کیے گئے GPT-1 سے شروع ہو کر، ہر اگلی نسل — جس میں GPT-2، GPT-3، GPT-4، اور GPT-4o اور O-series جیسے جدید ملٹی موڈل نظام شامل ہیں — نے صلاحیتوں، پیمانے اور اثر و رسوخ میں تیز رفتار اضافہ ظاہر کیا۔

## OpenAI کی تاریخ اور ترقی کا فلسفہ

### بنیاد اور ابتدائی مشن

OpenAI کمپنی 11 دسمبر 2015 کو ایک غیر منافع بخش تحقیقی لیبارٹری کے طور پر قائم کی گئی۔ بانیوں میں سیم الٹمین، ایلون مسک، الیا سٹسکیور اور گریگ بروکمین جیسی著名شخصیات شامل تھیں۔ ابتدائی مشن تمام انسانیت کی بھلائی کے لیے «محفوظ اور مفید» عمومی مصنوعی ذہانت (AGI) کی تخلیق تھا۔ کمپنی کے ابتدائی فلسفے میں کھلے پن اور تعاون پر زور دیا گیا تھا، اور تمام کام کھلے ذخائر میں شائع کرنے کا ارادہ تھا۔

### تجارتی ماڈل کی طرف منتقلی

ماڈلز کے پیمانے میں اضافے اور اس کے نتیجے میں حسابی اخراجات بڑھنے کے ساتھ، 2019 میں OpenAI کو اپنی ساخت پر نظرثانی کرنی پڑی۔ «محدود منافع» کے ماڈل کے ساتھ ایک تجارتی ذیلی کمپنی **OpenAI LP** (Limited Partnership) قائم کی گئی۔ اس قدم نے بڑی سرمایہ کاری حاصل کرنا ممکن بنایا، جس میں سب سے اہم Microsoft کے ساتھ شراکت داری تھی، جس نے OpenAI میں اربوں ڈالر لگائے اور اپنی کلاؤڈ انفراسٹرکچر Microsoft Azure تک رسائی فراہم کی۔ اس منتقلی نے مکمل طور پر کھلی تحقیق سے زیادہ بند اور تجارتی ترقی کی طرف تبدیلی کی نشاندہی کی، جو اگلی نسل کے ماڈلز کی تربیت کی مالی اعانت کے لیے ضروری تھی۔

## اہم ٹیکنالوجیز اور فن تعمیر

### Transformer فن تعمیر

GPT خاندان کے تمام ماڈلز **Transformer** فن تعمیر پر مبنی ہیں، جسے Google نے 2017 میں پیش کیا تھا۔ اس فن تعمیر نے **self-attention** کے طریقہ کار کی بدولت قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں انقلاب برپا کیا، جو ماڈل کو جملے میں مختلف الفاظ کی اہمیت کو وزن دینے اور ترتیبوں کو متوالی طریقے سے نہیں بلکہ بیک وقت پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسا کہ recurrent neural networks (RNN) میں ہوتا تھا۔ اس سے بہت بڑے ڈیٹا مجموعوں پر مؤثر تربیت ممکن ہوئی۔

### GPT کا Decoder-only نقطہ نظر

مکمل Transformer فن تعمیر کے برعکس، جس میں encoder اور decoder دونوں شامل ہوتے ہیں، GPT ماڈلز صرف **decoder حصے** کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ فن تعمیر تخلیقی کاموں کے لیے بالکل موزوں ہے، کیونکہ یہ اپنی فطرت کے اعتبار سے autoregressive ہے — یعنی یہ ترتیب میں تمام پچھلے tokens کی بنیاد پر اگلا token پیش گوئی کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر GPT ماڈلز کی پہچان بن گیا ہے۔

### تربیت کے طریقے

GPT ماڈلز کا ارتقاء ان کی تربیت کے طریقوں کی ترقی سے گہرا تعلق رکھتا ہے:

- **Self-supervised Pre-training**: یہ بنیادی مرحلہ ہے جس میں ماڈل کو بے حساب غیر برچسب شدہ متن (مثلاً پورا انٹرنیٹ، کتابیں) پر ایک سادہ کام — اگلا لفظ پیش گوئی کرنا — سیکھنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ اس سے ماڈل گرامر، نحو، دنیا کے بارے میں حقائق اور عمومی لسانی نمونے سیکھتا ہے۔
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)**: InstructGPT اور GPT-3.5 سے شروع ہو کر، یہ طریقہ کلیدی بن گیا۔ اس میں کئی مراحل شامل ہیں:

1.  انسانی annotators مختلف سوالات کے لیے نمونہ جوابات لکھتے ہیں۔
2.  ماڈل کئی جوابات بناتا ہے، اور annotators انہیں بہترین سے بدترین کی ترتیب میں رکھتے ہیں۔
3.  ان درجہ بندیوں کی بنیاد پر ایک «reward model» تربیت پاتا ہے، جو یہ پیش گوئی کرنا سیکھتا ہے کہ انسان کون سا جواب پسند کرے گا۔
4.  بنیادی ماڈل کو reinforcement algorithms کے ذریعے، reward model کو feedback کے ذریعے استعمال کرتے ہوئے، مزید مفید، سچے اور محفوظ جوابات دینے کے لیے fine-tune کیا جاتا ہے۔

## GPT ماڈلز کا ارتقاء

### GPT-1 (2018)

سیریز کا پہلا ماڈل، جو 2018 میں پیش کیا گیا۔

- **پیرامیٹرز:** 117 ملین۔
- **فن تعمیر:** 12 پرتوں والا transformer-decoder۔
- **تربیت:** **BookCorpus** (~7000 غیر شائع شدہ کتابوں) پر تربیت دی گئی۔
- **کلیدی اختراع:** دو مرحلاتی نقطہ نظر (pre-training + fine-tuning) کی افادیت ظاہر کی اور تمام اگلے ماڈلز کی بنیاد رکھی۔ یہ ثابت کیا کہ ایک ماڈل کو فن تعمیر تبدیل کیے بغیر کئی NLP کاموں کے لیے ڈھالا جا سکتا ہے۔

### GPT-2 (2019)

GPT-1 کے مقابلے میں نمایاں پیمانہ بندی۔

- **پیرامیٹرز:** 1.5 ارب (GPT-1 سے تقریباً 10 گنا زیادہ)۔
- **فن تعمیر:** 48 پرتوں والا transformer-decoder۔
- **تربیت:** **WebText** corpus (انٹرنیٹ سے فلٹر کیے گئے 40 GB معیاری متون) پر تربیت دی گئی۔
- **کلیدی اختراع:** **zero-shot** سیکھنے میں متاثر کن صلاحیتیں ظاہر کیں، یعنی خصوصی fine-tuning کے بغیر کام حل کرنا۔ طویل اور مربوط متون بنا سکتا تھا۔ اس کے اجراء کے ساتھ ناجائز استعمال کے خطرات پر عوامی بحث ہوئی، جس کی وجہ سے OpenAI نے ابتدا میں ماڈل کے صرف چھوٹے ورژن شائع کیے۔

### GPT-3 (2020)

وہ ماڈل جس نے LLM کی صلاحیتوں اور عوامی تاثر میں پیش رفت کی۔

- **پیرامیٹرز:** 175 ارب (GPT-2 سے تقریباً 100 گنا زیادہ)۔
- **فن تعمیر:** 96 پرتوں والا transformer-decoder۔
- **تربیت:** Common Crawl، کتابیں اور Wikipedia سمیت ~570 GB کے corpus مجموعوں پر تربیت دی گئی۔
- **کلیدی اختراع:** **few-shot** سیکھنے کی مضبوط صلاحیتوں کا ابھرنا — ماڈل خود سوال میں صرف چند مثالیں پا کر کام حل کر سکتا تھا۔ GPT-3 پہلا ماڈل بنا جسے OpenAI نے تجارتی API کے ذریعے فراہم کیا، جس نے تخلیقی AI پر مبنی startups کی بہار کا آغاز کیا۔

### InstructGPT اور GPT-3.5 (2022)

ماڈلز کا ایک خاندان جو قابو پذیری اور افادیت بہتر بنانے پر مرکوز ہے۔

- **پیرامیٹرز:** GPT-3 کے قابل موازنہ (~175 ارب)۔
- **تربیت:** پہلی بار بڑے پیمانے پر **RLHF** طریقہ استعمال کیا گیا تاکہ ماڈل کو ہدایات بہتر ماننے، زیادہ سچا اور کم نقصاندہ بنایا جا سکے۔
- **کلیدی اختراع:** ماڈل کی «اطاعت گزاری» اور حفاظت میں تیز اضافہ۔ **gpt-3.5-turbo** ماڈل **ChatGPT** کے پہلے اجراء کی بنیاد بنا، جو 30 نومبر 2022 کو لانچ ہوا اور ایک عالمی مظہر بن گیا۔

### GPT-4 (2023)

نیا flagship ماڈل جو ملٹی موڈلٹی کی طرف منتقلی کی علامت ہے۔

- **پیرامیٹرز:** سرکاری طور پر ظاہر نہیں کیے گئے (تخمینہ ~1.7 ٹریلین، ممکنہ طور پر Mixture-of-Experts فن تعمیر کے ساتھ)۔
- **فن تعمیر:** ملٹی موڈل transformer۔
- **تربیت:** متن اور تصاویر کے بہت بڑے corpus پر تربیت دی گئی۔
- **کلیدی اختراع:** **ملٹی موڈلٹی** — صرف متن نہیں بلکہ تصاویر بھی بطور input قبول کرنے کی صلاحیت۔ بہت سے پیشہ ورانہ اور تعلیمی ٹیسٹوں میں انسانی سطح (بلکہ اس سے بھی اوپر) کی کارکردگی ظاہر کی (مثلاً وکالت کا امتحان)۔

### GPT-4 Turbo (2023)

GPT-4 کا بہتر اور زیادہ قابل رسائی ورژن۔

- **پیرامیٹرز:** GPT-4 جیسے۔
- **Context Window:** **128,000 tokens** (~300 صفحات متن) تک بڑھایا گیا۔
- **تربیت:** تازہ معلومات (اپریل 2023 تک)۔
- **کلیدی اختراع:** API کالز کی لاگت میں نمایاں کمی، بہتر ہدایات کی پیروی اور تازہ تر معلومات، جس نے GPT-4 کی قوت کو زیادہ وسیع دائرے کی ایپلیکیشنز کے لیے قابل رسائی بنایا۔

### GPT-4o (2024)

وہ «Omni ماڈل» جو متعدد modalities کو مقامی طور پر پروسیس کرتا ہے۔

- **کلیدی اختراع:** ایک ہی ماڈل کے اندر متن، آڈیو اور تصاویر کی حقیقی وقت میں مقامی **ملٹی موڈل پروسیسنگ**۔ اس سے بہت تیز اور قدرتی ردعمل ممکن ہوتا ہے جو انسانی گفتگو کی رفتار کے قابل موازنہ ہے۔ GPT-4o نے GPT-4 سطح کی صلاحیتیں ChatGPT کے مفت صارفین کے لیے قابل رسائی بنا دیں۔

### O-series خاندان: o1 اور o3 (2024-2025)

ماڈلز کی نئی نسل جو **استدلال** کی صلاحیتوں کی ترقی پر مرکوز ہے۔

- **ماڈل o1** (ستمبر 2024): علمی افعال میں ایک بڑے قدم کے طور پر پیش کیا گیا، جو گہرے تجزیے اور کثیر مرحلاتی استدلال کی ضرورت والے پیچیدہ کاموں کو حل کرنے میں مدد دیتا ہے۔
- **ماڈل o3** (جنوری 2025): منطق اور ریاضی کے مشکل ٹیسٹوں میں اور بھی بہتر نتائج کے ساتھ o1 کے خیالات کی مزید ترقی (مثلاً AIME 2024 امتحان میں 96.7%)۔
- **کلیدی اختراع:** محض متن کی تخلیق نہیں بلکہ منطقی سلسلوں (Chain-of-Thought) کی تشکیل اور پیچیدہ مسائل کے حل پر توجہ، جو AI کو زیادہ تجریدی سوچ کے قریب لاتی ہے۔

## خصوصی ماڈلز

GPT کی بنیادی سیریز کے علاوہ، OpenAI نے مخصوص کاموں کے لیے کئی ماڈلز تیار کیے ہیں:

- **DALL-E:** ماڈلز کا ایک سلسلہ (2021 تا حال) جو متنی تفصیل کی بنیاد پر تصاویر بناتا ہے۔ فوٹو حقیقی اور اسٹائلائزڈ تصاویر بنانے کے لیے transformer اور diffusion model کا مجموعہ استعمال کرتا ہے۔
- **Codex اور GitHub Copilot:** GPT-3 کا ایک ورژن جسے اربوں کوڈ کی سطروں پر fine-tune کیا گیا۔ **GitHub Copilot** (2021) کی بنیاد بنا — کوڈ آٹو کمپلیشن کا ایک ٹول جس نے سافٹ ویئر ترقی کے عمل کو بنیادی طور پر تبدیل کر دیا۔
- **Whisper:** تقریر کی پہچان اور نقل و حرکت کے لیے ایک انتہائی درست ماڈل (2022)۔ 680,000 گھنٹے کے آڈیو ڈیٹا پر تربیت یافتہ، جو اسے مختلف زبانوں، لہجوں اور پس منظر کے شور میں کام کرنے کے قابل بناتا ہے۔
- **Sora:** متنی تفصیل کی بنیاد پر ویڈیو بنانے کا ماڈل (2024 میں اعلان کیا گیا)۔ ایک منٹ تک کی اعلیٰ معیار، اسٹائلستانہ اور منطقی طور پر مسلسل ویڈیوز بنانے میں قادر ہے۔

## ماڈلز کا خلاصہ جدول

| ماڈل        | اجراء کا سال | پیرامیٹرز (تخمینہ) | Context Window کا حجم | کلیدی اختراعات                                                |
|-------------|--------------|--------------------|-----------------------|---------------------------------------------------------------|
| **GPT-1**   | 2018         | 117 ملین           | 512 tokens            | «Pre-training + fine-tuning» پیراڈائم، transformer کی افادیت۔ |
| **GPT-2**   | 2019         | 1.5 ارب            | 1024 tokens           | Zero-shot سیکھنا، طویل مربوط متن کی تخلیق۔                    |
| **GPT-3**   | 2020         | 175 ارب            | 2048 tokens           | Few-shot سیکھنا، عالمگیریت، تجارتی API۔                       |
| **GPT-3.5** | 2022         | ≈175 ارب           | 4096 / 16,000 tokens  | RLHF کے ساتھ تربیت، بہتر ہدایات کی پیروی، ChatGPT کی بنیاد۔   |
| **GPT-4**   | 2023         | ≈1.7 ٹریلین        | 8,192 / 32,768 tokens | ملٹی موڈلٹی (متن+تصویر)، انسانی سطح کی کارکردگی۔              |
| **GPT-4o**  | 2024         | ظاہر نہیں کیے گئے  | 128,000 tokens        | مقامی ملٹی موڈلٹی (متن، آڈیو، تصویر)، حقیقی وقت میں تعامل۔    |
| **o1 / o3** | 2024-2025    | ظاہر نہیں کیے گئے  | 128,000 tokens        | جدید استدلال کی صلاحیتوں اور پیچیدہ مسائل کے حل پر توجہ۔      |

OpenAI GPT کے بنیادی ماڈلز کا موازنہ

## اخلاقی، قانونی اور سماجی پہلو

GPT ماڈلز کی ترقی اور پھیلاؤ نے وسیع عوامی بحث کو جنم دیا ہے۔

- **غلط معلومات اور نقصاندہ مواد:** ماڈلز کی قائل کن متن بنانے کی صلاحیت جھوٹی خبروں، پروپیگنڈے اور phishing کے لیے ان کے استعمال کا خطرہ پیدا کرتی ہے۔ OpenAI حفاظتی فلٹر نافذ کرتا ہے، لیکن پابندیوں کو نظرانداز کرنے (jailbreaking) کا مسئلہ اب بھی موجود ہے۔
- **کاپی رائٹ:** ماڈلز کو انٹرنیٹ کے ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے، جس میں کاپی رائٹ سے محفوظ مواد بھی شامل ہے۔ اس سے مصنفین اور اشاعتی اداروں (مثلاً The New York Times) کی طرف سے کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کے الزام میں مقدمات دائر ہوئے ہیں۔ ان مقدمات کا نتیجہ LLM کی تربیت کے مستقبل کا تعین کرے گا۔
- **ڈیٹا کی رازداری:** ماڈل کی جانب سے تربیتی corpus سے ذاتی معلومات غیر ارادی طور پر دوبارہ پیش کرنے کے خطرات موجود ہیں۔ اس کے علاوہ، جو ڈیٹا صارفین ChatGPT میں داخل کرتے ہیں وہ مزید تربیت کے لیے استعمال ہو سکتا ہے، جس نے ریگولیٹرز میں تشویش پیدا کی (مثلاً 2023 میں اٹلی میں)۔
- **لیبر مارکیٹ پر اثر:** متن، کوڈ بنانے اور معلومات کے تجزیے سے متعلق کاموں کی خودکاری copywriters، پروگرامرز، تجزیہ کاروں اور دیگر کے پیشوں کو تبدیل کر سکتی ہے۔ قلیل مدت میں ماڈلز «دوسرے پائلٹ» کے طور پر کام کرتے ہوئے پیداواریت بڑھاتے ہیں، لیکن طویل مدت میں کچھ کرداروں کی مکمل خودکاری ہو سکتی ہے۔
- **وجودی خطرات اور AI کی حفاظت:** OpenAI کے اندر اور علمی برادری میں سوپر انٹیلی جنس (AGI) کی تخلیق سے متعلق طویل مدتی خطرات پر بحثیں جاری ہیں۔ کمپنی محفوظ ترقی سے وابستگی کا اعلان کرتی ہے اور مستقبل کے زیادہ طاقتور نظاموں پر قابو پانے کے مسئلے کے حل کے لیے *Superalignment* جیسی ٹیمیں بنائی ہیں۔

## حوالہ جات

- Radford, A. et al. (2018). *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*. OpenAI.
- Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. OpenAI.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- OpenAI (2023). *GPT-4 Technical Report*. arXiv:2303.08774.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## روابط

- OpenAI کی سرکاری ویب سائٹ