Artificial Intelligence A.I. के क्या – क्या Terms है?
हमने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (artificial intelligence AI) को समझने के लिए उपयोगी concept और अवधारणाओं की एक सूची तैयार की है, जिसमे विशेष रूप से चैटजीपीटी (Chat GPT), बिंग (Bing) और बार्ड (Bard) जैसे AI-Enabled है|
यदि आप इन स्पष्टीकरणों को नहीं समझ पा रहे है , या इनके बारे में और अधिक जानना चाहते हैं, तो आप स्वयं चैटबॉट्स (chatbots) से कुछ प्रश्नो के उत्तर पूछ सकते हैं। प्रश्नों का उत्तर देना इसके सबसे उपयोगी skills में से एक है, और यह एआई (AI) को समझने का सही तरीका है। लेकिन ध्यान रखें कि वे कभी-कभी कुछ कुछ चीज़े गलत भी बता सकते हैं।
यहाँ से आप ChatGPT के बारे में जान सकते है , की यह कैसे काम करता है https://chat.openai.com/auth/login
बिंग (Bing) और बार्ड (Bard) से चैटबॉट्स को धीरे-धीरे रोल आउट किया जा रहा है, और इसके access के लिए आपको उनकी waiting list में शामिल होने की आवश्यकता है। चैटजीपीटी में वर्तमान में कोई भी waiting list नहीं है, लेकिन इसके लिए एक free account की setting करने की आवश्यकता है।
Anthropomorphism: लोगों के लिए मानवीय गुणों या विशेषताओं को AI के लिए विशेषता देने की प्रवृत्ति ही chatbot है। उदाहरण के लिए, आप यह मान सकते हैं कि यह अपने उत्तरों के आधार पर दयालु या क्रूर है, भले ही यह भावनाओं को रखने में सक्षम न हो, पर क्या आप एआई पर विश्वास कर सकते हैं। लेकिन यह संवेदनशील है क्योंकि यह मानव भाषा की नकल करने में बहुत अच्छा है।
Bias: लेकिन यहाँ एक प्रकार की error है, जो एक बड़े भाषा मॉडल में हो सकती है, यदि इसका आउटपुट मॉडल के training data द्वारा skewed हो। उदाहरण के लिए, एक मॉडल विशिष्ट गुणों या व्यवसायों को एक निश्चित जाति या लिंग के साथ जोड़ सकता है, जिससे गलत भविष्यवाणियां और आपत्तिजनक प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं।
Chat bots की एक New Generation
एक साहसी नयी दुनिया
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित चैटबॉट्स की एक new crop ने यह निर्धारित करने के लिए एक scramble को प्रज्वलित कर दिया है, कि क्या तकनीक इंटरनेट के economics को बढ़ा सकती है, आज के बिजलीघरों को has-beens में बदल सकती है और उद्योग के अगले दिग्गजों का निर्माण कर सकती है।
चैटजीपीटी (ChatGPT)
ChatGPT, एक रिसर्च लैब, OpenAI का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैंग्वेज मॉडल, कठिन सवालों का जवाब देने, कविता लिखने, कोड जेनरेट करने, छुट्टियों की योजना बनाने और भाषाओं का अनुवाद करने की क्षमता के लिए नवंबर से ही सुर्खियां बटोर रहा है। GPT-4, मार्च के मध्य में पेश किया गया latest version, और यह image का जवाब भी दे सकता है |
बिंग (Bing)
ChatGPT की शुरुआत के दो महीने बाद, Microsoft, OpenAI के primary investor और भागीदार, ने अपने Bing इंटरनेट search engine में एक समान चैटबॉट को जोड़ा, जो की वस्तुतः किसी भी विषय पर ओपन-एंडेड टेक्स्ट conversations करने में सक्षम था। लेकिन यहाँ पर बॉट की कभी-कभी गलत, misleading और अजीब प्रतिक्रियाएं थीं, जिन्होंने इसके जारी होने के बाद बहुत ध्यान आकर्षित किया।
बार्ड(Bard)
Google का जो चैटबॉट होता है, उसे बार्ड कहा जाता है, मार्च में संयुक्त राज्य अमेरिका और ब्रिटेन में सीमित संख्या में users के लिए जारी किया गया था। मूल रूप से email और कविताओं का draft तैयार करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक creative tool के रूप में कल्पना की गई, यह विचार उत्पन्न कर सकता है, Blog पोस्ट लिख सकता है और Facts या राय के साथ प्रश्नों के उत्तर भी दे सकता है।
एर्नी(Ernie)
search giant Baidu ने मार्च में ChatGPT के लिए चीन के पहले प्रमुख प्रतिद्वंद्वी का अनावरण किया। Knowledge Integration के माध्यम से Enhanced Representation के लिए एर्नी की शुरुआत, बॉट के “live” प्रदर्शन के वादे के बाद यह फ्लॉप साबित हुई, जिसे रिकॉर्ड किया गया था।
Emergent behavior
एक बड़े भाषा मॉडल में अप्रत्याशित (Unexpected) या अनपेक्षित क्षमताएं (unintended abilities) , जो की मॉडल के सीखने के पैटर्न और इसके प्रशिक्षण डेटा से नियमों द्वारा सक्षम होता है, उदाहरण के लिए, प्रोग्रामिंग और कोडिंग साइटों पर प्रशिक्षित मॉडल नया कोड लिख सकते हैं। अन्य उदाहरणों में कविता, संगीत और काल्पनिक कहानियों की रचना जैसी रचनात्मक क्षमताएँ शामिल हैं।
Generative A.I
यह एक ऐसी तकनीक है जो बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न की पहचान करके और फिर समान विशेषताओं वाली मूल सामग्री बनाकर text , images, वीडियो और कंप्यूटर कोड सहित सामग्री बनाती है। उदाहरणों में text के लिए ChatGPT और images के लिए DALL-E और Midjourney शामिल हैं।
Hallucination (मतिभ्रम)
भाषा मॉडल में एक प्रसिद्ध phenomenon होता है , जिसमें सिस्टम अपने training data और architecture में सीमाओं के कारण तथ्यात्मक रूप से गलत (factually incorrect), irrelevant या निरर्थक (nonsensical) उत्तर प्रदान करता है।
Large language model (बड़ा भाषा मॉडल)
यह एक प्रकार का neural network होता है जिससे skills सिख सकते है – जिसमें prose लिखना , conversations करना और कंप्यूटर कोड लिखना शामिल है – इंटरनेट से बड़ी मात्रा में text का विश्लेषण करके, मूल कार्य क्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना है, लेकिन इन मॉडलों ने नई क्षमताओं को सीखकर विशेषज्ञों को आश्चर्यचकित कर दिया है।
Natural language processing (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण)
मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक, जिसमें पाठ वर्गीकरण (text classification) और भावना विश्लेषण (sentiment analysis) शामिल है। ये तरीके अक्सर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (machine learning algorithms), सांख्यिकीय मॉडल (statistical model) और linguistic rule के संयोजन का उपयोग करते हैं।
Neural network (तंत्रिका नेटवर्क)
यह एक मानव मस्तिष्क पर आधारित एक mathematical system है, जो डेटा में सांख्यिकीय पैटर्न (statistical patterns) ढूंढकर skill सीखती है। इसमें artificial neurons की परतें होती हैं: पहली layer हमें input data प्राप्त करती है, और अंतिम layer हमें outputs देती है। यहां तक कि तंत्रिका नेटवर्क बनाने वाले विशेषज्ञ भी हमेशा यह नहीं समझते कि इसके बीच में क्या होता है।
Parameters (पैरामीटर्स)
संख्यात्मक मान (Numerical value) जो एक बड़े भाषा मॉडल की structure और behavior को परिभाषित करते हैं, जैसे clues जो यह अनुमान लगाने में मदद करते हैं कि आगे क्या शब्द आएंगे। माना जाता है कि GPT-4 जैसे सिस्टम में सैकड़ों अरबों पैरामीटर हैं।
Reinforcement learning (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग)
यह एक ऐसी तकनीक है जो A.I. के बारे में सिखाती है। trial और error द्वारा सर्वोत्तम परिणाम खोजने के लिए मॉडल, इसके परिणामों के आधार पर एक algorithm से rewards या punishments प्राप्त करना। ratings, corrections और suggestions के रूप में, इसके प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया देकर मानव द्वारा इस प्रणाली को बढ़ाया जा सकता है।
Transformer model (ट्रांसफॉर्मर मॉडल) – यह भाषा को समझने के लिए उपयोगी एक neural network architecture जिसमें एक बार में एक शब्द का विश्लेषण नहीं करना पड़ता है बल्कि एक बार में पूरे वाक्य को देख सकता है। की यह एक A.I. था। क्योंकि इसने मॉडल को context और भाषा में long-term dependencies को समझने में सक्षम बनाया। ट्रांसफॉर्मर self-attention नामक एक तकनीक का उपयोग करते हैं, जो मॉडल को उन विशेष शब्दों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो एक वाक्य के अर्थ को समझने में महत्वपूर्ण हैं।
