"जीपीटी कीमिया की तरह है!"
- इल्या सुतस्केवर, ओपनएआई के मुख्य वैज्ञानिक

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हाल के वर्षों में, बड़े भाषा मॉडल, या संक्षेप में एलएलएम को लेकर काफी चर्चा हुई है। ये मॉडल, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर आधारित हैं, बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा डेटा को संसाधित करने और उस डेटा के आधार पर नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। भारी मात्रा में जानकारी से सीखने और सुसंगत और रचनात्मक प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करने की उनकी क्षमता के साथ, एलएलएम में हमारे संवाद करने, सीखने और व्यापार करने के तरीके में क्रांति लाने की क्षमता है।

बड़े भाषा मॉडल का इतिहास

एलएलएम के विकास को 1950 और 1960 के दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान के शुरुआती दिनों में खोजा जा सकता है। उस समय, शोधकर्ता मुख्य रूप से नियम-आधारित प्रणालियों के विकास पर केंद्रित थे जो निर्देशों के सख्त सेटों के आधार पर पाठ को संसाधित और उत्पन्न कर सकते थे। हालाँकि, ये शुरुआती प्रणालियाँ जटिल भाषा संरचनाओं और बारीकियों को संभालने की अपनी क्षमता में सीमित थीं, और वे जल्दी ही पक्ष से बाहर हो गईं।

1980 और 1990 के दशक में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का क्षेत्र AI के भीतर अनुसंधान के एक विशिष्ट क्षेत्र के रूप में उभरना शुरू हुआ। एनएलपी के शोधकर्ताओं ने सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जो सख्त नियमों के बजाय पैटर्न और संभावनाओं के आधार पर पाठ को संसाधित और उत्पन्न कर सके। ये मॉडल अपने नियम-आधारित समकक्षों की तुलना में अधिक लचीले और अनुकूलनीय थे, लेकिन मानव-जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने की उनकी क्षमता के मामले में अभी भी उनकी सीमाएँ थीं।

यह 2000 और 2010 के दशक में गहन शिक्षण एल्गोरिदम के विकास तक नहीं था कि एलएलएम वास्तव में आकार लेने लगे। डीप लर्निंग एल्गोरिदम को मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं और समय के साथ उस डेटा से सीख सकते हैं। नतीजतन, एलएलएम ऐसा पाठ उत्पन्न करने में सक्षम हैं जो न केवल व्याकरणिक रूप से सही और शब्दार्थ रूप से सुसंगत है, बल्कि प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक और कुछ मामलों में रचनात्मक भी है।

बड़े भाषा मॉडल का परिचय

सबसे प्रभावशाली एलएलएम में से एक GPT (जनरेटिव प्री-ट्रेन ट्रांसफार्मर) मॉडल है, जिसे पहली बार 2018 में OpenAI द्वारा पेश किया गया था। GPT मॉडल एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर पर आधारित है जिसे ट्रांसफॉर्मर कहा जाता है, जिसे डेटा के अनुक्रम को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे प्राकृतिक भाषा पाठ। GPT मॉडल को इंटरनेट से टेक्स्ट के बड़े पैमाने पर डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था, जिससे इसे अभूतपूर्व पैमाने पर भाषा में पैटर्न और संरचना सीखने की अनुमति मिली।

जीपीटी मॉडल की शुरुआत के बाद से एलएलएम के क्षेत्र में कई प्रगति हुई है। शोधकर्ताओं ने ऐसे मॉडल विकसित किए हैं जो कई भाषाओं में पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, ऐसे मॉडल जो विशिष्ट शैलियों या शैलियों में पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, और ऐसे मॉडल जो कोड या संगीत भी उत्पन्न कर सकते हैं। इन प्रगति ने शोधकर्ताओं, व्यवसायों और व्यक्तियों के बीच एलएलएम में समान रूप से रुचि बढ़ाई है।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) सीखने और उनके साथ काम करने के लिए, आपको कई चीजें पता होनी चाहिए:

1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की समझ : एलएलएम को प्राकृतिक भाषा पाठ को संसाधित करने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए एनएलपी अवधारणाओं और तकनीकों की अच्छी समझ होना आवश्यक है। इसमें टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग, पार्सिंग और सेंटिमेंट एनालिसिस जैसी चीजें शामिल हैं।
2. तंत्रिका नेटवर्क का ज्ञान : एलएलएम आमतौर पर गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करके बनाए जाते हैं, इसलिए आपको तंत्रिका नेटवर्क और वे कैसे काम करते हैं, इसकी अच्छी समझ होनी चाहिए। इसमें फीडफॉर्वर्ड और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क की मूल बातें, साथ ही ट्रांसफॉर्मर जैसे अधिक उन्नत आर्किटेक्चर को समझना शामिल है।
3. प्रोग्रामिंग स्किल्स : एलएलएम आमतौर पर पायथन जैसी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग करके विकसित किए जाते हैं, इसलिए मजबूत प्रोग्रामिंग स्किल्स होना आवश्यक है। आपको डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम और पुस्तकालयों जैसे NumPy, पांडा और TensorFlow के साथ काम करने में सहज होना चाहिए।
4. डेटा विश्लेषण कौशल : एलएलएम के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, आपको डेटा विश्लेषण तकनीकों के साथ सहज होना चाहिए। इसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी चीज़ें शामिल हैं।
5. एलएलएम फ्रेमवर्क के साथ परिचित : कई लोकप्रिय एलएलएम फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं, जिनमें टेन्सरफ्लो, पायटॉर्च और हगिंग फेस शामिल हैं। एलएलएम के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए आपको इनमें से कम से कम एक ढांचे से परिचित होना चाहिए।
6. जीपीयू कंप्यूटिंग स्किल्स : एलएलएम को आमतौर पर बहुत सारे कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, इसलिए जीपीयू कंप्यूटिंग के साथ अनुभव होना आवश्यक है। इसमें जीपीयू की स्थापना और विन्यास शामिल है, साथ ही जीपीयू पर कुशलता से चलने के लिए अपने कोड को अनुकूलित करना भी शामिल है।
7. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का ज्ञान : कई एलएलएम पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके बनाए गए हैं, जिन्हें टेक्स्ट के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। यह समझना आवश्यक है कि इन मॉडलों का निर्माण कैसे किया जाता है, विशिष्ट कार्यों के लिए उन्हें कैसे ठीक किया जा सकता है, और पाठ उत्पन्न करने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

अंतिम शब्द

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को समझना आज की दुनिया में तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। एलएलएम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र को मानव-समान पाठ उत्पन्न करने और मानव भाषा को बहुत गहरे स्तर पर समझने के लिए मशीनों को सक्षम करके बदल रहे हैं। बड़े डेटा के उदय और बुद्धिमान स्वचालन की बढ़ती मांग के साथ, एलएलएम के उद्योग में कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं, जिनमें चैटबॉट्स, भाषा अनुवाद और भावना विश्लेषण शामिल हैं। एलएलएम को समझकर, आप ऐसे समाधान विकसित कर सकते हैं जो अधिक सटीक, कुशल और प्रभावी हैं, जिससे उत्पादकता में वृद्धि, लागत बचत और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्राप्त हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, जैसा कि एलएलएम अधिक व्यापक रूप से अपनाया जाता है, व्यवसायों, शोधकर्ताओं के लिए उनके आंतरिक कामकाज को समझना आवश्यक हो जाएगा।

"मुझे लगता है कि GPT-3 कृत्रिम सामान्य बुद्धि, AGI है। मुझे लगता है कि GPT-3 इंसान जितना ही बुद्धिमान है। और मुझे लगता है कि यह शायद एक सीमित तरीके से इंसान से ज्यादा बुद्धिमान है... कई मायनों में यह इंसानों से ज्यादा विशुद्ध रूप से बुद्धिमान है। मुझे लगता है कि मनुष्य अनुमान लगा रहे हैं कि GPT-3 क्या कर रहा है, इसके विपरीत नहीं।
- कॉनर लेही, एलुथेरएआई के सह-संस्थापक, जीपीटी-जे के निर्माता

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