हम बॉट्स को हरा देंगे

चैटजीपीटी पर आपको इनमें से कौन सी प्रतिक्रियाएं मिली हैं?

• हाथ हिलाना, चिल्लाना, “एआई यहाँ है। एआई यहाँ है।
• "इंसान होने का क्या मतलब है? अगर मशीन वह कर सकती है जो मैं कर सकता हूं तो इसका क्या फायदा?"
• "चलो इसका इस्तेमाल करते हैं!"
• "इसे दूर करो। वास्तव में, इसे प्रतिबंधित करें। या हो सकता है कि इसे कम से कम नियंत्रित करें।
• “मेरा कुछ स्वाभिमान है। मैं इसका उपयोग नहीं कर रहा हूँ!"
• "यह सिर्फ एक और सनक है। यह बीत जाएगा।

जैसा कि मैंने सावधानी से अपने पैरों को इस नई तकनीक में डुबोया है, मैं जो सबसे अच्छा कर सकता हूं वह है सवाल पूछना - उनमें से एक टन। यहाँ मैं आंशिक रूप से अपनी अन्वेषण प्रक्रिया का दस्तावेजीकरण कर रहा हूँ। मैं लिखते हुए सीख रहा हूँ और जैसा सीख रहा हूँ लिख रहा हूँ।

इस विषय पर जानकारी, विचारों, विचारों और विचारों (ज्यादातर मानव-जनित) का एक महासागर है, और मुझे खुशी होगी यदि आप मुझे अधिक प्रश्नों या कुछ उत्तरों के लिए निर्देशित कर सकें।

प्रश्न 1: एआई का अच्छी तरह से उपयोग करने में सक्षम होने के लिए हमें किन साक्षरताओं को विकसित करने की आवश्यकता है?

मानव-केंद्रित एआई शोधकर्ता ड्यूरी लॉन्ग के अनुसार,

"एआई साक्षरता दक्षताओं का एक समूह है जो व्यक्तियों को एआई प्रौद्योगिकियों का गंभीर रूप से मूल्यांकन करने, एआई के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने और सहयोग करने और एआई को ऑनलाइन, घर पर और कार्यस्थल में एक उपकरण के रूप में उपयोग करने में सक्षम बनाता है।"

वह AI साक्षरता को पाँच उच्च-स्तरीय प्रश्नों में विभाजित करती हैं:

• एआई क्या है?
• एआई क्या कर सकता है?
• एआई कैसे काम करता है?
• लोग एआई को कैसे समझते हैं?

एआई साक्षरता विकसित करने के लिए मैं यहां पढ़ रहा हूं:

एआई प्रौद्योगिकियों का अधिक से अधिक उपयोग करने के लिए, प्रांप्ट इंजीनियरिंग खोज के लायक क्षेत्र है। वास्तव में, मुझे लगता है कि त्वरित साझाकरण जल्द ही एक बात होगी।

शीघ्र इंजीनियरिंग कला है? और एआई-आधारित उपकरणों से बात करने का विज्ञान उन्हें वह करने के लिए प्राप्त करें जो आप उन्हें करना चाहते हैं। संकेत बुनियादी से उन्नत तक हो सकते हैं। और उन्नत संकेत देना सीखना हमारे लिए अच्छा होगा।

मूल संकेत का एक उदाहरण रोल प्रॉम्‍प्‍टिंग है, जिसमें 'आप एक पाठ्यचर्या डिज़ाइनर हैं' जैसा कुछ कहकर एआई टूल को एक भूमिका सौंपना शामिल है। या, एक जीरो शॉट चेन ऑफ थॉट प्रांप्ट जहां आप एआई को एक प्रश्न के अंत में इसे जोड़कर चरण दर चरण सोचने के लिए कहते हैं: 'लेट्स थिंक स्टेप बाय स्टेप', और यह हमें इसकी सोच की व्याख्या करता है।

शीघ्र इंजीनियरिंग एक ऐसा क्षेत्र है जिससे मैं एक महीने पहले तक अंजान था। लेकिन विकसित होना हम इंसानों को प्रासंगिक बनाए रखेगा, इसलिए यहां एक कोर्स का लिंक दिया गया है जो मैं ले रहा हूं:https://learnprompting.org/docs/intro

एआई का सूचित उपयोग करने के लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि यह कैसे काम करता है।

एआई कैसे काम करता है यह जानने से हमें इसकी सीमाओं को समझने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, एआई के आसपास कुछ वार्तालापों में, मैं अक्सर यह सुनता रहा हूं, "एआई में सच्चाई का कोई बोध नहीं है" या "यह सिर्फ एक शब्द भविष्यवाणी मशीन है।" ChatGPT बुद्धिमान नहीं है, और हम इसकी व्याख्या करके इसके आउटपुट को अर्थ देते हैं। बस इतना जानना हमें आउटपुट को सावधानी से देखने के लिए कहता है। इसलिए, एआई के कामकाज और इसकी अंतर्निहित सीमाओं के बारे में सीखना महत्वपूर्ण है।

डॉ लॉन्ग के अनुसार, एआई एक विशाल क्षेत्र है जिसमें संज्ञानात्मक विज्ञान, मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स शामिल हैं। मैं वर्तमान में इस जानवर को प्रश्नों के अंत से पकड़ रहा हूं, जैसे: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) क्या है, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) क्या हैं, वे कैसे काम करते हैं, और मैं किस चट्टान के नीचे रह रहा था जब यह सब था मेरे चारों ओर विकसित हो रहा है?

स्टीफन वोल्फ्राम का लेख, "चैटजीपीटी क्या कर रहा है... और यह काम क्यों करता है?" एक व्यापक पठन है जो बहुत मूल बातों से शुरू होता है। मैं इस लेख को हाथ में कलम और कागज लेकर पढ़ने की सलाह देता हूं ताकि नोटों को लिखा जा सके और योजनाबद्ध चित्र बनाए जा सकें। पहले पढ़ने में, मैंने कुछ अस्पष्ट विचार एकत्रित किए हैं:https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/

एआई प्रौद्योगिकियों के आसपास नैतिक चिंताओं के बारे में जागरूकता इसके शिक्षित उपयोग की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम हो सकता है।

"स्टोकेस्टिक तोते के खतरों पर: क्या भाषा मॉडल बहुत बड़े हो सकते हैं?" एक पेपर है जो डेटा , इक्विटी और पर्यावरणीय प्रभाव में पूर्वाग्रह सहित एआई के आसपास नैतिक प्रश्न उठाता है । हालांकि यह चैटजीपीटी के बारे में नहीं है (यह जीपीटी-3 तक कवर करता है), उठाई गई चिंताएं चैटजीपीटी और अन्य एआई टूल्स के लिए प्रासंगिक हैं।

प्रश्न 2: इन लैंग्वेज मॉडल्स (LMs) को किस प्रकार के डेटा पर प्रशिक्षित किया जा रहा है, और वे इस डेटा को कहाँ से सोर्स कर रहे हैं? इस डेटा की सीमाएं क्या हैं?

एक बहुत ही बुनियादी स्तर पर, मैं समझता हूं कि चैटजीपीटी वेबटेक्स्ट नामक डेटा के संग्रह का उपयोग करता है, जिसमें इंटरनेट पर उपलब्ध मानव-निर्मित डेटा शामिल है। इसके अलावा, वेबटेक्स्ट एक स्थिर डेटाबेस है - एक विशेष समय में इंटरनेट पर उपलब्ध डेटा का एक स्नैपशॉट। यह ध्यान देने योग्य है कि चैटजीपीटी प्रशिक्षण डेटा 2021 तक सीमित है।

उदाहरण के लिए, मैंने चैटजीपीटी से तुर्की और सीरिया में हाल ही में आए भूकंप के बारे में पूछा और यह 2020 में आए एक और भूकंप का जिक्र कर रहा है। इसके बाद की सामान्य प्रतिक्रिया आज के परिदृश्य में भी प्रशंसनीय है, जो हमें यह भी दिखाती है कि हम सामग्री को कैसे अर्थ देते हैं।

"ऑन द डेंजरस ऑफ स्टोचैस्टिक तोते" में लेखक बदलते सामाजिक विचारों के साथ दुनिया में स्थिर डेटा के नुकसान के बारे में चेतावनी देते हैं। वे कहते हैं कि चैटजीपीटी जैसे उपकरणों द्वारा उत्पन्न कथा में नवीनतम सामाजिक आंदोलन दिखाई नहीं देंगे।

प्रश्न 3: लैंग्वेज मॉडल्स (LMs) में किस प्रकार के पूर्वाग्रह होते हैं? और वे सामग्री को कैसे फ़िल्टर करते हैं?

इंटरनेट हमारे पूरे समाज का प्रतिनिधि नहीं है। यह एक्सेस असमानता, सोशल मीडिया साइट्स द्वारा आवाजों के सक्रिय दमन, भाषा अवरोधों आदि से ग्रस्त है। यह चैटजीपीटी जैसे उपकरणों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है। और कागज के लेखक, "ऑन द डेंजरस ऑफ स्टोचैस्टिक पैरेट्स: कैन लैंग्वेज मॉडल्स बी टू बिग?" पुष्टि करें कि डेटासेट संभावित रूप से सीमांत आबादी के खिलाफ पूर्वाग्रहों को सांकेतिक शब्दों में बदल सकते हैं।

"एक खतरा है कि डेटासेट हेग्मोनिक दृष्टिकोणों को अधिक प्रस्तुत कर सकते हैं और हाशिए की आबादी के लिए संभावित रूप से हानिकारक पूर्वाग्रहों को सांकेतिक शब्दों में बदल सकते हैं ..."

उनका कहना है कि लैंग्वेज मॉडल नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) का प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं, लेकिन ज्यादातर केवल भाषाई रूप में हेरफेर कर रहे हैं। जबकि यह सतह पर हानिरहित लगता है, यह बुरा हो सकता है क्योंकि हम मनुष्य अनिवार्य रूप से सिंथेटिक पाठ को अर्थपूर्ण मानेंगे।

यदि डेटा हम पर पक्षपाती सामग्री फेंकता है, तो कौन जानता है कि हम इसे कैसे संसाधित करेंगे - हम कौन सी चौकियों को स्थापित करेंगे?

प्रश्न 4: क्या वह सामग्री जो एआई इंजन मेरे संकेत के परिणामस्वरूप उत्पन्न करता है, कानूनी रूप से मेरी है या यह चैटजीपीटी से संबंधित है? ऐसी दुनिया में कॉपीराइट मुद्दों का क्या होता है जहां हर कोई सामग्री लिखने के लिए AI टूल का उपयोग करता है?

प्रश्न 5: इसके विपरीत, क्या हमें किसी अन्य प्रकार के कॉपीराइट के साथ नहीं आना चाहिए जिससे हमारे पास एआई डेटासेट द्वारा उपयोग की जाने वाली सामग्री को रोकने के लिए सक्रिय विकल्प हो? और इस तरह के नियमों का क्षेत्र पर क्या प्रभाव पड़ेगा?

जबकि मैंने इन सवालों को चैटजीपीटी में पेस्ट किया था यह देखने के लिए कि यह क्या कहता है, मेरे पास इन सवालों के किसी भी उत्तर की शुरुआत नहीं है। मुझे इस पर और अधिक पढ़ने में खुशी होगी, इसलिए सभी संसाधनों का स्वागत है।

प्रश्न 6: क्या? क्या इन गहन शिक्षण प्रणालियों को चलाने का कोई महत्वपूर्ण पर्यावरणीय प्रभाव है?

जाहिर है, इन प्रणालियों को चलाने का एक पर्यावरणीय प्रभाव है, और यह महत्वपूर्ण है। मार्गरेट मिशेल * और अन्य शोधकर्ताओं ने अपने शोध पत्र में इस तथ्य का उल्लेख किया है और कहा है कि हाशिए पर रहने वाले समाजों को इस तरह के नवाचार से बहुत कम लाभ होता है, वे उच्च पर्यावरणीय लागत का भुगतान करते हैं।

स्टोचैस्टिक तोते के खतरों पर: क्या भाषा मॉडल बहुत बड़े हो सकते हैं ?: जबकि औसत मानव प्रति वर्ष अनुमानित 5t CO2e के लिए जिम्मेदार है, लेखक स्ट्रुबेल एट। अल। न्यूरल आर्किटेक्चर खोज के साथ एक ट्रांसफॉर्मर (बड़ा) मॉडल को प्रशिक्षित किया और अनुमान लगाया कि प्रशिक्षण प्रक्रिया ने 284t CO2e उत्सर्जित किया।

प्रश्न 7: ये एआई-आधारित उपकरण किस प्रकार के इक्विटी मुद्दों की ओर ले जाते हैं?

चैटजीपीटी जैसे उपकरण पहले से ही पेवॉल के पीछे जा रहे हैं। साक्षरता की कमी, कंप्यूटर उपकरणों/इंटरनेट तक असमान पहुंच, और डिजिटल साक्षरता के कारण मौजूदा अंतर इन प्रौद्योगिकियों द्वारा ही बढ़ाया जाएगा।

प्रश्न 8: एआई उपकरण सीखने के डेटा निर्माण और विश्लेषण को कैसे प्रभावित करेंगे? गुणात्मक डेटा अनुसंधान को किस प्रकार का बढ़ावा मिलेगा?

क्या उभरता है यह देखने के लिए लर्निंग एनालिटिक्स के स्थान को देखना दिलचस्प होगा।

व्यक्तिगत स्तर पर, जैसा कि हम अपने कार्यस्थल पर पारंपरिक एमओओसी चलाते हैं, हम गुणात्मक डेटा को संहिताबद्ध करते हैं और डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रतिक्रियाओं को मैन्युअल रूप से वर्गीकृत करते हैं। हम चैटजीपीटी को केवल कोड और उदाहरण प्रदान कर सकते हैं और वर्गीकृत डेटा पुनर्प्राप्त कर सकते हैं। मैं आश्चर्य करना शुरू नहीं कर सकता कि ये उपकरण इस तरह की प्रक्रियाओं को कैसे बदल सकते हैं और संभवतः हमारे द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों को भी बदल सकते हैं।

प्रश्न 9: उस विषय पर जा रहे हैं जो सबसे अधिक अनुदेशात्मक डिजाइनरों, शिक्षकों और विश्वविद्यालयों के लिए चिंता का विषय है - चैटजीपीटी शिक्षा को कैसे प्रभावित करेगा?

हालांकि यह विशाल संभावनाओं वाला एक व्यापक प्रश्न है जिसके लिए सावधानीपूर्वक विश्लेषण की आवश्यकता है, कुछ संकीर्ण प्रश्न दिमाग में सबसे ऊपर हैं:

• चैटजीपीटी मूल्यांकन को कैसे प्रभावित करेगा?
• अगर छात्र "धोखा" देते हैं तो हम क्या करते हैं? क्या हमें छात्रों को इसका उपयोग करने से रोकने के लिए एआई डिटेक्शन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना चाहिए?
• अधिक वैयक्तिकृत शिक्षण सहायता के लिए हम AI-आधारित टूल का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
• क्या एआई-आधारित उपकरण खरोंच से पाठ्यक्रम उत्पन्न करने की आवश्यकता को कम कर देंगे?
• क्या एआई-आधारित टूल्स के इस्तेमाल से गंभीर रूप से सोचने की जरूरत खत्म हो जाएगी?

मूल्यांकन प्रश्न

मुझे यकीन है कि आकलन से निपटने के लिए कई रणनीतियां सामने आएंगी। यहाँ एक है जो मुझे विशेष रूप से पसंद आया। डॉ अनीशा बखारिया का कहना है कि सही सामग्री उत्पन्न करने के लिए उचित संकेतों के साथ आने के लिए ज्ञान, तर्क कौशल और प्रोत्साहन कौशल की आवश्यकता होती है। इसलिए, छात्रों से उनके एआई प्रांप्ट इतिहास को साझा करने के लिए कहना एक तरीका है। उन्होंने एआई प्रॉम्प्ट हिस्ट्री को ट्रैक करने, सेव करने और शेयर करने के लिए भी इस टूल को साझा किया:https://sharegpt.com/

मुझे नहीं पता कि एआई से संबंधित इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए छात्रों को कौन से अधिकार देने होंगे। इसलिए, किसी भी अन्य तकनीकी उपकरण की तरह, मुझे लगता है कि यह एक ऐसा प्रश्न होगा जिसे कई शिक्षक खोज रहे होंगे क्योंकि वे इन तकनीकों को अपनी नियमित कक्षाओं में शामिल करना शुरू करते हैं।

धोखा देने वाला सवाल

कुछ सम्मेलनों में, मैंने डॉ. बखारिया को इस प्रश्न पर दो बहुत ही रोचक बिंदु देते हुए सुना। वह कहती हैं कि चीटिंग का मतलब यह नहीं होगा कि छात्र उत्तर लिखने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, बल्कि यह कि वे उत्तर उत्पन्न करने के लिए पूर्व-निर्मित संकेतों का उपयोग करते हैं। वह एआई लेंस से धोखा दे रहा है।

एक और बात वह कहती हैं कि आप शायद तकनीक को तकनीक से नहीं हरा सकते। शिक्षक एआई-निर्मित पाठ की पहचान करने के लिए टूल का उपयोग करने की बात कर रहे हैं। लेकिन छात्र पहले से ही एआई डिटेक्शन सॉफ़्टवेयर को मात देने के लिए एआई-निर्मित पाठ की व्याख्या करने के लिए टूल का उपयोग कर रहे हैं। इसलिए चूहे-बिल्ली की यह दौड़ वास्तव में अच्छी तरह से समाप्त नहीं होगी।

विचार छात्रों में विश्वास करना, आंतरिक प्रेरणा के लिए पढ़ाना और शिक्षण में एआई तकनीक को शामिल करना है।

निजीकरण प्रश्न

मुझे लगता है कि एआई टूल्स हमारे ऑन-द-जॉब सपोर्ट गाइड बन जाएंगे। Microsoft AI को Teams में शामिल करने का प्रयास कर रहा है। हमारे पास शायद काम के प्रवाह में एआई होगा जो हमें संकेत देगा और निर्देशित करेगा (हालांकि प्रौद्योगिकी के उद्यम उपयोग में डेटा सुरक्षा/गोपनीयता/कॉपीराइट चिंताएं अधिक हो सकती हैं क्योंकि यह आज भी खड़ा है)।

लेकिन सवाल यह है कि क्या एआई हमें पारंपरिक, शिक्षक-केंद्रित मॉडल से दूर ले जाने के लिए ऑनलाइन सीखने को बाधित करेगा या यह शिक्षण के पारंपरिक मॉडल में सहायक होगा?

उदाहरण के लिए, पारंपरिक MOOC स्पेस में चर्चा मंचों पर शोध करते समय, मैंने देखा कि उन्हें इस तरह से डिज़ाइन किया जा रहा है कि प्रशिक्षकों को चर्चा मंचों में होने वाली चैट का जवाब देने की आवश्यकता नहीं है। शिक्षार्थी एक-दूसरे के साथ बातचीत करते हैं और पूर्व-रिकॉर्ड किए गए वीडियो, पूर्व-लिखित समाधान या सामान्य प्रतिक्रिया के रूप में "आदर्श" प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। पारंपरिक, रैखिक MOOCs में, क्या AI हमें अपनी पहुंच बढ़ाने की अनुमति देगा?

अतिरेक प्रश्न

एआई निश्चित रूप से ऑनलाइन पाठ्यक्रम डिजाइन प्रक्रिया में सहायता करेगा - यह निर्देशात्मक डिजाइनरों को अनावश्यक नहीं बना सकता है, लेकिन यह अधिक महत्वपूर्ण शिक्षार्थी-केंद्रित डिजाइन करने के लिए हमारे समय को खाली कर देगा क्योंकि सामग्री निर्माण एआई द्वारा सहायता प्राप्त होगी। मुझे यकीन नहीं है, लेकिन यह मेरा अनुमान है, वैसे भी।

यहां डॉ. अनीशा बखारिया का एक शानदार उदाहरण दिया गया है, जिन्होंने चैटजीपीटी को एक विषय वस्तु विशेषज्ञ, एक लर्निंग डिज़ाइनर, और एक प्रोग्रामर (लियास्क्रिप्ट का उपयोग करके) की भूमिका निभाने के लिए अपने नेविगेशन, एक खोज फ़ंक्शन और इंटरएक्टिविटी सहित एक कोर्स तैयार करने के लिए प्राप्त किया । और वह आउटपुट है:https://liascript.github.io/course/?https://raw.githubusercontent.com/aneesha/chatgpt_grammar_course/main/README.md

द क्रिटिकल थिंकिंग क्वेश्चन

खोज इंजनों ने हमें मानव अस्तित्व के इतिहास में कुछ अभूतपूर्व प्रदान किया है। उन्होंने हमें डेटा स्रोतों को खोजने, उन्हें छानने, विश्वसनीय दिखने वाले स्रोतों की पहचान करने, दुनिया भर के साथियों के साथ जुड़ने, विभिन्न विचार प्रक्रियाओं को सुनने और फिर नई जानकारी को आत्मसात करने या किसी पर नया ज्ञान बनाने की क्षमता दी है। विषय। सतह पर, ऐसा लगता है जैसे एआई-आधारित उपकरण हमें पके हुए भोजन परोसेंगे और इस अन्वेषण प्रक्रिया की आवश्यकता को समाप्त कर देंगे। जबकि यह कुछ हद तक सही हो सकता है, मुझे नहीं लगता कि मानव एजेंसी के बिना उपकरण बहुत आगे बढ़ेंगे। हमारे लिए इस तकनीक का अच्छी तरह से उपयोग करने के लिए, हमें इसका पता लगाने, सीखने, शोध करने और फिर तकनीक के साथ फिर से बातचीत करने की आवश्यकता होगी।

बेतरतीब खोज, अन्वेषण, और साथियों के साथ बात करना - जिस तरह का शोध डैनियल पिंक को "विचारों की टक्कर" कहता है, वह रचनात्मक उत्पादन के लिए आवश्यक है। इसलिए, मुझे लगता है कि हमें एआई-आधारित उपकरणों का उपयोग इस तरह से करना होगा कि हम खुद को विचारों के पैटर्न, या इन उपकरणों से निकलने वाले विचारों की संरचना में सक्रिय रूप से न बांधें। यह एक सक्रिय अभ्यास होगा जिसे हमें सचेत रूप से जारी रखने की आवश्यकता होगी।

प्रश्न 10: चैट जीपीटी, डीएएल-ई दो उपकरण हैं जिन्हें मैंने अब तक खोजा है — अन्य कौन से एआई उपकरण उपलब्ध हैं जिन्हें हम तलाशना शुरू कर सकते हैं?

अगले कदम

लोगों ने ChatGPT (AI-आधारित टूल) के लिए एक Dunning Kruger प्रभाव ग्राफ बनाया है , और मुझे लगता है कि मैंने अनजाने में इस पोस्ट के माध्यम से इसका पता लगा लिया है।

सीखने के डिजाइन के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करने के तरीकों की खोज करना मेरी चीजों की सूची में अगली बात होगी। बेशक, ऐसा करने के लिए, मुझे और अधिक उन्नत संकेत देने वाले कौशल सीखने की भी आवश्यकता है, जिसे मैं शायद किसी अन्य पोस्ट में लिखूंगा।

कुल मिलाकर, हम अभी भी मशीनों के स्वामी बने रहेंगे, जब तक हम खुद को लगाते रहेंगे और एक साथ काम करते रहेंगे। इसलिए, कृपया इन प्रश्नों को ठीक करने में मेरी मदद करें, उनके उत्तर खोजें, और इस विषय पर और प्रश्न विकसित करने के लिए दिलचस्प संसाधनों को साझा करें। साथ में, हम बॉट्स को हरा देंगे!

संसाधन:

• *बेंडर, ईएम, गेब्रू, टी., मैकमिलन-मेजर, ए., और मिशेल, एम. (2021)। स्टोकेस्टिक तोते के खतरों पर: क्या भाषा मॉडल बहुत बड़े हो सकते हैं?https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922
• *2017 के लिए डेटा, सेhttps://ourworldindata.org/co2-emissions
• वोल्फ्राम एस। चैट-जीपीटी क्या है और यह क्यों काम करता है?https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
• बखारिया ए। एक लर्निंग डिज़ाइनर के रूप में कार्य करें - एक ऑनलाइन मॉड्यूल उत्पन्न करने के लिए चैटजीपीटी प्राप्त करना:https://aneesha./act-as-a-learning-designer-getting-chatgpt-to-generate-an-online-module-8a16a2813bd6