जीपीटी क्या है?
जेनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर, जिसे आमतौर पर जीपीटी के रूप में जाना जाता है, तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का एक परिवार है जो ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और चैटजीपीटी जैसे जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को सशक्त बनाने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। जीपीटी मॉडल अनुप्रयोगों को मानव-जैसा पाठ और सामग्री (छवियां, संगीत और बहुत कुछ) बनाने और बातचीत के तरीके से सवालों के जवाब देने की क्षमता देते हैं। विभिन्न उद्योगों के संगठन प्रश्नोत्तर बॉट, पाठ सारांश, सामग्री निर्माण और खोज के लिए जीपीटी मॉडल और जेनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं।
जीपीटी क्यों महत्वपूर्ण है?
जीपीटी मॉडल, और विशेष रूप से, उनके द्वारा उपयोग किया जाने वाला ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर, एक महत्वपूर्ण एआई अनुसंधान सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। जीपीटी मॉडल का उदय एमएल को व्यापक रूप से अपनाने में एक महत्वपूर्ण मोड़ है क्योंकि प्रौद्योगिकी का उपयोग अब भाषा अनुवाद और दस्तावेज़ सारांश से लेकर ब्लॉग पोस्ट लिखने, वेबसाइट बनाने, विज़ुअल डिजाइन करने, बनाने जैसे कार्यों के विस्तृत सेट को स्वचालित और बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। एनिमेशन, कोड लिखना, जटिल विषयों पर शोध करना और यहां तक कि कविताएं भी लिखना। इन मॉडलों का मूल्य उनकी गति और उस पैमाने पर निर्भर करता है जिस पर वे काम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जहां आपको परमाणु भौतिकी पर एक लेख पर शोध करने, लिखने और संपादित करने के लिए कई घंटों की आवश्यकता हो सकती है, एक जीपीटी मॉडल सेकंड में एक लेख तैयार कर सकता है। जीपीटी मॉडल ने कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता प्राप्त करने की दिशा में एआई में अनुसंधान को बढ़ावा दिया है, जिसका अर्थ है कि मशीनें संगठनों को उत्पादकता के नए स्तर तक पहुंचने और उनके अनुप्रयोगों और ग्राहक अनुभवों को फिर से बनाने में मदद कर सकती हैं।
GPT के उपयोग के मामले क्या हैं?
जीपीटी मॉडल सामान्य प्रयोजन के भाषा मॉडल हैं जो मूल सामग्री बनाने से लेकर कोड लिखने, पाठ को सारांशित करने और दस्तावेजों से डेटा निकालने तक कई प्रकार के कार्य कर सकते हैं।
यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे आप GPT मॉडल का उपयोग कर सकते हैं:
सोशल मीडिया सामग्री बनाएं
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की सहायता से डिजिटल विपणक अपने सोशल मीडिया अभियानों के लिए सामग्री बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, विपणक एक जीपीटी मॉडल को एक व्याख्याता वीडियो स्क्रिप्ट तैयार करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। जीपीटी-संचालित इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर टेक्स्ट निर्देशों से मीम्स, वीडियो, मार्केटिंग कॉपी और अन्य सामग्री बना सकता है।
टेक्स्ट को विभिन्न शैलियों में बदलें:-
जीपीटी मॉडल आकस्मिक, विनोदी, पेशेवर और अन्य शैलियों में पाठ उत्पन्न करते हैं। मॉडल व्यावसायिक पेशेवरों को किसी विशेष पाठ को एक अलग रूप में फिर से लिखने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, वकील कानूनी प्रतियों को सरल व्याख्यात्मक नोट्स में बदलने के लिए जीपीटी मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
कोड लिखें और सीखें:-
भाषा मॉडल के रूप में, जीपीटी मॉडल विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कंप्यूटर कोड को समझ और लिख सकते हैं। मॉडल शिक्षार्थियों को रोजमर्रा की भाषा में कंप्यूटर प्रोग्राम समझाकर मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, अनुभवी डेवलपर्स प्रासंगिक कोड स्निपेट को स्वत: सुझाव देने के लिए जीपीटी टूल का उपयोग कर सकते हैं।
डेटा का विश्लेषण:-
जीपीटी मॉडल व्यावसायिक विश्लेषकों को बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संकलित करने में मदद कर सकता है। भाषा मॉडल आवश्यक डेटा की खोज करते हैं और परिणामों की गणना करते हैं और डेटा तालिका या स्प्रेडशीट में प्रदर्शित करते हैं। कुछ एप्लिकेशन परिणामों को चार्ट पर प्लॉट कर सकते हैं या व्यापक रिपोर्ट बना सकते हैं।
शिक्षण सामग्री तैयार करें:-
शिक्षक क्विज़ और ट्यूटोरियल जैसी शिक्षण सामग्री तैयार करने के लिए जीपीटी-आधारित सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं। इसी तरह, वे उत्तरों का मूल्यांकन करने के लिए जीपीटी मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
इंटरैक्टिव वॉयस असिस्टेंट बनाएं:-
GPT मॉडल आपको बुद्धिमान इंटरैक्टिव वॉयस असिस्टेंट बनाने की अनुमति देते हैं। जबकि कई चैटबॉट केवल बुनियादी मौखिक संकेतों का जवाब देते हैं, जीपीटी मॉडल संवादात्मक एआई क्षमताओं के साथ चैटबॉट का उत्पादन कर सकते हैं। इसके अलावा, अन्य एआई प्रौद्योगिकियों के साथ जोड़े जाने पर ये चैटबॉट इंसानों की तरह मौखिक रूप से बातचीत कर सकते हैं।
जीपीटी कैसे काम करता है?
हालाँकि GPT मॉडल को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के रूप में वर्णित करना सटीक है, यह एक व्यापक विवरण है। अधिक विशेष रूप से, जीपीटी मॉडल ट्रांसफार्मर वास्तुकला पर निर्मित तंत्रिका नेटवर्क-आधारित भाषा भविष्यवाणी मॉडल हैं। वे प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों का विश्लेषण करते हैं, जिन्हें संकेत के रूप में जाना जाता है, और भाषा की उनकी समझ के आधार पर सर्वोत्तम संभव प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करते हैं।
ऐसा करने के लिए, GPT मॉडल बड़े पैमाने पर भाषा डेटासेट पर सैकड़ों अरब मापदंडों के साथ प्रशिक्षित होने के बाद प्राप्त ज्ञान पर भरोसा करते हैं। वे इनपुट संदर्भ को ध्यान में रख सकते हैं और इनपुट के विभिन्न हिस्सों पर गतिशील रूप से ध्यान दे सकते हैं, जिससे वे अनुक्रम में केवल अगले शब्द के अलावा लंबी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में सक्षम हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, जब शेक्सपियर से प्रेरित सामग्री का एक टुकड़ा तैयार करने के लिए कहा जाता है, तो एक जीपीटी मॉडल एक समान साहित्यिक शैली के साथ नए वाक्यांशों और संपूर्ण वाक्यों को याद करके और उनका पुनर्निर्माण करके ऐसा करता है।
तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न प्रकार के होते हैं, जैसे आवर्ती और दृढ़। GPT मॉडल ट्रांसफॉर्मर न्यूरल नेटवर्क हैं। ट्रांसफॉर्मर न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर प्रत्येक प्रसंस्करण चरण के दौरान इनपुट टेक्स्ट के विभिन्न हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्व-ध्यान तंत्र का उपयोग करता है। एक ट्रांसफार्मर मॉडल अधिक संदर्भ को पकड़ता है और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार करता है। इसके दो मुख्य मॉड्यूल हैं, जिनके बारे में हम आगे बताएंगे।
एनकोडर
ट्रांसफॉर्मर टेक्स्ट इनपुट को एम्बेडिंग के रूप में प्री-प्रोसेस करते हैं, जो किसी शब्द का गणितीय प्रतिनिधित्व होता है। जब वेक्टर स्पेस में एन्कोड किया जाता है, तो जो शब्द एक-दूसरे के करीब होते हैं, उनके अर्थ में करीब होने की उम्मीद की जाती है। इन एम्बेडिंग को एक एनकोडर घटक के माध्यम से संसाधित किया जाता है जो इनपुट अनुक्रम से प्रासंगिक जानकारी कैप्चर करता है। जब यह इनपुट प्राप्त करता है, तो ट्रांसफार्मर नेटवर्क का एनकोडर ब्लॉक शब्दों को एम्बेडिंग में अलग करता है और प्रत्येक को वजन निर्दिष्ट करता है। वज़न एक वाक्य में शब्दों की प्रासंगिकता को इंगित करने के लिए पैरामीटर हैं।
इसके अतिरिक्त, स्थिति एनकोडर जीपीटी मॉडल को वाक्य के अन्य भागों में किसी शब्द का उपयोग करने पर अस्पष्ट अर्थों को रोकने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, स्थिति एन्कोडिंग ट्रांसफार्मर मॉडल को इन वाक्यों के बीच अर्थ संबंधी अंतर को अलग करने की अनुमति देती है:
एक कुत्ता एक बिल्ली का पीछा करता है
एक बिल्ली एक कुत्ते का पीछा करती है
तो, एनकोडर इनपुट वाक्य को संसाधित करता है और एक निश्चित-लंबाई वेक्टर प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है, जिसे एम्बेडिंग के रूप में जाना जाता है। इस प्रतिनिधित्व का उपयोग डिकोडर मॉड्यूल द्वारा किया जाता है।
डिकोडर
डिकोडर अनुरोधित आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए वेक्टर प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है। इसमें इनपुट के विभिन्न हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने और मिलान आउटपुट का अनुमान लगाने के लिए अंतर्निहित आत्म-ध्यान तंत्र हैं। जटिल गणितीय तकनीकें डिकोडर को कई अलग-अलग आउटपुट का अनुमान लगाने और सबसे सटीक भविष्यवाणी करने में मदद करती हैं।
अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में, आवर्तक तंत्रिका जाल की तरह, ट्रांसफार्मर अधिक समानांतर होते हैं क्योंकि वे एक समय में शब्दों को क्रमिक रूप से संसाधित नहीं करते हैं, बल्कि सीखने के चक्र के दौरान एक ही बार में पूरे इनपुट को संसाधित करते हैं। इसके कारण और इंजीनियरों ने जीपीटी मॉडल को ठीक करने और प्रशिक्षण देने में हजारों घंटे बिताए, वे आपके द्वारा प्रदान किए गए लगभग किसी भी इनपुट का धाराप्रवाह उत्तर देने में सक्षम हैं।
GPT-3 को कैसे प्रशिक्षित किया गया?
एक प्रकाशित शोध पत्र में, शोधकर्ताओं ने जेनरेटिव प्रीट्रेनिंग को बिना लेबल वाले डेटा के साथ भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने और सटीक भविष्यवाणी प्राप्त करने की क्षमता के रूप में वर्णित किया है। पहला GPT मॉडल, GPT-1, 2018 में विकसित किया गया था। GPT-4 को GPT-3 के उत्तराधिकारी के रूप में मार्च 2023 में पेश किया गया था।
GPT-3 को 175 बिलियन से अधिक मापदंडों या भार के साथ प्रशिक्षित किया गया था। इंजीनियरों ने इसे वेब टेक्स्ट, कॉमन क्रॉल, किताबें और विकिपीडिया जैसे स्रोतों से 45 टेराबाइट्स से अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया। प्रशिक्षण से पहले, मॉडल के संस्करण 1 से संस्करण 3 तक परिपक्व होने के कारण डेटासेट की औसत गुणवत्ता में सुधार हुआ था।
GPT-3 को अर्ध-पर्यवेक्षित मोड में प्रशिक्षित किया गया। सबसे पहले, मशीन लर्निंग इंजीनियरों ने डीप लर्निंग मॉडल को बिना लेबल वाले प्रशिक्षण डेटा से भर दिया। GPT-3 वाक्यों को समझेगा, उन्हें तोड़ेगा, और उन्हें नये वाक्यों में पुनर्निर्मित करेगा। बिना पर्यवेक्षित प्रशिक्षण में, GPT-3 ने स्वयं सटीक और यथार्थवादी परिणाम देने का प्रयास किया। फिर, मशीन लर्निंग इंजीनियर पर्यवेक्षित प्रशिक्षण में परिणामों को बेहतर बनाएंगे, एक प्रक्रिया जिसे मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) के साथ सुदृढीकरण सीखने के रूप में जाना जाता है।
आप बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के जीपीटी मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, या आप उन्हें किसी विशेष कार्य के लिए कुछ उदाहरणों के साथ अनुकूलित कर सकते हैं।
GPT का उपयोग करने वाले कुछ अनुप्रयोगों के उदाहरण क्या हैं?
अपने लॉन्च के बाद से, जीपीटी मॉडल ने विभिन्न उद्योगों में कई अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ला दी है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
जीपीटी मॉडल का उपयोग ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और इसे आसानी से समझने योग्य पाठ में सारांशित करने के लिए किया जा सकता है। सबसे पहले, आप सर्वेक्षण, समीक्षा और लाइव चैट जैसे स्रोतों से ग्राहक भावना डेटा एकत्र कर सकते हैं, फिर आप डेटा को सारांशित करने के लिए जीपीटी मॉडल से पूछ सकते हैं।
आभासी पात्रों को आभासी वास्तविकता में मानव खिलाड़ियों के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करने में सक्षम बनाने के लिए जीपीटी मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।
हेल्प डेस्क कर्मियों के लिए बेहतर खोज अनुभव प्रदान करने के लिए जीपीटी मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। वे प्रासंगिक उत्पाद जानकारी प्राप्त करने के लिए बातचीत की भाषा के साथ उत्पाद ज्ञान के आधार पर क्वेरी कर सकते हैं।
AWS आपको GPT-3 जैसे बड़े भाषा मॉडल चलाने में कैसे मदद कर सकता है?
अमेज़ॅन बेडरॉक जीपीटी-3 के समान बड़े भाषा मॉडल, जिन्हें फाउंडेशन मॉडल (एफएम) के रूप में भी जाना जाता है, के साथ जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को बनाने और स्केल करने का सबसे आसान तरीका है। अमेज़ॅन बेडरॉक आपको एपीआई के माध्यम से अग्रणी एआई स्टार्टअप्स के फाउंडेशन मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है, जिसमें एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक और स्टेबिलिटी एआई के साथ-साथ अमेज़ॅन के नवीनतम फाउंडेशन मॉडल परिवार, अमेज़ॅन टाइटन एफएम भी शामिल हैं। बेडरॉक के सर्वर रहित अनुभव के साथ, आप जल्दी से शुरुआत कर सकते हैं, एफएम को अपने डेटा के साथ निजी तौर पर अनुकूलित कर सकते हैं, और जिन एडब्ल्यूएस टूल और क्षमताओं से आप परिचित हैं, उनका उपयोग करके उन्हें आसानी से अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत और तैनात कर सकते हैं (परीक्षण के लिए प्रयोग जैसे अमेज़ॅन सेजमेकर एमएल सुविधाओं के साथ एकीकरण सहित) आपके एफएम को बड़े पैमाने पर प्रबंधित करने के लिए विभिन्न मॉडल और पाइपलाइन) बिना किसी बुनियादी ढांचे का प्रबंधन किए। अमेज़ॅन बेडरॉक पर फाउंडेशन मॉडल के साथ निर्माण के बारे में और जानें।