जनरेटिव एआई? एक परिचयात्मक मार्गदर्शिका

जेनरेटिव एआई क्या है? प्रस्तावना

जनरेटिव एआई एक परिवर्तनकारी प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक है, जो प्राकृतिक भाषा संकेतों के जवाब में विभिन्न प्रकार की सामग्री का उत्पादन करने में सक्षम है। जनरेटिव एआई मॉडल के साथ, उपयोगकर्ता सेकंड में इमेजरी, टेक्स्ट, ऑडियो और यहां तक ​​कि सिंथेटिक डेटा भी बना सकते हैं।

जेनरेटिव एआई के बारे में प्रचार 2022 के अंत में शुरू हुआ, जब ओपन एआई ने चैटजीपीटी लॉन्च किया, एक अत्याधुनिक चैटबॉट जो मानव-शैली की भाषा में अविश्वसनीय सामग्री बनाने में सक्षम है। हालाँकि, जेनरेटिव AI वास्तव में 2022 से बहुत पहले से मौजूद था।

जेनरेटिव एआई को रेखांकित करने वाली तकनीक पहली बार 1960 के दशक में कुछ शुरुआती चैटबॉट्स में पेश की गई थी। लेकिन एआई के इस रूप की क्षमता वास्तव में 2014 तक सामने नहीं आई थी, जब मशीन लर्निंग की दुनिया में जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) पेश किए गए थे।

जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों की नवीनतम श्रेणी तब से मूलभूत मॉडलों से उभरी है, जिससे कंपनियों को अद्वितीय छवि और भाषा निर्माण मॉडल बनाने की अनुमति मिलती है।

आज उपयोग किए जाने वाले अधिकांश फाउंडेशन मॉडल "बड़े भाषा मॉडल" या एलएलएम हैं, जो बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा पर प्रशिक्षित हैं।

इन प्रणालियों के प्रभाव का श्रेय केवल एलएलएम के आकार को नहीं दिया जाता है, बल्कि ट्रांसफार्मर (मशीन लर्निंग टूल्स) को दिया जाता है, जो शोधकर्ताओं को जटिल लेबलिंग कार्यों के बिना मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

जीरो-शॉट लर्निंग मॉडलों को पूर्वानुमान लगाने के लिए अवधारणाओं के बीच संबंधों की सामान्य समझ का उपयोग करने और इनपुट के लिए नई प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अनुमति देता है।

जेनरेटिव एआई कैसे काम करता है?

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, जेनरेटिव एआई मॉडल छवियों, ऑडियो, वीडियो, टेक्स्ट और बहुत कुछ के रूप में "संकेतों" का जवाब देते हैं। वे इन संकेतों के जवाब में उपयोगकर्ताओं को तेजी से नई सामग्री तैयार करने की अनुमति देते हैं। जेनरेटिव एआई के पुराने संस्करणों के लिए उपयोगकर्ताओं को एपीआई या इसी तरह की प्रक्रिया का उपयोग करके मॉडल में डेटा सबमिट करना आवश्यक था।

हालाँकि, जेनरेटिव एआई के अग्रदूतों ने बेहतर यूआई विकसित किया है, जो उपयोगकर्ताओं को सरल प्राकृतिक भाषा में अनुरोधों का वर्णन करने की अनुमति देता है। जेनरेटिव एआई मॉडल डेटा में संरचनाओं और पैटर्न को निर्धारित करने और नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठाते हैं।

जेनरेटिव एआई मॉडल में सबसे बड़ी सफलताओं में से एक, उपयोगकर्ताओं के लिए प्रशिक्षण के लिए अर्ध-पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण सहित विभिन्न शिक्षण दृष्टिकोणों का लाभ उठाने का विकल्प है। इसका मतलब है कि कंपनियां और डेवलपर्स प्रश्नों के अद्वितीय जवाब देने में जेन एआई मॉडल का समर्थन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का अधिक आसानी से लाभ उठा सकते हैं।

GAN और वैरिएबल ऑटोएनकोडर यह सुनिश्चित करते हैं कि डेवलपर्स दुनिया के एक विशिष्ट दृश्य के साथ मॉडल को प्रशिक्षित कर सकें, जिससे जेनरेटिव एआई टूल के लिए विभिन्न उपयोग के मामले सामने आएंगे। उदाहरणों में GPT-3 और GPT-4 से लेकर स्थिर प्रसार तक सब कुछ शामिल है।

जेनरेटिव एआई सिस्टम कैसे विकसित किए जाते हैं?

हालाँकि जेनेरिक एआई सिस्टम, जैसा कि हम आज जानते हैं, अभी भी अपेक्षाकृत नए हैं, वहाँ कई अलग-अलग प्रकार के मॉडल हैं, जिनमें से प्रत्येक को एक अद्वितीय तरीके से प्रशिक्षित किया गया है।

जेनरेटिव एआई विकसित करने के लिए सबसे आम विकल्पों में से एक "डिफ्यूजन मॉडल" या डिफ्यूजन प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल का उपयोग करना है। ये दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रक्रियाओं का उपयोग करके अव्यक्त स्थान में वैक्टर निर्धारित करते हैं। सिस्टम प्रशिक्षण डेटा में यादृच्छिक शोर जोड़ने के लिए फॉरवर्ड डिफ्यूजन और शोर को उलटने और डेटा के नमूनों को फिर से बनाने के लिए रिवर्स डिफ्यूजन दोनों का उपयोग करता है।

यद्यपि प्रसार मॉडल को वैरिएबल ऑटोएनकोडर मॉडल की तुलना में प्रशिक्षित होने में अधिक समय लगता है, डेवलपर्स लगभग अनंत संख्या में परतों को प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे उच्च गुणवत्ता वाला आउटपुट प्राप्त होता है। प्रसार मॉडल के साथ-साथ, संगठन जेनरेटिव एआई के लिए "वीएई" और "जीएएन" दोनों का भी लाभ उठाते हैं।

VAEs, या वैरिएशनल ऑटोएनकोडर, दो संगत न्यूरल नेटवर्क से मिलकर बने होते हैं: एनकोडर और डिकोडर। एनकोडर इनपुट को डेटा के छोटे प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है, जबकि डिकोडर मूल इनपुट को फिर से बनाता है, जिससे कोई भी अनावश्यक जानकारी निकल जाती है। दोनों नेटवर्क डेटा को प्रस्तुत करने के कुशल तरीके सीखने के लिए एक साथ काम करते हैं, जिससे रचनात्मक आउटपुट की अनुमति मिलती है।

GAN, या जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क दो तंत्रिका नेटवर्क को एक दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करने के लिए मजबूर करते हैं। एक जनरेटर डेटा के नए उदाहरण बनाता है, जबकि एक विवेचक उत्पन्न सामग्री को "वास्तविक" या "नकली" के रूप में अलग करना सीखता है।

दोनों मॉडलों को एक साथ प्रशिक्षित किया जाता है, और समय के साथ बेहतर सामग्री तैयार करते हुए धीरे-धीरे स्मार्ट होते जाते हैं। GAN उच्च-गुणवत्ता वाले नमूने और आउटपुट शीघ्रता से वितरित करते हैं, लेकिन अक्सर सीमित नमूना विविधता से ग्रस्त होते हैं।

जनरेटिव एआई मॉडल के विकास में एक और प्रमुख कारक एक विशिष्ट आर्किटेक्चर का उपयोग है, जैसे कि ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क। ये नेटवर्क न्यूरल नेटवर्क के समान काम करते हैं, गैर-अनुक्रमिक प्रारूप में अनुक्रमिक इनपुट को संसाधित करते हैं। ट्रांसफॉर्मर को स्व-ध्यान और स्थितिगत एन्कोडिंग दोनों से लाभ होता है, जिससे एल्गोरिदम शब्दों के बीच संबंधों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

आत्म-ध्यान परतें इनपुट के प्रत्येक घटक को उसके मूल्य या महत्व से संबंधित एक भार प्रदान करती हैं। स्थितिगत एन्कोडिंग प्रणाली उस क्रम को निर्धारित करती है जिसमें इनपुट शब्द सबमिट किए जाते हैं। ट्रांसफार्मर विभिन्न परतों या ट्रांसफार्मर ब्लॉकों से बने होते हैं, जो छवियों और पाठ जैसे डेटा की धाराओं को समझने और यहां तक ​​कि भविष्यवाणी करने के लिए एक साथ काम करते हैं।

जेनरेटिव एआई के अनुप्रयोग

सभी एआई प्रौद्योगिकियों की तरह, जेनरेटिव एआई सिस्टम का उद्देश्य विशिष्ट उपयोग के मामलों का समर्थन करना है। ये उपकरण इंजीनियरों, वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं और रचनाकारों के कार्यप्रवाह को समान रूप से सुव्यवस्थित कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल विभिन्न रूपों में इनपुट ले सकते हैं, और समान तौर-तरीकों में नई सामग्री तैयार कर सकते हैं।

सामान्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

• दृश्यों: सबसे लोकप्रिय जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों में से एक अद्वितीय छवियां, जैसे अवतार, 3डी छवियां, ग्राफ़ और चित्र बनाने की क्षमता है। उपयोगकर्ता विभिन्न शैलियों में छवियां बना सकते हैं, और मौजूदा सामग्री को संशोधित या संपादित भी कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल दवा की खोज के लिए रासायनिक यौगिकों को प्रदर्शित करने के लिए ग्राफ़ बना सकते हैं, या वीडियो गेम, डिज़ाइन टूल, आभासी और संवर्धित वास्तविकता के लिए यथार्थवादी छवियां बना सकते हैं।
• ऑडियो: जनरेटिव एआई परिदृश्य में ऑडियो, भाषण और संगीत सभी उभरते हुए क्षेत्र हैं। उदाहरणों में ऐसे मॉडल शामिल हैं जो टेक्स्ट इनपुट का उपयोग करके ऑडियो क्लिप और गाने के स्निपेट विकसित कर सकते हैं। कुछ उपकरण वीडियो में विशिष्ट वस्तुओं को भी पहचान सकते हैं, और वीडियो फुटेज के लिए पूरक शोर या संगीत बना सकते हैं।
• भाषा: टेक्स्ट कई जेनरेटिव एआई मॉडल के केंद्र में है, और इसे अक्सर सबसे उन्नत डोमेन माना जाता है। सबसे लोकप्रिय भाषा-आधारित जेनरेटर मॉडल में से कुछ एलएलएम या बड़े भाषा मॉडल हैं, जिनका उपयोग कोड, निबंध, अनुवाद और बहुत कुछ बनाने के लिए किया जा सकता है।
• सिंथेटिक डेटा: डेवलपर्स एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करते हैं, और जब आवश्यक हो, डेटा प्रतिबंधित होता है या मौजूद नहीं होता है। जेनरेटिव मॉडल सभी तौर-तरीकों को कवर करने के लिए सिंथेटिक डेटा बना सकते हैं, और बढ़ने के लिए लेबल कुशल शिक्षण का उपयोग कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम स्वचालित रूप से संवर्धित प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करके, या डेटा के प्रतिनिधित्व को सीखकर लेबलिंग लागत को कम कर सकते हैं।

जेनरेटिव एआई के उपयोग के मामले भी विभिन्न उद्योगों में फैले हुए हैं। कई पेशेवर जेनेरिक एआई को बिजली या भाप शक्ति के समान एक प्रकार की सामान्य प्रयोजन तकनीक के रूप में वर्णित करते हैं। प्रत्येक उद्योग में, यह तकनीक अलग-अलग उपयोग के मामलों में काम कर सकती है, जैसे:

• वित्त के लिए धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली और डेटा प्रबंधन उपकरण बनाना।
• कानूनी उद्योग में अनुबंधों की व्याख्या करना और साक्ष्यों का विश्लेषण करना।
• विनिर्माण क्षेत्र में दोषपूर्ण घटकों और संभावित समस्याओं की पहचान करने के लिए कैमरों और मेट्रिक्स से डेटा का संयोजन।
• फिल्म और मीडिया क्षेत्र में सामग्री का निर्माण करना और उसका अन्य भाषाओं में अनुवाद करना।
• चिकित्सा उद्योग में आशाजनक दवा उम्मीदवारों और अवसरों की पहचान करना।
• वास्तुशिल्प क्षेत्र में प्रोटोटाइप डिजाइन और संपादित करना।
• गेमिंग क्षेत्र में गेम सामग्री और स्तर बनाना।

जनरेटिव एआई की चुनौतियाँ

जबकि माइक्रोसॉफ्ट और गूगल से लेकर एमआईटी तक अनगिनत कंपनियां अब जेनेरिक एआई समाधानों में निवेश कर रही हैं, फिर भी चुनौतियों से पार पाना बाकी है। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक कंप्यूटिंग संरचना स्केलेबिलिटी से जुड़ी है। जेनरेटिव एआई मॉडल अरबों मापदंडों का उपयोग कर सकते हैं, और प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।

इसका मतलब यह है कि हालांकि एक जेनरेटिव एआई चैटबॉट सतह पर सरल लग सकता है, इसे विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण तकनीकी विशेषज्ञता, पूंजी निवेश और अनूठी तकनीक की आवश्यकता होती है। ऐसे बड़े डेटासेट को प्रशिक्षित करने के लिए, कंपनियों को मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए भारी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की भी आवश्यकता होती है।

अन्य आम चुनौतियों में शामिल हैं:

• नमूनाकरण गति: जेनरेटिव मॉडल के पैमाने का मतलब है कि किसी उदाहरण को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय में कभी-कभी विलंबता मौजूद हो सकती है। इंटरैक्टिव समाधानों के लिए जो टेक्स्ट जेनरेशन, या एआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की पेशकश करते हैं, बातचीत सटीक और तुरंत होनी चाहिए। धीमी नमूना गति से उपकरणों को शीघ्रता से प्रशिक्षित करना कठिन हो सकता है।
• आधार सामग्री की गुणवत्ता: जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, कुछ जेनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए सिंथेटिक डेटा बनाने के लिए किया जाता है। सभी डेटा AI मॉडल और ऐप्स में उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं है। इन मॉडलों को विशिष्ट कार्य करने के लिए निष्पक्ष, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। कुछ डोमेन मॉडल बनाने के लिए पर्याप्त प्रभावी डेटा खोजने के लिए संघर्ष करते हैं।
• डेटा लाइसेंस: डेटा की कमी के कारण डेटा तक पहुंचने में असमर्थता और भी बढ़ जाती है। जेनरेटिव एआई ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए उपलब्ध सभी डेटा खुला स्रोत नहीं है, कुछ कंपनियां मौजूदा डेटा का उपयोग करने, या नए कस्टम डेटासेट बनाने के लिए वाणिज्यिक लाइसेंस तक पहुंचने के लिए संघर्ष करती हैं।

कई नवोन्मेषी कंपनियां अब जेनरेटिव एआई मॉडल की निरंतर वृद्धि और विकास का समर्थन करने के नए तरीकों पर काम कर रही हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म और उत्पाद बड़े पैमाने पर नवीन मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण में शामिल जटिलताओं को कम करने के लिए शुरू हो रहे हैं।

जनरेटिव एआई के लाभ

हालांकि हर किसी को नई छवियां, पाठ विवरण और बहुत कुछ बनाने के लिए जेनेरिक एआई समाधानों तक पहुंचने में सक्षम होने से पहले विभिन्न चुनौतियों पर काबू पाना होगा, प्रौद्योगिकी के अभी भी कई विशिष्ट लाभ हैं। जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम शक्तिशाली उपकरण हैं, जो वीडियो, टेक्स्ट और छवियां (डेल-ई 2) जैसी नई, मूल सामग्री बनाने में सक्षम हैं।

इनमें से कुछ गहन शिक्षण शैली मॉडल ऐसी सामग्री बनाने में सक्षम हैं जो मनुष्यों द्वारा बनाई गई सामग्री से लगभग अप्रभेद्य है। जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम का उपयोग मौजूदा एआई प्रौद्योगिकियों की सटीकता और दक्षता में सुधार के लिए भी किया जा सकता है।

वे प्रशिक्षण के लिए नए सिंथेटिक डेटा के निर्माण के साथ कई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरणों और कंप्यूटर विज़न सिस्टम में अधिक प्रभावी ढंग से सहायता कर सकते हैं। साथ ही, जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम डेवलपर्स और संगठनों को नए तरीकों से जटिल डेटा का विश्लेषण और पता लगाने की अनुमति दे सकता है।

व्यवसाय और शोधकर्ता जनरेटिव एआई का उपयोग जानकारी को सारांशित करने, छिपे हुए पैटर्न की खोज करने और उन रुझानों को खोजने के लिए कर सकते हैं जो अकेले कच्चे डेटा में स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। व्यापक पैमाने पर, जनरेटिव एआई एल्गोरिदम कई तरह की प्रक्रियाओं और कार्यों को गति और स्वचालित कर सकते हैं, जिससे संगठनों और व्यक्तियों का महत्वपूर्ण समय और संसाधन बचते हैं।

क्या आज जेनरेटिव एआई के साथ कोई समस्या है?

हालाँकि जेनेरिक एआई के बढ़ने से विनिर्माण से लेकर स्वास्थ्य सेवा उद्योग तक हर चीज में काफी उत्साह है, लेकिन प्रौद्योगिकी को लेकर कई तरह की चिंताएँ भी हैं। इनमें से कई चिंताएं एआई मॉडल के दुरुपयोग की संभावना, खराब गुणवत्ता वाले परिणामों के मुद्दों और कुछ मौजूदा व्यापार मॉडल को बाधित करने की क्षमता के इर्द-गिर्द घूमती हैं।

जनरेटिव एआई शक्तिशाली है, लेकिन यह गलत और भ्रामक जानकारी दे सकता है। जब कंपनियों को जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर और अन्य एल्गोरिदम द्वारा उपयोग की जाने वाली जानकारी के स्रोत के बारे में पूरी जानकारी नहीं होती है, तो उस पर भरोसा करना भी मुश्किल होता है।

कुछ मामलों में, जेनरेटिव एआई साहित्यिक चोरी के नए रूपों को बढ़ावा दे सकता है जो सामग्री निर्माताओं और कलाकारों के अधिकारों की अनदेखी करता है। यह मौजूदा व्यवसाय मॉडल को भी बाधित कर सकता है, विशेष रूप से विज्ञापन और खोज इंजन अनुकूलन के संबंध में।

जेनेरिक एआई से संबंधित एक विशेष चिंता यह है कि टेक्स्ट-आधारित और छवि निर्माण मॉडल नकली समाचार उत्पन्न करना आसान बना सकते हैं। ऐसी भी संभावना है कि कुछ मॉडल, जो मनुष्यों की नकल करने में सक्षम हैं, सोशल इंजीनियरिंग हमलों के दौरान लोगों का प्रतिरूपण कर सकते हैं।

जेनरेटिव एआई के भविष्य की तलाश

जैसे-जैसे आधुनिक दुनिया में नवप्रवर्तक जेनेरिक एआई मॉडल को अनुकूलित और बेहतर बनाना जारी रख रहे हैं, ये उपकरण अद्भुत संभावनाएं दिखा रहे हैं। संभावित मुद्दों और चुनौतियों का पता लगाने और उन्हें दूर करने के लिए उपकरण बनाने के नए तरीकों पर अनुसंधान वर्तमान में चल रहा है। कुछ कंपनियां एआई-जनित छवियों, वीडियो और टेक्स्ट का पता लगाने में सक्षम उपकरण भी बना रही हैं।

एआई विकास प्लेटफार्मों में सुधार से भविष्य में जेनेरिक एआई समाधानों के विकास को बेहतर बनाने में भी मदद मिलेगी। बिजनेस लीडर और डेवलपर्स पहले से ही उन टूल और सिस्टम में जेनेरिक एआई को एम्बेड करने के तरीकों की खोज कर रहे हैं जिनका हम पहले से ही बड़े पैमाने पर उपयोग करते हैं।

डिज़ाइन उपकरण अधिक सहज हो जाएंगे, व्याकरण जांचकर्ता विकसित होंगे, और प्रशिक्षण उपकरण जल्द ही व्यावसायिक नेताओं की ओर से सर्वोत्तम प्रथाओं की स्वचालित रूप से पहचान करने में सक्षम हो सकते हैं। जेनरेटिव एआई में हमारे रहने और काम करने के लगभग हर पहलू को बदलने की क्षमता है।