Generative AI - जेनरेटिव एआई क्या है?

जेनरेटिव एआई (जेनएआई) एक व्यापक लेबल है जो किसी भी प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का वर्णन करता है जो नए पाठ, चित्र, वीडियो या ऑडियो क्लिप का उत्पादन कर सकता है। तकनीकी रूप से, इस प्रकार का एआई प्रशिक्षण डेटा से पैटर्न सीखता है और समान सांख्यिकीय गुणों के साथ नए, अद्वितीय आउटपुट उत्पन्न करता है।

जेनरेटिव एआई मॉडल सामग्री निर्माण को निर्देशित करने के लिए संकेतों का उपयोग करते हैं और अधिक कुशल बनने के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करते हैं। प्रारंभिक जेनएआई मॉडल विशिष्ट डेटा प्रकारों और अनुप्रयोगों को ध्यान में रखकर बनाए गए थे। उदाहरण के लिए, Google का डीपड्रीम छवियों में हेरफेर करने और उन्हें बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह आकर्षक, नए दृश्य प्रभाव उत्पन्न कर सकता है, लेकिन मॉडल का विकास मुख्य रूप से छवि प्रसंस्करण पर केंद्रित था, और इसकी क्षमताएं अन्य प्रकार के डेटा पर लागू नहीं होती हैं।

हालाँकि, जेनेरिक एआई का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है, और जेनेरिक एआई मॉडल की बढ़ती संख्या अब मल्टीमॉडल है। इस प्रगति का मतलब है कि एक ही मॉडल विभिन्न डेटा संकेतों को संभाल सकता है और विभिन्न डेटा प्रकार उत्पन्न कर सकता है।

उदाहरण के लिए, उसी genAI मॉडल का उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:

रचनात्मक पाठ उत्पन्न करें
सूचनात्मक पाठ उत्पन्न करें
किसी भी प्रकार के प्रश्न का उत्तर व्यापक और जानकारीपूर्ण तरीके से दें
एक छवि का वर्णन करें
टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर एक अनूठी छवि बनाएं
पाठ का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करें
प्रतिक्रिया में मॉडल की जानकारी का स्रोत शामिल करें
जेनरेटिव एआई मॉडल विकास अक्सर एक सहयोगात्मक प्रयास होता है जिसके लिए विभिन्न शोध प्रकारों, प्रोग्रामिंग, उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स), और मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। एक बहु-विषयक दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि जेनरेटिव एआई मॉडल को नैतिक और जिम्मेदारी से डिजाइन, प्रशिक्षित, तैनात और बनाए रखा जाता है।

जनरेटिव एआई बनाम पारंपरिक एआई

मूलतः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जनरेटिव एआई के बीच संबंध पदानुक्रमित है।

• एआई कंप्यूटर सिस्टम के विकास को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकता है जिनके लिए पहले मानव बुद्धि की आवश्यकता होती थी। आमतौर पर, ऐसे कार्यों में धारणा, तार्किक तर्क, निर्णय लेना और प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) शामिल होते हैं।
• मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है जो भेदभावपूर्ण कार्यों पर केंद्रित है। इसमें एल्गोरिदम का विकास शामिल है जो कंप्यूटरों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है कि ऐसा कैसे करना है।
•  जेनरेटिव एआई मशीन लर्निंग (एमएल) का एक सबसेट है जो वास्तविक दुनिया के डेटा से मिलते-जुलते नए डेटा नमूने बनाने पर केंद्रित है।

पारंपरिक एआई में एकल कार्य करने के लिए एकल डेटा प्रकार पर प्रशिक्षित नियम-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल होते हैं। कई पारंपरिक एमएल एल्गोरिदम को एकल, सही आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

इसके विपरीत, जेनरेटिव एआई विभिन्न डेटासेट से सीखने और स्वीकार्य सीमा के भीतर आने वाले आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम गहन शिक्षण (डीएल) रणनीतियों का उपयोग करता है। यह लचीलापन विभिन्न कार्यों के लिए एक ही फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, ChatGPT अब छवि और पाठ संकेतों को संसाधित कर सकता है।

प्रौद्योगिकी, एमएल का एक उपसमूह, पहले से ही कल्पनाशील डिजिटल कला का उत्पादन करने, नए आभासी वातावरण डिजाइन करने, संगीत रचनाएं बनाने, लिखित सामग्री तैयार करने, आणविक संरचनाओं की भविष्यवाणी करके दवा की खोज में सहायता करने, सॉफ्टवेयर कोड लिखने और यथार्थवादी वीडियो और ऑडियो क्लिप उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है। .

जेनरेटिव एआई कैसे काम करता है?

जेनरेटिव एआई मॉडल डेटा में पैटर्न सीखने और नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, तंत्रिका नेटवर्क उस डेटा के समान सामग्री उत्पन्न कर सकता है जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था। उदाहरण के लिए, टेक्स्ट के डेटासेट पर प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग नए टेक्स्ट को उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है, और मॉडल के इनपुट के आधार पर, टेक्स्ट आउटपुट एक कविता, एक कहानी, एक जटिल गणितीय गणना या यहां तक ​​कि प्रोग्रामिंग कोड का रूप ले सकता है। सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के लिए.

GenAI आउटपुट की उपयोगिता काफी हद तक प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और व्यापकता, मॉडल की वास्तुकला, मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रियाओं और मानव उपयोगकर्ताओं द्वारा मॉडल को दिए जाने वाले संकेतों पर निर्भर करती है।

डेटा गुणवत्ता आवश्यक है क्योंकि जेनएआई मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न करने का तरीका सीखने के लिए इसका उपयोग करते हैं। प्रशिक्षण डेटा जितना अधिक विविध और व्यापक होगा, मॉडल उतने ही अधिक पैटर्न और बारीकियों को समझने और दोहराने में सक्षम होगा। जब किसी मॉडल को असंगत, पक्षपाती या शोर वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह ऐसे आउटपुट उत्पन्न करने की संभावना रखता है जो इन खामियों को दर्शाते हैं।

प्रशिक्षण पद्धतियाँ और मूल्यांकन रणनीतियाँ भी महत्वपूर्ण हैं। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल मॉडल के आर्किटेक्चर (आंतरिक पैरामीटर) के भीतर मूल्यों को समायोजित करने के लिए फीडबैक का उपयोग करता है।

मॉडल के आर्किटेक्चर की जटिलता भी आउटपुट उपयोगिता में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है क्योंकि मॉडल का आर्किटेक्चर यह निर्धारित करता है कि जेनएआई कैसे प्रक्रिया करता है और प्रशिक्षण डेटा से सीखता है।

एक ओर, यदि आर्किटेक्चर बहुत सरल है, तो मॉडल को प्रशिक्षण डेटा में महत्वपूर्ण प्रासंगिक बारीकियों को पकड़ने में कठिनाई हो सकती है।

दूसरी ओर, यदि आर्किटेक्चर अत्यधिक जटिल है, तो मॉडल महत्वपूर्ण, अंतर्निहित पैटर्न की कीमत पर अप्रासंगिक विवरणों को ओवरफिट और प्राथमिकता दे सकता है।

एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल को नया डेटा बनाने के लिए संकेत दिए जा सकते हैं। संकेत बताते हैं कि लोग एआई मॉडल के साथ कैसे बातचीत करते हैं और अपने आउटपुट का मार्गदर्शन करते हैं। प्रॉम्प्ट का फोकस वांछित आउटपुट, मॉडल के उद्देश्य और उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें मॉडल का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, यदि वांछित आउटपुट एक कवर लेटर है, तो संकेत में लेखन शैली और शब्द की लंबाई के लिए निर्देश शामिल हो सकते हैं। हालाँकि, यदि वांछित आउटपुट एक ऑडियो क्लिप है, तो संकेत में संगीत शैली और गति के लिए निर्देश शामिल हो सकते हैं।