जेनरेटिव एआई क्या है?

जेनरेटिव एआई उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के इनपुट के आधार पर नई सामग्री त्वरित रूप से उत्पन्न करने की सुविधा प्रदान करती है। इनपुट और आउटपुट इन मॉडल्स के माध्यम से पाठ, छवियाँ, ध्वनि, एनिमेशन या अन्य प्रकार के डेटा शामिल हो सकते हैं।

आप इसे मानव भाषा, प्रोग्रामिंग भाषाओं, कला, रसायन विज्ञान, जीवविज्ञान, या किसी भी जटिल विषय को सीखने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं। यह नए समस्याओं को हल करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का पुनः उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह अंग्रेजी शब्दावली को सीख सकता है और उसके प्रसंस्करण किए गए शब्दों से कविता बना सकता है। आपकी संगठन कई उद्देश्यों के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग कर सकता है, जैसे कि चैटबॉट्स(chatbots), मीडिया निर्माण, और उत्पाद विकास और डिजाइनिंग।

जेनरेटिव एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

जेनरेटिव एआई जैसे एप्लिकेशन,जैसे कि चैटजीपीटी ने व्यापक ध्यान और कल्पना को आकर्षित किया है। वे अधिकांश ग्राहक अनुभवों और एप्लिकेशन को पुनः आविष्कृत करने में मदद कर सकते हैं, पहले कभी नहीं देखे गए नए एप्लिकेशन बना सकते हैं, और ग्राहकों को नई उत्पादकता स्तरों तक पहुँचाने में मदद कर सकते हैं।

गोल्डमैन साक्स के अनुसार, जेनरेटिव एआई वैश्विक घरेलू उत्पाद ग्रस्ती (जीडीपी) में 7 प्रतिशत (या लगभग 7 ट्रिलियन डॉलर) की वृद्धि को निर्मित कर सकती है। वे इसे 10 वर्षों में 1.5 प्रतिशत बढ़ा सकते हैं।

जेनरेटिव एआई कैसे काम करती है?

सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तरह, जेनरेटिव एआई मशीन लर्निंग मॉडल्स का उपयोग करके काम करती है—बहुत बड़े मॉडल्स जो विशाल मात्रा में डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित किए गए होते हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल को विभिन्न शिक्षण दृष्टियों, जैसे अनुप्रशिक्षित(Unsupervised) या अर्ध-निर्देशित शिक्षण(Semi-supervised learning), का उपयोग करने की क्षमता होती है। इससे संगठनों को असंख्य अप्रचलित डेटा का उपयोग करके आसानी से और तेजी से नया मॉडल्स बनाने की क्षमता मिली है।

फाउंडेशन मॉडल्स :

फाउंडेशन मॉडल्स (एफएम) व्यापक और अनलेबल डेटा पर प्रशिक्षित एमएल मॉडल होते हैं। वे विभिन्न प्रकार के सामान्य कार्यों को करने की क्षमता रखते हैं।। सामान्य रूप से, एक एफएम सीखे गए पैटर्न और संबंधों का उपयोग करता है ताकि एक क्रम में अगला आइटम पूर्ववत भविष्यवाणी कर सके।

उदाहरण के लिए, छवि उत्पन्नन के साथ, मॉडल छवि का विश्लेषण करता है और छवि का एक अधिक तेज, स्पष्टरूप संस्करण बनाता है। उसी तरह, पाठ के साथ, मॉडल पाठ के पिछले शब्दों और उनके संदर्भ पर आधारित एक स्ट्रिंग में अगला शब्द पूर्वानुमान करता है। फिर यह प्रायिकता वितरण तकनीक का उपयोग करके अगला शब्द चुनता है।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स :

यह एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम होता है जो गहरी सीखने की तकनीकों और विशाल संख्या में बड़े डेटा सेट्स का उपयोग करके नए सामग्री को समझने, संक्षेपित करने, उत्पन्न करने, और पूर्वानुमान करने में मदद करता है। शब्द 'जेनरेटिव एआई' भी एलएलएम के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़ा होता है, जो वास्तव में एक प्रकार की जेनरेटिव एआई है जो पाठ-आधारित सामग्री उत्पन्न करने में मदद करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है।

जेनरेटिव एआई काम कैसे करती है?

जनरेटिव एआई न्यूरल नेटवर्क्स को पैटर्न समझने और उन्हें दिए गए डेटासेट के भीतर प्रतिरूपित करने के लिए प्रशिक्षित करके काम करती है। यहाँ एक सरल अवलोकन है कि यह सामान्यत: कैसे काम करती है:

१.डेटा संग्रह: जनरेटिव एआई मॉडल्स को सीखने के लिए बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। यह डेटा कुछ भी हो सकता है, जैसे पाठ, छवियाँ, ऑडियो, और वीडियो।

२.प्रशिक्षण प्रक्रिया: जब डेटा को संग्रहित किया जाता है, तो इसे एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल में डाला जाता है। यह मॉडल इंटरकनेक्टेड नोडों के परतों से मिलकर बना होता है जो इनपुट डेटा को प्रसंस्करण करते हैं और इससे सीखते हैं एक प्रक्रिया के माध्यम से जिसे बैकप्रोपेगेशन कहते हैं।

३.पैटर्न का अध्ययन: प्रशिक्षण के दौरान, न्यूरल नेटवर्क डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को पहचानने के लिए सीखता है। उदाहरण के लिए, छवि उत्पन्नन में, यह आकार, रंग, और टेक्सचर्स को पहचानने के लिए सीखता है।

४.उत्पन्न: प्रशिक्षण के बाद, जनरेटिव मॉडल नए डेटा नमूने उत्पन्न कर सकता है जो प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्नों के अनुरूप होता है। उदाहरण के लिए, एक पाठ आधारित जनरेटिव मॉडल नए वाक्य या पैराग्राफ उत्पन्न कर सकता है, जबकि एक छवि आधारित मॉडल नई छवियाँ बना सकता है।

५.संदेशदान और अनुकूलन: आवेदन के आधार पर, उत्पन्न आउटपुट को संदेशदान या अनुकूलित किया जाना सकता है। यह मॉडल में पैरामीटरों को समायोजित करने या और निर्देशन या परिमाणितियों प्रदान करने के माध्यम से हो सकता है।

६.मूल्यांकन: अंत में, उत्पन्न आउटपुट की गुणवत्ता और उपयोगिता का मूल्यांकन किया जाता है। यह मूल्यांकन मनयोजन, जैसे कला या संगीत का उत्पन्न करना, या वस्तुनिष्ठ हो सकता है, जैसे कि भाषा अनुवाद के लिए पाठ उत्पन कर सकता है।

जनरेटिव एआई के अनुप्रयोग

भाषा: पाठ अन्य जनरेटिव एआई मॉडलों के मूल में है और इसे सबसे उन्नत डोमेन माना जाता है। भाषा के आधारित जनरेटिव मॉडलों के सबसे लोकप्रिय उदाहरणों में बड़े भाषा मॉडल (LLMs) शामिल हैं। बड़े भाषा मॉडल विभिन्न कार्यों के लिए प्रयोग किए जा रहे हैं, जैसे निबंध उत्पन्न करना, कोड विकास, अनुवाद, और जीनेटिक अनुक्रमों को समझना।

ऑडियो: संगीत, ऑडियो, और भाषा भी जनरेटिव एआई के भीतर उभरते क्षेत्र हैं। उदाहरणों में मॉडल संगीत गाने और ऑडियो क्लिप के साथ-साथ टेक्स्ट इनपुट के साथ गाने बना सकते हैं, वीडियो में ऑब्जेक्ट की पहचान करके विभिन्न वीडियो फुटेज के लिए सहायक ध्वनि बना सकते हैं, और अनुकूल संगीत बना सकते हैं।

दृश्य: जनरेटिव एआई का सबसे प्रसिद्ध उपयोग छवियों के क्षेत्र में है। इसमें 3डी छवियों, अवतार, वीडियो, ग्राफ, और अन्य विवरणों का निर्माण शामिल है। इसमें विभिन्न सौंदर्य शैलियों में छवियों को उत्पन्न करने की लाचारता है, साथ ही उत्पन्न विजुअल को संपादित और संशोधित करने के तकनीक भी हैं।

सिंथेटिक डेटा: सिंथेटिक डेटा बहुत ही उपयोगी होता है जब एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा उपलब्ध नहीं होता, प्रतिबंधित होता है, या बस सबसे अधिक सटीकता के साथ कॉर्नर मामलों का समाधान नहीं कर सकता है। जनरेटिव मॉडल्स के माध्यम से सिंथेटिक डेटा का विकास शायद बहुत से उद्यमों के डेटा चुनौतियों को पार करने के लिए सबसे प्रभावी समाधानों में से एक है।

जेनरेटिव ए.आई.

"जनरेटिव एआई: कंप्यूटर को संवाद उत्पन्न करने की शक्ति।"यह कैसे काम करता है? चलिए जानें।