चैट जीपीटी (Chat GPT) क्या है (What is Chat GPT in Hindi)

0
37
चैट जीपीटी (Chat GPT) क्या है (What is Chat GPT in Hindi)

Table of Contents

चैट जीपीटी और इसकी क्षमताओं की परिभाषा (Definition of Chat GPT and its capabilities)

चैट जीपीटी (“चैट जेनरेटिव प्री-ट्रेनिंग ट्रांसफार्मर” के लिए छोटा) जीपीटी (जेनरेटिव प्री-ट्रेनिंग ट्रांसफार्मर) भाषा मॉडल का एक प्रकार है जो विशेष रूप से संवादात्मक एआई अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें मानव की तरह पाठ उत्पन्न करने की क्षमता है, जो इसे चैटबॉट, आभासी सहायक और अन्य संवादी प्रणालियों में उपयोग के लिए उपयुक्त बनाता है।

चैट जीपीटी की क्षमताओं में शामिल हैं (Capabilities of Chat GPT includes)

  • नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) (Natural Language Understanding (NLU))
  • भाषा सृजन (Language generation)
  • सेंटीमेंट एनालिसिस (Sentiment Analysis)
  • जवाब दे रहे सवाल (Answering Question)
  • पाठ सारांश (Text summarization)
  • पाठ पूरा (Text completion)

इसे संवादात्मक डेटा के एक बड़े डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो इसे मानव भाषा के संदर्भ और बारीकियों को समझने की अनुमति देता है, और उचित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करें। प्रश्नों का उत्तर देने, सारांश प्रदान करने और पाठ को पूरा करने जैसे विशिष्ट कार्यों को करने के लिए इसे ठीक-ठाक किया जा सकता है, जो इसे संवादात्मक एआई सिस्टम बनाने के लिए अधिक उपयोगी बनाता है।

इसके इतिहास और चैट जीपीटी के विकास का संक्षिप्त अवलोकन (Brief overview of its history and development of Chat GPT) 

चैट जीपीटी के इतिहास का पता मूल जीपीटी (जेनरेटिव प्री-ट्रेनिंग ट्रांसफॉर्मर) मॉडल के विकास से लगाया जा सकता है, जिसे ओपनएआई ने 2018 में पेश किया था। जीपीटी एक क्रांतिकारी मॉडल था जो मानव की तरह पाठ उत्पन्न करने में सक्षम था, और इसे इंटरनेट पाठ डेटा के 40GB से अधिक के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।

जीपीटी की रिहाई के बाद, ओपनएआई के शोधकर्ताओं ने संवादात्मक एआई सिस्टम में उपयोग के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के तरीकों की खोज शुरू कर दी। इससे जीपीटी-2 मॉडल का विकास हुआ, जो प्रदर्शन और प्रशिक्षण डेटा आकार दोनों के मामले में मूल जीपीटी की तुलना में एक सुधार था।

2020 में, ओपनएआई ने डायलोजीपीटी नामक जीपीटी-2 का एक संवादी संस्करण जारी किया, जिसे एक संवादी डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया और बातचीत के लिए ठीक-ठाक किया गया।

बाद में 2020 में, कंपनी ने डायलोजीपीटी का एक अधिक शक्तिशाली संस्करण जारी किया जिसे जीपीटी-3 के नाम से जाना जाता है जो उच्च सटीकता के साथ विभिन्न प्रकार के प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को करने की अपनी क्षमता के लिए जाना जाता है और इसमें डायलॉग सिस्टम के लिए जीपीटी-3 जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए अधिक बारीक संस्करण हैं।

तब से, शोधकर्ता और चिकित्सक जीपीटी -3 को संवादात्मक एआई सिस्टम बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उपयोग कर रहे हैं, और इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों जैसे चैटबॉट, वर्चुअल सहायक और अन्य संवादात्मक प्रणालियों में किया गया है।

हाल ही में, ओपनएआई ने “मीना” नामक एक स्पिन-ऑफ संवादी मॉडल की घोषणा की, जिसे संवादी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है और विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा की समझ और पीढ़ी के कार्य के लिए ठीक-ठाक किया जाता है। मीना को जीपीटी-3 की तुलना में छोटी क्षमता वाले मॉडल के रूप में रिलीज किया जाता है लेकिन संवादात्मक कार्यों में काफी बेहतर प्रदर्शन के साथ।

चैट जीपीटी कैसे काम करता है (How Chat GPT Works)

Chat GPT एक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके काम करता है जिसे एक ट्रांसफार्मर कहा जाता है, जिसे अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि पाठ। मॉडल को संवादात्मक डेटा के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो इसे मानव भाषा के संदर्भ और बारीकियों को समझने और उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की अनुमति देता है।

चैट जीपीटी के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया में मॉडल को संवादात्मक पाठ डेटा का एक बड़ा डेटासेट खिलाना, और प्रशिक्षण डेटा में इसके उत्पन्न पाठ और वास्तविक पाठ के बीच अंतर को कम करने के लिए मॉडल के मापदंडों को समायोजित करना शामिल है। इस प्रक्रिया को अनसुपरविज्ड लर्निंग के रूप में जाना जाता है, क्योंकि मॉडल स्पष्ट रूप से बताए बिना पाठ उत्पन्न करना सीखता है कि क्या उत्पन्न करना है।

चैट जीपीटी की वास्तुकला में ट्रांसफार्मर-आधारित तंत्रिका नेटवर्क की कई परतें होती हैं, जो इनपुट टेक्स्ट डेटा को संसाधित करती हैं और आउटपुट टेक्स्ट उत्पन्न करती हैं। मॉडल में एक एनकोडर घटक होता है, जो इनपुट पाठ को संसाधित करता है और पाठ का एक छिपा प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है। इस छिपे हुए प्रतिनिधित्व को फिर एक डिकोडर घटक के माध्यम से पारित किया जाता है, जो आउटपुट टेक्स्ट उत्पन्न करता है।

चैट जीपीटी में प्रमुख घटक जो इसे मानव-जैसे पाठ उत्पन्न करने की अनुमति देता है वह ध्यान तंत्र है। ध्यान तंत्र मॉडल को आउटपुट टेक्स्ट उत्पन्न करते समय इनपुट टेक्स्ट के विशिष्ट भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जो इसे बातचीत के संदर्भ को समझने और उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में मदद करता है।

एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसे कार्य के लिए विशिष्ट छोटे डेटासेट पर प्रशिक्षण देकर, प्रश्नों के उत्तर देने, सारांश प्रदान करने और पाठ को पूरा करने जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है। यह फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया मॉडल के मापदंडों को समायोजित करती है ताकि इसे विशिष्ट कार्य के लिए बेहतर अनुकूल बनाया जा सके।

अंत में, चैट जीपीटी एक शक्तिशाली भाषा मॉडल है जो ट्रांसफार्मर नेटवर्क का उपयोग करता है, बातचीत के आंकड़ों पर प्रशिक्षित किया, और विशिष्ट कार्य को समझने और प्रतिक्रिया देने के लिए ठीक-ठाक है, जो इसे मानव जैसे पाठ को उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जो इसे चैटबॉट में उपयोग के लिए उपयुक्त बनाता है, वर्चुअल असिस्टेंट, और अन्य संवादी प्रणालियां।

चैट जीपीटी के उपयोग (Applications of Chat GPT)

चैट जीपीटी (जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर) जीपीटी (जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर) मॉडल का एक प्रकार है जिसे संवादी भाषा की समझ और पीढ़ी के लिए ठीक-ठाक किया गया है। इसका उपयोग अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैंः

डायलॉग जेनरेशन: (Dialogue Generation)

चैट GPT का उपयोग चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट में प्राकृतिक-ध्वनि प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग आभासी दुनिया या वीडियो गेम में यथार्थवादी संवाद उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है।

सवाल जवाब: (Question Answering)

बातचीत के संदर्भ में सवालों के जवाब देने के लिए चैट जीपीटी का उपयोग किया जा सकता है। यह वर्चुअल असिस्टेंट या चैटबॉट बनाने में उपयोगी हो सकता है जो ग्राहकों के लिए आम सवालों के जवाब दे सकता है।

भाषा अनुवाद (Language Translation)

चैट जीपीटी का उपयोग संवादात्मक संदर्भ में पाठ के अनुवाद उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

संक्षेपीकरण: (Summarization)

Chat GPT का उपयोग मूल सामग्री का संघनित संस्करण उत्पन्न करके वार्तालाप या पाठ को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए किया जा सकता है।

टेक्स्ट-टू-स्पीच (Text-to-Speech)

 चैट जीपीटी का उपयोग भाषण और पाठ जोड़े के डेटासेट पर प्रशिक्षण देकर प्राकृतिक ध्वनि वाली आवाज में भाषण उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

पाठ-संकलन (Text-Completion)

चैट जीपीटी को कुछ परिदृश्यों के साथ प्रशिक्षित किया जा सकता है, यह कुछ संकेतों के आधार पर वाक्य को पूरा कर सकता है।

ये उन अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरण हैं जिनके लिए चैट जीपीटी का उपयोग किया जा सकता है। मॉडल का लचीलापन इसे कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त बनाता है, और इसे कार्य-विशिष्ट संवादी डेटा के डेटासेट पर प्रशिक्षण देकर विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है।

लिमिटेशन्स चैट जीपीटी (Challenges and Limitations)

चैट जीपीटी, किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल की तरह, कुछ सीमाएं हैं जिन्हें किसी विशेष कार्य के लिए इसका उपयोग करते समय ध्यान में रखा जाना चाहिएः

संदर्भ की सीमित समझः चैट जीपीटी सुसंगत और धाराप्रवाह वाक्य उत्पन्न कर सकता है, लेकिन यह पूरी तरह से संदर्भ या अर्थ को समझ नहीं सकता है कि यह क्या उत्पन्न कर रहा है। इससे कुछ स्थितियों में गैर-संवेदनशील या अप्रासंगिक प्रतिक्रियाएं आ सकती हैं।

बायस: जिस डेटा पर चैट जीपीटी को प्रशिक्षित किया जाता है, उसमें पूर्वाग्रह हो सकते हैं जो मॉडल के आउटपुट में परिलक्षित हो सकते हैं। इसमें लिंग, जाति या अन्य कारकों के आधार पर पूर्वाग्रह शामिल हो सकते हैं।

कॉमनसेंस ज्ञान का अभाव: चैट जीपीटी में दुनिया के बारे में सामान्य ज्ञान नहीं है जैसा कि मनुष्य करते हैं और यह उन स्थितियों में उचित प्रतिक्रिया समझने या उत्पन्न करने में सक्षम नहीं हो सकता है जिनके लिए इस तरह के ज्ञान की आवश्यकता होती है।

सीमित किस्म: चैट जीपीटी दोहराव या सामान्य प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है यदि इसे ठीक-ट्यूनिंग के दौरान उदाहरणों के विविध सेट के साथ प्रदान नहीं किया जाता है।

नैतिक सरोकार: जीपीटी-आधारित मॉडल बड़े डेटा सेट पर आधारित होते हैं, जो डेटा गोपनीयता, डेटा रिसाव और मॉडल के आउटपुट के अनपेक्षित परिणामों जैसे नैतिक मुद्दों को उठाते हैं।

फाइन-ट्यूनिंग जरूरी: जबकि पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक शक्तिशाली उपकरण हैं जिन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है, लेकिन कार्य के आधार पर इसे ठीक-ठीक करने के लिए अभी भी डेटा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की महत्वपूर्ण मात्रा की आवश्यकता होती है।

पारदर्शिता का अभाव: जीपीटी-आधारित मॉडल, अन्य गहरे सीखने के मॉडल की तरह, अपारदर्शी और व्याख्या करने में मुश्किल हो सकते हैं। यह समझना मुश्किल है कि मॉडल अपना आउटपुट कैसे पैदा कर रहा है या उन कारकों की पहचान कर रहा है जो उसके निर्णय लेने को प्रभावित करते हैं।

हालांकि, शोधकर्ता इन सीमाओं को पार करने पर काम कर रहे हैं, ताकि जीपीटी-आधारित मॉडल को अधिक मजबूत और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयोगी बनाया जा सके।

निष्कर्ष of Chat GPT (Conclusion)

अंत में, चैट जीपीटी एक शक्तिशाली और बहुमुखी मॉडल है जिसने कई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में प्रभावशाली प्रदर्शन दिखाया है, विशेष रूप से सुसंगत और धाराप्रवाह पाठ उत्पन्न करने में। हालांकि, इसकी कुछ सीमाएं हैं जिन्हें किसी विशिष्ट कार्य के लिए इसका उपयोग करते समय विचार किया जाना चाहिए।

इन सीमाओं में संदर्भ की एक सीमित समझ, उस डेटा में पूर्वाग्रहों की उपस्थिति, सामान्य ज्ञान की कमी, प्रतिक्रियाओं की एक सीमित विविधता, नैतिक चिंताएं और इसकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में पारदर्शिता की कमी शामिल हैं। इन सीमाओं के बावजूद, चैट जीपीटी एक आशाजनक उपकरण है जिसे कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है, जैसे कि संवाद पीढ़ी, प्रश्न उत्तर, भाषा अनुवाद, सारांशण, पाठ-से-भाषण और पाठ-पूर्ण।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि चैट जीपीटी का उपयोग करना चांदी की गोली का समाधान नहीं है और इसे ठीक करने और इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के तरीके सहित मॉडल का सही तरीके से उपयोग करने के बारे में विचारशील विचार की आवश्यकता है। इसे ध्यान में रखते हुए, उचित रूप से उपयोग किए जाने पर कई एनएलपी कार्यों में मदद करने के लिए चैट जीपीटी एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है।

Leave a Reply