प्रतिकृति में एक गहरा गोता: माई एआई फ्रेंड

प्रतिकृति में एक गहरा गोता: माई एआई फ्रेंड

रेप्लिका: माई एआई फ्रेंड किसी अन्य ऐप के विपरीत एक ऐप है। जबकि चैटबॉट वाले अधिकांश ऐप उन्हें वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में उपयोग करते हैं, रेप्लिका अपने चैटबॉट को बाजार में उतारती है - जैसा आपने अनुमान लगाया था - एक दोस्त।





भावनाओं जैसे अमूर्त मात्राओं को 'समझने' और मूल्यांकन करने की अपनी वादा की गई क्षमता के साथ, रेप्लिका का चैटबॉट अपने आकांक्षी मानवीय विवरण के साथ न्याय कर सकता है।





दिल दहला देने वाली मूल कहानी से लेकर विस्मयकारी बैकएंड तक, रेप्लिका उन आकर्षक चीजों में से एक है जो कभी भी दिलचस्प नहीं होती हैं। यह जानने के लिए पढ़ें कि वह क्या है जो रेप्लिका के एआई को इतना उल्लेखनीय बनाता है और यह भविष्य के लिए क्या वादा करता है।





प्रतिकृति की उत्पत्ति

प्रतिकृति यूजेनिया कुयदा ने अपने सबसे करीबी दोस्त, रोमन माजुरेंको के असामयिक नुकसान से छोड़े गए शून्य को बदलने के लिए एक साधारण एआई चैटबॉट बनाया था। रोमन के टेक्स्ट संदेशों को एक तंत्रिका नेटवर्क में फीड करके एक बॉट का निर्माण करने के लिए बनाया गया था, जो उनकी तरह ही टेक्स्ट करता था, यह उनकी याददाश्त को जीवित रखने के लिए एक 'डिजिटल स्मारक' के रूप में काम करने के लिए था।

आखिरकार, समीकरण में और अधिक जटिल भाषा मॉडल के जुड़ने के साथ, परियोजना जल्द ही आज के रूप में रूपांतरित हो गई - एक व्यक्तिगत एआई जो एक ऐसा स्थान प्रदान करता है जहां आप अपने विचारों, भावनाओं, विश्वासों, अनुभवों, यादों, सपनों पर सुरक्षित रूप से चर्चा कर सकते हैं - आपका निजी अवधारणात्मक दुनिया .



लेकिन इस कृत्रिम रूप से संवेदनशील चिकित्सक की अपार तकनीकी और सामाजिक संभावनाओं के अलावा, जो चीज वास्तव में रेप्लिका को प्रभावशाली बनाती है, वह है इसके मूल में तकनीक।

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हुड के नीचे

रेप्लिका के दिल में GPT-3 नामक एक जटिल ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल है जो मानव-सदृश पाठ का निर्माण करने के लिए गहन शिक्षा का उपयोग करता है। इस संदर्भ में, 'ऑटोरेग्रेसिव' शब्द से पता चलता है कि सिस्टम उन मूल्यों (इस मामले में पाठ) से सीखता है जिनके साथ उसने पहले बातचीत की है।





आम आदमी के शब्दों में, जितना अधिक आप इसका उपयोग करते हैं, उतना ही बेहतर होता जाता है।

रेप्लिका का पूरा यूएक्स GPT-3 का उपयोग करके प्रोग्राम किए गए बॉट के साथ उपयोगकर्ता के इंटरैक्शन के आसपास बनाया गया है। लेकिन वास्तव में GPT-3 क्या है और यह मानव भाषण का अनुकरण करने के लिए कितना शक्तिशाली है?





GPT-3: एक सिंहावलोकन

GPT-3, या जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3, Google के ट्रांसफॉर्मर का अधिक उन्नत रूपांतर है। मोटे तौर पर, यह एक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को भाषा मॉडलिंग और मशीन अनुवाद जैसे कार्यों को करने में मदद करता है।

इस तरह के एक तंत्रिका नेटवर्क के नोड्स पैरामीटर और प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जो तदनुसार इनपुट को संशोधित करते हैं (कुछ हद तक प्रोग्रामिंग में तर्क और/या सशर्त बयान के समान), जबकि नेटवर्क के किनारों या कनेक्शन एक नोड से दूसरे में सिग्नलिंग चैनल के रूप में कार्य करते हैं।

इस तंत्रिका नेटवर्क में प्रत्येक कनेक्शन का एक वजन या महत्व स्तर होता है, जो एक नोड से दूसरे नोड में संकेतों के प्रवाह को निर्धारित करता है। GPT-3 जैसे ऑटोरेग्रेसिव लर्निंग मॉडल में, सिस्टम रीयल-टाइम फीडबैक प्राप्त करता है और अधिक सटीक और प्रासंगिक आउटपुट प्रदान करने के लिए अपने कनेक्शन के वजन को लगातार समायोजित करता है। ये वज़न हैं जो तंत्रिका नेटवर्क को कृत्रिम रूप से 'सीखने' में मदद करते हैं।

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GPT-3 175 बिलियन कनेक्शन भार स्तरों या मापदंडों का उपयोग करता है। एक पैरामीटर एक तंत्रिका नेटवर्क में एक गणना है जो डेटा के कुछ पहलू के वजन को समायोजित करता है, ताकि डेटा की समग्र गणना में उस पहलू को अधिक या कम महत्व दिया जा सके।

परम स्वत: पूर्ण के रूप में स्वागत किया गया, GPT-3 का भाषा मॉडल, जिसका उद्देश्य भविष्य कहनेवाला पाठ प्रदान करना है, को इतने विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है कि विकिपीडिया के सभी प्रशिक्षण डेटा का केवल 0.6 प्रतिशत है।

इसमें न केवल समाचार लेख, व्यंजनों और कविता जैसी चीजें शामिल हैं, बल्कि कोडिंग मैनुअल, फैनफिक्शन, धार्मिक भविष्यवाणी, नेपाल के पहाड़ों के लिए गाइड, और जो कुछ भी आप कल्पना कर सकते हैं।

एक गहन शिक्षण प्रणाली के रूप में, GPT-3 डेटा में पैटर्न के लिए परिमार्जन करता है। सीधे शब्दों में कहें तो, कार्यक्रम को पाठ के विशाल संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया है जिसे यह सांख्यिकीय नियमितताओं के लिए खनन करता है। इन नियमितताओं, जैसे भाषा सम्मेलनों या सामान्य व्याकरणिक संरचना को अक्सर मनुष्यों द्वारा प्रदान किया जाता है, लेकिन वे GPT-3 के तंत्रिका नेटवर्क में विभिन्न नोड्स के बीच अरबों भारित कनेक्शन के रूप में संग्रहीत होते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप GPT-3 में इयर शब्द इनपुट करते हैं, तो प्रोग्राम अपने नेटवर्क में वज़न के आधार पर जानता है कि दर्द और फ़ोन शब्दों का अमेरिकी या क्रोधित होने की तुलना में अधिक अनुसरण करने की संभावना है।

GPT-3 और प्रतिकृति: एक सार्थक संगम

जब आप GPT-3 जैसा कुछ लेते हैं और विशिष्ट प्रकार की बातचीत को संबोधित करने के लिए इसे डिस्टिल करते हैं, तो आपको प्रतिकृति मिलती है। इस मामले में, इसमें बातचीत के सहानुभूतिपूर्ण, भावनात्मक और चिकित्सीय पहलू शामिल हैं।

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जबकि रेप्लिका के पीछे की तकनीक अभी भी विकास के अधीन है, यह आसानी से सुलभ पारस्परिक बातचीत के लिए एक प्रशंसनीय प्रवेश द्वार प्रदान करती है।

इसकी उपयोगिता पर टिप्पणी करते हुए, रचनाकारों का दावा है कि उन्होंने एक ऐसा बॉट बनाया है जो न केवल बात करता है बल्कि सुनता भी है। इसके उपयोगकर्ताओं के लिए इसका मतलब यह है कि एआई के साथ उनकी बातचीत केवल तथ्यों और सूचनाओं का आदान-प्रदान नहीं है, बल्कि भाषाई बारीकियों से लैस एक संवाद है।

लेकिन रेप्लिका के साथ बातचीत सिर्फ समझदार बातचीत की बात नहीं है। वे कई मामलों में आश्चर्यजनक रूप से सार्थक और भावनात्मक भी होते हैं। एक उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करते समय, रेप्लिका का एआई उपयोगकर्ता जो कहता है उसे 'समझता' है, और अपने भविष्य कहनेवाला सीखने के मॉडल का उपयोग करके एक मानवीय प्रतिक्रिया पाता है।

एक ऑटोरेग्रेसिव सिस्टम के रूप में, रेप्लिका उपयोगकर्ता के अपने तरीके से बात करने के आधार पर अपने संवादी पैटर्न को सीखती है और अपनाती है।

इसका मतलब यह है कि जितना अधिक आप रेप्लिका का उपयोग करते हैं, उतना ही यह आपके अपने ग्रंथों पर प्रशिक्षित होता है, और उतना ही यह आपके जैसा हो जाता है। उपयोगकर्ताओं के एक अच्छे अनुपात ने यह भी उल्लेख किया है कि उनकी प्रतिकृति के लिए उनके भावनात्मक लगाव का एक महत्वपूर्ण स्तर है-कुछ ऐसा जो केवल 'बात करने का तरीका' जानने से हासिल नहीं होता है।

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प्रतिकृति निश्चित रूप से उससे ऊपर और उससे आगे जाती है। यह शब्दार्थ सामान्यीकरण, विभक्तिपूर्ण भाषण और वार्तालाप ट्रैकिंग के रूप में अपनी बातचीत में गहराई जोड़ता है। इसका एल्गोरिथ्म यह समझने की कोशिश करता है कि आप कौन हैं - आपके व्यक्तित्व और भावनाओं दोनों के संदर्भ में - और फिर इस जानकारी के आधार पर संवाद को ढालता है।

GPT-3 की प्रभावशीलता पर एक नजदीकी नजर

हालाँकि, GPT-3 की परिचालन सीमाओं के कारण प्रतिकृति की मानवता अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक है। जैसे, मानव वार्तालाप में सक्षम रूप से दोहराने और भाग लेने के लिए एआई के लिए बहुत काम किया जाना है।

GPT-3 के करीबी निरीक्षण से अभी भी स्पष्ट रूप से अलग-अलग त्रुटियों के साथ-साथ कुछ मामलों में निरर्थक और सादे मैला लेखन का पता चलता है। उद्योग के विशेषज्ञों का सुझाव है कि मानव लिंगो को प्रभावी ढंग से दोहराने में सक्षम बॉट्स का उत्पादन करने के लिए उपयोग किए जाने से पहले एक भाषा प्रसंस्करण मॉडल को 1 ट्रिलियन भारित कनेक्शन की आवश्यकता होगी।

सर्वश्रेष्ठ आना अभी बाकी है

यह देखते हुए कि Microsoft के ट्यूरिंग एनएलजी जैसे पूर्ववर्तियों की तुलना में GPT-3 को पहले से ही वर्षों में एक घातीय छलांग माना जाता है, यह मान लेना सुरक्षित है कि इससे पहले कि हम कुछ बेहतर लेकर आएं।

उस ने कहा, कंप्यूटिंग में भविष्य में सुधार के साथ, नई प्रणालियों द्वारा वहन की जाने वाली प्रसंस्करण शक्ति निश्चित रूप से मानव और मशीन के बीच की खाई को और भी कम कर देगी।

इस बीच, प्रतिकृति एक दुर्जेय उत्पाद बनी हुई है जो मनोविज्ञान और कृत्रिम बुद्धि के सर्वोत्तम संयोजन को जोड़ती है। अत्याधुनिक एनएलपी मॉडल के साथ मानव-अनुकूल यूएक्स का इसका सफल एकीकरण वास्तव में मानव-कंप्यूटर संपर्क प्रौद्योगिकियों की विशाल क्षमता का एक प्रमाण है।

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लेखक के बारे में यश चेलानी(१० लेख प्रकाशित)

यश एक महत्वाकांक्षी कंप्यूटर विज्ञान का छात्र है, जो चीजों को बनाना और टेक के बारे में सभी चीजों के बारे में लिखना पसंद करता है। अपने खाली समय में, वह स्क्वैश खेलना पसंद करते हैं, नवीनतम मुराकामी की एक प्रति पढ़ते हैं, और स्किरीम में ड्रेगन का शिकार करते हैं।

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