बड़े भाषा मॉडल: वे क्या हैं और वे कैसे काम करते हैं

क्या आप बड़े भाषा मॉडल को समझना चाहते हैं? यहां उनकी शक्ति और अनुप्रयोगों की खोज करें। जानें कि एलएलएम क्या हैं, वे कैसे काम करते हैं और समाज और व्यवसाय पर उनका प्रभाव क्या है।

एलएलएम या "बड़े भाषा मॉडल" शब्द इन दिनों अधिक प्रचलित हैं। अधिकांश लोग जानते हैं कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े हैं, लेकिन बस इतना ही।

आज की कई शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ - OpenAI के ChatGPT से लेकर Google के BERT तक - बड़े भाषा मॉडल पर आधारित हैं, जो संयोगवश, उनकी शक्ति का स्रोत हैं। लेकिन क्या बात इन एलएलएम को उनके पहले की अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों से अलग बनाती है?

बड़े भाषा मॉडल, जैसा कि उनके नाम से पता चलता है, बहुत बड़े होते हैं। वे अत्यधिक भारी मात्रा में डेटा के साथ प्रशिक्षित एआई सिस्टम हैं, जो उन्हें मानव भाषाओं के साथ बहुत कुशल बनाता है। यह पोस्ट बताती है कि कैसे।

बड़े भाषा मॉडल क्या हैं?

बड़े भाषा मॉडल एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली हैं जिन्हें पाठ या अन्य सामग्री को पहचानने, दोहराने, भविष्यवाणी करने और हेरफेर करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। आधुनिक बड़े भाषा मॉडल में अरबों या अधिक मापदंडों वाले एआई तंत्रिका नेटवर्क शामिल होते हैं और अक्सर डेटा के पेटाबाइट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

एक बड़ा भाषा मॉडल एक इंसान की तरह बहुत सारी चीज़ें समझ सकता है, हालाँकि सब कुछ नहीं। हालाँकि, अधिकांश मनुष्यों के विपरीत, एक बड़े भाषा मॉडल में लगभग हर चीज़ के बारे में अधिक व्यापक ज्ञान हो सकता है, जिससे वह ऐसा प्रतीत हो सकता है सर्वज्ञ कंप्यूटर.

इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में डिजिटल जानकारी, कंप्यूटिंग की कम लागत और सीपीयू और जीपीयू समानांतर प्रोसेसर दोनों की कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि के कारण आज बड़े भाषा मॉडल संभव हैं।

बड़े भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं?

सतह पर, एक बड़ा भाषा मॉडल जैसे ChatGPT उपयोग करना आसान है. आपको बस कुछ टेक्स्ट टाइप करना है और यह उसका उत्तर देगा - प्रश्नों से लेकर सभी प्रकार के अनुरोधों तक।

हालाँकि, सतह के नीचे, सहज परिणाम देने के लिए और भी बहुत कुछ चल रहा है जिसके लिए बड़े भाषा मॉडल जाने जाते हैं। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी परिणाम के प्रकार का उत्पादन करने के लिए सिस्टम को पहले बनाना, प्रशिक्षित करना और ठीक करना होगा।

तो, यहां उन विभिन्न प्रक्रियाओं पर एक त्वरित नज़र डाली गई है जो बड़े भाषा मॉडल को संभव बनाती हैं।

  • डिज़ाइन: एक बड़े भाषा मॉडल का डिज़ाइन यह निर्धारित करेगा कि यह कैसे काम करता है, कौन से एल्गोरिदम और प्रशिक्षण विधियों को नियोजित करना है, साथ ही समग्र प्रशिक्षण और रखरखाव के लिए समय और लागत।
  • ट्रान्सफ़ॉर्मर: अधिकांश बड़े भाषा मॉडल ट्रांसफॉर्मर डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करके बनाए जाते हैं। ट्रांसफार्मर सहायक होते हैं क्योंकि उनमें एक आत्म-ध्यान तंत्र होता है जो उन्हें अधिक संदर्भ-जागरूक बनाता है और इसलिए, पुराने मॉडलों की तुलना में कम प्रशिक्षण समय की आवश्यकता होती है।
  • पूर्व-प्रशिक्षण एवं डेटा: विकिपीडिया से लेकर बड़े डेटाबेस और अन्य अद्वितीय डेटा स्रोतों तक, एक बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटा की मात्रा और गुणवत्ता इसकी आउटपुट क्षमताओं को निर्धारित करेगी। पूर्व-प्रशिक्षण एक बड़े भाषा मॉडल को लिखित पाठ, भाषा, संदर्भ इत्यादि को समझने के लिए आवश्यक बुनियादी जानकारी देता है। अधिकांश एलएलएम पूर्व-प्रशिक्षण अर्ध-पर्यवेक्षित या स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण मोड में बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके किया जाता है।
  • फ़ाइन ट्यूनिंग: एलएलएम के पूर्व-प्रशिक्षण चरण के बाद, अगला कदम आमतौर पर डोमेन-विशिष्ट फ़ाइन-ट्यूनिंग होता है ताकि इसे चैटिंग, व्यावसायिक अनुसंधान, कोड पूर्णता आदि जैसे विशिष्ट उद्देश्यों के लिए अधिक उपयोगी टूल में बदल दिया जा सके। यह वह चरण है जहां GitHub Copilot और OpenAI के ChatGPT जैसे उपकरण विकसित किए जाते हैं।

बड़े भाषा मॉडल और सॉफ्टवेयर उपकरण

एक बड़ा भाषा मॉडल प्लगइन्स और एपीआई एकीकरण के माध्यम से अन्य सॉफ्टवेयर सिस्टम या प्लेटफॉर्म से भी जुड़ सकता है। यह एलएलएम को वास्तविक दुनिया की गतिविधियों को प्रभावित करने की अनुमति देता है, जैसे समय की जांच करना, अंकगणित करना, वेब ब्राउज़ करना और जैपियर जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से वेब ऐप्स के साथ बातचीत करना।

यह वर्तमान में विकासशील क्षेत्र है और संभावनाएं व्यापक हैं। उदाहरण के लिए, आपको बस निर्देश देना है, और एलएलएम वेब पर आपके लिए सामान देख सकता है, आरक्षण कर सकता है, ब्रेकिंग न्यूज विषयों पर नज़र रख सकता है, आपकी खरीदारी कर सकता है, इत्यादि।

एलएलएम नियम और लेबल

बड़े भाषा मॉडल को विकसित करने के लिए कोई विशिष्ट विधि नहीं है, इसलिए डेवलपर समूह अलग-अलग मॉडल के साथ समाप्त होते हैं जो समान लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए थोड़ा अलग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। इस स्थिति ने विभिन्न लेबलों को जन्म दिया है, क्योंकि वे यह वर्णन करने का प्रयास करते हैं कि प्रत्येक मॉडल कैसे काम करता है। इनमें से कुछ शब्द निम्नलिखित हैं और उनका क्या अर्थ है।

  • शून्य-शॉट मॉडल: एक पूर्व-प्रशिक्षित बड़ा भाषा मॉडल जो अपने बुनियादी प्रशिक्षण सेट से परे वर्गीकरण करने और सामान्य उपयोग के लिए काफी सटीक परिणाम देने में सक्षम है।
  • सुव्यवस्थित मॉडल: एक डोमेन-विशिष्ट मॉडल.
  • मल्टी-मोडल मॉडल: पाठ के अलावा अन्य प्रकार के मीडिया प्रकारों, जैसे छवियों को समझने और तैयार करने में सक्षम।
  • GPT: जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर।
  • T5: टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफर ट्रांसफार्मर।
  • बार्ट: द्विदिशात्मक और ऑटो-रिग्रेसिव ट्रांसफार्मर।
  • बर्ट: ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व।
  • RoberTa: मजबूती से अनुकूलित BERT दृष्टिकोण।
  • दबाएँ: सशर्त ट्रांसफार्मर भाषा मॉडल।
  • लामा: बड़े भाषा मॉडल मेटा एआई।
  • ट्यूरिंग एनएलजी: प्राकृतिक भाषा निर्माण।
  • लाएमडीए: संवाद अनुप्रयोगों के लिए भाषा मॉडल।
  • इलेक्ट्रा: कुशलतापूर्वक एक एनकोडर सीखना जो टोकन प्रतिस्थापनों को सटीक रूप से वर्गीकृत करता है।

बड़े भाषा मॉडल के अनुप्रयोग

बड़े भाषा मॉडल को व्यवसाय, विकास और अनुसंधान के कई क्षेत्रों में उपयोगी रूप से लागू किया जा सकता है। वास्तविक लाभ फ़ाइन-ट्यूनिंग के बाद आते हैं, जो पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि मॉडल किस लिए डिज़ाइन किया गया है। यहां उनके आवेदन के कई क्षेत्र हैं।

  1. भाषा अनुवाद: बड़े भाषा मॉडल अनेक भाषाओं के साथ अच्छा प्रदर्शन करते हैं। वे सरल वाक्यों का कंप्यूटर कोड में अनुवाद कर सकते हैं या एक बार में कई मानव भाषा अनुवाद भी कर सकते हैं।
  2. सामग्री पीढ़ी: पाठ निर्माण से लेकर छवियों और उससे आगे तक, एलएलएम को उत्पाद विवरण, विपणन सामग्री, कंपनी ईमेल और यहां तक ​​कि कानूनी दस्तावेजों सहित सभी प्रकार की सामग्री उत्पन्न करने के लिए लाभप्रद रूप से नियोजित किया जा सकता है।
  3. आभासी सहायक: मानव भाषा की उनकी अच्छी समझ एलएलएम को आदर्श आभासी सहायक बनाती है। वे मानव भाषा को एक आदेश के रूप में स्वीकार कर सकते हैं और इसका उपयोग सामान लिखने, ऑनलाइन कार्य करने, अनुसंधान करने और बहुत कुछ करने के लिए कर सकते हैं।
  4. चैट और बातचीत: वे महान चैट पार्टनर भी हैं, जैसा कि लोकप्रिय चैटजीपीटी मॉडल प्रदर्शित करता है।
  5. प्रश्न उत्तर देना: बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण के दौरान बहुत सारी जानकारी अवशोषित करते हैं, और यह उन्हें अधिकांश सामान्य-ज्ञान प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम बनाता है।
  6. सामग्री सारांश: वे बड़ी पाठ्य सामग्री को छोटे रूपों में भी सारांशित कर सकते हैं। ट्रांसफार्मर मॉडल इस मामले में बहुत अच्छे हैं।
  7. वित्तीय विश्लेषण: ब्लूमबर्गजीपीटी इसका एक बेहतरीन उदाहरण है।
  8. कोड जनरेशन: प्रोग्रामिंग के लिए बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित सह-पायलट के साथ कंप्यूटर प्रोग्रामर अधिक कुशल होते जा रहे हैं।
  9. ट्रांसक्रिप्शन सेवाएं: एलएलएम टेक्स्ट-टू-स्पीच और स्पीच-टू-टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन को तुरंत संचालित करना आसान बनाता है।
  10. पुनर्लेखन सामग्री: या तो एक ही भाषा में या अलग शैली में।
  11. भावनाओं का विश्लेषण: एलएलएम का उपयोग मानव संचार में अंतर्निहित भावनाओं को प्रभावी ढंग से निकालने के लिए किया जा सकता है। इसे विपणन टीमों द्वारा अपने ग्राहकों का अध्ययन करके लाभप्रद रूप से लागू किया जा सकता है।
  12. सूचना पुनर्प्राप्ति: मानव भाषा की उनकी अच्छी समझ एलएलएम को आधुनिक खोज इंजन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनाती है।
  13. शिक्षा: इंटरैक्टिव लर्निंग टूल से लेकर स्मार्ट और वैयक्तिकृत ट्यूशन और ग्रेडिंग सिस्टम तक, शिक्षा में एलएलएम के संभावित अनुप्रयोग विशाल हैं।

बड़े भाषा मॉडल के लाभ

बड़े भाषा मॉडल विकास से उत्पन्न कई चुनौतियों के बावजूद, इसके लाभ कई हैं और परेशानी के लायक हैं। यहाँ प्रमुख हैं.

  • भाषा की समृद्ध समझ: एलएलएम आपकी भाषा को समझ सकते हैं और उस पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं जैसे कि आप किसी अन्य इंसान से बात कर रहे हों। यह उन्हें मनुष्यों और कंप्यूटर दुनिया के बीच एक इंटरफेस के रूप में विशेष रूप से मूल्यवान बनाता है।
  • रचनात्मकता: जेनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर ने चैटजीपीटी और छवियों जैसे प्रभावशाली टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करने में अपनी क्षमताओं को साबित कर दिया है। स्थिर प्रसार.
  • चंचलता: जीरो-शॉट मॉडल एक बहुमुखी उपकरण है जिसे विभिन्न वातावरणों और अनुप्रयोगों की आवश्यकता वाले कई कार्यों और परियोजनाओं के लिए नियोजित किया जा सकता है।
  • फाइन-ट्यूनिंग क्षमता: कोई भी संगठन एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल ले सकता है और अपने वर्कफ़्लो में कार्यों और प्रक्रियाओं को लेने के लिए इसे ठीक कर सकता है। और इसमें संगठन की संस्कृति और नैतिकता जैसे ब्रांडिंग, नारे और दृष्टिकोण को शामिल करना शामिल है।

चुनौतियाँ

बड़े भाषा मॉडल कई चुनौतियाँ पेश करते हैं, जिसने उन्हें ज्यादातर अच्छी तरह से वित्त पोषित निगमों का डोमेन बना दिया है। यहां एलएलएम के साथ डेवलपर्स के सामने आने वाली प्रमुख समस्याएं हैं।

  • विकास एवं रखरखाव लागत: बड़े भाषा मॉडल को विकसित करना और बनाए रखना दोनों महंगा है।
  • पैमाना और जटिलता: नाम से सब कुछ पता चलता है। बड़े भाषा मॉडल विशाल और जटिल होते हैं। आपको एक टीम बनाने और प्रबंधित करने के लिए एक अच्छी टीम की आवश्यकता है।
  • पक्षपात और अशुद्धियाँ: बिना पर्यवेक्षण के सीखने के विशाल आकार को देखते हुए, बड़े भाषा मॉडल में बहुत सारे पूर्वाग्रह और अशुद्धियाँ शामिल हो सकती हैं जैसे उन्होंने उन्हें उठाया था।
एस / एननामसालडेवलपरकॉर्पस का आकारपैरामीटर्सलाइसेंस
1.GPT-42023OpenAIअज्ञात~ 1 ट्रिलियनसार्वजनिक एपीआई
2.पंगु-Σ2023हुआवेई329 बिलियन टोकन1 खरबमालिकाना
3.एमटी-एनएलजी2021माइक्रोसॉफ्ट/एनवीडिया338 बिलियन टोकन530 अरबवर्जित
4.सहायक खोलें2023लायोन1.5 ट्रिलियन टोकन17 अरबअपाचे 2.0
5.ब्लूमबर्ग जीपीटी2023ब्लूमबर्ग एल.पी.700+ बिलियन टोकन50 अरबमालिकाना
6.लामा2023मेटा1.4 खरब65 अरबवर्जित
7.Galactica2022मेटा106 बिलियन टोकन120 अरबCC-BY-एनसी
8.सेरेब्रस-जीपीटी2023सेरेब्रल-13 अरबअपाचे 2.0
9.फूल का खिलना2022हग्गिनफेस एंड कंपनी350 बिलियन टोकन175 अरबजिम्मेदार ए.आई.
10. जीपीटी-नियो2021एलेउथेरे825 जीबी2.7 अरबएमआईटी
11. बाज़2023टीआईआई1 ट्रिलियन टोकन40 अरबअपाचे 2.0
12. ग्लैमर2021गूगल1.6 ट्रिलियन टोकन1.2 खरबमालिकाना
13. GPT-32020OpenAI300 बिलियन टोकन175 अरबसार्वजनिक एपीआई
14. बर्ट2018गूगल3.3 अरब340 लाखअपाचे
15. एलेक्साटीएम2022वीरांगना1.3 खरब20 अरबसार्वजनिक एपीआई
16. वाईएलएम2022Yandex1.7 टीबी100 अरबअपाचे 2.0

ओपन-सोर्स एलएलएम

कई लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट हैं, हालांकि उनकी जटिलताओं और भारी लागत के कारण कई डेवलपर्स के लिए उन्हें अपनाना असंभव हो जाता है। हालाँकि, आप अभी भी प्रशिक्षित मॉडल को अनुसंधान उद्देश्यों या उनके डेवलपर के बुनियादी ढांचे पर उत्पादन के लिए चला सकते हैं। कुछ मुफ़्त हैं, जबकि अन्य किफायती हैं। यहाँ एक अच्छी सूची है.

शीर्ष एलएलएम संसाधनों की सूची

बड़े भाषा मॉडल और एआई उद्योग के बारे में सब कुछ सीखने और उनके साथ तालमेल बिठाने के लिए वेब के शीर्ष संसाधनों की एक सूची निम्नलिखित है।

  • OpenAI: ChatGPT, GPT-4, और Dall-E के डेवलपर
  • हगिन फेस: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) से लेकर बड़े भाषा मॉडल तक एआई-संबंधित सामग्री के लिए लोकप्रिय वेबसाइट
  • Google AI ब्लॉग: Google की अनुसंधान टीम से जानकारी, अनुसंधान अद्यतन, अध्ययन और लेख प्रदान करता है।
  • GitHub: बहुत सारे ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट और उनके कोड के साथ लोकप्रिय कोड होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म।
  • Nvidia: समानांतर कंप्यूटिंग हार्डवेयर के निर्माता
  • एसीएल एंथोलॉजी: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान पर 80k+ पेपर के साथ बड़ा मंच।
  • न्यूरिप्स: तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण प्रणाली सम्मेलन।
  • मध्यम: विभिन्न विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं के ढेर सारे एआई और मशीन लर्निंग ब्लॉग के साथ ब्लॉगिंग प्लेटफ़ॉर्म।
  • arXiv: एआई और बड़े भाषा मॉडल सहित सभी प्रकार के शोध पत्रों के साथ प्रमुख वैज्ञानिक भंडार।

आम सवाल-जवाब

बड़े भाषा मॉडलों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले कुछ प्रश्न निम्नलिखित हैं।

बड़े भाषा मॉडल में पैरामीटर क्या है?

पैरामीटर कोई भी वैरिएबल है जिसे इनपुट डेटा को सही आउटपुट में बदलने में मदद के लिए मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान समायोजित किया जा सकता है। एआई में जितने अधिक पैरामीटर होंगे, वह उतना ही अधिक बहुमुखी और शक्तिशाली हो सकता है। दूसरे शब्दों में, एआई मॉडल की क्षमताएं उसके मापदंडों की संख्या से निर्धारित होती हैं।

कॉर्पस का क्या मतलब है?

कॉर्पस का तात्पर्य एआई मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग किए गए सभी डेटा से है।

प्रशिक्षण एवं पूर्व-प्रशिक्षण का क्या अर्थ है?

मशीन लर्निंग में एआई प्रशिक्षण संरचित डेटा के साथ एआई मॉडल प्रदान करने और पर्यवेक्षित या गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके यह सिखाने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है - यह मानव पर्यवेक्षक के साथ या उसके बिना है। दूसरी ओर, पूर्व-प्रशिक्षण, एक बड़े भाषा मॉडल को संदर्भित करता है जिसे पहले ही प्रशिक्षित किया जा चुका है और फाइन-ट्यूनिंग या विशिष्ट प्रशिक्षण के लिए तैयार है।

एलएलएम में ध्यान देने का तंत्र क्या है?

किसी भी जानकारी के संदर्भ को समझने के लिए ध्यान का उपयोग किया जाता है, जैसे कि जब कोई मॉडल किसी ऐसे शब्द का सामना करता है जिसके कई अर्थ हो सकते हैं। यह संदर्भ पर ध्यान केंद्रित करके सटीक अर्थ निकाल सकता है।

एलएलएम में पैरामीटर और टोकन के बीच क्या अंतर है?

पैरामीटर संख्यात्मक मान हैं जिनका उपयोग प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के व्यवहार को समायोजित करके परिभाषित करने के लिए किया जाता है। दूसरी ओर, टोकन अर्थ की इकाइयाँ हैं, जैसे एक शब्द, एक उपसर्ग, एक संख्या, विराम चिह्न, आदि।

निष्कर्ष

बड़े भाषा मॉडल और वे क्या हैं, की इस खोज को पूरा करते हुए, आप सहमत होंगे कि वे दुनिया को बदल रहे हैं और यहीं रहने के लिए हैं।

जबकि आपके संगठन की तकनीकी क्षमताएं यह निर्धारित करती हैं कि आप यहां भाग ले सकते हैं या नहीं, आपका व्यवसाय हमेशा कई लाभों का लाभ उठा सकता है जनरेटिव ए.आई. बड़े भाषा मॉडल द्वारा प्रदान किया गया।

Nnamdi Okeke

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

लेख: 278

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