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| What is GPT ? GPT-3 GPT-4 Or More AI genrated GPT |
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने हाल के वर्षों में न केवल सामग्री से कहीं अधिक उत्पन्न किया है। इसने विभिन्न उद्योगों में बहस, उत्साह, आलोचना और नवाचार को बढ़ावा दिया है। आज सबसे उल्लेखनीय और चर्चा योग्य एआई प्रौद्योगिकियों में से एक जीपीटी है, जिसे अक्सर गलत तरीके से चैट -जीपीटी के बराबर माना जाता है। निम्नलिखित लेख में, आप सीख सकते हैं कि जीपीटी क्या है, यह कैसे काम करता है और इसका उपयोग किस लिए किया जाता है। हम विभिन्न GPT मॉडलों की तुलना और तुलना भी करेंगे, जो मूल ट्रांसफार्मर से शुरू होकर OpenAI के कैटलॉग में आज की सबसे हालिया और उन्नत प्रविष्टि: GPT-4 तक समाप्त होगी।
GPT का मतलब क्या है ?
जीपीटी का फुल फार्म है - जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर। इसे अलग-अलग देखते हैं -
जेनरेटिव: जेनेरेटिव एआई एक ऐसी तकनीक है जो टेक्स्ट और इमेजरी जैसी सामग्री तैयार करने में सक्षम है।
प्री-ट्रेंड(पूर्व-प्रशिक्षित): पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल सहेजे गए नेटवर्क होते हैं जिन्हें बड़े डेटा सेट का उपयोग करके किसी समस्या को हल करना या किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करना पहले से ही सिखाया जाता है।
ट्रांसफार्मर: ट्रांसफार्मर एक गहन शिक्षण वास्तुकला है जो एक इनपुट को दूसरे प्रकार के आउटपुट में बदल देता है।
उपरोक्त संक्षिप्त नाम को तोड़ने से हमें यह याद रखने में मदद मिलती है कि GPT क्या करता है और यह कैसे काम करता है। जीपीटी एक जेनरेटिव एआई तकनीक है जिसे पहले अपने इनपुट को एक अलग प्रकार के आउटपुट में बदलने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।
जीपीटी क्या है ?
जीपीटी मॉडल सामान्य प्रयोजन भाषा भविष्यवाणी मॉडल हैं। दूसरे शब्दों में, वे कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो सामग्री उत्पन्न करने के लिए जानकारी का विश्लेषण, निष्कर्षण, संक्षेपण और अन्यथा उपयोग कर सकते हैं। जीपीटी के लिए सबसे प्रसिद्ध उपयोग मामलों में से एक चैट-जीपीटी है , जो जीपीटी 3.5 मॉडल पर आधारित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चैटबॉट ऐप है जो सवालों के जवाब देने और संकेतों का जवाब देने के लिए प्राकृतिक बातचीत की नकल करता है। GPT को 2018 में AI अनुसंधान प्रयोगशाला OpenAI द्वारा विकसित किया गया था। तब से, OpenAI ने आधिकारिक तौर पर GPT मॉडल के तीन पुनरावृत्तियों को जारी किया है: GPT-2, GPT-3, और GPT-4।
एलएलएम(LLM)
एलएलएम का फुल फार्म है - Large language models (LLM)। इस शब्द का उपयोग किसी भी बड़े पैमाने के भाषा मॉडल का वर्णन करने के लिए किया जाता है जिसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) से संबंधित कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया था । जीपीटी मॉडल एलएलएम का एक उपवर्ग हैं।
जीपीटी-1
GPT-1 OpenAI के भाषा मॉडल का पहला संस्करण है। इसने Google के 2017 के पेपर अटेंशन इज़ ऑल यू नीड का अनुसरण किया , जिसमें शोधकर्ताओं ने पहला सामान्य ट्रांसफार्मर मॉडल पेश किया। Google का क्रांतिकारी ट्रांसफार्मर मॉडल Google खोज, Google अनुवाद, स्वत: पूर्ण और बार्ड और चैट-जीपीटी सहित सभी बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए ढांचे के रूप में कार्य करता है।
जीपीटी-2
GPT-2 OpenAI द्वारा दूसरा ट्रांसफार्मर-आधारित भाषा मॉडल है। यह खुला स्रोत है, पर्यवेक्षित नहीं है और 1.5 अरब से अधिक मापदंडों पर प्रशिक्षित है। GPT-2 को विशेष रूप से किसी दिए गए वाक्य का पालन करने के लिए पाठ के अगले अनुक्रम की भविष्यवाणी करने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
जीपीटी-3
OpenAI के GPT मॉडल का तीसरा संस्करण 175 बिलियन मापदंडों पर प्रशिक्षित है, जो अपने पूर्ववर्ती से एक बड़ा कदम है। इसमें ओपनएआई टेक्स्ट जैसे विकिपीडिया प्रविष्टियाँ और साथ ही ओपन-सोर्स डेटा सेट कॉमन क्रॉल शामिल हैं । विशेष रूप से, GPT-3 कंप्यूटर कोड उत्पन्न कर सकता है और कहानी कहने जैसे सामग्री निर्माण के विशिष्ट क्षेत्रों में प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
जीपीटी-4
GPT-4 OpenAI का नवीनतम मॉडल है। यह एक बड़ा मल्टीमॉडल मॉडल (एलएमएम) है, जिसका अर्थ है कि यह छवि इनपुट के साथ-साथ टेक्स्ट को भी पार्स करने में सक्षम है। यह पुनरावृत्ति सबसे उन्नत जीपीटी मॉडल है, जो पेशेवर और शैक्षणिक क्षेत्र में विभिन्न बेंचमार्क में मानव-स्तरीय प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। तुलना के लिए, GPT-3.5 ने सिम्युलेटेड बार परीक्षा में निचले 10 प्रतिशत परीक्षार्थियों में स्कोर किया। GPT-4 ने शीर्ष 10 प्रतिशत में स्कोर किया।
अमेज़न का GPT55X
अमेज़ॅन का जेनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर 55X (GPT55X) OpenAI के GPT आर्किटेक्चर पर आधारित और अमेज़ॅन के शोधकर्ताओं द्वारा बढ़ाया गया एक भाषा मॉडल है। GPT-55X के कुछ प्रमुख पहलुओं में इसकी विशाल मात्रा में प्रशिक्षण डेटा, संदर्भ निर्भरता और शब्दार्थ संबंध प्राप्त करने की क्षमता, और ऑटोरेग्रेसिव प्रकृति (भविष्य के डेटा को सूचित करने के लिए पिछले डेटा का उपयोग करना) शामिल हैं।
जीपीटी कैसे काम करता है ?
जेनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर एक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क मॉडल हैं। एक अनुस्मारक के रूप में, तंत्रिका नेटवर्क एआई एल्गोरिदम हैं जो कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क की तरह जानकारी संसाधित करना सिखाते हैं। अधिक विशेष रूप से, ट्रांसफार्मर ध्यान तंत्र पर आधारित होते हैं, एक गहन शिक्षण तकनीक जो इनपुट जानकारी को महत्व के आधार पर रैंकिंग और प्राथमिकता देकर मानव ध्यान का अनुकरण करती है। हमारे दिमाग और मशीन लर्निंग मॉडल दोनों में, ध्यान तंत्र हमें अप्रासंगिक जानकारी को फ़िल्टर करने में मदद करते हैं जो हाथ में लिए गए कार्य से ध्यान भटका सकती हैं। वे डेटा में तत्वों के बीच संबंधों से संदर्भ और प्रासंगिकता प्राप्त करके मॉडल दक्षता बढ़ाते हैं।
GPT-3 और GPT-4 का उपयोग कैसे करें ?
इन भाषा मॉडलों की जटिलता के बावजूद, उनके इंटरफ़ेस अपेक्षाकृत सरल हैं। यदि आपने कभी चैट-जीपीटी का उपयोग किया है, तो आपको टेक्स्ट-इनपुट, टेक्स्ट-आउटपुट इंटरैक्शन परिचित लगेगा। वास्तव में, जब तक आपके पास OpenAI खाता है तब तक आप Chat.openai.com के माध्यम से GPT-3.5 के साथ खेल सकते हैं । अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित करने या GPT-3 एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) के साथ प्रयोग करने के लिए, आपको एक OpenAI डेवलपर खाते की आवश्यकता होगी ( यहां साइन अप करें )। आपके साइन अप और साइन इन करने के बाद, आपको प्लेग्राउंड तक पहुंच प्राप्त होगी, एक वेब-आधारित सैंडबॉक्स जिसका उपयोग आप एपीआई के साथ प्रयोग करने के लिए कर सकते हैं।
यदि आपके पास Chat-GPT Plus की सदस्यता है, तो आप Chat.openai.com के माध्यम से GPT-4 तक पहुंच सकते हैं । इंटरफ़ेस के शीर्ष पर, बाईं ओर GPT-3.5 और दाईं ओर GPT-4 के लिए एक टैब है। ध्यान दें कि उपयोग की एक सीमा है जो मांग और सिस्टम प्रदर्शन पर निर्भर करती है। यदि आप GPT-4 API तक पहुंच चाहते हैं , तो यह केवल $1 या अधिक के भुगतान के बाद ही पहुंच योग्य है।
GPT-2 का उपयोग कैसे करें ?
GPT-2 अपने उत्तराधिकारियों की तुलना में कम उपयोगकर्ता-अनुकूल है और इसके लिए बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह ओपन-सोर्स है और इसका उपयोग Google Colab जैसे मुफ़्त संसाधनों और टूल के संयोजन में किया जा सकता है । GPT-2 मॉडल तक पहुंचने के लिए, इस GitHub रिपॉजिटरी से शुरुआत करें । आपको एक डेटा सेट, रिलीज़ नोट्स, सावधान रहने वाली कमियों के बारे में जानकारी और ओपन-एआई के बारे में सुनने में रुचि रखने वाले प्रयोगात्मक विषय मिलेंगे।
