अगली पीढ़ी के चैटबॉट्स : ओपनएआई का जीपीटी-5 और मेटा का लामा-3 से क्या उम्मीद करें

बर्मिंघम,  (द कन्वरसेशन) हाल ही में, ओपनएआई के चैटजीपीटी एआई-संचालित चैटबॉट और मेटा के लामा सिस्टम के नियोजित अपग्रेड के बारे में प्रचार-प्रसार हुआ है, जो फेसबुक और इंस्टाग्राम पर कंपनी के चैटबॉट्स को शक्ति प्रदान करता है।

इन प्रणालियों के पीछे की तकनीक को बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के रूप में जाना जाता है। ये कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क हैं, एक प्रकार का एआई जिसे मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे चैटबॉट्स के लिए सामान्य प्रयोजन पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, और अवधारणाओं को वर्गीकृत करने, डेटा का विश्लेषण करने और पाठ का अनुवाद करने जैसे भाषा प्रसंस्करण कार्य कर सकते हैं।

वे इन क्षमताओं को प्रशिक्षण नामक एक गहन प्रक्रिया के माध्यम से प्राप्त करते हैं, जहां एआई सिस्टम जो करता है उसे बेहतर बनाने के प्रयास में बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में आता है।

उम्मीद है कि ओपनएआई और मेटा 2024 की गर्मियों के अंत से पहले अपने चैटबॉट्स के नए संस्करण जारी करेंगे – जिन्हें क्रमशः जीपीटी-5 और लामा 3 कहा जाता है। लेकिन ये अपने पूर्ववर्तियों से कैसे भिन्न होंगे और वे कितने उपयोगी होंगे?

अपने पूर्ववर्ती जीपीटी-4 की तरह, जीपीटी-5 छवियों और पाठ को समझने में सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता इससे किसी छवि का वर्णन करने के लिए कह सकेंगे, जिससे दृष्टिबाधित लोगों के लिए यह और भी अधिक सुलभ हो जाएगा।

हालाँकि, जीपीटी-5 में विभिन्न भाषाओं के साथ बेहतर क्षमताएं होंगी, जिससे गैर-अंग्रेजी बोलने वालों के लिए सिस्टम के साथ संवाद करना और बातचीत करना संभव हो जाएगा। इसमें भाषा अनुवाद की अधिक निपुणता शामिल है। अपग्रेड में संवाद के संदर्भ की व्याख्या करने और भाषा की बारीकियों की व्याख्या करने की बेहतर क्षमता भी होगी।

अपने पूर्ववर्ती की तुलना में, जीपीटी-5 में अधिक उन्नत तर्क क्षमताएं होंगी, जिसका अर्थ है कि यह अधिक जटिल डेटा सेट का विश्लेषण करने और अधिक परिष्कृत समस्या-समाधान करने में सक्षम होगा। यह तर्क एआई प्रणाली को नए अनुभवों से सीखकर सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाएगा।

इसलिए, यह उपयोगकर्ताओं को अधिक सटीक जानकारी प्रदान करने में सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, सिस्टम की बेहतर विश्लेषणात्मक क्षमताएं इसे उपयोगकर्ता द्वारा वर्णित लक्षणों से संभावित चिकित्सा स्थितियों का सुझाव देने में सक्षम बनाएंगी। जीपीटी-5 एक समय में 50,000 शब्दों तक प्रोसेस कर सकता है, जो जीपीटी-4 की तुलना में दोगुना है, जिससे यह बड़े दस्तावेज़ों को संभालने के लिए और भी बेहतर ढंग से सुसज्जित हो जाता है।

इसमें उच्च स्तर की भावनात्मक बुद्धिमत्ता होगी, जो उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक सहानुभूतिपूर्ण संवाद में मददगार होगी। यह ग्राहक सेवा सहित कई सेटिंग्स में उपयोगी हो सकता है। जीपीटी-5 जानकारी को खोजने और पुनः प्राप्त करने के तरीके की सटीकता में भी महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करेगा, जिससे यह सीखने के लिए अधिक विश्वसनीय स्रोत बन जाएगा।

ऐसा कहा जाता है कि यह एक विशिष्ट खोज इंजन के कार्यों से कहीं आगे जाता है जो नई सामग्री तैयार करने के लिए मौजूदा सूचना भंडारों से प्रासंगिक जानकारी ढूंढता और निकालता है।

जीपीटी-5 से भाषा मॉडल में पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए ओपनएआई द्वारा किए गए अतिरिक्त प्रयासों के कारण उत्पन्न सामग्री में उच्च स्तर की निष्पक्षता और समावेशन दिखाने की भी उम्मीद है।

यह घर में स्मार्ट सिस्टम सहित अन्य उपकरणों और मशीनों के साथ अधिक बुद्धिमान तरीके से संवाद करने में सक्षम होगा। जीपीटी-5 को इन अन्य मशीनों द्वारा उत्पन्न डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने और इसे उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं में शामिल करने में सक्षम होना चाहिए। अधिक अनुकूलित उत्तर प्रदान करने के उद्देश्य से यह इससे सीखने में भी सक्षम होगा।

इससे घर और कार्यस्थल पर बेहतर माहौल बनाया जा सकता है। जीपीटी-5 उस इंटरनेट ऑफ थिंग्स के साथ अधिक संगत होगा, जहां घर और अन्य जगहों पर डिवाइस जुड़े होते हैं और जानकारी साझा करते हैं। इसे उद्योग 5.0 नामक अवधारणा का समर्थन करने में भी मदद करनी चाहिए, जहां मनुष्य और मशीनें एक ही कार्यस्थल के भीतर परस्पर क्रिया करते हैं।

जीपीटी-5 में अधिक मजबूत सुरक्षा प्रोटोकॉल होंगे जो इस संस्करण को दुर्भावनापूर्ण उपयोग और गलत प्रबंधन के खिलाफ अधिक मजबूत बनाएंगे। इसका उपयोग उपयोगकर्ताओं को संभावित डेटा सुरक्षा उल्लंघनों या फ़िशिंग प्रयासों को पहचानने में सक्षम बनाकर ईमेल सुरक्षा बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।

कुल मिलाकर, ओपनएआई का अपग्रेड अधिक बहुमुखी, गणना में अधिक ऊर्जा कुशल होना चाहिए और अधिक अनुकूलनीय और वैयक्तिकृत सेवा प्रदान करना चाहिए।

मेटा का लामा अपग्रेड

लामा-3 मेटा का जीपीटी-5 का प्रतिस्पर्धी है। इसमें अपने पूर्ववर्ती लामा-2 की तुलना में कई सुधार हैं। यह एक अधिक सक्षम मॉडल है जो अंततः अपने पूर्ववर्ती लामा-2 के अधिकतम 70 अरब मापदंडों की तुलना में 400 अरब मापदंडों के साथ आएगा।

मशीन लर्निंग में, पैरामीटर एक शब्द है जो एआई सिस्टम में एक वेरिएबल का प्रतिनिधित्व करता है जिसे प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान समायोजित किया जा सकता है, ताकि सटीक भविष्यवाणियां करने की क्षमता में सुधार हो सके।

लामा-3 मल्टीमॉडल भी होगा, जिसका अर्थ है कि यह टेक्स्ट, छवियों और वीडियो को संसाधित करने और उत्पन्न करने में सक्षम है। इसलिए, यह छवि सामग्री का विस्तृत विवरण प्रदान करने के लिए इनपुट के रूप में एक छवि लेने में सक्षम होगा। समान रूप से, यह स्वचालित रूप से एक नई छवि बना सकता है जो उपयोगकर्ता के संकेत, या पाठ विवरण से मेल खाती है।

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