जेनरेटिव एआई ने सरलता से समझाया - यह क्या है, यह कैसे काम करता है (एलएलएम, प्रसार मॉडल, जीएएन), चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई जैसे वास्तविक दुनिया के उदाहरण, उपयोग के मामले, सीमाएं, और इसे मुफ्त में कैसे सीखें।
यदि आपने किसी ईमेल को ड्राफ्ट करने के लिए ChatGPT का उपयोग किया है, DALL-E से एक छवि बनाने के लिए कहा है, या किसी को एकल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ एक गाना बनाते हुए देखा है - तो आप पहले से ही जेनरेटिव AI का प्रत्यक्ष अनुभव कर चुके हैं। यह संभवतः स्मार्टफोन के बाद सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी बदलाव है, और यह तेजी से आगे बढ़ रहा है।
लेकिन वास्तव में जनरेटिव AI क्या है? यह ऐसी चीज़ें कैसे तैयार करता है जो देखने, पढ़ने और सुनने में मानव-निर्मित सामग्री जैसी लगती हैं? और यह कभी-कभी आत्मविश्वास से ऐसी बातें क्यों कहता है जो पूरी तरह से गलत हैं?
यह मार्गदर्शिका सरल भाषा में उन सभी का उत्तर देती है - किसी गणित की डिग्री की आवश्यकता नहीं है।
जेनरेटिव एआई एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो बड़ी मात्रा में मौजूदा सामग्री से पैटर्न सीखकर नई सामग्री - टेक्स्ट, चित्र, ऑडियो, वीडियो, कोड या डेटा बनाती है।
मुख्य शब्द जनरेटिव है। पारंपरिक एआई सिस्टम अधिकतर भेदभावपूर्ण होते हैं - वे वर्गीकृत या भविष्यवाणी करते हैं। एक स्पैम फ़िल्टर यह तय करता है कि आपका ईमेल स्पैम है या नहीं। एक अनुशंसा इंजन भविष्यवाणी करता है कि आप आगे क्या देखेंगे। ये उपयोगी हैं, लेकिन ये कुछ नया नहीं बनाते।
जेनरेटिव एआई एक कदम आगे जाता है। लाखों किताबों पर प्रशिक्षण के बाद यह नई किताब लिख सकता है। अरबों छवियों का अध्ययन करने के बाद, यह एक ऐसे विवरण से चित्र बना सकता है जो पहले कभी नहीं देखा गया हो। घंटों संगीत संसाधित करने के बाद, यह एक मूल ट्रैक बना सकता है।
इसे इस तरह से सोचें: यदि एक भेदभावपूर्ण मॉडल एक न्यायाधीश (मौजूदा चीजों को वर्गीकृत करना) है, तो एक जेनरेटिव मॉडल एक कलाकार (नई चीजें बनाना) है।
जेनेरिक एआई छतरी के नीचे कई आर्किटेक्चर हैं। आज के उपकरणों को शक्ति देने वाले तीन सबसे महत्वपूर्ण उपकरण हैं बड़े भाषा मॉडल, प्रसार मॉडल, और जीएएन।
एलएलएम चैटजीपीटी, क्लाउड, जेमिनी और अधिकांश एआई लेखन टूल के पीछे की तकनीक है। उन्हें विशाल पाठ डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है - प्रभावी रूप से इंटरनेट प्लस किताबें - और एक क्रम में अगले शब्द (या "टोकन") की भविष्यवाणी करना सीखते हैं।
यहाँ सरलीकृत संस्करण है:
परिणाम एक जानकार सहायक के साथ बातचीत जैसा लगता है, लेकिन हुड के नीचे यह एक बेहद परिष्कृत पैटर्न-पूर्ण इंजन है।
डिफ्यूजन मॉडल आज के अधिकांश छवि निर्माण उपकरणों को शक्ति प्रदान करते हैं, जिनमें DALL-E 3, स्टेबल डिफ्यूजन और मिडजर्नी शामिल हैं। अंतर्ज्ञान सुरुचिपूर्ण है:
यह किसी को मूर्ति बनाना सिखाने जैसा है, पहले उन्हें रेत के महलों को धीरे-धीरे टूटते हुए देखना, फिर उन्हें रेत से उन महलों को फिर से बनाने के लिए कहना।
प्रसार मॉडलों के आगे निकलने से पहले GAN प्रमुख जनरेटिव छवि तकनीक थे। वे दो तंत्रिका नेटवर्कों को एक-दूसरे के विरुद्ध खड़ा करके काम करते हैं:
GAN का उपयोग अभी भी डीपफेक जेनरेशन और स्टाइल ट्रांसफर में किया जाता है, हालांकि प्रसार मॉडल अब अधिकांश कार्यों के लिए उच्च गुणवत्ता और अधिक नियंत्रणीय परिणाम उत्पन्न करते हैं।
जेनरेटिव एआई सैद्धांतिक नहीं है - यह लाखों लोगों द्वारा प्रतिदिन उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में अंतर्निहित है।
| उपकरण | श्रेणी | यह क्या बनाता है | फ्री टियर? | के लिए सर्वश्रेष्ठ | |------|----------|-----------------|--|---| | चैटजीपीटी (जीपीटी-4ओ) | टेक्स्ट/मल्टीमॉडल | पाठ, कोड, छवियाँ | हाँ (सीमित) | सामान्य प्रयोजन एआई सहायक | | क्लाउड 3.5 सॉनेट | पाठ | पाठ, कोड, विश्लेषण | हाँ (सीमित) | लंबे दस्तावेज़, बारीक लेखन | | DALL-ई 3 | छवियाँ | फ़ोटोयथार्थवादी छवियां | चैटजीपीटी के माध्यम से निःशुल्क | त्वरित अवधारणा दृश्य | | मध्ययात्रा | छवियाँ | कलात्मक छवियाँ | नहीं (केवल भुगतान किया गया) | डिज़ाइन और रचनात्मक कार्य | | स्थिर प्रसार | छवियाँ | छवियाँ | हाँ (ओपन-सोर्स) | कस्टम, स्थानीय पीढ़ी | | सोरा | वीडियो | लघु वीडियो क्लिप | सीमित पहुंच | वीडियो प्रोटोटाइप | | गिटहब कोपायलट | कोड | कोड पूर्णता | हाँ (फ्री टियर) | सॉफ्टवेयर विकास | | इलेवनलैब्स | ऑडियो | आवाजें और वाणी | हाँ (सीमित) | वर्णन, वॉयसओवर | | सुनो | संगीत | पूरे गाने | हाँ (सीमित) | सामग्री निर्माता |
जेनरेटिव एआई शक्तिशाली है, लेकिन इसमें वास्तविक, अच्छी तरह से प्रलेखित कमजोरियां हैं। इन उपकरणों का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति को इन्हें गंभीरता से समझने की आवश्यकता है।
एलएलएम तथ्यों को "नहीं" जानते - वे पाठ की भविष्यवाणी करते हैं। जब उनके प्रशिक्षण डेटा में पर्याप्त संकेत नहीं होते हैं, तो वे विश्वसनीय लगने वाली लेकिन पूरी तरह से मनगढ़ंत जानकारी उत्पन्न करते हैं। एआई किसी ऐसे पेपर का हवाला दे सकता है जो मौजूद ही नहीं है, किसी उद्धरण का श्रेय गलत व्यक्ति को दे सकता है, या किसी पुराने आंकड़े को पूरे विश्वास के साथ बता सकता है।
सामान्य नियम: एआई-जनित तथ्यों को प्राथमिक स्रोतों से सत्यापित किए बिना कभी भी प्रकाशित न करें।
प्रशिक्षण डेटा दुनिया के मौजूदा पूर्वाग्रहों को दर्शाता है। यदि ऐतिहासिक भर्ती डेटा तकनीकी भूमिकाओं में कम महिलाओं को दिखाता है, तो उस डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल उस पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित करने वाली सामग्री उत्पन्न कर सकता है। ये कठिन समस्याएं हैं जिन पर क्षेत्र सक्रिय रूप से काम कर रहा है।
जनरेटिव मॉडलों को कॉपीराइट सामग्री पर प्रशिक्षित किया जाता है। कानूनी परिदृश्य अभी भी सुलझाया जा रहा है - एआई कंपनियों के खिलाफ कई हाई-प्रोफाइल मुकदमे चल रहे हैं। एआई-जनरेटेड सामग्री का व्यावसायिक उपयोग करने से पहले अपने क्षेत्राधिकार के कानूनों को जानें।
डीपफेक, एआई-जनित गलत सूचना, बड़े पैमाने पर फ़िशिंग ईमेल - वही तकनीक जो उपयोगी उपकरण बनाती है, उसे हथियार बनाया जा सकता है। यही कारण है कि एआई सुरक्षा अनुसंधान और जिम्मेदार तैनाती नीतियां मायने रखती हैं।
बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए भारी कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। एक बड़े मॉडल के प्रशिक्षण में सैकड़ों-हजारों किलोमीटर तक कार चलाने जितनी बिजली की खपत हो सकती है। यह एक बढ़ती हुई पर्यावरणीय चिंता है।
यह समझने में मदद करता है कि जेनेरिक एआई व्यापक परिदृश्य में कहाँ बैठता है:
यह समझना कि ये प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं - न कि केवल उनका उपयोग कैसे करें - वास्तव में एक मूल्यवान कौशल बनता जा रहा है। जो पेशेवर यांत्रिकी को समझते हैं, वे अधिक प्रभावी ढंग से संकेत दे सकते हैं, आउटपुट का गंभीर रूप से मूल्यांकन कर सकते हैं और इन मॉडलों के शीर्ष पर एप्लिकेशन बना सकते हैं।
यहाँ एक व्यावहारिक शिक्षण पथ है:
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जेनरेटिव एआई प्रचार नहीं है - यह एक वास्तविक, संरचनात्मक बदलाव है कि सामग्री कैसे बनाई जाती है, ज्ञान कैसे पहुँचा जाता है और सॉफ्टवेयर कैसे बनाया जाता है। यह भी कोई जादू नहीं है. यह अच्छी तरह से समझी जाने वाली (यदि जटिल हो) गणितीय तकनीकों का एक सेट है जो डेटा से सांख्यिकीय पैटर्न सीखता है और नए आउटपुट उत्पन्न करने के लिए उन पैटर्न का उपयोग करता है।
अगले दशक के लिए सबसे अच्छी स्थिति वाले लोग वे हैं जो यह समझते हैं कि ये उपकरण क्या कर सकते हैं और उनकी मूलभूत सीमाएँ क्या हैं। इसका मतलब है कि उन्हें उत्पादक रूप से उपयोग करने में सक्षम होना, उनके आउटपुट का गंभीर रूप से मूल्यांकन करना, और अच्छे प्रश्न पूछने के लिए वे कैसे काम करते हैं, इसके बारे में पर्याप्त रूप से समझना।
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