एक क्रांतिकारी विचार के विकास का पता लगाना: GPT-4 और मल्टीमॉडल AI

मल्टीमॉडल एआई क्या है? यह एक ऐसा सवाल है जो हम इन दिनों अक्सर सुनते हैं, है ना? चाहे लंच ब्रेक के दौरान, ऑफिस चैट ग्रुप में, या शाम को दोस्तों के साथ चैट करते समय, ऐसा लगता है कि हर कोई GPT-4 की बातों में उलझा हुआ है।

GPT-4 की हालिया रिलीज़ ने AI समुदाय और उसके बाहर उत्साह और अटकलों की झड़ी लगा दी है। ओपनएआई के एआई भाषा मॉडल की प्रभावशाली श्रृंखला के नवीनतम जोड़ के रूप में, जीपीटी-4 उन्नत क्षमताओं की एक श्रृंखला समेटे हुए है, विशेष रूप से मल्टीमॉडल एआई के दायरे में।

पाठ, छवियों और ध्वनियों जैसे कई तौर-तरीकों से इनपुट को संसाधित और एकीकृत करने की क्षमता के साथ, GPT-4 AI के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करता है और इसने शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और उत्साही लोगों से काफी रुचि और ध्यान आकर्षित किया है।

GPT-4 की रिलीज़ के बाद से, हर कोई मल्टीमॉडल AI द्वारा पेश की जाने वाली संभावनाओं के बारे में चर्चा कर रहा है। पहले 6 महीने पहले वापस जाकर इस विषय पर कुछ प्रकाश डालते हैं।

6 महीने पहले: मल्टीमॉडल एआई पर चर्चा

पॉडकास्ट साक्षात्कार में शीर्षक "अगले युग के लिए एआईओपनएआई के सीईओ सैम अल्टमैन ने एआई प्रौद्योगिकी में आगामी प्रगति पर अपनी अंतर्दृष्टि साझा की। बातचीत के मुख्य आकर्षण में से एक ऑल्टमैन का रहस्योद्घाटन था कि एक मल्टीमॉडल मॉडल क्षितिज पर है।

"मल्टीमॉडल" शब्द का अर्थ पाठ, छवियों और ध्वनियों सहित कई मोड में कार्य करने की एआई की क्षमता से है।

इंसानों के साथ OpenAI की बातचीत टेक्स्ट इनपुट तक ही सीमित थी, चाहे वह Dall-E या ChatGPT के माध्यम से हो। हालाँकि, एक मल्टीमॉडल एआई भाषण के माध्यम से बातचीत करने में सक्षम होगा, इसे आदेशों को सुनने, जानकारी प्रदान करने और यहां तक ​​कि कार्य करने में भी सक्षम करेगा। GPT-4 की रिलीज़ के साथ, यह अच्छे के लिए बदल सकता है।

मुझे लगता है कि हमें बहुत अधिक समय में मल्टीमॉडल मॉडल नहीं मिलेंगे, और इससे नई चीजें खुलेंगी। मुझे लगता है कि लोग एजेंटों के साथ अद्भुत काम कर रहे हैं जो आपके लिए काम करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग कर सकते हैं, प्रोग्राम का उपयोग कर सकते हैं और एक भाषा इंटरफ़ेस का यह विचार जहां आप एक प्राकृतिक भाषा कहते हैं - आप इस तरह के संवाद में आगे और पीछे क्या चाहते हैं। आप इसे पुनरावृति और परिशोधित कर सकते हैं, और कंप्यूटर इसे केवल आपके लिए करता है। आप इसमें से कुछ को DALL-E और CoPilot के साथ बहुत शुरुआती तरीकों से देखते हैं।

-अल्टमैन

हालांकि Altman ने स्पष्ट रूप से पुष्टि नहीं की कि उस समय GPT-4 मल्टीमॉडल होगा, उन्होंने सुझाव दिया कि ऐसी तकनीक क्षितिज पर है और निकट भविष्य में आ जाएगी। मल्टीमॉडल एआई के लिए उनके दृष्टिकोण का एक पेचीदा पहलू नए व्यवसाय मॉडल बनाने की इसकी क्षमता है जो वर्तमान में संभव नहीं हैं।

ऑल्टमैन ने मोबाइल प्लेटफॉर्म के समानांतर एक रेखा खींची, जिसने नए उद्यमों और नौकरियों के लिए अनगिनत अवसर पैदा किए। उसी तरह, एक मल्टीमॉडल एआई प्लेटफॉर्म कई नवीन संभावनाओं को अनलॉक कर सकता है और हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदल सकता है। यह एक रोमांचक संभावना है जो एआई की परिवर्तनकारी शक्ति और हमारी दुनिया को नए सिरे से आकार देने की इसकी क्षमता को रेखांकित करती है, जिसकी हम केवल कल्पना कर सकते हैं।

…मुझे लगता है कि यह एक व्यापक प्रवृत्ति होने जा रही है, और बहुत बड़े व्यवसाय इसके साथ इंटरफ़ेस के रूप में निर्मित होंगे, और अधिक आम तौर पर [मुझे लगता है] कि ये बहुत शक्तिशाली मॉडल वास्तविक नए तकनीकी प्लेटफार्मों में से एक होंगे, जो हमारे पास है वास्तव में मोबाइल के बाद से नहीं था। और इसके ठीक बाद हमेशा नई कंपनियों का विस्फोट होता है, इसलिए यह अच्छा रहेगा। मुझे लगता है कि हम सच्चे मल्टीमॉडल मॉडल काम कर पाएंगे। और इसलिए केवल पाठ और छवियां ही नहीं बल्कि आपके पास एक मॉडल में मौजूद प्रत्येक साधन आसानी से चीजों के बीच आसानी से स्थानांतरित करने में सक्षम है।

-अल्टमैन

वास्तव में स्व-शिक्षण एआई

एक क्षेत्र जिस पर एआई अनुसंधान के क्षेत्र में तुलनात्मक रूप से बहुत कम ध्यान दिया जाता है, वह है स्व-शिक्षण एआई बनाने की खोज। जबकि वर्तमान मॉडल सहज समझ, या "उद्भव" करने में सक्षम हैं, जहां प्रशिक्षण डेटा में वृद्धि से नई क्षमताएं उत्पन्न होती हैं, वास्तव में स्व-शिक्षण एआई एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करेगा।

OpenAI के Altman ने एक ऐसे AI की बात की जो अपने प्रशिक्षण डेटा के आकार पर निर्भर होने के बजाय अपनी क्षमताओं को सीख और अपग्रेड कर सकता है। इस तरह का एआई पारंपरिक सॉफ्टवेयर संस्करण प्रतिमान को पार कर जाएगा, जहां कंपनियां स्वायत्त रूप से बढ़ने और सुधारने के बजाय वृद्धिशील अपडेट जारी करती हैं।

हालांकि Altman ने यह सुझाव नहीं दिया कि GPT-4 के पास यह क्षमता होगी, उन्होंने सुझाव दिया कि यह कुछ ऐसा है जिसके लिए OpenAI काम कर रहा है और पूरी तरह से संभावना के दायरे में है। स्व-शिक्षण एआई का विचार एक पेचीदा है जो एआई और हमारी दुनिया के भविष्य के लिए दूरगामी प्रभाव डाल सकता है।

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विज़ुअल चैटजीपीटी एआई छवि निर्माण को लोकप्रिय चैटबॉट में लाता है

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वर्तमान में वापस जाएं: GPT-4 जारी किया गया है

GPT-4 की बहुप्रतीक्षित रिलीज अब कुछ प्लस सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है, जिसमें एक नया मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल है, जो टेक्स्ट, स्पीच, इमेज और वीडियो को इनपुट के रूप में स्वीकार करता है और टेक्स्ट-आधारित उत्तर प्रदान करता है।

OpenAI ने GPT-4 को गहन शिक्षा को बढ़ाने के अपने प्रयासों में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर बताया है, यह देखते हुए कि यह कई वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकता है, यह विभिन्न पेशेवर और शैक्षणिक बेंचमार्क पर मानव-स्तर का प्रदर्शन प्रदान करता है।

ChatGPT की लोकप्रियता, जो इंटरनेट से एकत्र किए गए डेटा के आधार पर खोज प्रश्नों के लिए मानव-जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए GPT-3 AI तकनीक का उपयोग करती है, 30 नवंबर को इसकी शुरुआत के बाद से बढ़ी है।

चैटजीपीटी, एक संवादात्मक चैटबॉट के लॉन्च ने माइक्रोसॉफ्ट और गूगल के बीच एआई हथियारों की दौड़ को तेज कर दिया है, दोनों का उद्देश्य सामग्री बनाने वाली जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों को अपने इंटरनेट खोज और कार्यालय उत्पादकता उत्पादों में एकीकृत करना है। GPT-4 की रिलीज़ और तकनीकी दिग्गजों के बीच चल रही प्रतिस्पर्धा AI के बढ़ते महत्व और तकनीक के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदलने की इसकी क्षमता पर प्रकाश डालती है।

विषय को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हम आपको मल्टीमॉडल एआई की गहन और अधिक तकनीकी चर्चा में तल्लीन करने के लिए आमंत्रित करते हैं।

मल्टीमॉडल एआई क्या है?

मल्टीमॉडल एआई एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जिसमें टेक्स्ट, स्पीच, इमेज और वीडियो सहित विभिन्न मोड या तौर-तरीकों से इनपुट को प्रोसेस करने और समझने की क्षमता है। इसका मतलब यह है कि यह डेटा के विभिन्न रूपों को पहचान और व्याख्या कर सकता है, न कि केवल एक प्रकार का, जो इसे अधिक बहुमुखी और विभिन्न स्थितियों के अनुकूल बनाता है। संक्षेप में, मल्टीमॉडल एआई मानव की तरह "देख," "सुन" और "समझ" सकता है, जिससे यह दुनिया के साथ अधिक प्राकृतिक और सहज तरीके से बातचीत करने की अनुमति देता है।

मल्टीमॉडल एआई के अनुप्रयोग

मल्टीमॉडल एआई की क्षमताएं विशाल और व्यापक हैं। मल्टीमॉडल एआई क्या कर सकता है इसके कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

• वाक् पहचान: मल्टीमॉडल एआई बोली जाने वाली भाषा को समझ सकता है और उसका लिप्यंतरण कर सकता है, जिससे वह वॉयस कमांड और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत कर सकता है।
• छवि और वीडियो पहचान: मल्टीमॉडल एआई वस्तुओं, लोगों और गतिविधियों की पहचान करने के लिए छवियों और वीडियो जैसे दृश्य डेटा का विश्लेषण और व्याख्या कर सकता है।
• शाब्दिक विश्लेषण: मल्टीमॉडल एआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भावना विश्लेषण और भाषा अनुवाद सहित लिखित पाठ को संसाधित और समझ सकता है।
• बहुविध एकीकरण: मल्टीमॉडल एआई किसी स्थिति की अधिक संपूर्ण समझ बनाने के लिए विभिन्न तौर-तरीकों से इनपुट को जोड़ सकता है। उदाहरण के लिए, यह किसी व्यक्ति की भावनाओं को पहचानने के लिए दृश्य और श्रव्य दोनों संकेतों का उपयोग कर सकता है।

मल्टीमॉडल एआई कैसे काम करता है?

मल्टीमॉडल न्यूरल नेटवर्क आमतौर पर कई यूनिमॉडल न्यूरल नेटवर्क से बने होते हैं, जिसमें ऑडियोविज़ुअल मॉडल दो ऐसे नेटवर्क का उदाहरण होता है - एक विज़ुअल डेटा के लिए और दूसरा ऑडियो डेटा के लिए। ये अलग-अलग नेटवर्क एन्कोडिंग के रूप में जाने वाली प्रक्रिया में अलग-अलग इनपुट को अलग-अलग संसाधित करते हैं।

एक बार यूनिमोडल एन्कोडिंग पूर्ण हो जाने के बाद, प्रत्येक मॉडल से निकाली गई जानकारी को संयोजित करने की आवश्यकता होती है। इस उद्देश्य के लिए विभिन्न संलयन तकनीकों का प्रस्ताव किया गया है, जिसमें बुनियादी संयोजन से लेकर ध्यान तंत्र का उपयोग शामिल है। इन मॉडलों में सफलता प्राप्त करने के लिए मल्टीमॉडल डेटा फ्यूजन एक महत्वपूर्ण कारक है।

फ्यूजन के बाद, अंतिम चरण में एक "निर्णय" नेटवर्क शामिल होता है जो एन्कोडेड और फ़्यूज्ड जानकारी को स्वीकार करता है और विशिष्ट कार्य पर प्रशिक्षित होता है।

संक्षेप में, मल्टीमॉडल आर्किटेक्चर में तीन आवश्यक घटक होते हैं - प्रत्येक इनपुट मोडैलिटी के लिए यूनिमॉडल एनकोडर, एक फ्यूजन नेटवर्क जो विभिन्न तौर-तरीकों की विशेषताओं को जोड़ता है, और एक क्लासिफायरियर जो फ्यूज्ड डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करता है।

वर्तमान एआई मॉडल के साथ तुलना

पारंपरिक एआई मॉडल की तुलना में जो एक समय में केवल एक प्रकार के डेटा को संभाल सकता है, मल्टीमॉडल एआई के कई फायदे हैं, जिनमें शामिल हैं:

• बहुमुखी प्रतिभा: मल्टीमॉडल एआई कई प्रकार के डेटा को संभाल सकता है, जिससे यह विभिन्न स्थितियों और उपयोग के मामलों के लिए अधिक अनुकूल हो जाता है।
• प्राकृतिक संपर्क: कई तौर-तरीकों को एकीकृत करके, मल्टीमॉडल एआई उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक प्राकृतिक और सहज तरीके से बातचीत कर सकता है, जैसे मनुष्य कैसे संवाद करते हैं।
• बेहतर सटीकता: विभिन्न तौर-तरीकों से इनपुट को मिलाकर, मल्टीमॉडल एआई अपनी भविष्यवाणियों और वर्गीकरणों की सटीकता में सुधार कर सकता है।

यहाँ विभिन्न AI मॉडल की तुलना करने वाली सारांश तालिका दी गई है:

एआई मॉडल	डाटा प्रकार	अनुप्रयोगों
पाठ आधारित एआई	टेक्स्ट	नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, चैटबॉट्स, सेंटीमेंट एनालिसिस
छवि आधारित ए.आई	छावियां	ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज क्लासिफिकेशन, फेशियल रिकॉग्निशन
भाषण आधारित एआई	ऑडियो	वॉयस असिस्टेंट, स्पीच रिकग्निशन, ट्रांसक्रिप्शन
मल्टीमॉडल एआई	पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो	प्राकृतिक संपर्क, प्रासंगिक समझ, बेहतर सटीकता

मल्टीमॉडल एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

मल्टीमॉडल एआई महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें यह बदलने की क्षमता है कि हम तकनीक और मशीनों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। कई तौर-तरीकों के माध्यम से अधिक प्राकृतिक और सहज बातचीत को सक्षम करके, मल्टीमॉडल एआई अधिक सहज और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव बना सकता है। यह विशेष रूप से ऐसे क्षेत्रों में फायदेमंद हो सकता है जैसे:

• स्वास्थ्य देखभाल: मल्टीमॉडल एआई डॉक्टरों और मरीजों को अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में मदद कर सकता है, खासकर उन लोगों के लिए जो सीमित गतिशीलता या भाषा के गैर-देशी वक्ता हैं।
• शिक्षा: मल्टीमॉडल एआई अधिक वैयक्तिकृत और इंटरैक्टिव निर्देश प्रदान करके सीखने के परिणामों में सुधार कर सकता है जो एक छात्र की व्यक्तिगत जरूरतों और सीखने की शैली के अनुकूल होता है।
• मनोरंजन: मल्टीमॉडल एआई वीडियो गेम, मूवी और मीडिया के अन्य रूपों में अधिक immersive और आकर्षक अनुभव बना सकता है।

मल्टीमॉडल एआई के लाभ

मल्टीमॉडल एआई के कुछ प्रमुख लाभ इस प्रकार हैं:

• प्रासंगिक समझ: कई तौर-तरीकों से इनपुट को मिलाकर, मल्टीमॉडल एआई किसी स्थिति की अधिक संपूर्ण समझ प्राप्त कर सकता है, जिसमें डेटा के पीछे का संदर्भ और अर्थ शामिल है।
• प्राकृतिक संपर्क: कई तौर-तरीकों के माध्यम से अधिक प्राकृतिक और सहज बातचीत को सक्षम करके, मल्टीमॉडल एआई अधिक सहज और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव बना सकता है।
• बेहतर सटीकता: डेटा के कई स्रोतों को एकीकृत करके, मल्टीमॉडल एआई अपने पूर्वानुमानों और वर्गीकरणों की सटीकता में सुधार कर सकता है।

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एक कृत्रिम बुद्धि 101 बनाना

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नए बिजनेस मॉडल बनाने की संभावना

मल्टीमॉडल एआई में नए बिजनेस मॉडल और रेवेन्यू स्ट्रीम बनाने की भी क्षमता है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

• आवाज सहायक: मल्टीमॉडल एआई अधिक परिष्कृत और वैयक्तिकृत आवाज सहायकों को सक्षम कर सकता है जो भाषण, पाठ और दृश्य प्रदर्शन के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत कर सकते हैं।
• स्मार्ट घर: मल्टीमॉडल एआई अधिक बुद्धिमान और उत्तरदायी घरों का निर्माण कर सकता है जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और व्यवहारों को समझ और अनुकूलित कर सकते हैं।
• आभासी खरीदारी सहायक: मल्टीमॉडल एआई ग्राहकों को आवाज और दृश्य बातचीत के माध्यम से अपने खरीदारी के अनुभव को नेविगेट करने और वैयक्तिकृत करने में मदद कर सकता है।

एआई प्रौद्योगिकी का भविष्य

एआई तकनीक का भविष्य रोमांचक है, जिसमें शोधकर्ता अधिक उन्नत और परिष्कृत एआई मॉडल बनाने के नए तरीके तलाश रहे हैं। यहां फोकस के कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं:

• स्व-शिक्षण एआई: एआई शोधकर्ताओं का लक्ष्य एआई बनाना है जो मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना अपने आप सीख और सुधार कर सके। इससे अधिक अनुकूलनीय और लचीले एआई मॉडल बन सकते हैं जो कार्यों और स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं।
• मल्टीमॉडल ऐ: जैसा कि पहले चर्चा की गई थी, मल्टीमॉडल एआई में तकनीक और मशीनों के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। एआई विशेषज्ञ अधिक परिष्कृत और बहुमुखी मल्टीमॉडल एआई मॉडल बनाने पर काम कर रहे हैं जो कई तौर-तरीकों से इनपुट को समझ और संसाधित कर सकते हैं।
• नैतिकता और शासन: जैसे-जैसे AI अधिक शक्तिशाली और सर्वव्यापी होता जाता है, यह सुनिश्चित करना आवश्यक हो जाता है कि इसका नैतिक और जिम्मेदारी से उपयोग किया जाए। एआई शोधकर्ता अधिक पारदर्शी और जवाबदेह एआई सिस्टम बनाने के तरीके तलाश रहे हैं जो मानवीय मूल्यों और प्राथमिकताओं के अनुरूप हों।

एआई शोधकर्ताओं का लक्ष्य एआई कैसे बनाना है जो स्वयं सीख सके?

एआई शोधकर्ता एआई बनाने के लिए कई दृष्टिकोणों की खोज कर रहे हैं जो स्वयं सीख सकते हैं। अनुसंधान के एक आशाजनक क्षेत्र को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कहा जाता है, जिसमें निर्णय लेने और पर्यावरण से प्रतिक्रिया के आधार पर कार्रवाई करने के लिए एआई मॉडल को पढ़ाना शामिल है। एक अन्य दृष्टिकोण को अनसुपरवाइज्ड लर्निंग कहा जाता है, जिसमें एआई मॉडल को असंरचित डेटा पर प्रशिक्षित करना और इसे अपने आप पैटर्न और रिश्ते खोजने देना शामिल है। इन और अन्य दृष्टिकोणों को मिलाकर, एआई शोधकर्ता अधिक उन्नत और स्वायत्त एआई मॉडल बनाने की उम्मीद करते हैं जो समय के साथ सुधार और अनुकूलन कर सकते हैं।

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स्वायत्त बुद्धि के बारे में सब कुछ: एक व्यापक सिंहावलोकन

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बेहतर एआई मॉडल के लिए संभावित

बेहतर एआई मॉडल में हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। यहाँ बेहतर AI मॉडल के कुछ संभावित लाभ दिए गए हैं:

• बेहतर सटीकता: जैसे-जैसे एआई मॉडल अधिक परिष्कृत और उन्नत होते जाते हैं, वे अपनी सटीकता में सुधार कर सकते हैं और चिकित्सा निदान, वित्तीय पूर्वानुमान और जोखिम मूल्यांकन जैसे क्षेत्रों में त्रुटियों को कम कर सकते हैं।
• अधिक वैयक्तिकृत अनुभव: उन्नत एआई मॉडल व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और व्यवहारों को समझकर उपयोगकर्ता के अनुभवों को वैयक्तिकृत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक संगीत स्ट्रीमिंग सेवा उपयोगकर्ता के सुनने के इतिहास और मनोदशा के आधार पर गीतों की अनुशंसा कर सकती है।
• थकाऊ कार्यों का स्वचालन: एआई थकाऊ और दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे मनुष्यों को अधिक रचनात्मक और उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने का समय मिलता है।

GPT-4 और मल्टीमॉडल AI

बहुत प्रत्याशा और अटकलों के बाद, OpenAI अंत में पता चला है एआई भाषा मॉडल की अपनी प्रभावशाली श्रृंखला में नवीनतम जोड़। डब्ड GPT-4, सिस्टम मल्टीमॉडल एआई में ज़बरदस्त प्रगति देने का वादा करता है, यद्यपि कुछ अनुमानों की तुलना में इनपुट तौर-तरीकों की अधिक सीमित सीमा के साथ।

GPT-4 की घोषणा, एक बड़ा मल्टीमॉडल मॉडल, क्षमताओं और संरेखण पर हमारे सबसे अच्छे परिणामों के साथ: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) मार्च २०,२०२१

OpenAI के अनुसार, मॉडल टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट दोनों को प्रोसेस कर सकता है, टेक्स्ट-आधारित आउटपुट प्रदान करता है जो समझ के परिष्कृत स्तर को प्रदर्शित करता है। इनपुट के कई तरीकों की एक साथ व्याख्या और एकीकरण करने की अपनी क्षमता के साथ, GPT-4 एआई भाषा मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है जो हाल के महीनों में मुख्यधारा का ध्यान आकर्षित करने से पहले कई वर्षों से गति बना रहा है।

OpenAI के ज़बरदस्त GPT मॉडल ने 2018 में मूल शोध पत्र के प्रकाशन के बाद से AI समुदाय की कल्पना पर कब्जा कर लिया है। 2 में GPT-2019 और 3 में GPT-2020 की घोषणा के बाद, इन मॉडलों को टेक्स्ट के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, मुख्य रूप से इंटरनेट से प्राप्त किया जाता है, जिसे बाद में सांख्यिकीय पैटर्न के लिए विश्लेषण किया जाता है। यह सरल लेकिन अत्यधिक प्रभावी दृष्टिकोण मॉडल को लेखन को उत्पन्न करने और सारांशित करने के साथ-साथ अनुवाद और कोड जनरेशन जैसे पाठ-आधारित कार्यों की एक श्रृंखला को करने में सक्षम बनाता है।

GPT मॉडल के संभावित दुरुपयोग पर चिंताओं के बावजूद, OpenAI ने आखिरकार 3.5 के अंत में GPT-2022 पर आधारित अपना ChatGPT चैटबॉट लॉन्च किया, जिससे तकनीक व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ हो गई। इस कदम ने टेक उद्योग में उत्साह और प्रत्याशा की एक लहर पैदा कर दी, अन्य प्रमुख खिलाड़ियों जैसे कि Microsoft और Google ने बिंग सर्च इंजन के हिस्से के रूप में बिंग सहित अपने स्वयं के एआई चैटबॉट्स के साथ तेजी से अनुसरण किया। इन चैटबॉट्स का लॉन्च एआई के भविष्य को आकार देने में जीपीटी मॉडल के बढ़ते महत्व को प्रदर्शित करता है, और जिस तरह से हम संचार करते हैं और प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते हैं, उसे बदलने की उनकी क्षमता।

जैसा कि अपेक्षित था, एआई भाषा मॉडल की बढ़ती पहुंच ने विभिन्न क्षेत्रों के लिए कई तरह की समस्याएं और चुनौतियां पेश की हैं। उदाहरण के लिए, शिक्षा प्रणाली को सॉफ्टवेयर के उद्भव से निपटने के लिए संघर्ष करना पड़ा है जो उच्च गुणवत्ता वाले कॉलेज निबंध तैयार करने में सक्षम है। इसी तरह, स्टैक ओवरफ्लो और क्लार्कस्वर्ल्ड जैसे ऑनलाइन प्लेटफॉर्म एआई-जनित सामग्री की भारी बाढ़ के कारण सबमिशन रोकने के लिए मजबूर हो गए हैं। पत्रकारिता में एआई लेखन उपकरणों के शुरुआती अनुप्रयोगों में भी कठिनाइयों का सामना करना पड़ा है।

इन चुनौतियों के बावजूद, कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि नकारात्मक प्रभाव आरंभिक अनुमान से कुछ कम गंभीर रहे हैं। किसी भी नई तकनीक की तरह, एआई भाषा मॉडल की शुरूआत के लिए सावधानीपूर्वक विचार और अनुकूलन की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि किसी भी प्रतिकूल प्रभाव को कम करते हुए प्रौद्योगिकी के लाभों को अधिकतम किया जा सके।

OpenAI के अनुसार, GPT-4 छह महीने के सुरक्षा प्रशिक्षण से गुजरा था, और आंतरिक परीक्षणों में, "अस्वीकृत सामग्री के अनुरोधों का जवाब देने की संभावना 82 प्रतिशत कम थी और GPT-40 की तुलना में तथ्यात्मक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की संभावना 3.5 प्रतिशत अधिक थी। ”

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अपने शुरुआती विषय पर वापस आते हैं: मल्टीमॉडल एआई क्या है? सिर्फ छह महीने पहले, मल्टीमॉडल एआई की अवधारणा अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक अटकलों और शोध के दायरे तक ही सीमित थी। हालाँकि, GPT-4 की हालिया रिलीज़ के साथ, अब हम इस तकनीक के विकास और अपनाने में एक बड़ा बदलाव देख रहे हैं। GPT-4 की क्षमताओं, विशेष रूप से कई तौर-तरीकों से इनपुट को संसाधित करने और एकीकृत करने की क्षमता में, AI और उससे आगे के क्षेत्र के लिए संभावनाओं और अवसरों की एक पूरी नई दुनिया खोल दी है।

हम उद्योगों और क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में मल्टीमॉडल एआई अनुप्रयोगों का तेजी से विस्तार देखेंगे। स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा से लेकर मनोरंजन और गेमिंग तक, एआई मॉडल की कई तौर-तरीकों से इनपुट को समझने और प्रतिक्रिया देने की क्षमता बदल रही है कि हम तकनीक और मशीनों के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह तकनीक हमें काम और उत्पादकता के भविष्य के महत्वपूर्ण प्रभावों के साथ अधिक प्राकृतिक और सहज तरीके से मशीनों के साथ संचार और सहयोग करने में सक्षम बनाती है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/