एलएलएम के साथ वास्तविक मूल्य बनाना

एलएलएम के साथ वास्तविक मूल्य बनाना

समय टिकट: 28 सितंबर, 2023 11:53 पूर्वाह्न
स्रोत नोड: 2906364

2023 के मध्य में, कंप्यूटिंग की दुनिया GPT4/ChatGPT प्रीमियम और StarChat जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उद्भव को लेकर उत्साह से भरी हुई है। यह समझना आसान नहीं है कि ये मॉडल क्या कर सकते हैं और क्या नहीं और इन्हें व्यावसायिक लाभ के लिए सफलतापूर्वक कैसे लागू किया जाए। वर्तमान पीढ़ी के एलएलएम के गुणों पर उभरते शोध का विश्लेषण करना और उन रणनीतियों की रूपरेखा तैयार करना महत्वपूर्ण है जिन्हें सफलतापूर्वक लागू करने के लिए अपनाने की आवश्यकता होगी। 

एलएलएम विशेष हैं क्योंकि वे भाषा के जवाब में भाषा का उत्सर्जन करते हैं; यदि मॉडल को किसी पाठ से प्रेरित किया जाता है, तो यह प्रतिक्रिया के रूप में प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करता है। इसका मतलब यह है कि किसी के लिए भी किसी भी एलएलएम के साथ बातचीत करना आसान है, जिसमें उनका इंटरफ़ेस है, और कई एलएलएम को चैट इंटरफेस के माध्यम से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है। इस वजह से, एआई तकनीक के रूप में एलएलएम के विकास का एआई की क्षमताओं के बारे में सार्वजनिक धारणा पर अचानक और महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है। 
 
एलएलएम को समझना 

 एलएलएम जो एकमात्र काम करते हैं वह पाठ का उपभोग करना और पाठ का उत्पादन करना है, लेकिन क्योंकि पाठ निर्माण इतना अच्छा है, मॉडल उस पाठ के बारे में तर्क करते हैं और समझते हैं जिसमें वे हेरफेर कर रहे हैं। प्राकृतिक भाषा और एआई अनुसंधान में काम करने वाले कई लोग एलएलएम क्षमताओं को समझने और जांचने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। ऐसा साहित्य बढ़ रहा है जो वर्तमान पीढ़ी के मॉडलों की सीमाओं की पहचान कर रहा है और प्रदर्शित कर रहा है कि शायद उनका स्वागत करने वाले शुरुआती उत्साह को कम किया जाना चाहिए। अत्याधुनिक एलएलएम की सीमाओं की वर्तमान सूची को पूरा करना और इनके महत्व और एआई के दृष्टिकोण के रूप में एलएलएम की मूलभूत खामियां साबित होने की संभावना दोनों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। अन्य कार्यों में, एलएलएम की कुछ तकनीकी सीमाओं का सर्वेक्षण किया जाता है।  

हालाँकि, मैंने वर्तमान एलएलएम व्यवहार के कुछ सरल उदाहरणों के साथ मान्य सीमाओं को देखा है और सुरक्षा और बौद्धिक संपदा मुद्दों जैसी गैर-तकनीकी बाधाओं का विश्लेषण किया है। प्रौद्योगिकी की सीमाओं की समीक्षा करने के बाद, आप यह जांच कर सकते हैं कि प्रौद्योगिकी को सफलतापूर्वक कैसे लागू किया जा सकता है और एलएलएम क्रांति द्वारा पैदा किए गए अवसर से अधिकतम मूल्य उत्पन्न करने के लिए उद्यमों को किस पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। 

सफलता का एक मार्ग 

अपनी पहचानी गई कमजोरियों से जोखिम का प्रबंधन करते हुए एलएलएम की नई पीढ़ी के निस्संदेह मूल्य तक पहुंचने के इच्छुक संगठनों के लिए सफलता का मार्ग परिभाषित किया जा सकता है। सफलता का यह मार्ग एलएलएम के उपयोग को अच्छी तरह से निर्दिष्ट और नियंत्रित कार्यक्षमता प्रदान करने वाले घटकों तक सीमित करने, उन्हें नियंत्रण और जवाबदेही के उचित बुनियादी ढांचे में एम्बेड करने के बीच निहित है। 

यह संभव है कि भविष्य के एलएलएम उन मुद्दों को हल कर सकें जो वर्तमान में इस नई पीढ़ी के मॉडल के अप्रतिबंधित उपयोग को रोकते हैं। उदाहरण के लिए, अपेक्षाकृत निकट भविष्य में प्रभावी ढंग से योजना बनाने के लिए एलएलएम को फिर से तैयार किया जा सकता है (वर्तमान ट्रांसफार्मर से परे)। तकनीकी रूप से, ऐसा कोई मौलिक कारण प्रतीत नहीं होता कि ऐसा क्यों नहीं किया जा सकता है, हालाँकि इसके लिए निश्चित रूप से गणना शक्ति में एक और आश्चर्यजनक निवेश की आवश्यकता होगी।  

अन्य सीमाएँ, जैसे कि रचनात्मक तर्क, तोता और सुरक्षा से निपटना अधिक कठिन लगता है। निरंतर प्रगति के बावजूद, यह विचार करने योग्य है कि ईमेल, डेटाबेस और वेब ब्राउज़र जैसी कहीं अधिक सरल, परिपक्व और पूर्वानुमानित तकनीकों को अभी भी परिष्कृत एप्लिकेशन पैटर्न और प्रबंधन नियंत्रण की आवश्यकता है। ऐसा लगता नहीं है कि एलएलएम कोई अलग साबित होंगे। 

एलएलएम की नवीनतम पीढ़ी में से कई द्वारा प्रदर्शित प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस ने विशेष रूप से एलएलएम की शक्ति के लिए एक बहुत बड़ी आबादी को जागृत किया है, और एआई को आम तौर पर एआई के बारे में बताया है। इस प्रकार, हमने ऐसे दृष्टिकोणों की कुछ मुख्य सीमाओं की पहचान की है, और साथ ही कार्यान्वयन के लिए सिफारिशें की हैं जो इनमें से कुछ मुद्दों को कम कर सकती हैं, अंततः एलएलएम को सफलतापूर्वक अपनाने में सक्षम बना सकती हैं। हालाँकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इनमें से कोई भी ऐसे समाधानों को लागू करने के लिए दूरदर्शिता, निवेश और एक कुशल टीम की आवश्यकता को दूर नहीं करता है। 

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