एआई, मशीन लर्निंग और एनएलपी के लिए 2023 की भविष्यवाणियां

यह एआई, मशीन लर्निंग, और एनएलपी में एक रोमांचक वर्ष रहा है, टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेटर और बड़े भाषा मॉडल के साथ कुछ बहुत ही प्रभावशाली परिणाम और भविष्य के लिए बहुत सारे वादे - उनकी कमियों के बारे में सभी महत्वपूर्ण चेतावनियों को ध्यान में रखते हुए सामाजिक पूर्वाग्रहों को कम करना, उनके "फर्जी समाचार" उत्पन्न करने की संभावना और उनके पर्यावरणीय प्रभाव को उत्पन्न करना। 

जैसा कि हम वर्ष 2023 की शुरुआत कर रहे हैं, हम यह सोचना चाहते थे कि एआई, मशीन लर्निंग और एनएलपी में नया साल क्या लेकर आएगा।

जेफ कैटलिन, InMoment कंपनी, Lexalytics के प्रमुख:

एआई आरओआई जाता है: तकनीकी खर्च में मंदी एआई और मशीन लर्निंग में दो तरह से दिखाई देगी: प्रमुख नई एआई पद्धतियां और सफलताएं धीमी हो जाएंगी, जबकि एआई में नवाचार "उत्पादन" की ओर बढ़ता है। हम देखेंगे कि एआई तेज और सस्ता हो गया है क्योंकि डिस्टिलबर्ट जैसे मॉडल के माध्यम से डीप लर्निंग को लागू करने के लिए कम खर्चीला और तेज बनाने के लिए तकनीकों में नवाचार चलता है, जहां सटीकता थोड़ी कम हो जाती है, लेकिन जीपीयू की आवश्यकता कम हो जाती है।

हाइब्रिड एनएलपी की बढ़ती स्वीकार्यता: यह काफी सामान्य ज्ञान है कि हाइब्रिड एनएलपी समाधान जो मशीन लर्निंग और क्लासिक को मिलाते हैं एनएलपी तकनीक गहरे शिक्षण मॉडल के साथ मिश्रित सफेद सूचियाँ, प्रश्न और भावना शब्दकोश आमतौर पर सीधे मशीन सीखने के समाधान की तुलना में बेहतर व्यावसायिक समाधान प्रदान करते हैं। इन हाइब्रिड समाधानों के लाभ का अर्थ है कि वे एनएलपी विक्रेताओं के कॉर्पोरेट मूल्यांकन में एक चेकबॉक्स आइटम बन जाएंगे।

पॉल बार्बा, एक इनमोमेंट कंपनी, लेक्सैलिटिक्स के मुख्य वैज्ञानिक:

मल्टीमॉडल लर्निंग का उदय: स्टेबल डिफ्यूजन और डीएएल-ई जैसे छवि-निर्माण नेटवर्क की लहर एआई दृष्टिकोण की शक्ति को प्रदर्शित करती है जो डेटा के कई रूपों को समझती है - इस मामले में, चित्र उत्पन्न करने के लिए छवि, और मानव से विवरण लेने के लिए पाठ . जबकि मल्टीमॉडल लर्निंग हमेशा एक महत्वपूर्ण अनुसंधान क्षेत्र रहा है, व्यापार की दुनिया में अनुवाद करना कठिन रहा है जहां प्रत्येक डेटा स्रोत को अपने तरीके से बातचीत करना मुश्किल होता है। फिर भी, जैसे-जैसे व्यवसाय अपने डेटा के उपयोग में अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, मल्टीमॉडल लर्निंग 2023 में एक अत्यंत शक्तिशाली अवसर के रूप में सामने आता है। सिस्टम जो वित्तीय और अन्य संख्यात्मक के परिष्कृत मॉडलिंग के साथ पाठ, छवि और वीडियो में दिए गए व्यापक ज्ञान से मेल खा सकते हैं। श्रृंखला कई कंपनियों में अगला चरण होगा ' डेटा विज्ञान पहल।

हमारी दृष्टि में विलक्षणता? जियाक्सिन हुआंग एट अल द्वारा एक शोध पत्र। इस पिछले अक्टूबर में ध्यान आकर्षित करने वाले शीर्षक के साथ प्रकाशित किया गया था "बड़े भाषा मॉडल स्व-सुधार कर सकते हैं।” जबकि अभी तक विलक्षणता नहीं है, शोधकर्ताओं ने टेक्स्ट स्निपेट्स से प्रश्न उत्पन्न करने के लिए एक बड़े भाषा मॉडल को सहलाया, "विचारों की श्रृंखला" के माध्यम से स्व-निर्मित प्रश्न का उत्तर दिया, और फिर उन उत्तरों से सीखते हुए नेटवर्क की क्षमताओं में सुधार किया। विभिन्न प्रकार के कार्य। इन बूटस्ट्रैपिंग दृष्टिकोणों में ऐतिहासिक रूप से सुधार के लिए एक बहुत तंग सीमा थी - अंततः, मॉडल खुद को गलत चीज सिखाना शुरू करते हैं और रेल से उतर जाते हैं - लेकिन श्रमसाध्य एनोटेशन प्रयासों के बिना बेहतर प्रदर्शन का वादा एक सायरन गीत है एआई प्रैक्टिशनर्स. हम भविष्यवाणी करते हैं कि इस तरह के दृष्टिकोण हमें एक विलक्षणता के क्षण में नहीं ले जाएंगे, यह 2023 का गर्म शोध विषय होगा और वर्ष के अंत तक सभी अत्याधुनिक, प्राकृतिक भाषा में एक मानक तकनीक होगी प्रसंस्करण परिणाम।

सारांश में, 2023 से एआई और मशीन लर्निंग के फोकस में उत्पादीकरण और लागत-प्रभावशीलता के साथ-साथ हाइब्रिड एनएलपी समाधानों को अपनाने में वृद्धि की उम्मीद है। मल्टीमॉडल लर्निंग का उपयोग, जिसमें टेक्स्ट, इमेज और वीडियो जैसे डेटा के कई रूपों को समझना शामिल है, के भी व्यवसायों में अधिक प्रचलित होने की उम्मीद है। इसके अतिरिक्त, इन मॉडलों के प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक मानक तकनीक बनने की क्षमता के साथ, बड़े भाषा मॉडल में स्व-सुधार पर शोध क्षेत्र में एक प्रमुख फोकस बने रहने की उम्मीद है। हालांकि, इन अग्रिमों की संभावित चुनौतियों और सीमाओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है, जैसे कि सामाजिक पक्षपात और दुरुपयोग की संभावना।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/2023-predictions-for-ai-machine-learning-and-nlp/