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हाल ही में एक प्रचार कार्यक्रम के दौरान, Google ने दुनिया को इसकी पेशकश की बार्ड की पहली झलक, तकनीकी दिग्गज का बेहद लोकप्रिय एआई चैटबॉट, चैटजीपीटी को हटाने का प्रयास। और जबकि इस कार्यक्रम को संभवतः AI चैट में Google के प्रवेश के बारे में चर्चा उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, यह जल्दी ही एक सार्वजनिक प्रदर्शन बन गया कि इन रहस्यमय AI-आधारित चैट सेवाओं के साथ क्या गलत हो सकता है।
रॉयटर्स द्वारा सबसे पहले रिपोर्ट की गई, बार्ड ने ग़लत उत्तर दियाप्रदर्शन के दिन अल्फाबेट (GOOGL) के स्टॉक मूल्य में 9% तक की गिरावट आई। डेटा समुदाय में कई लोगों के लिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं थी; उसकी वजह यहाँ है।
बार्ड के विज्ञापन में क्या गलत है?
The issue: When asked what information one might share with a 9-year-old about the stunning James Webb Space Telescope (JWST), Bard incorrectly ascribed it as being “. . .used to take the very first pictures of a planet outside the Earth's solar system.”. This response was quickly identified as incorrect, as the first pictures of a planet outside Earth’s solar system were taken in 2004 by the European Southern Observatory's Very Large Telescope (VLT).
Google बार्ड क्या है?
गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई ने फोन किया चारण एक "संवादात्मक एआई सेवा।" यदि यह परिचित लगता है, तो संभवतः आपने पिछले कुछ महीनों में चैटजीपीटी के बारे में बात करने वाले कई ऑनलाइन प्रभावशाली लोगों में से एक का सामना किया होगा।
इस एआई सफलता के बारे में राय व्यापक रूप से भिन्न है। जो लोग इसके पक्ष में हैं वे क्रांतिकारी योजनाओं पर चर्चा करते हैं या व्यवसाय को तेज़ी से बढ़ाने के लिए चैटबॉट का लाभ उठाने के लिए उत्साह साझा करते हैं। चैटजीपीटी के लिए सबसे लोकप्रिय उपयोग मामलों में से एक दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने का मौका है। दूसरी ओर, आलोचकों ने इसकी क्षमताओं के बारे में त्रुटिपूर्ण विचार व्यक्त किए हैं - यह सोचकर कि चैटबॉट की कार्यक्षमता मानव अनुसंधान और आलोचनात्मक सोच की जगह ले लेती है। गूगल बार्ड इसी तरह की बातचीत को बढ़ावा देगा।
लाएमडीए क्या है?
गूगल का बार्ड किस पर आधारित है? लाएमडीए, एक भाषा मॉडल जिसे कंपनी ने 2021 में लॉन्च किया था, जो स्वयं कंपनी के लोकप्रिय ओपन-सोर्स न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर पर बनाया गया है, ट्रांसफार्मर.
दिलचस्प बात यह है कि LaMDA को संवाद का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिससे उसे पिछले भाषा मॉडल की तुलना में मानवीय वार्तालापों पर अधिक स्वाभाविक रूप से प्रतिक्रिया करने का तरीका सीखने की अनुमति मिली। (यदि LaMDA नाम परिचित लगता है, तो शायद आपको याद हो जब एक Google इंजीनियर ने इस पर विश्वास किया था LaMDA संवेदनशील हो गया था.)
मई 2021 में घोषित, Google का LaMDA डेब्यू उनके मॉडल के लाभों पर चर्चा करने का एक मौका था, घोषणा विशेष रूप से इसकी प्रतिक्रियाओं की तथ्यात्मकता पर केंद्रित थी। दो साल बाद, बार्ड घोषणा के दौरान, पत्रकारों को तुरंत एक तथ्यात्मक त्रुटि का पता चला। Google के कार्यान्वयन के लिए इसका क्या अर्थ होगा? हमे इंतज़ार करना होगा और देखना होगा।
Google बार्ड LaMDA से किस प्रकार भिन्न है?
यह देखते हुए कि दोनों में कितनी समानता है, कुछ लोगों ने पूछा है कि इस नए उत्पाद को क्या अलग बनाता है? Google विनम्रतापूर्वक दावा करता है कि उसकी नई सेवा LaMDA के पहले से ही प्रभावशाली बातचीत कौशल में "दुनिया के ज्ञान की व्यापकता" जोड़ती है। यह सामान्य चैटबॉट की तुलना में अधिक मार्गदर्शन और अनुसंधान प्रदान करने के लिए मॉडल की क्षमताओं को आगे बढ़ाने का भी वादा करता है। संक्षेप में, बार्ड LaMDA पर निर्भर है। LaMDA बार्ड पर निर्भर नहीं है।
यह भी ध्यान दें कि Google बार्ड एपीआई लिंक के माध्यम से डेवलपर्स के लिए सेवा खोलने की योजना बना रहा है, जिससे यह नियमित चैटबॉट से अधिक रोमांचक हो जाएगा। और जबकि उपयोगकर्ता पहले से ही LaMDA के साथ मुक्त-प्रवाह वाली बातचीत चला सकते हैं, Google Bard उसी जानकारी को शामिल करके बातचीत को बढ़ाने का वादा करता है जो कंपनी अपनी सर्वव्यापी Google खोज सेवा के साथ प्रदान करती है।
प्रतिकूल रूप से, बार्ड के तथ्यात्मक गलत कदम से इस नई सेवा के वादे किए गए मूल्य में कटौती नहीं होनी चाहिए। Google के खोज परिणामों ने कभी भी पूर्ण सटीकता का वादा नहीं किया। खोजकर्ताओं को हमेशा अपने स्रोतों पर विचार करना चाहिए। एक प्रभावशाली चैटबॉट के जारी होने के बाद भी यह तथ्य कायम है।
गूगल बार्ड का उपयोग करने के तरीके
डेटा वैज्ञानिक अकेले लोग नहीं हैं जो Google Bard का उपयोग करने के लिए उत्साहित हैं। पिचाई का मानना है कि यह सेवा Google का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति की मदद करेगी। उसका वादा? बार्ड जटिल विषयों को सरल बनाता है। निम्नलिखित उपयोग मामलों पर विचार करें:
जटिल प्रश्नों के सरल उत्तर खोजें
कल्पना कीजिए कि आप छुट्टियाँ लेना चाहते हैं। जब आप जानते हैं कि आप कहाँ जाना चाहते हैं तो Google की मौजूदा खोज आसानी से प्रश्नों का उत्तर देती है और आपको विशिष्ट तिथियों के लिए कीमतें ढूंढने में मदद करती है। लेकिन पिचाई इस नए चैटबॉट की तुलना किसी दोस्त के साथ बातचीत से करते हैं।
आपको कार्यस्थल पर किसी प्रोजेक्ट के बारे में बातचीत शुरू करने में सक्षम होना चाहिए, एक जटिल शोध लेख को सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में विभाजित करना चाहिए, और फिर अगले कुछ हफ्तों में उन निष्कर्षों को लागू करने के लिए सिफारिशें मांगनी चाहिए।
बार्ड बिक्री टीमों पर प्रशिक्षण भी बढ़ा सकता है, जब आप किसी नख़रेबाज़ खाने वाले की मेजबानी करते हैं तो रात्रिभोज की सिफारिशें दे सकते हैं, और नवीनतम मार्वल फिल्म के सर्वोत्तम हिस्सों पर चर्चा कर सकते हैं। Google पहले से ही अपने उत्पादों को बढ़ाने के लिए AI लागू कर रहा है, लेकिन नए चैटबॉट के विकसित होते ही यह प्रक्रिया विस्तारित हो जाएगी। यह सब, और आपको अपना परिचित खोज इंजन कभी नहीं छोड़ना पड़ेगा।
नियमित कार्यों को स्वचालित करें
Google पहले से ही बाज़ारों के साथ एकीकृत है, जिससे आप सीधे उनके इंटरफ़ेस से सामान खरीद सकते हैं और आरक्षण कर सकते हैं। Google बार्ड आपको बातचीत के माध्यम से ऐसा करने की अनुमति दे सकता है। एलेक्सा आपकी Spotify प्लेलिस्ट शुरू करने में सक्षम हो सकती है, लेकिन जब आप काम पर जाते हैं तो अपनी अगली सड़क यात्रा के लिए साउंडट्रैक को क्यूरेट करने के लिए AI के साथ मिलकर काम करने की कल्पना करें।
सामुदायिक वार्तालाप में शामिल हों
सोशल नेटवर्क अक्सर ऑनलाइन बहस को बढ़ावा देते हैं, विवादास्पद बयानों को पुरस्कृत करते हैं और ट्रोल्स को अतिरिक्त एक्सपोज़र प्रदान करते हैं। इसके कारण कई लोगों ने 2010 के दौर के लोकप्रिय प्लेटफार्मों को छोड़ दिया। Google बार्ड विशिष्ट समुदायों के लिए वार्तालापों को क्यूरेट कर सकता है, घृणास्पद भाषण और गलत सूचनाओं को फ़िल्टर करते हुए जिज्ञासु दिमागों को जोड़ सकता है।
Google बार्ड का उपयोग करते समय संभावित नुकसान
Unsurprisingly, this new chatbot has garnered much attention, at least in part, because of its broad potential for applications. It's equally as exciting for a board-game fanatic as it is for a project manager. Pichai omits a few important points in his press releases, and these became more obvious with the recent misattribution of extraordinary space photography. Here are a few more points to consider.
चैटबॉट्स को सच बताने की ज़रूरत नहीं है
चैटजीपीटी जैसे लोकप्रिय संवादी एजेंटों में अंतर्निहित नैतिकता मार्गदर्शन है। उदाहरण के लिए, इसे भद्दे मजाक नहीं करना चाहिए या जानबूझकर आपको गुमराह करने की कोशिश नहीं करनी चाहिए। लेकिन AI चैट सिस्टम के साथ हमेशा ऐसा नहीं होता है।
के उपयोग के बारे में इस हालिया अध्ययन को देखें बोर्ड गेम डिप्लोमेसी में एआई, जो बातचीत करने और गठबंधन बनाने की क्षमता पर केंद्रित था। अध्ययन में वादा तोड़ने वाले किसी भी पक्ष के लिए दंड के इस्तेमाल पर भी जोर दिया गया। विश्वसनीय संचार को बढ़ावा देने वाली एआई रणनीतियों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने वाली टीमों को देखना उत्साहजनक है, लेकिन विचार करें कि लापरवाह डेटा वैज्ञानिकों के लिए इसका क्या मतलब है।
हम चैटबॉट तकनीक के साथ जितना आगे बढ़ेंगे, उतना ही अधिक हमें सेवा प्रदान करने वालों की प्रेरणा पर विचार करना चाहिए। ऐसी स्थितियों में जहां बातचीत होती है (वित्तीय सेवाएं, व्यापार, वेतन वार्ता), एक चैटबॉट जानबूझकर उपयोगकर्ता को गुमराह कर सकता है।
मशीन लर्निंग पूर्वाग्रह को नकारता नहीं है
डेटा विज्ञान समुदाय पहले से ही अच्छी तरह से जानता है मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह. अपने मानवीय समकक्षों की तरह, संवादी चैटबॉट नियमित रूप से पुष्टिकरण पूर्वाग्रह और पूर्वाग्रह पूर्वाग्रह दिखाते हैं। Google बार्ड निस्संदेह इनमें से कुछ मुद्दों का समाधान करेगा, लेकिन हमें जारी होने पर नवीनतम तृतीय-पक्ष अनुप्रयोगों की खामियों का अनुमान लगाना चाहिए।
और, जबकि Google दुनिया के कुछ सर्वश्रेष्ठ डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रखता है, तकनीकी दिग्गज भी अपनी गलतियों से रहित नहीं है। उस नैतिकता शोधकर्ता को याद करें जिसने कुछ लोगों को उठाया असुविधाजनक प्रश्न? उन्होंने पर्यावरणीय लागतों, गूढ़ मॉडलों, गलत दिशा वाले अनुसंधान प्रयासों और गलत सूचना के प्रचार-प्रसार की संभावना के बारे में चिंता व्यक्त की।
सभी डेटा सेट त्रुटिपूर्ण हैं
अपने मूल में, चैटबॉट प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल पर भरोसा करते हैं। लेकिन कोई भी डेटा सेट कभी भी पूर्ण सत्य का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। गहन शिक्षण वार्तालाप भागीदारों के लिए अधिक प्राकृतिक उत्तर प्रदान करने में मदद कर सकता है और, सर्वोत्तम रूप से, इसके डेटा सेट की कुछ सीमाओं को कम कर सकता है। लेकिन, आपका पसंदीदा प्रभावशाली व्यक्ति चाहे कुछ भी कहे, कोई भी चैटबॉट भगवान नहीं है।
सेवा मेरे जॉर्ज बॉक्स उद्धरण, “. . . यह प्रश्न पूछने की कोई आवश्यकता नहीं है कि 'क्या मॉडल सत्य है?' यदि 'सत्य' को 'संपूर्ण सत्य' होना है, तो उत्तर 'नहीं' होना चाहिए। रुचि का एकमात्र प्रश्न यह है कि 'क्या मॉडल ज्ञानवर्धक और उपयोगी है?''
गूगल बार्ड तक कैसे पहुंचें
Google ने बार्ड को "विश्वसनीय परीक्षकों" के लिए उपलब्ध कराया है, लेकिन कंपनी कुछ ही हफ्तों में व्यापक रिलीज़ का वादा करती है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स को मिशिगन के ऊपरी प्रायद्वीप में बर्फ पिघलने से पहले Google के हल्के संस्करण तक पहुंच मिलनी चाहिए।
Google खोज के अपडेट के लिए इसका क्या अर्थ है? हमें इंतजार करना होगा और देखना होगा. Google सुधार के लिए पहले से ही AI का उपयोग करता है दृश्य खोज परिणाम. मुझे इस साल और अगले साल कई बदलाव देखने की उम्मीद है। मैं व्यवसाय के लिए एक उपकरण के रूप में बार्ड की क्षमता का पता लगाने के लिए उत्सुक हूं।
मैं बार्ड के लिए डेटा साइंस के साथ कैसे शुरुआत कर सकता हूं?
यदि आप डेटा विज्ञान के साथ शुरुआत करना चाहते हैं, तो हमने अपनी कुछ रैंकिंग दी है पसंदीदा पाठ्यक्रम. ये गहराई और दायरे में भिन्न होते हैं, इसलिए वह विकल्प ढूंढना सुनिश्चित करें जो आपके कौशल स्तर के अनुरूप हो। जो लोग करियर बदलने पर विचार कर रहे हैं वे उद्योग को नए सिरे से सीखने पर विचार कर सकते हैं, हालांकि कई लोग इस क्षेत्र में प्रवेश बिंदु के रूप में पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखना चुनते हैं।
स्क्रैच से डेटा साइंस सीखना
सभी शुरुआती लोगों को विशेष रूप से गणित से परिचित होना चाहिए डेटा विज्ञान के लिए आँकड़े. ये कौशल वैज्ञानिक को प्रोग्रामिंग, डेटा मूल्यांकन, डेटा स्टोरीटेलिंग और नौकरी के अधिकांश अन्य हिस्सों में काम आते हैं। किसी डेटा प्रवृत्ति की प्रासंगिकता का निर्धारण प्रारंभिक बिंदु के रूप में सांख्यिकीय महत्व को समझने पर निर्भर करता है।
डेटा वैज्ञानिक के रूप में प्रोग्रामिंग सीखना
डेटा विज्ञान किसी व्यवसाय के लिए विभिन्न प्रकार के कार्यों को कवर करता है, इसलिए डेटा वैज्ञानिक कई भाषाएँ सीखते हैं। लोकप्रिय कौशल में पायथन, आर, हडूप, एसक्यूएल और अपाचे स्पार्क शामिल हैं। विषय पर गहराई से विचार करने के लिए हमने चर्चा भी की डेटा साइंस कैसे सीखें.
एक पेशेवर के रूप में एआई को लागू करना
अपने क्षेत्र में मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य आधुनिक तकनीकों को लागू करने में रुचि रखने वाले पेशेवरों के लिए, देखें स्टैनफोर्ड का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोफेशनल प्रोग्राम.
समापन विचार
यदि आप Google Bard को लेकर उत्साहित हैं, तो आप अकेले नहीं हैं। यदि आप इससे घबराए हुए हैं, इससे डरे हुए हैं, या इससे भ्रमित हैं, तो आप अकेले नहीं हैं। डेटा के प्रति उत्साही यह समझते हैं कि चैटबॉट कैसे अपनी सलाह प्रदान करता है, और हम भविष्य में बड़े भाषा मॉडल के आधार पर किसी भी तकनीक से इसी तरह की त्रुटियों की उम्मीद कर सकते हैं।
जिम मार्कस Hackr.io और VentureKite पर साइटों के पोर्टफोलियो का प्रबंधन करता है। उन्होंने एक लोकप्रिय वित्त पॉडकास्ट, फ्रुगल लिविंग की मेजबानी की और द इंक एंड ब्लड ड्यूलिंग सोसाइटी का सह-निर्माण किया, जो एक नाटकीय लेखन कार्यक्रम था, जो संयुक्त राज्य भर के सम्मेलनों में प्रदर्शित हुआ। वह एक पुरस्कार विजेता गेम डिजाइनर भी हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2023/02/data-scientists-expect-flawed-advice-google-bard.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=why-data-scientists-expect-flawed-advice-from-google-bard
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