ماخذ: https://bdtechtalks.com/2021/07/15/openai-codex-ai-programming/

 

کچھ ہفتے پہلے، OpenAI نے کوڈیکس کی ریلیز کے ساتھ مصنوعی ذہانت (AI) کی دنیا کو حیران کر دیا، ایک بہت بڑا ماڈل جو قدرتی زبان کو کوڈ میں ترجمہ کر سکتا ہے۔ کوڈیکس بنیادی زبان کی ہدایات سے آخر تک مؤثر طریقے سے پیدا کر سکتا ہے۔ اگر آپ کو مجھ پر یقین نہیں آتا ہے تو آپ کو یہ ویڈیو دیکھنا چاہیے جسے اب تک کے بہترین AI ڈیمو میں سے ایک سمجھا جا سکتا ہے 😉

ویڈیو کریڈٹ: اوپن اے آئی

 

کوڈیکس کے ابتدائی آغاز سے ہی اس کی صلاحیتوں کے بارے میں بہت کچھ لکھا جا چکا ہے۔

تاہم، میں ان چھوٹے تقاضوں سے زیادہ دلچسپی رکھتا ہوں جو اس وسعت کا ماڈل بنانے کے لیے ناقابل یقین حد تک متعلقہ ہو جاتی ہیں۔ کوڈیکس میں گہرائی میں غوطہ خوری کرتے ہوئے، کچھ دلچسپ چیزیں ہیں جو میں نے محسوس کی ہیں کہ ان کو اجاگر کرنا اچھا ہوگا:

1. کوڈیکس تقریباً ایک درجن زبانوں میں ماہر ہے لیکن اسے ازگر کے لیے تربیت دی گئی تھی۔

 
میں نے یہ ناقابل یقین حد تک بصیرت انگیز پایا۔ OpenAI کا اصل مقصد کوڈیکس کو Python میں ماہر بنانا تھا لیکن یہ پتہ چلتا ہے کہ ماڈل نے پہلے سے تربیتی عمل کے دوران دوسری زبانوں کو اٹھایا۔ یہ زبان کے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کی انوکھی صلاحیتوں کی نشاندہی کرتا ہے۔

2. کوڈیکس کی جانچ مشکل سے زیادہ تھی۔

 
AI کمیونٹی کوڈیکس کے پیچھے کی تحقیق سے حیران رہ گئی ہے لیکن میرے خیال میں انجینئرنگ کا پہلو اتنا ہی متاثر کن رہا ہے۔ ایک پہلو جس کے بارے میں مجھے خاص طور پر دلچسپی تھی وہ تھا جانچ کا حصہ۔ دنیا میں آپ بڑے پیمانے پر خطرات لیے بغیر لائیو کوڈ کی جانچ کیسے کرتے ہیں۔ یہ پتہ چلتا ہے کہ اوپن اے آئی ٹیم نے کوڈیکس کے آؤٹ پٹس کو الگ تھلگ میں جانچنے کے لیے بہت نفیس سینڈ باکس بنانے کے لیے ایک ٹن کام کیا۔

3. کوڈ سے سیمنٹکس کو ملانا معمولی بات نہیں ہے۔

 
دنیا کے تمام سورس کوڈ میں ماڈل کو تربیت دینا اچھا لگتا ہے لیکن یہ معمولی بات نہیں ہے۔ سب کے بعد، تمام کوڈ برابر نہیں بنائے جاتے ہیں. گیتھب میں کوڈ کو ناقص دستاویزی شکل دی جا سکتی ہے جبکہ نوٹ بک میں بھرپور سیمنٹک معلومات ہو سکتی ہیں۔ اسی طرح، اسٹیک اوور فلو میں کوڈ کے ٹکڑوں میں معنوی معلومات کی بھرپور سطح ہوتی ہے۔ کوڈ سیکشنز کو لینگویج سیمنٹکس میں میپ کرنا کوڈیکس کی تعمیر کے چیلنجوں میں سے ایک تھا۔

4. کوڈیکس اب بھی ٹاسک سڑنے کے ساتھ جدوجہد کر رہا ہے۔

 
اگر آپ سوچتے ہیں کہ پروگرامرز کیسے کام کرتے ہیں، تو ہم کسی مسئلے کو چھوٹے کاموں میں تبدیل کرتے ہیں اور ان کے لیے کوڈ تیار کرتے ہیں۔ یہ پتہ چلتا ہے کہ کوڈیکس مؤخر الذکر میں بہت اچھا ہے لیکن پھر بھی مسئلہ گلنے کے کاموں میں جدوجہد کرتا ہے۔ یہ حیران کن نہیں ہونا چاہئے اگر ہم یہ سوچتے ہیں کہ مسئلہ گلنے کے لیے بہت پیچیدہ علمی مہارتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

5. زیر نگرانی فائن ٹیوننگ کوڈیکس کی تعمیر کا ایک بہت بڑا حصہ تھا۔

 
انٹرنیٹ میں کوڈ ہر قسم کی مکملیت، دستاویزات، نحوی بھرپوریت وغیرہ میں ظاہر ہوتا ہے۔ اس طرح کے متنوع کوڈ سیٹس میں ماڈل کی تربیت ناقابل اعتماد نتائج پیدا کر سکتی ہے۔ اس لحاظ سے اوپن اے آئی کو بڑے پیمانے پر زیر نگرانی فائن ٹیوننگ کی کوشش سے گزرنا پڑا۔

 
یہ کوڈیکس کے بارے میں کچھ ایسے پہلو ہیں جو بہت زیادہ معروف نہیں ہیں لیکن جو ماڈل کے پہلے ورژن کی کامیابی میں اہم کردار ادا کرتے رہے ہیں۔ کوڈیکس کی کامیابی ایک بڑے پیمانے پر ML انجینئرنگ اور بنیادی ڈھانچے کی کوششوں کے طور پر اعلی درجے کی ML تحقیق کی وجہ سے ہوئی۔

 
بیو: جیسس روڈرگ فی الحال Intotheblock میں CTO ہے۔ وہ ٹیکنالوجی کے ماہر، ایگزیکٹو سرمایہ کار اور اسٹارٹ اپ ایڈوائزر ہیں۔ جیسس نے Tellago کی بنیاد رکھی، جو ایک ایوارڈ یافتہ سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ فرم ہے جس پر توجہ مرکوز کی گئی ہے کہ وہ نئے انٹرپرائز سافٹ ویئر کے رجحانات کا فائدہ اٹھا کر کمپنیوں کو بہترین سافٹ ویئر تنظیمیں بننے میں مدد کریں۔

حقیقی. اجازت کے ساتھ دوبارہ پوسٹ کیا۔

متعلقہ:

• GitHub Copilot اوپن سورس متبادل
• جراسک -1 زبان کے ماڈلز اور AI21 اسٹوڈیو
• شروع سے BERT ماڈل کی تربیت کیسے کریں۔