AI शुरुआती लोगों के लिए:
AI टेक्स्ट कैसे उत्पन्न करता है?
सरल उदाहरणों के साथ जादू की व्याख्या!
लेख का सारांश 📝
“ChatGPT जैसा AI इतने स्वाभाविक, इंसान जैसे वाक्य कैसे लिख सकता है?”
यह लेख इस सवाल का जवाब देता है, जिसमें टेक्स्ट-जनरेटिंग AI के विकास के इतिहास की खोज की गई है और शुरुआती लोगों के लिए आसानी से समझने योग्य तरीके से उनकी मूल कार्यप्रणाली की व्याख्या की गई है। चलिए मिलकर इस AI यात्रा पर निकलते हैं! 🚀
1. AI टेक्स्ट जनरेशन के पहले कदम 🐾
आज का AI जितना स्मार्ट है, उसकी यात्रा एक बहुत ही सरल विचार से शुरू हुई: “अगले शब्द का अनुमान लगाना।”
1-1. आंकड़ों से भविष्यवाणी: “आज का मौसम है” … “धूप”? (N-gram मॉडल)
सबसे शुरुआती AI बड़ी मात्रा में टेक्स्ट पढ़ते थे और बस संभावनाओं की गणना करते थे, जैसे “इस शब्द के बाद, उस शब्द के आने की सबसे अधिक संभावना है।” उदाहरण के लिए, “आज का मौसम है” वाक्यांश दिए जाने पर, यह “धूप” चुनेगा यदि “धूप” इसके डेटा में उस वाक्यांश के बाद सबसे अधिक बार आने वाला शब्द था।
हालांकि यह बहुत सरल था, यह विधि लंबे वाक्यों के संदर्भ को समझने में संघर्ष करती थी।
1-2. अगले शब्द की भविष्यवाणी के लिए हाल के अतीत को याद रखना (RNN)
इसके बाद RNN नामक एक तकनीक आई। यह अगले शब्द का अनुमान लगाने का एक प्रयास था, न केवल पिछले शब्द को देखकर, बल्कि इससे पहले आए शब्दों के प्रवाह को “याद” करके।
हालांकि, RNN की एक महत्वपूर्ण कमजोरी थी: वे “भुलक्कड़” थे। जैसे-जैसे वाक्य लंबे होते गए, वे भूल जाते थे कि शुरुआत में क्या लिखा गया था, जिससे असंगत या विरोधाभासी टेक्स्ट बनता था।
2. AI में एक क्रांति: “ट्रांसफॉर्मर” का आगमन ✨
RNN की “भुलक्कड़पन” को हल करने और AI की दुनिया में क्रांति लाने वाली तकनीक 2017 में पेश किया गया ट्रांसफॉर्मर थी। इसकी घोषणा एक आकर्षक शीर्षक वाले पेपर में की गई थी, “Attention Is All You Need।”
कुंजी “ध्यान” है!
ट्रांसफॉर्मर इस बात पर “ध्यान” देता है कि एक वाक्य में कौन से शब्द एक-दूसरे से संबंधित हैं। यह इसे लंबे अंशों में भी महत्वपूर्ण जानकारी खोए बिना संदर्भ को समझने की अनुमति देता है।
इसके अलावा, ट्रांसफॉर्मर में समानांतर में जानकारी संसाधित करने का प्रमुख लाभ है, जिससे वे पहले से कहीं ज्यादा तेजी से सीख सकते हैं। यह क्रांतिकारी तकनीक आज के सबसे उन्नत AI की नींव है।
3. एक विशाल मस्तिष्क कैसे बनाएं 🧠
3-1. बस “अगले शब्द” का अनुमान लगाते रहें: प्री-ट्रेनिंग
शक्तिशाली ट्रांसफॉर्मर इंजन के साथ, AI ने “प्री-ट्रेनिंग” नामक एक नया प्रशिक्षण आहार शुरू किया। यह एक ऐसी प्रक्रिया है जहां AI को इंटरनेट से भारी मात्रा में टेक्स्ट (किताबें, समाचार, ब्लॉग, आदि) खिलाया जाता है ताकि वह अपने आप “भाषा के नियम” और “सामान्य ज्ञान” सीख सके।
AI की स्व-अध्ययन विधि: एक “अगला शब्द अनुमान लगाओ” खेल!
प्री-ट्रेनिंग के दौरान AI जो करता है वह वास्तव में काफी सरल है। यह अनिवार्य रूप से एक सतत प्रश्नोत्तरी है जहां उसे एक वाक्य का हिस्सा दिखाया जाता है और पूछा जाता है, “अगला शब्द क्या है?” इसे अरबों या खरबों बार दोहराकर, AI व्याकरण, शब्द अर्थ और प्रासंगिक समझ में महारत हासिल कर लेता है।
[AI के लिए प्रश्न] “होना या न होना, यही ___ है”
[AI का अनुमान] “सवाल”
इस विधि को कारण भाषा मॉडलिंग (CLM) कहा जाता है और यह GPT श्रृंखला सहित कई AI के लिए मौलिक प्रशिक्षण विधि है।
4. AI को होशियार और सुरक्षित बनाने के लिए “ट्यूनिंग” 🤖
प्री-ट्रेनिंग समाप्त कर चुके AI के पास बहुत बड़ा ज्ञान होता है, लेकिन केवल यही गारंटी नहीं देता कि वह हमारे सवालों का सही जवाब दे सकता है या निर्देशों का पालन कर सकता है। यहीं पर अतिरिक्त “ट्यूनिंग” आवश्यक हो जाती है।
🎓 फाइन-ट्यूनिंग
यह AI को किसी विशिष्ट क्षेत्र में “विशेषज्ञ” बनाने के लिए प्रशिक्षण है। उदाहरण के लिए, इसे चिकित्सा साहित्य का एक बड़ा कोष अध्ययन कराकर, यह “चिकित्सा में विशेषज्ञता वाला AI” बन सकता है, या कानूनी मिसालों को सीखकर, यह कानून में विशेषज्ञता हासिल कर सकता है।
🤝 संरेखण
इसमें AI की प्रतिक्रियाओं को मानवीय मूल्यों और वरीयताओं के साथ बेहतर ढंग से संरेखित करने के लिए समायोजित करना शामिल है। एक प्रमुख तकनीक RLHF है, जहां मनुष्य AI के उत्तरों को रेट करते हैं, “यह उत्तर बेहतर है” जैसी प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं ताकि इसे सुरक्षित और अधिक उपयोगी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की दिशा में मार्गदर्शन किया जा सके।
5. AI को “सोचने” पर मजबूर करने की तकनीकें 💡
आधुनिक AI न केवल टेक्स्ट उत्पन्न करने में, बल्कि जटिल समस्याओं को हल करने के लिए “तर्क” करने में भी माहिर हो रहे हैं। इस क्षमता को बाहर निकालने के लिए आकर्षक तकनीकें हैं।
AI को अपनी विचार प्रक्रिया को शब्दों में बयां करने पर मजबूर करना: “चेन-ऑफ-थॉट“
जब मनुष्य कठिन समस्याओं को हल करते हैं, तो हम सीधे उत्तर पर नहीं कूदते; हम अपने मध्यवर्ती चरणों को लिखते हैं। “चेन-ऑफ-थॉट” तकनीक AI को भी वही करने पर मजबूर करती है।
बस एक प्रश्न के अंत में “कदम-दर-कदम सोचें” जोड़ने से, AI को अपनी तर्क प्रक्रिया को सामने रखने के लिए प्रेरित किया जाता है। रहस्यमय तरीके से, ऐसा करने से अंतिम उत्तर की सटीकता में नाटकीय रूप से वृद्धि देखी गई है।
[उपयोगकर्ता का प्रश्न]
यदि आपके पास 3 लाल किंग क्रैब और 2 स्नो क्रैब हैं, तो कुल कितने पैर हैं?
कृपया कदम-दर-कदम सोचें।
[AI का उत्तर]
बेशक। मैं कदम-दर-कदम सोचूंगा।
1. सबसे पहले, मुझे प्रत्येक प्रकार के केकड़े के लिए पैरों की संख्या निर्धारित करने की आवश्यकता है।
– लाल किंग क्रैब तकनीकी रूप से “सच्चे केकड़े” नहीं हैं और हरमिट क्रैब परिवार से संबंधित हैं। उनके 8 चलने वाले पैर होते हैं।
– स्नो क्रैब सच्चे केकड़े हैं और उनके 10 पैर होते हैं।
2. अगला, मैं प्रत्येक समूह के लिए पैरों की कुल संख्या की गणना करूंगा।
– लाल किंग क्रैब: 8 पैर/केकड़ा × 3 केकड़े = 24 पैर
– स्नो क्रैब: 10 पैर/केकड़ा × 2 केकड़े = 20 पैर
3. अंत में, मैं योगों को जोड़ूंगा।
– 24 पैर + 20 पैर = 44 पैर
इसलिए, कुल 44 पैर हैं।
6. ऑल-स्टार्स से मिलें: आज के प्रमुख AI मॉडल 🌟
आज, दुनिया भर की कंपनियां अपने स्वयं के अनूठे AI विकसित कर रही हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी ताकत और विशेषताएं हैं।
GPT सीरीज (OpenAI)
AI बूम को प्रज्वलित करने वाला मॉडल। एक ऑल-राउंडर जो प्राकृतिक भाषा निर्माण से लेकर जटिल निर्देश पालन तक, कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में उच्च प्रदर्शन का दावा करता है।
Gemini (Google)
शुरू से ही एक “मल्टीमॉडल AI” के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो छवियों और वीडियो को संभाल सकता है। यह केवल टेक्स्ट से परे विविध प्रकार की जानकारी को समझने और एकीकृत करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।
Claude (Anthropic)
AI सुरक्षा और नैतिकता पर एक मजबूत जोर के साथ बनाया गया है। इसकी असाधारण विशेषता एक बार में अत्यंत लंबे दस्तावेजों (दसियों से सैकड़ों हजारों शब्द) को पढ़ने और समझने की क्षमता है।
Llama सीरीज (Meta)
अपने ओपन-सोर्स मॉडल द्वारा विशेषता है, जो किसी को भी अनुसंधान और सुधार में भाग लेने की अनुमति देता है। इसका उद्देश्य AI प्रौद्योगिकी का लोकतंत्रीकरण करना है।
निष्कर्ष: तो, AI टेक्स्ट कैसे उत्पन्न करता है?
इस लेख में, हमने टेक्स्ट-जनरेटिंग AI के विकास की यात्रा की है। आइए मुख्य बिंदुओं को फिर से देखें!
- AI टेक्स्ट जनरेशन “अगले शब्द का अनुमान लगाने” के सरल तंत्र से शुरू हुआ।
- “ट्रांसफॉर्मर” के आविष्कार ने AI को पूरे गद्यांश के संदर्भ को समझने की अनुमति दी, जिससे प्रदर्शन में नाटकीय उछाल आया।
- आधुनिक AI भाषा के नियमों और सामान्य ज्ञान को सीखने के लिए भारी मात्रा में टेक्स्ट पर “प्री-ट्रेनिंग” (स्व-अध्ययन) से गुजरता है।
- फिर इसे “फाइन-ट्यूनिंग” और “संरेखण” के माध्यम से “ट्यून” किया जाता है ताकि यह मनुष्यों के लिए अधिक विशिष्ट और सहायक बन सके।
संक्षेप में, आधुनिक AI अपने विशाल ज्ञान के आधार का उपयोग संदर्भ को पढ़ने, संभाव्य रूप से सबसे उपयुक्त शब्दों का चयन करने और हमारे सवालों का जवाब देने के लिए उन्हें प्राकृतिक वाक्यों में एक साथ पिरोने के लिए करता है।
हमें उम्मीद है कि इससे AI की आंतरिक कार्यप्रणाली थोड़ी अधिक सुलभ महसूस हुई होगी! 🎉
