जनरेटिव एआई क्या है?

जनरेटिव एआई उन मॉडलों को संदर्भित करता है जो बड़े डेटासेट से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नई सामग्री - टेक्स्ट, चित्र, ऑडियो, वीडियो, कोड, डेटा संरचनाएँ - बनाते हैं मिलते-जुलते हैं , बिना उनकी हूबहू नकल के। सोचिए: एक पैराग्राफ़ लिखें, एक लोगो रेंडर करें, SQL का ड्राफ्ट बनाएँ, एक धुन तैयार करें। यही मूल विचार है। [1]

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आखिर लोग बार-बार यह क्यों पूछते हैं कि “जेनरेटिव एआई क्या है?”

क्योंकि यह जादू जैसा लगता है। आप एक प्रॉम्प्ट टाइप करते हैं, और कुछ उपयोगी निकल आता है - कभी शानदार, कभी अजीबोगरीब। यह पहली बार है जब सॉफ्टवेयर बड़े पैमाने पर संवादात्मक और रचनात्मक लगता है। साथ ही, यह सर्च, असिस्टेंट, एनालिटिक्स, डिज़ाइन और डेवलपमेंट टूल्स के साथ ओवरलैप होता है, जिससे श्रेणियाँ धुंधली हो जाती हैं और सच कहूँ तो, बजट गड़बड़ा जाता है।

जनरेटिव एआई को क्या उपयोगी बनाता है?

• ड्राफ्ट की गति - यह आपको एक अच्छा पहला पास बहुत तेजी से देता है।

• पैटर्न संश्लेषण - विभिन्न स्रोतों से विचारों का मिश्रण करता है, जिनसे आप सोमवार की सुबह जुड़ नहीं पाते।

• लचीले इंटरफेस - चैट, आवाज, चित्र, एपीआई कॉल, प्लगइन्स; अपना रास्ता चुनें।

• अनुकूलन - हल्के प्रॉम्प्ट पैटर्न से लेकर अपने स्वयं के डेटा पर पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग तक।

• संयुक्त कार्यप्रवाह - अनुसंधान → रूपरेखा → प्रारूप → QA जैसे बहु-चरणीय कार्यों के लिए श्रृंखलाबद्ध चरण।

• उपकरण का उपयोग - कई मॉडल बातचीत के दौरान बाहरी उपकरण या डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं, इसलिए वे केवल अनुमान नहीं लगाते हैं।

• संरेखण तकनीकें - आरएलएचएफ जैसे दृष्टिकोण मॉडल को रोजमर्रा के उपयोग में अधिक सहायक और सुरक्षित रूप से व्यवहार करने में मदद करते हैं। [2]

सच कहूँ तो: इनमें से कोई भी बात इसे क्रिस्टल बॉल नहीं बनाती। यह एक प्रतिभाशाली इंटर्न की तरह है जो कभी सोता नहीं और कभी-कभी ग्रंथसूची का भ्रम पाल लेता है।

यह कैसे काम करता है इसका संक्षिप्त संस्करण 🧩

अधिकांश लोकप्रिय टेक्स्ट मॉडल ट्रांसफ़ॉर्मर्स का - एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर जो अनुक्रमों में संबंधों को पहचानने में उत्कृष्ट है, इसलिए यह अगले टोकन की भविष्यवाणी एक सुसंगत तरीके से कर सकता है। छवियों और वीडियो के लिए, प्रसार मॉडल आम हैं - वे शोर से शुरू करना सीखते हैं और एक विश्वसनीय चित्र या क्लिप प्राप्त करने के लिए उसे बार-बार हटाते हैं। यह एक सरलीकरण है, लेकिन उपयोगी है। [3][4]

• ट्रांसफॉर्मर : इस तरह से प्रशिक्षित होने पर भाषा, तर्क पैटर्न और बहु-मोडल कार्यों में महान। [3]

• प्रसार : फोटोरिअलिस्टिक छवियों, सुसंगत शैलियों और संकेतों या मास्क के माध्यम से नियंत्रणीय संपादन में मजबूत। [4]

इसके अलावा हाइब्रिड, रिट्रीवल-संवर्धित सेटअप और विशेष आर्किटेक्चर भी हैं - यह प्रक्रिया अभी भी चल रही है।

तुलना तालिका: लोकप्रिय जनरेटिव AI विकल्प 🗂️

जानबूझकर अपूर्ण - कुछ कक्ष वास्तविक खरीदार के नोट्स को प्रतिबिंबित करने के लिए थोड़े विचित्र हैं। कीमतें बदलती रहती हैं, इसलिए इन्हें मूल्य निर्धारण शैलियों , न कि निश्चित संख्याओं के रूप में।

एक छोटी सी बात: अलग-अलग विक्रेता अलग-अलग सुरक्षा प्रणालियाँ, दर सीमाएँ और नीतियाँ प्रकाशित करते हैं। हमेशा उनके दस्तावेज़ों पर नज़र डालें - खासकर अगर आप ग्राहकों को सामान भेज रहे हों।

हुड के नीचे: एक ही सांस में ट्रांसफार्मर 🌀

ट्रांसफ़ॉर्मर ध्यान तंत्र का उपयोग करके यह तौलते हैं कि प्रत्येक चरण में इनपुट के कौन से भाग सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं। टॉर्च की रोशनी में सुनहरी मछली की तरह बाएँ से दाएँ पढ़ने के बजाय, वे पूरे अनुक्रम को समानांतर रूप से देखते हैं और विषय, निकाय और वाक्यविन्यास जैसे पैटर्न सीखते हैं। यह समानांतरता - और बहुत सारी गणनाएँ - मॉडलों को स्केल करने में मदद करती हैं। अगर आपने टोकन और संदर्भ विंडो के बारे में सुना है, तो यह यहीं मौजूद है। [3]

हुड के नीचे: एक सांस में प्रसार 🎨

प्रसार मॉडल दो तरकीबें सीखते हैं: प्रशिक्षण छवियों में शोर जोड़ना, फिर उलटना । निर्माण के समय, वे शुद्ध शोर से शुरू करते हैं और सीखी गई शोर-मुक्ति प्रक्रिया का उपयोग करके इसे एक सुसंगत छवि में वापस ले जाते हैं। यह अजीब तरह से स्थिर से मूर्तिकला बनाने जैसा है - एक आदर्श रूपक नहीं, लेकिन आप इसे समझ सकते हैं। [4]

संरेखण, सुरक्षा, और "कृपया दुष्ट मत बनो" 🛡️

कुछ चैट मॉडल कुछ अनुरोधों को अस्वीकार क्यों करते हैं या स्पष्टीकरण संबंधी प्रश्न क्यों पूछते हैं? इसका एक बड़ा कारण मानव प्रतिक्रिया (RLHF) से सुदृढीकरण सीखना : मनुष्य नमूना आउटपुट का मूल्यांकन करते हैं, एक पुरस्कार मॉडल उन प्राथमिकताओं को सीखता है, और आधार मॉडल को अधिक सहायक तरीके से कार्य करने के लिए प्रेरित किया जाता है। यह मन पर नियंत्रण नहीं है - यह मानवीय निर्णयों को ध्यान में रखते हुए व्यवहारिक दिशा-निर्देशन है। [2]

संगठनात्मक जोखिम के लिए, एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचा - और इसकी जनरेटिव एआई प्रोफ़ाइल - जैसे ढाँचे सुरक्षा, सुरक्षा, शासन, उद्गम और निगरानी के मूल्यांकन हेतु मार्गदर्शन प्रदान करते हैं। यदि आप इसे कार्यस्थल पर लागू कर रहे हैं, तो ये दस्तावेज़ आश्चर्यजनक रूप से व्यावहारिक जाँच-सूचियाँ हैं, न कि केवल सिद्धांत। [5]

एक छोटा सा किस्सा: एक पायलट वर्कशॉप में, एक सहायता टीम ने संक्षेपण → मुख्य फ़ील्ड निकालें → उत्तर का प्रारूप → मानव समीक्षा को । इस श्रृंखला ने मनुष्यों को नहीं हटाया; इसने उनके निर्णयों को तेज़ और सभी शिफ्टों में अधिक सुसंगत बना दिया।

जनरेटिव AI कहाँ चमकता है बनाम कहाँ लड़खड़ाता है 🌤️↔️⛈️

चमकता है:

• सामग्री, दस्तावेज़, ईमेल, विवरण, स्लाइड के प्रथम प्रारूप

• ऐसी लंबी सामग्री का सारांश जिसे आप पढ़ना नहीं चाहेंगे

• कोड सहायता और बॉयलरप्लेट में कमी

• नामों, संरचनाओं, परीक्षण मामलों, संकेतों पर विचार-मंथन

• छवि अवधारणाएँ, सामाजिक दृश्य, उत्पाद मॉकअप

• हल्के डेटा रैंगलिंग या SQL स्कैफोल्डिंग

ठोकरें:

• पुनर्प्राप्ति या उपकरणों के बिना तथ्यात्मक सटीकता

• स्पष्ट रूप से सत्यापित न होने पर बहु-चरणीय गणना

• कानून, चिकित्सा, या वित्त में सूक्ष्म डोमेन बाधाएँ

• एज केस, व्यंग्य और दीर्घ-पूंछ ज्ञान

• यदि आप इसे सही तरीके से कॉन्फ़िगर नहीं करते हैं तो निजी डेटा प्रबंधन

रेलिंग मददगार होती है, लेकिन सही कदम सिस्टम डिज़ाइन : पुनर्प्राप्ति, सत्यापन, मानवीय समीक्षा और ऑडिट ट्रेल्स को शामिल करें। उबाऊ ज़रूर है - लेकिन उबाऊपन स्थिर है।

आज इसका उपयोग करने के व्यावहारिक तरीके 🛠️

• बेहतर और तेज़ लिखें : रूपरेखा → विस्तार → संक्षिप्त → पॉलिश। तब तक दोहराएँ जब तक यह आपके जैसा न लगे।

• बिना किसी जाल के शोध करें : स्रोतों के साथ एक संरचित संक्षिप्त विवरण मांगें, फिर उन संदर्भों का पीछा करें जिनकी आपको वास्तव में परवाह है।

• कोड सहायता : किसी फ़ंक्शन की व्याख्या करना, परीक्षण प्रस्तावित करना, रिफैक्टर योजना का प्रारूप तैयार करना; कभी भी गुप्त जानकारी पेस्ट न करना।

• डेटा कार्य : SQL स्केलेटन, रेगेक्स, या कॉलम-स्तरीय दस्तावेज़ तैयार करना।

• डिजाइन विचार : दृश्य शैलियों का अन्वेषण करें, फिर परिष्करण के लिए एक डिजाइनर को सौंप दें।

• ग्राहक संचालन : उत्तरों का मसौदा तैयार करना, उद्देश्यों का चयन करना, हैंडऑफ के लिए वार्तालाप का सारांश तैयार करना।

• उत्पाद : उपयोगकर्ता कहानियां, स्वीकृति मानदंड और कॉपी वेरिएंट बनाएं - फिर टोन का ए/बी परीक्षण करें।

सुझाव: उच्च-प्रदर्शन वाले प्रॉम्प्ट को टेम्पलेट के रूप में सहेजें। अगर यह एक बार काम करता है, तो संभवतः थोड़े-बहुत बदलावों के साथ यह दोबारा भी काम करेगा।

गहराई से जानें: प्रेरणा जो वास्तव में काम करती है 🧪

• संरचना दें : भूमिकाएँ, लक्ष्य, बाधाएँ, शैली। मॉडलों को चेकलिस्ट पसंद होती है।

• कुछ उदाहरण : इनपुट → आदर्श आउटपुट के 2-3 अच्छे उदाहरण शामिल करें।

• चरणबद्ध तरीके से सोचें : जब जटिलता बढ़े तो तर्क या चरणबद्ध आउटपुट मांगें।

• आवाज को पिन करें : अपनी पसंदीदा टोन का एक छोटा सा नमूना चिपकाएं और कहें "इस शैली को प्रतिबिंबित करें।"

• सेट मूल्यांकन : मॉडल से मानदंडों के आधार पर अपने उत्तर की समीक्षा करने को कहें, फिर संशोधन करें।

• उपकरण का उपयोग करें : पुनर्प्राप्ति, वेब खोज, कैलकुलेटर, या एपीआई मतिभ्रम को बहुत कम कर सकते हैं। [2]

अगर आपको बस एक बात याद रहे: उसे बताएं कि क्या अनदेखा करना है ... बाधाएं ही शक्ति हैं।

डेटा, गोपनीयता और शासन - अनाकर्षक बातें 🔒

• डेटा पथ : स्पष्ट करें कि क्या लॉग किया गया है, क्या रखा गया है, या प्रशिक्षण के लिए क्या उपयोग किया गया है।

• PII एवं गुप्त जानकारी : इन्हें प्रॉम्प्ट से बाहर रखें, जब तक कि आपका सेटअप स्पष्ट रूप से इसकी अनुमति न दे और इसकी सुरक्षा न करे।

• अभिगम नियंत्रण : मॉडलों को उत्पादन डेटाबेस की तरह समझें, खिलौनों की तरह नहीं।

• मूल्यांकन : गुणवत्ता, पूर्वाग्रह और विचलन पर नज़र रखें; वास्तविक कार्यों के आधार पर माप करें, भावनाओं के आधार पर नहीं।

• नीति संरेखण : सुविधाओं को NIST AI RMF श्रेणियों में मैप करें ताकि आपको बाद में आश्चर्य न हो। [5]

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न मुझे हमेशा मिलते रहते हैं 🙋♀️

क्या यह रचनात्मक है या सिर्फ़ रीमिक्सिंग?
कहीं बीच में। यह नए तरीकों से पैटर्न को फिर से जोड़ता है - मानवीय रचनात्मकता नहीं, लेकिन अक्सर उपयोगी।

क्या मैं तथ्यों पर भरोसा कर सकता हूँ?
भरोसा करो, लेकिन पुष्टि करो। किसी भी महत्वपूर्ण चीज़ के लिए पुनर्प्राप्ति या उपकरण का उपयोग जोड़ें। [2]

छवि मॉडल शैली की एकरूपता कैसे प्राप्त करते हैं?
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के साथ-साथ छवि कंडीशनिंग, LoRA एडेप्टर, या फ़ाइन-ट्यूनिंग जैसी तकनीकें भी उपयोगी हो सकती हैं। डिफ़्यूज़न फ़ाउंडेशन एकरूपता में मदद करते हैं, हालाँकि छवियों में टेक्स्ट की सटीकता अभी भी अस्थिर हो सकती है। [4]

चैट मॉडल जोखिम भरे संकेतों को "पीछे धकेल" क्यों देते हैं?
RLHF और पॉलिसी लेयर जैसी संरेखण तकनीकें। पूर्णतः सही नहीं, लेकिन व्यवस्थित रूप से मददगार। [2]

उभरती सीमा 🔭

• सब कुछ बहु-मॉडल : पाठ, छवि, ऑडियो और वीडियो का अधिक सहज संयोजन।

• छोटे, तेज़ मॉडल : ऑन-डिवाइस और एज मामलों के लिए कुशल आर्किटेक्चर।

• अधिक सख्त टूल लूप : एजेंट फंक्शन, डेटाबेस और एप्स को ऐसे कॉल करते हैं जैसे कि कुछ भी नहीं हो।

• बेहतर उद्गम : वॉटरमार्किंग, सामग्री क्रेडेंशियल्स, और ट्रेस करने योग्य पाइपलाइनें।

• शासन में शामिल : मूल्यांकन सूट और नियंत्रण परतें जो सामान्य डेव टूलिंग की तरह महसूस होती हैं। [5]

• डोमेन-ट्यून्ड मॉडल : कई नौकरियों के लिए विशिष्ट प्रदर्शन सामान्य वाक्पटुता को मात देता है।

यदि ऐसा लगता है कि सॉफ्टवेयर सहयोगी बन रहा है - तो यही बात है।

बहुत लंबा है, मैंने इसे नहीं पढ़ा - जेनरेटिव AI क्या है?

यह मॉडलों का एक परिवार है जो केवल मौजूदा सामग्री का मूल्यांकन करने के बजाय नई सामग्री उत्पन्न करता है ट्रांसफॉर्मर होते जो टोकन की भविष्यवाणी करते हैं; कई इमेज और वीडियो सिस्टम डिफ्यूज़न मॉडल होते हैं जो यादृच्छिकता को सुसंगत रूप में परिवर्तित करते हैं। आपको गति और रचनात्मक लाभ मिलता है, कभी-कभार आत्मविश्वास से भरी बकवास की कीमत पर - जिसे आप पुनर्प्राप्ति, उपकरणों और RLHF NIST AI RMF जैसे व्यावहारिक दिशानिर्देशों का पालन करें । [3][4][2][5]

संदर्भ

1. आईबीएम - जनरेटिव एआई क्या है?
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2. ओपनएआई - निर्देशों का पालन करने के लिए भाषा मॉडल को संरेखित करना (आरएलएचएफ)
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3. NVIDIA ब्लॉग - ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल क्या है?
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4. गले लगाने वाला चेहरा - प्रसार मॉडल (पाठ्यक्रम इकाई 1)
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5. एनआईएसटी - एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा (और जनरेटिव एआई प्रोफाइल)
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