Gpt-3 कैसे काम करता है?

GPT-3 क्या है?

GPT-3 , या जनरेटिव प्री-ट्रेन ट्रांसफॉर्मर 3, एक न्यूरल नेटवर्क मशीन लर्निंग मॉडल है जिसे किसी भी प्रकार के टेक्स्ट को उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। OpenAI SEO, सैम ऑल्टमैन ने GPT-3 के विकास का वर्णन किया, जो तीसरी पीढ़ी का “अत्याधुनिक भाषा मॉडल” है। साथ ही, GPT-3 कुछ लोगों के अनुसार आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की खोज में पहला कदम है।

GPT-3 में 175 बिलियन से अधिक मशीन लर्निंग पैरामीटर हैं जबकि GPT-2 में केवल 1.5 मिलियन पैरामीटर थे। GPT-3 से पहले, सबसे बड़ा प्रशिक्षित भाषा मॉडल Microsoft का ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (NLG) मॉडल था, जिसमें 10 बिलियन पैरामीटर थे। GPT-3 को कई डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिनमें से प्रत्येक का वजन अलग-अलग था, जिसमें कॉमन क्रॉल, वेबटेक्स्ट2 और विकिपीडिया शामिल थे।

GPT-3 क्यों उपयोगी है?

GPT-3 के उपयोगी होने के कारणों की सूची यहां दी गई है:

• GPT-3 भाषा AI में एक बड़ी सफलता का प्रतिनिधित्व करता है।
• मानव जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने से, GPT-3 मॉडल मनुष्यों और मशीनों के बीच की खाई को पाटने में मदद कर सकता है। इसलिए लोगों के लिए कंप्यूटर और अन्य स्मार्ट उपकरणों के साथ इंटरैक्ट करना आसान हो जाएगा।
• GPT-3 भाषा मॉडल अधिक आकर्षक और प्रभावी चैटबॉट और आभासी सहायक बनाता है। यह ग्राहक सेवा और समर्थन में सुधार कर सकता है।
• GPT-3 छात्रों के लिए वैयक्तिकृत शैक्षिक सामग्री बनाता है। यह नई भाषा सीखने वाले लोगों के लिए वर्चुअल ट्यूशन और सहायता भी प्रदान कर सकता है।
• GPT-3 में कई प्रकार के कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता है जिसके लिए मानव-जैसे भाषा कौशल की आवश्यकता होती है। इनमें मशीनी अनुवाद, संक्षिप्तीकरण, और यहां तक कि कानूनी और चिकित्सा अनुसंधान भी शामिल हैं।
• GPT-3 के विकास ने प्राकृतिक भाषा संसाधन कार्यों के क्षेत्र में उल्लेखनीय रूप से प्रगति की है। इसकी सफलता ने इस क्षेत्र में और अनुसंधान और विकास को प्रेरित किया है।

GPT-3 का इतिहास क्या है?

• 2015: OpenAI की स्थापना कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सुरक्षित तरीके से विकसित करने के लक्ष्य के साथ की गई है।
• 2018: OpenAI ने जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर (GPT 1) भाषा मॉडल का पहला संस्करण जारी किया। पहले के बड़े भाषा मॉडल, जैसे BERT और ट्यूरिंग NLG, ने टेक्स्ट जनरेटर विधि की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया। इन उपकरणों ने पाठ के लंबे तार उत्पन्न किए जो पहले अप्राप्य लगते थे।
• 2019: OpenAI ने GPT-2 जारी किया, जो अधिक मापदंडों के साथ GPT जनरेटिव मॉडल का एक उन्नत संस्करण है। GPT-2 अभूतपूर्व गुणवत्ता के साथ पाठ उत्पन्न करता है लेकिन इसके संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताओं के कारण इसे पूरी तरह से जारी नहीं किया जाता है।
• 2020: OpenAI ने GPT-3 जारी किया, जो GPT भाषा मॉडल का नवीनतम और सबसे शक्तिशाली संस्करण है। GPT-3 में 175 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं, जो इसे अब तक का सबसे बड़ा और सबसे जटिल भाषा मॉडल बनाता है। यह GPT-2 की तुलना में अधिक सटीकता और प्रवाह के साथ पाठ उत्पन्न करता है। यह कुछ-शॉट, शून्य-शॉट और एक-शॉट सीखने के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों की विस्तृत श्रृंखला करने में सक्षम है।

GPT-3 क्या कर सकता है?

1. भाषा निर्माण: GPT-3 संकेतों के जवाब में मानव-जैसा पाठ उत्पन्न कर सकता है, जिससे यह चैटबॉट्स, सामग्री निर्माण और यहां तक कि रचनात्मक लेखन जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
2. भाषा अनुवाद: इसमें पाठ को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने की क्षमता है, जो इसे अंतर्राष्ट्रीय संचार और स्थानीयकरण के लिए उपयोगी बनाता है।
3. भाषा पूर्णता: GPT-3 दिए गए संकेत के आधार पर वाक्यों या अनुच्छेदों को पूरा कर सकता है, जिससे यह स्वत: पूर्णता और सारांश के लिए उपयोगी हो जाता है।
4. क्यू एंड ए: जीपीटी -3 प्राकृतिक भाषा में सवालों के जवाब दे सकता है, जिससे यह आभासी सहायकों और ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
5. संवाद: यह उपयोगकर्ताओं के साथ आगे-पीछे की बातचीत में संलग्न हो सकता है, जिससे यह चैटबॉट और अन्य संवादी एजेंटों के लिए उपयोगी हो जाता है।
6. कोड जनरेशन: GPT-3 प्राकृतिक भाषा विवरण के आधार पर कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकता है, जिससे यह डेवलपर्स और प्रोग्रामर के लिए उपयोगी हो जाता है।
7. भावना विश्लेषण: GPT-3 किसी दिए गए पाठ की भावना का विश्लेषण कर सकता है, जिससे यह सोशल मीडिया मॉनिटरिंग और ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
8. टेक्स्ट जेनरेशन: यह अपनी सामग्री के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है, जिससे यह सामग्री मॉडरेशन और स्पैम फ़िल्टरिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
9. सारांशीकरण: GPT-3 मुख्य विचारों को संरक्षित करते हुए लंबे टेक्स्ट को छोटे टेक्स्ट में सारांशित कर सकता है, जिससे यह समाचार एकत्रीकरण और अकादमिक शोध जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।

GPT-3 कैसे काम करता है?

1. जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग: GPT-3 को पहले किताबों, लेखों और वेबसाइटों सहित इंटरनेट से भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है। इस प्रक्रिया के दौरान, मॉडल प्रत्येक शब्द या वाक्यांश के संदर्भ का विश्लेषण करने के लिए एक ट्रांसफॉर्मर तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है और इसका एक प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है जो वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है। GPT-3 गणना करता है कि इस पाठ में दिए गए पाठ में कोई शब्द कितने संभावित रूप से प्रकट हो सकता है। इसे शब्दों की सशर्त संभावना के रूप में जाना जाता है।
2. फाइन-ट्यूनिंग: एक बार पूर्व-प्रशिक्षण पूरा हो जाने के बाद, यह विशिष्ट कार्यों के लिए इसे कार्य-विशिष्ट डेटा की एक छोटी मात्रा में उजागर करके ठीक-ठीक किया जाता है। यह फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया मॉडल को यह सीखने में मदद करती है कि नए डेटा को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए अपने एल्गोरिदम को समायोजित करके किसी विशेष कार्य को कैसे करना है, जैसे भाषा अनुवाद या पायथन जैसे कोड जनरेशन।
3. प्रासंगिक विश्लेषण: जब एक संकेत या इनपुट टेक्स्ट दिया जाता है, तो GPT-3 प्रत्येक शब्द या वाक्यांश के संदर्भ का विश्लेषण करने और उसका प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने के लिए केस और उसके ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क का उपयोग करता है। यह मॉडल को इनपुट टेक्स्ट में शब्दों के अर्थ और संबंधों को समझने में मदद करता है।
4. भाषा निर्माण: इनपुट पाठ के अपने प्रासंगिक विश्लेषण के आधार पर, यह प्रांप्ट के जवाब में मानव जैसा पाठ उत्पन्न करता है। मॉडल अगले आने वाले सबसे संभावित शब्द या वाक्यांश की भविष्यवाणी करने के लिए भाषा कार्यों और शब्दों और वाक्यांशों के बीच संबंधों की अपनी समझ का उपयोग करता है।
5. पुनरावर्ती शोधन: GPT-3 एक ही इनपुट टेक्स्ट के आधार पर कई आउटपुट उत्पन्न कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता सर्वश्रेष्ठ को चुन सकता है। समय के साथ अपने आउटपुट को बेहतर बनाने के लिए मॉडल को उपयोगकर्ताओं से फीडबैक पर भी प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे मानव-जैसे पाठ उत्पन्न करने की क्षमता को और परिष्कृत किया जा सके।