GPT-3 कैसे काम करता है?

जीपीटी-3 के साथ बातचीत को प्रदर्शित करने वाली कंप्यूटर स्क्रीन की एक छवि, AI के भाषा प्रसंस्करण चरणों को दर्शाने वाले रेखाचित्रों के साथ मढ़ी हुई

नीचे दिए गए चरण समझाते हैं कि कैसे GPT-3 प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए 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, इसे कम कार्य-विशिष्ट डेटा के संपर्क में लाकर विशिष्ट कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किया जाता है। यह फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया मॉडल को नए डेटा को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए अपने एल्गोरिदम को समायोजित करके यह सीखने में मदद करती है कि किसी विशेष कार्य को कैसे किया जाए, जैसे भाषा अनुवाद या पायथन जैसी कोड पीढ़ी।
  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।
ओपनएआई जीपीटी-3 जारी करता है

GPT-3 क्यों उपयोगी है?

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

  • मानव जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने से, GPT-3 मॉडल मनुष्यों और मशीनों के बीच की खाई को पाटने में मदद करता 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। इससे ग्राहक सेवा और सहायता में सुधार होता है।
  • GPT-3 छात्रों के लिए वैयक्तिकृत शैक्षिक सामग्री बनाता है। यह एक नई भाषा सीखने वाले लोगों के लिए वर्चुअल ट्यूटरिंग और सहायता भी प्रदान करता 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?

GPT-3 का विकास एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है। यहां GPT-3 के इतिहास में हुए विकास हैं:

  • 2015: कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सुरक्षित रूप से विकसित करने के लक्ष्य के साथ ओपनएआई की स्थापना की गई।
  • 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 की क्षमताएं क्या हैं?

GPT-3 कई क्षेत्रों में कुशल है जिनमें शामिल हैं:

  1. भाषा निर्माण: GPT-3 संकेतों पर प्रतिक्रिया करते हुए मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करता है, जो इसे चैटबॉट, सामग्री निर्माण और रचनात्मक लेखन जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी बनाता 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 करता 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 देता 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 होता है, जिससे यह चैटबॉट्स और अन्य संवादी एजेंटों के लिए उपयोगी हो जाता है।
  6. कोड जनरेशन: GPT-3 प्राकृतिक भाषा के विवरण के आधार पर कोड स्निपेट बनाता है, जिससे यह डेवलपर्स और प्रोग्रामर के लिए उपयोगी हो जाता है।
  7. भावना विश्लेषण: यह किसी दिए गए पाठ की भावना का विश्लेषण करता है, जो इसे सोशल मीडिया निगरानी और ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी बनाता है।
  8. पाठ निर्माण: यह सामग्री के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में पाठ उत्पन्न करता है, जिससे यह सामग्री मॉडरेशन और स्पैम फ़िल्टरिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
  9. सारांशीकरण: यह मुख्य विचारों को संरक्षित करते हुए लंबे पाठों को छोटे पाठों में सारांशित करता है, जिससे यह समाचार एकत्रीकरण और अकादमिक अनुसंधान जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।

अधिकतर पूछे जाने वाले सवाल

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। ओपनएआई के सीईओ, सैम ऑल्टमैन, जीपीटी-3 के विकास को तीसरी पीढ़ी के “अत्याधुनिक भाषा मॉडल” के रूप में वर्णित करते हैं। साथ ही, इसे आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की खोज में पहले कदम के रूप में देखा जा रहा है।

GPT-3 को कैसे प्रशिक्षित किया गया?

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।

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