ChatGPT वास्तव में कैसे काम करता है?

ChatGPT की कार्यप्रणाली को लेकर जो रहस्य बना हुआ है, वह इसकी मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता से उपजा है। इस लेख में, हम इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्राम की आंतरिक कार्यप्रणाली का गहन विश्लेषण करेंगे, क्योंकि InvestGlass ने अब बैंकिंग और बिक्री प्रक्रियाओं के लिए ChatGPT को शामिल किया है।.

बड़ा भाषा मॉडल

मूल रूप से, ChatGPT एक पर आधारित है बड़ा भाषा मॉडल. इसका मूल अर्थ यह है कि यह एक प्रकार का है। कृत्रिम होशियारी इसे मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे एक ऐसे न्यूरल नेटवर्क के रूप में सोचें जिसे विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसका उद्देश्य मानव मस्तिष्क द्वारा भाषा को संसाधित करने के तरीके की नकल करना है।.

प्रशिक्षण डेटा

ChatGPT की दक्षता का एक बड़ा कारण यह है कि... प्रशिक्षण डेटा इसे जितना अधिक विविध और व्यापक डेटा मिलता है, चैटजीपीटी पैटर्न को पहचानने और उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में उतना ही बेहतर हो जाता है। यहीं पर पर्यवेक्षित शिक्षण की अवधारणा काम आती है। मॉडल को उपयोगकर्ता प्रश्नों और सर्वोत्तम संभव प्रतिक्रियाओं वाले विशाल डेटासेट से अवगत कराया जाता है, ताकि वह पैटर्न सीख सके और अपने भाषा मॉडल को परिष्कृत कर सके। मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग का दृष्टिकोण अगले टोकन की भविष्यवाणी करने का एक प्रकार है। इस विधि में, इनपुट वाक्यांश के कुछ शब्दों को एक अद्वितीय टोकन से प्रतिस्थापित किया जाता है, जिसे अक्सर [MASK] के रूप में दर्शाया जाता है।.

मानव मस्तिष्क और तंत्रिका नेटवर्क

ChatGPT कैसे काम करता है, इसे समझने के लिए, निम्नलिखित के बीच समानता स्थापित करना सहायक होता है: मानव मस्तिष्क और एक तंत्रिका नेटवर्क. जिस प्रकार हमारा मस्तिष्क पैटर्न को पहचानता है और अनुभवों से सीखता है, उसी प्रकार तंत्रिका नेटवर्क भी सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से स्वयं को समायोजित और परिष्कृत करते हैं। डीप लर्निंग, जो मशीन लर्निंग की एक उप-शाखा है, भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण और वाक् पहचान जैसे जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है।.

The प्रशिक्षण ChatGPT की प्रक्रिया इसकी तुलना किसी बच्चे को भाषा सिखाने से की जा सकती है। मशीन लर्निंग की एक तकनीक, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से, मॉडल को अपने आउटपुट के लिए मानवीय प्रतिक्रिया प्राप्त होती है। यह प्रतिक्रिया, जो अक्सर रिवॉर्ड मॉडल के रूप में होती है, सिस्टम को संदर्भ समझने और समय के साथ बेहतर होने में मदद करती है।.

भाषा मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

जादू के केंद्र में चैटजीपीटी यह अवधारणा है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी). एनएलपी (नेशनल प्रोग्रामिंग तकनीक) चैटजीपीटी को संदर्भ समझने, भावनाओं को पहचानने और मानवीय प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है। चैटजीपीटी में भाषा मॉडल की अंतर्निहित संरचना एनएलपी के सिद्धांतों पर आधारित है।.

एनएलपी में एक महत्वपूर्ण कार्य है नेक्स्ट-टोकन प्रेडिक्शन या अनुक्रम में अगले शब्द का पूर्वानुमान लगाना। जब आप चैटजीपीटी से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो मॉडल अपने द्वारा किए गए फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके अगले सबसे संभावित शब्द का अनुमान लगाता है, फिर उसके बाद वाले शब्द का, और इसी तरह आगे बढ़ते हुए, एक सार्थक पाठ प्रतिक्रिया तैयार करता है।.

सूक्ष्म समायोजन और सीखने की प्रक्रिया

हालांकि ChatGPT अपने प्रारंभिक प्रशिक्षण में एक मजबूत आधार के साथ शुरुआत करता है, लेकिन जो चीज इसे वास्तव में अलग बनाती है वह है इसकी क्षमता... फ़ाइन ट्यून. यह परिशोधन पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जहां मॉडल को मानव इनपुट को समझने और उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने के लिए लेबल किए गए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।.

The फ़ाइन ट्यूनिंग ChatGPT का विकास एक सतत प्रक्रिया है, और जैसे-जैसे यह नए शब्दों, वाक्यांशों और बारीकियों के संपर्क में आता है, यह पाठ निर्माण, प्रश्नों के उत्तर देने और मूल रूप से मानव भाषा से संबंधित हर चीज में अधिक कुशल होता जाता है।.

डेटा संप्रभुता और चैटजीपीटी

ChatGPT कैसे काम करता है, इसे समझना केवल इसकी प्रभावशाली भाषा मॉडलिंग की सराहना करने तक ही सीमित नहीं है, बल्कि डेटा संप्रभुता से संबंधित निहितार्थों को भी पहचानना है। ChatGPT, अन्य तकनीकों की तरह, बड़े भाषा मॉडल, ChatGPT, डेटा संग्रह प्रक्रियाओं के माध्यम से विभिन्न स्रोतों से एकत्रित किए गए विशाल मात्रा में इनपुट डेटा पर निर्भर करता है। प्रशिक्षण में, तथाकथित "पर्यवेक्षित दृष्टिकोण" का उपयोग करते हुए, इसे गुप्त भाषा मॉडलिंग कार्यों, पाठ-आधारित और संख्यात्मक डेटा दोनों से युक्त किया जाता है। इससे मॉडल की मानव वाक् पैटर्न को पहचानने की क्षमता बढ़ती है, पठन बोध में सुधार होता है और वास्तविक मानव भाषा के संभाव्यता वितरण के साथ निकटता से मेल खाने वाली प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न होती हैं।.

हालांकि, इस पूरी प्रशिक्षण प्रक्रिया में कई सवाल उठते हैं। विशेष रूप से, चैटजीपीटी डेटा संप्रभुता के संदर्भ में इनपुट डेटा को कैसे संभालता है? चूंकि चैटजीपीटी को विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किया जाता है, इसलिए उन क्षेत्रों की पहचान करना महत्वपूर्ण है जहां उपयोगकर्ता डेटा जोखिम में हो सकता है। क्या मॉडल का प्रशिक्षण, विशेष रूप से तथाकथित अनुकूलन, डेटा संप्रभुता की सीमाओं का सम्मान करता है? संदर्भ को समझने और शब्द-आधारित इनपुट के आधार पर कई आउटपुट प्रदान करने की मॉडल की क्षमता उल्लेखनीय है, लेकिन पूरी प्रक्रिया को उपयोगकर्ताओं के अपने डेटा पर अधिकारों के साथ संतुलन बनाए रखना चाहिए।.

ChatGPT के लिए नए रिवॉर्ड मॉडल की शुरुआत का उद्देश्य इसकी प्रतिक्रियाओं को और बेहतर बनाना है, लेकिन यह सुनिश्चित करना अत्यंत आवश्यक है कि इससे डेटा संप्रभुता का उल्लंघन न हो। ChatGPT को और बेहतर बनाने के प्रयासों के बीच, यह सुनिश्चित करना सर्वोपरि हो जाता है कि डेटा गोपनीयता और संप्रभुता इन प्रयासों के केंद्र में रहें और उपयोगकर्ता डेटा के संबंध में व्यावहारिक सिद्धांतों का पालन किया जाए।.

निष्कर्ष

के क्षेत्र में कृत्रिम होशियारी, ChatGPT भाषा मॉडलिंग में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। प्रश्नों को समझने और उनका उत्तर देने की इसकी क्षमता, साथ ही इसके निरंतर परिष्करण, इसे कंप्यूटर विज्ञान के लगातार विकसित हो रहे क्षेत्र में एक अमूल्य उपकरण बनाते हैं। अगली बार जब आप ChatGPT या इसी तरह के वर्चुअल असिस्टेंट के साथ बातचीत करेंगे, तो आपको उन गहन प्रक्रियाओं की स्पष्ट जानकारी मिलेगी जो इस तरह की मानवीय बातचीत को संभव बनाती हैं। InvestGlass में अब विशिष्ट कार्य प्रक्रियाओं के लिए चैट सुविधा शामिल है: पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन और बिक्री अनुकूलन। चूंकि निवेशक पहले से ही वित्तीय मध्यस्थों (MIFID, FIDLEG SLFIN) के लिए नियम-आधारित इंजन का उपयोग करते हैं, इसलिए ChatGPT को पहले से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।.