चैटजीपीटी को समझना: जादू के पीछे एआई भाषा मॉडल

हाल के दिनों में, AI-संचालित चैटबॉट्स के उद्भव ने तकनीक के साथ बातचीत करने के हमारे तरीके में क्रांति ला दी है। इनमें से, ChatGPT संदर्भ को समझने और मानव जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की अपनी उल्लेखनीय क्षमता के कारण सबसे अलग है।

यह ब्लॉग चैटजीपीटी की कार्यप्रणाली पर विस्तार से चर्चा करेगा, तथा इसकी अंतर्निहित प्रौद्योगिकियों, प्रशिक्षण पद्धतियों और इसकी क्षमताओं को बढ़ाने वाले विशाल डेटासेट के बारे में बताएगा।

चैटजीपीटी क्या है?

चैटजीपीटी एक एआई-संचालित चैटबॉट है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। पारंपरिक चैटबॉट के विपरीत जो पूर्वनिर्धारित प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करते हैं, चैटजीपीटी उपयोगकर्ता के प्रश्न के पीछे के संदर्भ और इरादे की व्याख्या करता है, जिससे यह प्रासंगिक और सूक्ष्म उत्तर प्रदान करने में सक्षम होता है।

संक्षिप्त नाम GPT का अर्थ है जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर, जो मॉडल के तीन प्रमुख पहलुओं पर प्रकाश डालता है: यह प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है, विशाल डेटासेट पर प्री-ट्रेन्ड होता है, और इनपुट को सार्थक आउटपुट में बदलने के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। OpenAI द्वारा विकसित, ChatGPT आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।

चैटजीपीटी गूगल से किस प्रकार भिन्न है?

कई उपयोगकर्ता सोच सकते हैं कि ChatGPT Google जैसे सर्च इंजन से किस तरह अलग है। जबकि Google वेब पेजों और लेखों के विशाल डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने में माहिर है, यह परिणामों को सूची के रूप में प्रस्तुत करता है। उपयोगकर्ताओं को अपनी ज़रूरत की जानकारी पाने के लिए इन परिणामों को छानना पड़ता है।

इसके विपरीत, ChatGPT सीधे उपयोगकर्ता के प्रश्नों की व्याख्या करता है और प्राकृतिक भाषा में जवाब देता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता ChatGPT से कहानी लिखने या कोड बनाने के लिए कहता है, तो यह अनुरोध के अनुरूप सुसंगत प्रतिक्रियाएँ दे सकता है। मानव जैसी बातचीत को समझने और उसका अनुकरण करने की यह क्षमता ChatGPT को अलग बनाती है।

चैटजीपीटी कैसे काम करता है?

चैटजीपीटी कैसे काम करता है, यह समझने के लिए यह पहचानना ज़रूरी है कि यह जादू के बजाय गणितीय सिद्धांतों पर काम करता है। मॉडल स्वायत्त रूप से नई जानकारी एकत्र नहीं करता है; इसके बजाय, यह उस डेटा पर निर्भर करता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। इस डेटासेट में सितंबर 2021 तक एकत्र की गई किताबें, वेब पेज, विकिपीडिया प्रविष्टियाँ, समाचार लेख और बहुत कुछ शामिल हैं।

चैटजीपीटी न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसमें दो प्राथमिक विधियाँ शामिल हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढ़ीकरण शिक्षण। ये तकनीकें आधुनिक मशीन लर्निंग के महत्वपूर्ण घटक हैं, जो मॉडल को डेटा से सीखने और अपनी प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने में सक्षम बनाती हैं।

न्यूरल नेटवर्किंग को समझना

उच्च स्तर पर, ChatGPT यह अनुमान लगाता है कि कौन से शब्द, वाक्यांश और वाक्य किसी दिए गए इनपुट का अनुसरण करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता क्वांटम यांत्रिकी का सरल स्पष्टीकरण मांगता है, तो मॉडल संदर्भ का विश्लेषण करता है और अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर क्वेरी के लिए सबसे उपयुक्त शब्दों का चयन करता है।

प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते समय, ChatGPT कुछ आउटपुट को यादृच्छिक बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि एक ही प्रश्न के उत्तर अलग-अलग हो सकते हैं। यह यादृच्छिकता प्रतिक्रियाओं में रचनात्मकता की एक परत जोड़ती है, जिससे बातचीत अधिक आकर्षक हो जाती है।

परदे के पीछे: इनपुट का प्रसंस्करण

आइए ChatGPT के मैकेनिक्स पर करीब से नज़र डालें। जब कोई उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट इनपुट करता है, तो मॉडल भाषा की अपनी समझ के आधार पर सबसे संभावित अगले शब्दों की गणना करता है। यह संभावित शब्दों की एक रैंक वाली सूची तैयार करता है, जिनमें से प्रत्येक के साथ एक संभाव्यता स्कोर होता है। उदाहरण के लिए, यदि प्रॉम्प्ट "क्वांटम मैकेनिक्स है..." है, तो मॉडल अगले शब्द के लिए निम्नलिखित संभावनाएँ उत्पन्न कर सकता है:

• एक (4.5%)
• आधारित (3.8%)
• मौलिक रूप से (3.5%)
• वर्णित (3.2%)
• कई (0.7%)

चैटजीपीटी हमेशा सबसे ज़्यादा संभावना वाले शब्द का चयन नहीं करता; यह अपनी प्रतिक्रियाओं में रचनात्मकता को बढ़ावा देने के लिए यादृच्छिकता को अपनाता है। यह दृष्टिकोण मॉडल को सुसंगत वाक्य और पैराग्राफ बनाने की अनुमति देता है, जिससे बातचीत की गुणवत्ता बढ़ जाती है।

जटिल प्रश्नों का समाधान

जबकि वाक्य पूर्णता ChatGPT का एक मूलभूत पहलू है, यह अधिक जटिल प्रश्नों के लिए पर्याप्त नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता ChatGPT से क्वांटम यांत्रिकी को समझाने के लिए कहता है, तो मॉडल को एक अलग रणनीति अपनानी होगी।

प्रारंभिक प्रशिक्षण चरण में, मानव ठेकेदार उपयोगकर्ता और आदर्श चैटबॉट दोनों का अनुकरण करते हैं, मॉडल को उचित तरीके से प्रतिक्रिया देने का तरीका सिखाने के लिए बातचीत में संलग्न होते हैं। यह पर्यवेक्षित सीखने की प्रक्रिया चैटजीपीटी को भाषा और संदर्भ में पैटर्न सीखने की अनुमति देती है, जिससे यह अधिक सार्थक आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम होता है।

प्रशिक्षण प्रक्रिया: तीन-चरणीय दृष्टिकोण

चैटजीपीटी की प्रशिक्षण प्रक्रिया में तीन चरण शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक को इसकी वार्तालाप क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

चरण एक: पर्यवेक्षित शिक्षण

पहले चरण में, मानव प्रशिक्षक मॉडल के साथ बातचीत करते हैं, विभिन्न संकेतों के लिए आदर्श प्रतिक्रियाओं के उदाहरण प्रदान करते हैं। इस डेटा का उपयोग मॉडल को मानव जैसी बातचीत उत्पन्न करने के तरीके के बारे में प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

चरण दो: पुरस्कार असाइनमेंट

प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, मॉडल दूसरे चरण से गुजरता है जहाँ प्रशिक्षक संभावित आउटपुट को रैंक करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल से किसी परमाणु का वर्णन करने के लिए कहा जाता है, तो प्रशिक्षक इस तरह के उत्तरों का मूल्यांकन कर सकते हैं:

• यह इलेक्ट्रॉन, न्यूट्रॉन और प्रोटॉन से बना पदार्थ का सबसे छोटा भाग है।
• यह एक मूल रासायनिक तत्व है।
• यह उपपरमाण्विक कणों से बनी एक वस्तु है।
• यह एक टिकटिंग सेवा है.

प्रशिक्षक इन प्रतिक्रियाओं को उनकी सटीकता और प्रासंगिकता के आधार पर रैंक करते हैं, और यह रैंकिंग डेटा मॉडल में वापस फीड किया जाता है। यह प्रक्रिया ChatGPT को अपने संभावित आउटपुट का गंभीरता से मूल्यांकन करना और सबसे उपयुक्त आउटपुट चुनना सिखाती है।

चरण तीन: सुदृढीकरण सीखना

अंतिम चरण में सुदृढीकरण सीखना शामिल है, जो कि अप्रशिक्षित सीखने का एक रूप है। इस चरण में, मॉडल विशिष्ट आउटपुट से बंधे बिना इनपुट डेटा के भीतर अंतर्निहित पैटर्न और संदर्भों की पहचान करना सीखता है।

यह दृष्टिकोण ChatGPT को विविध स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला से सीख सकता है। GPT-3.5 पर आधारित ChatGPT के लिए प्रशिक्षण डेटासेट लगभग 45 टेराबाइट्स का टेक्स्ट डेटा है।

डेटासेट का आकार और इसके निहितार्थ

हालाँकि आज के संदर्भ में 45 टेराबाइट्स डेटा की बड़ी मात्रा नहीं लगती, लेकिन यह भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त है। प्रत्येक टेराबाइट लगभग 83 मिलियन पृष्ठों के पाठ के बराबर है, जो चैटजीपीटी को सीखने के लिए बहुत सारी जानकारी प्रदान करता है।

यह व्यापक डेटासेट मॉडल को शब्दों और वाक्यांशों के बीच पैटर्न और संबंधों को समझने की अनुमति देता है, जिससे यह प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सार्थक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम होता है। चैटजीपीटी द्वारा संसाधित डेटा का पैमाना मानव-जैसी बातचीत में संलग्न होने की इसकी क्षमता में एक महत्वपूर्ण कारक है।

चैटजीपीटी और एआई भाषा मॉडल का भविष्य

चैटजीपीटी जितना प्रभावशाली है, अगला संस्करण, जीपीटी-4, उससे भी अधिक शक्तिशाली होने की उम्मीद है। प्रशिक्षण तकनीकों में प्रगति और बड़े डेटासेट तक पहुंच के साथ, भविष्य के मॉडल एआई-जनरेटेड प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता और प्रासंगिकता को और बढ़ा सकते हैं।

जबकि इस ब्लॉग ने चैटजीपीटी के कामकाज का एक व्यापक अवलोकन प्रदान किया है, तंत्रिका नेटवर्क की पेचीदगियाँ और उनके पीछे गणितीय आधार अभी भी विशाल हैं। यदि रुचि है, तो भविष्य की सामग्री इन तकनीकी पहलुओं में गहराई से उतर सकती है, यह पता लगा सकती है कि एआई कैसे विकसित हो रहा है और प्रौद्योगिकी के साथ हमारी बातचीत को कैसे आकार दे रहा है।

निष्कर्ष

चैटजीपीटी एआई तकनीक में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो उपयोगकर्ताओं को जानकारी के साथ बातचीत करने का एक अनूठा और आकर्षक तरीका प्रदान करता है। इसके अंतर्निहित तंत्र और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं को समझकर, उपयोगकर्ता इस शक्तिशाली उपकरण की क्षमताओं और सीमाओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। जैसे-जैसे एआई आगे बढ़ रहा है, और भी अधिक परिष्कृत मॉडल की संभावना क्षितिज पर है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में रोमांचक विकास का वादा करता है।