चैटजीपीटी की तकनीकी वास्तुकला को समझना

चैटजीपीटी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण एप्लीकेशन में से एक के रूप में उभरा है। 30 नवंबर, 2022 को रिलीज़ होने के बाद से, इसने केवल दो महीनों के भीतर 100 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को चौंका दिया है, एक ऐसी उपलब्धि जिसे हासिल करने में इंस्टाग्राम को ढाई साल लग गए।

यह तेज़ वृद्धि इसकी अंतर्निहित तकनीक और वास्तुकला के बारे में दिलचस्प सवाल उठाती है। इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि चैटजीपीटी कैसे काम करता है, इसके मुख्य घटकों, प्रशिक्षण पद्धतियों और परिचालन तंत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हुए।

आधार: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)

चैटजीपीटी का मुख्य भाग एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) है, विशेष रूप से जीपीटी-3.5 संस्करण। हालाँकि एक नया जीपीटी-4 मॉडल है, लेकिन इसके बारे में विस्तृत तकनीकी जानकारी अभी भी सीमित है। चैटजीपीटी किस तरह से मानव जैसा टेक्स्ट उत्पन्न करता है, यह समझने के लिए एक बड़े भाषा मॉडल को समझना महत्वपूर्ण है।

एक बड़ा भाषा मॉडल अनिवार्य रूप से एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जिसे व्यापक पाठ डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। प्रशिक्षण प्रक्रिया मॉडल को सांख्यिकीय पैटर्न और शब्दों के बीच संबंधों को सीखने की अनुमति देती है, जिससे यह पिछले संदर्भ के आधार पर वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने में सक्षम होता है। एलएलएम की प्रभावशीलता अक्सर इसके आकार और इसमें शामिल मापदंडों की संख्या पर निर्भर करती है।

GPT-3.5 को क्या विशिष्ट बनाता है?

GPT-3.5 अब तक बनाए गए सबसे बड़े डीप लर्निंग मॉडल में से एक है, जो अपने न्यूरल नेटवर्क में 96 परतों में वितरित 175 बिलियन पैरामीटर्स का दावा करता है। यह विशाल पैमाना इसे ऐसा टेक्स्ट बनाने की अनुमति देता है जो न केवल व्याकरणिक रूप से सही है बल्कि उस डेटा के लिए अर्थपूर्ण रूप से भी प्रासंगिक है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।

मॉडल के इनपुट और आउटपुट को टोकन का उपयोग करके व्यवस्थित किया जाता है, जो शब्दों या शब्दों के खंडों का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व है। शब्दों के बजाय संख्याओं का उपयोग करके, मॉडल अधिक कुशलता से जानकारी संसाधित कर सकता है। GPT-3.5 को चौंका देने वाले 500 बिलियन टोकन पर प्रशिक्षित किया गया था, जो विभिन्न इंटरनेट स्रोतों से सैकड़ों बिलियन शब्दों का अनुवाद करता है।

प्रशिक्षण प्रक्रिया

GPT-3.5 के प्रशिक्षण में पिछले टोकन के आधार पर अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करना शामिल था। जबकि मॉडल उल्लेखनीय क्षमताओं को प्रदर्शित करता है, यह ऐसे आउटपुट भी उत्पन्न कर सकता है जो उचित रूप से निर्देशित न होने पर असत्य या हानिकारक हो सकते हैं। यह सीमा संरचित प्रशिक्षण और त्वरित इंजीनियरिंग के महत्व को उजागर करती है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है जो भाषा मॉडल के प्रभावी उपयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए उभरा है। इसमें मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए इनपुट प्रॉम्प्ट को सावधानीपूर्वक तैयार करना शामिल है कि आउटपुट मानवीय मूल्यों और अपेक्षाओं के अनुरूप हों। विशिष्ट निर्देश प्रदान करके, उपयोगकर्ता मॉडल को विभिन्न प्राकृतिक भाषा कार्य करने के लिए "सिखा" सकते हैं।

सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से फाइन-ट्यूनिंग

चैटजीपीटी की सुरक्षा और प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए, मॉडल को एक फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है जिसे मानव फीडबैक से सुदृढीकरण सीखना (RLHF) के रूप में जाना जाता है। यह प्रक्रिया बेस मॉडल को ऐसे संस्करण में बदल देती है जो मानव वरीयताओं और मूल्यों के साथ बेहतर ढंग से संरेखित होता है।

आरएलएचएफ को समझने के लिए, एक शेफ़ के अपने कौशल को निखारने के उदाहरण पर विचार करें। शुरुआत में, शेफ़ को कई तरह की रेसिपी और तकनीकों का प्रशिक्षण दिया जाता है। हालाँकि, उन्हें ग्राहकों की खास ज़रूरतों को पूरा करने में परेशानी हो सकती है। सुधार करने के लिए, खाने वालों से फीडबैक लिया जाता है, जिसका इस्तेमाल तुलनात्मक डेटासेट बनाने के लिए किया जाता है। यह डेटासेट शेफ़ को यह समझने में मदद करता है कि स्वाद और प्रस्तुति के आधार पर कौन से व्यंजन पसंद किए जाते हैं।

मानवीय प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने के चरण

1. तुलनात्मक डेटासेट बनाना: मॉडल किसी दिए गए संकेत के लिए अनेक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है, जिन्हें फिर मानव मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा रैंक किया जाता है।
2. पुरस्कार मॉडलिंग: फीडबैक का उपयोग पुरस्कार मॉडल विकसित करने के लिए किया जाता है जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को समझने में मॉडल का मार्गदर्शन करता है।
3. प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (पीपीओ) के साथ प्रशिक्षण: मॉडल अपने आउटपुट की तुलना थोड़े संशोधित संस्करणों से करके अपनी प्रतिक्रियाओं में सुधार करता है, जिससे उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं को पूरा करने की इसकी क्षमता बढ़ जाती है।

यह पुनरावृत्तीय प्रक्रिया मॉडल को अपने प्रदर्शन को लगातार परिष्कृत करने की अनुमति देती है, जिससे समय के साथ अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त प्रतिक्रियाएं प्राप्त होती हैं।

चैटजीपीटी का परिचालन तंत्र

अब जब हमें यह समझ आ गया है कि मॉडल को कैसे प्रशिक्षित और ठीक किया जाता है, तो आइए जानें कि ChatGPT उपयोगकर्ता इनपुट को कैसे संसाधित करता है और प्रतिक्रियाएँ कैसे उत्पन्न करता है। ChatGPT का संचालन एक बहु-चरणीय प्रक्रिया है जो संदर्भ जागरूकता और त्वरित सटीकता सुनिश्चित करती है।

प्रासंगिक समझ

चैटजीपीटी संवादात्मक प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का उपयोग करके संदर्भ बनाए रखता है। जब भी कोई उपयोगकर्ता कोई नया प्रॉम्प्ट इनपुट करता है, तो बातचीत का पूरा इतिहास मॉडल में फीड हो जाता है। यह विधि मॉडल को ऐसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की अनुमति देती है जो सुसंगत और पिछले आदान-प्रदान के लिए प्रासंगिक हों।

प्राथमिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

प्रासंगिक जागरूकता के अलावा, ChatGPT प्राथमिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करता है। इसमें मॉडल को संवादात्मक स्वर की ओर निर्देशित करने के लिए उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट से पहले और बाद में विशिष्ट निर्देशों को सम्मिलित करना शामिल है। ये मार्गदर्शक संकेत उपयोगकर्ता को दिखाई नहीं देते हैं, लेकिन आउटपुट को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

मॉडरेशन और सुरक्षा तंत्र

चैटजीपीटी के संचालन का एक और महत्वपूर्ण पहलू मॉडरेशन एपीआई का उपयोग है। प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने से पहले, असुरक्षित सामग्री की पहचान करने और उसके विरुद्ध चेतावनी देने के लिए इनपुट प्रॉम्प्ट को इस एपीआई से गुज़ारा जाता है। इसी तरह, हानिकारक सामग्री के प्रसार को रोकने के लिए उत्पन्न प्रतिक्रिया का भी मूल्यांकन किया जाता है।

चैटजीपीटी और एआई का भविष्य

चैटजीपीटी के पीछे की तकनीक लगातार विकसित हो रही है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में नई संभावनाओं का मार्ग प्रशस्त कर रही है। जैसे-जैसे इंजीनियर और शोधकर्ता इन मॉडलों को परिष्कृत करने के लिए काम करते हैं, हम बेहतर क्षमताओं और सुरक्षा उपायों की उम्मीद कर सकते हैं, जो अंततः मशीनों के साथ संवाद और बातचीत करने के हमारे तरीके को नया रूप देंगे।

निष्कर्ष

संक्षेप में, चैटजीपीटी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो परिष्कृत प्रशिक्षण पद्धतियों और परिचालन रणनीतियों द्वारा संचालित है। एक बड़े भाषा मॉडल के रूप में इसकी नींव से लेकर सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से इसकी बारीक ट्यूनिंग तक, हर पहलू इसके प्रभावशाली प्रदर्शन में योगदान देता है। जैसे-जैसे AI तकनीक विकसित होती जा रही है, हमें इसके निहितार्थों और इसके साथ आने वाली जिम्मेदारियों के बारे में जागरूक रहना चाहिए।

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