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- LLM बड़ी मात्रा में पाठ डेटा को सीखता है और मानव जैसी भाषा को समझता है और उत्पन्न करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक है, और इसका उपयोग चैटबॉट, अनुवाद, पाठ निर्माण जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है।
- टोकेनाइजेशन, ट्रांसफॉर्मर मॉडल, प्रॉम्प्ट जैसे प्रमुख तत्वों पर आधारित है और मानव जैसी भाषा प्रसंस्करण क्षमता रखता है, लेकिन इसकी उच्च गणना लागत, पक्षपात, नैतिक समस्याएं जैसे नुकसान भी हैं।
- LLM तकनीक तेजी से विकसित हो रही है और 30 मई, 2024 तक विभिन्न क्षेत्रों में इसका बड़ा प्रभाव पड़ने की उम्मीद है।
LLM का अर्थ Large Language Model से है, जिसे बड़ा भाषा मॉडल भी कहा जाता है, एक भाषा मॉडल है जो खरबों से अधिक पैरामीटर वाले आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क से बना है। यह एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक है जिसमें मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता होती है।
LLM की मुख्य विशेषताएँ
● विशाल मात्रा में पाठ डेटा का प्रशिक्षण: यह इंटरनेट दस्तावेज़ों, पुस्तकों, लेखों जैसे विशाल मात्रा में पाठ डेटा को सीखकर काम करता है।
● विभिन्न कार्य करना: यह वाक्य निर्माण, उत्तर देना, पाठ सारांशित करना, अनुवाद करना जैसे विभिन्न कार्य कर सकता है।
● मानव जैसी भाषा का उपयोग: यह मानव जैसा व्याकरणिक और अर्थपूर्ण रूप से सटीक वाक्य उत्पन्न कर सकता है।
LLM के मुख्य घटक और कार्यप्रणाली
बड़ा भाषा मॉडल (LLM) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट तकनीक का मुख्य घटक है। स्व-पर्यवेक्षित सीखने या अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने के माध्यम से, इसे विशाल मात्रा में पाठ डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और 2018 के बाद से विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में इसका उपयोग किया जा रहा है।
LLM का कार्य करने का तरीका टोकनाइजेशन, ट्रांसफॉर्मर मॉडल और प्रॉम्प्ट नामक तीन मुख्य घटकों पर आधारित होता है।
1. टोकनाइजेशन
टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जिसमें मानव भाषा को कम स्तरीय मशीन सिस्टम द्वारा समझने योग्य क्रम में परिवर्तित किया जाता है। इसमें शब्दों, वाक्यों आदि के घटकों को संख्यात्मक मान प्रदान करना और तेजी से विश्लेषण के लिए उन्हें एन्कोड करना शामिल है। यह ध्वन्यात्मक विज्ञान के एआई संस्करण के समान है, और टोकनाइजेशन का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वाक्य की संरचना का अनुमान लगाने और सीखने की प्रक्रिया के लिए संदर्भ वेक्टर बनाने में मदद करना है।
2. ट्रांसफॉर्मर मॉडल
ट्रांसफॉर्मर मॉडल एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल है जो अनुक्रमिक डेटा का विश्लेषण करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि कौन से शब्द एक-दूसरे का अनुसरण करने की अधिक संभावना रखते हैं। यह परतों से बना होता है जो प्रत्येक शब्द पर विश्लेषण करते हैं, और यह निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है कि शब्द एक-दूसरे के साथ कितने संगत हैं। यह मॉडल भाषा को सीखने के बजाय एल्गोरिदम के माध्यम से लोगों द्वारा लिखे गए शब्दों को समझता है और किसी विशेष विषय के लिए मानक लेखन शैली सीखता है।
3. प्रॉम्प्ट
प्रॉम्प्ट वह जानकारी है जो डेवलपर LLM को जानकारी विश्लेषण और टोकनाइजेशन कार्य करने के लिए प्रदान करते हैं। प्रॉम्प्ट LLM को विभिन्न उपयोग के मामलों में सटीक रूप से काम करने में मदद करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का काम करता है। प्रॉम्प्ट जितना सटीक होगा, LLM अगले शब्द का अनुमान लगाने और वाक्य बनाने में उतना ही सटीक होगा। इसलिए, डीप लर्निंग AI के प्रभावी प्रशिक्षण के लिए, उचित प्रॉम्प्ट का चयन बहुत महत्वपूर्ण है।
LLM के उपयोग के क्षेत्र
● आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट की मुख्य तकनीक के रूप में, यह उपयोगकर्ताओं के साथ प्राकृतिक बातचीत को सक्षम बनाता है।
● स्वचालित अनुवाद: यह भाषाओं के बीच अर्थ को सटीक रूप से समझता है और अनुवाद करता है, जिससे स्वचालित अनुवाद प्रणालियों की सटीकता में सुधार होता है।
● पाठ निर्माण: यह समाचार लेख, ब्लॉग और उपन्यास जैसे विभिन्न प्रारूपों में पाठ को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है।
● प्रश्नोत्तर: यह उपयोगकर्ता के प्रश्नों के सटीक और उपयोगी उत्तर प्रदान कर सकता है।
● सारांश: यह लंबे पाठ को समझ सकता है और उपयोगकर्ताओं को प्रदान करने के लिए मुख्य बिंदुओं को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकता है।
● कोड लिखना: यह प्रोग्रामिंग भाषाओं को समझ सकता है और कोड स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है।
LLM के लाभ
● मानव जैसी भाषा प्रसंस्करण क्षमता: यह संदर्भ को समझ सकता है और अर्थपूर्ण पाठ उत्पन्न कर सकता है।
● विभिन्न कार्यों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है: इसमें विभिन्न क्षेत्रों में इस्तेमाल होने की क्षमता है।
● सीखने की क्षमता: यह लगातार सीख सकता है और सुधार कर सकता है।
LLM के नुकसान
● उच्च गणना लागत: सीखने और निष्पादन के लिए बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।
● पूर्वाग्रह: यह प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकता है।
● नैतिक मुद्दे: यह फर्जी समाचार, घृणित बयान आदि जैसे नैतिक मुद्दों को जन्म दे सकता है।
LLM तकनीक का विकास और भविष्य की संभावनाएँ
LLM तकनीक अभी भी पूरी तरह से विकसित नहीं हुई है, लेकिन यह तेजी से विकसित हो रही है। भविष्य में, यह और अधिक परिष्कृत और विभिन्न कार्यों को करने में सक्षम होने की उम्मीद है, और LLM तकनीक के विकास से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट, स्वचालित अनुवाद, पाठ निर्माण आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ने की उम्मीद है।
