LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) क्या है?

LLM का अर्थ लार्ज लैंग्वेज मॉडल (Large Language Model) है, जिसे बड़ा भाषा मॉडल भी कहा जाता है, और यह एक भाषा मॉडल है जो अरबों से ज़्यादा पैरामीटर वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से बना है। यह एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक है जो मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता रखती है।

LLM की मुख्य विशेषताएँ

● बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का प्रशिक्षण: यह इंटरनेट दस्तावेज़, पुस्तकें, लेख आदि बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का प्रशिक्षण लेकर काम करता है।

● विभिन्न कार्यों को पूरा करना: यह वाक्य निर्माण, उत्तर प्रदान करना, टेक्स्ट सारांश, अनुवाद आदि विभिन्न कार्यों को पूरा कर सकता है।

● मानव के समान भाषा का उपयोग: यह मानव के समान व्याकरणिक और अर्थपूर्ण सटीक वाक्य उत्पन्न कर सकता है।

LLM के मुख्य तत्व और कार्यप्रणाली

बड़ा भाषा मॉडल (LLM) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट तकनीक का मुख्य तत्व है। यह स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण या अर्ध-स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का प्रशिक्षण लेता है और 2018 के बाद से विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उपयोग किया जा रहा है।

LLM की कार्यप्रणाली टोकेनाइज़ेशन, ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल और प्रॉम्प्ट इन तीन मुख्य तत्वों पर आधारित है।

1. टोकेनाइज़ेशन

टोकेनाइज़ेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की एक मुख्य प्रक्रिया है जो मानव भाषा को निम्न-स्तरीय मशीन सिस्टम द्वारा समझने योग्य अनुक्रम में बदलने का काम करती है। इसमें शब्दों, वाक्यों आदि घटकों को संख्यात्मक मान प्रदान करना और तेज़ विश्लेषण के लिए इनको एन्कोड करना शामिल है। यह ध्वनि विज्ञान के AI संस्करण के समान है, और टोकेनाइज़ेशन का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वाक्य की संरचना का अनुमान लगाने और प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए संदर्भ सदिश उत्पन्न करने में मदद करना है।

2. ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल

ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल क्रमिक डेटा का विश्लेषण करके यह अनुमान लगाने वाला एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल है कि कौन से शब्द एक-दूसरे के बाद आने की ज़्यादा संभावना रखते हैं। यह परतों से बना होता है जो प्रत्येक शब्द का विश्लेषण करती हैं, और एल्गोरिथ्म के माध्यम से शब्दों की संगतता का निर्धारण करती हैं। यह मॉडल भाषा को स्वयं सीखने के बजाय, एल्गोरिथ्म के माध्यम से लोगों द्वारा लिखे गए शब्दों को समझता है और किसी विशेष विषय पर मानक लेखन शैली सीखता है।

3. प्रॉम्प्ट

प्रॉम्प्ट वह जानकारी है जो डेवलपर LLM को सूचना विश्लेषण और टोकेनाइज़ेशन कार्य करने के लिए प्रदान करता है। प्रॉम्प्ट LLM को विभिन्न उपयोग के मामलों में सही ढंग से काम करने में मदद करने वाले प्रशिक्षण डेटा की भूमिका निभाता है। प्रॉम्प्ट की सटीकता जितनी ज़्यादा होगी, LLM अगले शब्द का उतना ही सही अनुमान लगा पाएगा और वाक्य का निर्माण कर पाएगा। इसलिए, डीप लर्निंग AI के प्रभावी प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त प्रॉम्प्ट चुनना बहुत महत्वपूर्ण है।

LLM के उपयोग के क्षेत्र

● आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट की मुख्य तकनीक के रूप में उपयोगकर्ता के साथ प्राकृतिक बातचीत को संभव बनाता है।

● स्वचालित अनुवाद: भाषाओं के बीच अर्थ को सही ढंग से समझता है और अनुवाद करता है जिससे स्वचालित अनुवाद प्रणाली की सटीकता बढ़ती है।

● टेक्स्ट निर्माण: समाचार लेख, ब्लॉग, उपन्यास आदि विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है।

● प्रश्नोत्तर: उपयोगकर्ता के प्रश्नों के सटीक और उपयोगी उत्तर प्रदान कर सकता है।

● सारांश: लंबे टेक्स्ट को समझता है और मुख्य सामग्री को संक्षेप में उपयोगकर्ता को प्रदान कर सकता है।

● कोड लिखना: प्रोग्रामिंग भाषा को समझता है और कोड को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है।

LLM के लाभ

● मानव के समान स्तर की भाषा प्रसंस्करण क्षमता: संदर्भ को समझता है और अर्थपूर्ण टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है।

● विभिन्न कार्यों में उपयोग करने योग्य: विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किए जाने की क्षमता रखता है।

● सीखने की क्षमता: लगातार सीख सकता है और विकसित हो सकता है।

LLM के नुकसान

● उच्च गणना लागत: प्रशिक्षण और निष्पादन के लिए बहुत सारे कम्प्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।

● पूर्वाग्रह: प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित कर सकता है।

● नैतिक समस्याएँ: फर्ज़ी खबरें, घृणित बयान आदि नैतिक समस्याएँ पैदा कर सकता है।

LLM तकनीक का विकास और भविष्य का पूर्वानुमान

LLM तकनीक अभी परिपूर्ण नहीं है, लेकिन तेज़ी से विकसित हो रही है। भविष्य में यह और भी अधिक परिष्कृत और विभिन्न कार्यों को पूरा करने में सक्षम होगी, और LLM तकनीक के विकास से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट, स्वचालित अनुवाद, टेक्स्ट निर्माण आदि विभिन्न क्षेत्रों पर बड़ा प्रभाव पड़ने की उम्मीद है।