क्या एआई "अधिक बेहतर है" मानसिकता के साथ बेहतर प्रदर्शन करेगा? नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) की सटीकता प्रारंभिक बातचीत के स्तर तक पहुंचने के लिए डेटा के अनगिनत बाइट्स पर निर्भर करती है। व्याकरण से शब्दार्थ तक, एआई संवादी मॉडल के लिए केवल डेटा सेट में शब्दकोशों को डाउनलोड करने की तुलना में अधिक बारीकियां हैं। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) संवादी एआई चैटबॉट हैं जो चैटजीपीटी की तरह दुनिया में तूफान ला रहे हैं। क्या ChatGPT जैसे उत्पाद संवादात्मक AI के भविष्य के लिए रोल मॉडल हैं - जो LLM पर निर्भर करता है - या क्या उनकी लोकप्रियता इस बात की अंतर्दृष्टि प्रदान करती है कि मनुष्य क्या बेहतर कर सकते हैं? संवादी एआई का एक उदाहरण क्या है? BERT और ChatGPT दुनिया के सबसे प्रसिद्ध संवादी AI हैं। एलएलएम डेटा इनपुट जैसे पुस्तकों और सोशल मीडिया या वेबसाइटों जैसे कभी-अद्यतन स्रोतों से जानकारी खींचते हैं। उन्नत एनएलपी के संयोजन के साथ, यह मानव की तरह पढ़ने के दौरान जितना संभव हो उतना सटीक डेटा के साथ वाक्यों को तैयार करने, वाक्य रचनात्मक और टोनली रूप से प्रतिक्रियाओं का निर्माण करने का प्रयास करता है। चैटबॉट डिजाइनरों ने सवाल करना शुरू कर दिया है कि क्या पिछले संवादी एआई मॉडल जो एलएलएम पर भरोसा नहीं करते थे चाहिए। जब एलएलएम आश्चर्यजनक रूप से प्रामाणिक और विश्वसनीय प्रतिक्रियाएं बनाते हैं तो मानवता को प्राचीन डिजाइनों के साथ प्रयोग क्यों जारी रखना चाहिए? , उन्हें चैटबॉट्स के अगले चरण में भी शामिल करना संवादात्मक एआई विकास को उत्प्रेरित करने के लिए मनुष्यों को एलएलएम पर भरोसा करना चाहिए। उनकी कमियों के बावजूद उनकी अनुकूलन क्षमता और मापनीयता पूर्व तकनीकों के लिए अतुलनीय है। भाषा मॉडल कैसे बदल सकते हैं? एलएलएम परिपूर्ण नहीं हैं - वे अधिकांश दोषों के बिना विकास में बहुत जल्दी हैं। मतिभ्रम एलएलएम को प्लेग करता है, जो उपयोगकर्ताओं को असंगत या एकमुश्त गलत प्रतिक्रिया प्रदान करता है जो कि आश्वस्त करने वाला लगता है। यदि ये मॉडल आधुनिक संवादी AI के शिखर हैं तो ऐसा मुद्दा क्यों है? 41% समय तक मानव की तरह लगने से डेटा गैप और भी अधिक समस्याग्रस्त हो जाता है क्योंकि कोई भी डेटा सेट ज्ञान के हर टुकड़े तक नहीं पहुँच सकता है। यह एक वाक्य का निर्माण कर सकता है जिसे एलएलएम समझदार मानता है क्योंकि जानकारी विशिष्ट संदर्भों में सही है। 100% समय मानवीय तरीकों से संवाद करने की कोशिश करते समय यह समझ में नहीं आता है कि यह कब नहीं है। दृढ़ संकल्प का निर्माण डेटा का एक गड़बड़ हो सकता है जो आश्वस्त करने वाला लगता है लेकिन इसका कोई समर्थन नहीं है। मतिभ्रम खराब निरीक्षण और डेटा अवधि का एक उत्पाद हो सकता है। कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग सभी ऐसे मुद्दे हैं जिनके परिणामस्वरूप सबसे परिपक्व संवादी एआई से भी गलत प्रतिक्रिया होती है। जब एआई के लिए सीखने का माहौल विसंगतियों या अप्रासंगिक डेटा से संबंध बनाने का समर्थन करता है जो नए डेटा को समझने से रोकता है, तो आप एलएलएम से एक ही प्रश्न दो बार पूछ सकते हैं और दो अलग-अलग उत्तर प्राप्त कर सकते हैं। बड़े भाषा मॉडल संचार को कैसे प्रभावित करते हैं? एलएलएम से पहले कभी भी आम आदमी की इतनी विशाल और शक्तिशाली संवादी एआई तक पहुंच नहीं थी। OpenAI का आगमन एक आवश्यक तकनीकी बदलाव था, क्योंकि मनुष्यों को इसके प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए उपकरण के साथ खेलने की आवश्यकता थी। , जो दर्शाता है कि लोग उपकरणों के साथ कितनी गंभीरता से बातचीत करते हैं। 75% से अधिक उपभोक्ता एआई की अधिक मानव बनने की क्षमता में विश्वास करते हैं क्योंकि एलएलएम भाषा का विश्लेषण करते समय पैटर्न और संबंध ढूंढते हैं, यह मनुष्यों को यह समझने की अनुमति देता है कि संचार ज्ञान को कैसे प्रभावित करता है। यदि चैटजीपीटी ने उत्तर एकत्र करने के लिए वेबसाइटों को देखा, तो आपका वाक्यांश आउटपुट को कैसे प्रभावित कर सकता है? एलएलएम , खासकर डिजिटल परिदृश्य में? कैसे बातचीत करने वाली एआई लोगों से बात करती है - कंप्यूटर वैज्ञानिकों से लेकर छात्रों तक - सभी को यह प्रतिबिंबित करने की आवश्यकता है कि दुनिया व्यक्तिगत रूप से और ऑनलाइन कैसे बोलती है। मानवता की प्राथमिकताओं को भाषा और संचार के साथ कैसे दोहराते हैं अधिक उपयोगकर्ता योगदान समान अधिक जानकारी के बराबर है जिसका उपयोग वह अपनी क्षमताओं का विस्तार करने के लिए कर सकता है, लोग पुरानी जानकारी की पहचान करने और वितरण में सुधार करने में सहायता करते हैं। पहले एलएलएम का उपयोग नहीं करने वाली कंपनियां और व्यक्ति अब प्रयोग कर सकते हैं कि वे कैसे जीवन को सरल बना सकते हैं और संचालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं। संक्षेप में, ये संसाधन एआई विस्तार और अपनाने के लिए मुफ्त विज्ञापन थे। जिसे ह्यूमन-इन-द-लूप प्रोसेसिंग भी कहा जाता है। एआई भाषा मॉडल का सम्मान करना संवादात्मक एआई का भविष्य एलएलएम पर एक कदम के रूप में भरोसा कर सकता है या विकास में अगले चरण को प्रकट कर सकता है। सटीकता और विवाद के बावजूद, यह पहले से ही दुनिया भर में एक महत्वपूर्ण सांस्कृतिक प्रभाव डाल चुका है, जो भविष्य के लिए सभी को प्रबुद्ध करता है। शायद एआई को एलएलएम पर हमेशा के लिए भरोसा नहीं करना चाहिए, लेकिन यह निर्विवाद है कि सकारात्मक प्रगति के लिए गति बनाए रखने के लिए अब इसकी आवश्यकता है।
