Google ने हाल ही में मशीन लर्निंग का उपयोग करके स्वचालित रूप से सारांश उत्पन्न करने के लिए एक नए मॉडल की घोषणा की, जिसे Google डॉक्स में जारी किया गया है जिसका आप पहले से उपयोग कर सकते हैं। मॉडल पूरे दस्तावेज़ को समझने की कोशिश करेगा और टुकड़े का एक संक्षिप्त सारांश तैयार करेगा-कुछ फिल्म पेशेवर स्पष्ट रूप से अभी भी नहीं कर सकते हैं। इसे हासिल करने के लिए मॉडल को दो चीजें हासिल करने की जरूरत है, जो आप नीचे दिए गए वीडियो में सीखेंगे! वीडियो देखना संदर्भ ►पूरा लेख पढ़ें: ►Google का ब्लॉग पोस्ट: ►जीपीटी-3 वीडियो: ध्यान दें वीडियो: RNN क्या हैं?: ►माई न्यूज़लेटर (आपके ईमेल को साप्ताहिक रूप से समझाया गया एक नया AI एप्लिकेशन!): https://www.louisbouchard.ai/google-docs-summary/ https://ai.googleblog.com/2022/03/auto-generated-summaries-in-google-docs.html https://youtu.be/gDDnTZchKec https://youtu.be/QcCJJOLCeJQ https://youtu.be/Z0pb3LjeIZg https://www.louisbouchard.ai/newsletter/ वीडियो प्रतिलेख 0:00 क्या आपको जल्दी से संक्षेप में प्रस्तुत करना कठिन लगता है? 0:02 एक फिल्म जिसे आपने अभी देखा है या एक किताब जिसे आपने देखा है 0:04 कुछ हफ़्ते पहले पढ़ें कभी-कभी आप प्यार करते हैं 0:06 एक किताब और यदि आप प्रबंधन नहीं कर सकते 0:09 इसकी सामग्री याद रखें जो मैं अक्सर नहीं कर सकता 0:11 आप अंत में अपने दोस्त को बोर कर सकते हैं 0:12 कई का वर्णन करते हुए एक घंटे तक बात करना 0:15 अध्याय और महत्वपूर्ण भाग जबकि आपका 0:17 दोस्त बस जल्दी करना चाहते हैं और 0:18 संक्षिप्त सारांश ऐसा इसलिए है क्योंकि a doing करना 0:21 महान सारांश हमारे लिए भी चुनौतीपूर्ण है 0:23 लेकिन जरूरी है कि होना कितना उपयोगी है 0:26 जल्दी से यह जानने में सक्षम है कि पुस्तक क्या है 0:28 इसे खरीदने से पहले या बस मदद करने के बारे में 0:30 आप अपने सभी ईमेलों के माध्यम से जाते हैं और 0:32 सेकंड में दस्तावेज़ों में समय लगता है 0:34 अपने काम का पुनर्कथन और सारांश भी है 0:36 बहुत महत्वपूर्ण है अगर आप लेना चाहते हैं 0:38 अपने काम और वजन पर गंभीरता से और 0:41 पक्षपात इस वीडियो के प्रायोजक करेंगे 0:43 मेरे पसंदीदा के साथ इसमें आपकी मदद करें 0:45 फ़ीचर वज़न और पूर्वाग्रह इसकी रिपोर्ट करते हैं 0:48 के बारे में सुंदर रिपोर्ट बनाने में आपकी सहायता करता है 0:50 आपके पिछले रन आपके हाइपर . के साथ 0:51 पैरामीटर और किसी भी मैट्रिक्स में ट्रैक किया गया 0:54 सेकंड यह आपको बनाने की अनुमति भी देता है 0:56 तुलना करने वाले स्पष्ट और गतिशील भूखंड 0:58 रन आपकी टीम के सदस्य जा सकते हैं 1:00 रिपोर्ट पर सही टिप्पणी अगर यह 1:02 आपको सबसे अच्छे एमएल इंजीनियर नहीं बनाता 1:05 आपकी टीम पर मुझे नहीं पता कि आप क्या करेंगे 1:07 टीम के साथी समझेंगे कि आप क्या हैं 1:09 एक दूसरे विभाजन में काम करना यह होगा 1:11 अगर वे कर सकते हैं तो उन्हें आपकी मदद करने दें 1:13 बहुमूल्य समय और संभव की बचत 1:15 गलतफहमी वजन की कोशिश करो और 1:17 पहली कड़ी के साथ मुफ्त में पक्षपात 1:19 नीचे और इन लाभों से लाभ 1:22 अपने इंजीनियरिंग खेल को आगे बढ़ाना 1:27 ठीक वैसे ही जैसे आप स्पष्ट रिपोर्ट बनाने के लिए 1:29 a . की एक महान समझ की आवश्यकता है 1:32 बुक मूवी या कोई भी सामग्री जिसे आप आजमा रहे हैं 1:34 इसे अच्छी तरह से करने के लिए सारांशित करने के लिए सभी को छोड़ दें 1:36 रखते समय अनावश्यक जानकारी 1:39 आवश्यक कुछ के रूप में बनाना 1:41 यथासंभव संक्षिप्त वास्तव में हो सकता है 1:42 यहाँ जटिल या असंभव भी है I 1:46 कुछ ही मिनटों में शोध को समझाने की कोशिश करें 1:48 और मैं अक्सर इसे बनाने का प्रबंधन नहीं कर सकता 1:49 5 मिनट से कम, भले ही यह केवल 1:52 इसके लिए आवश्यक 20 पृष्ठ के टुकड़े का सारांश 1:55 काम के घंटे और ठीक ट्यूनिंग और अब मैं 1:57 एआई द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है जो ऐसा करता है 2:00 मिलीसेकंड में बेहतर वास्तव में google 2:03 हाल ही में के लिए एक नए मॉडल की घोषणा की 2:05 का उपयोग करके स्वचालित रूप से सारांश उत्पन्न करना 2:07 Google डॉक्स में मशीन लर्निंग जारी किया गया 2:09 कि आप पहले से ही मॉडल का उपयोग कर सकते हैं 2:12 पूरे दस्तावेज़ को समझने की कोशिश करें और 2:14 टुकड़े का एक संक्षिप्त सारांश उत्पन्न करें 2:16 कुछ फिल्म पेशेवर 2:18 स्पष्ट रूप से अभी भी मॉडल की जरूरतों को पूरा नहीं कर सकता 2:21 दो चीजों को हासिल करने के लिए समझें 2:23 दस्तावेज़ में पाठ जिसे प्राकृतिक कहा जाता है 2:25 भाषा समझ और उत्पन्न 2:28 एक प्राकृतिक का उपयोग करते हुए सुसंगत वाक्य 2:30 भाषा या दूसरे शब्दों में प्रदर्शन 2:33 प्राकृतिक भाषा पीढ़ी लेकिन कैसे कर सकते हैं 2:36 आप प्राप्त करते हैं कि आपने इसका अनुमान लगाया है a 2:39 बहुत सारे डेटा और सौभाग्य से शक्ति की गणना करें 2:41 यह काफी है Google शोध वे 2:44 हमारे मॉडल को दोहराने के लिए हमारे मॉडल को प्रशिक्षित किया 2:46 सारांश बनाने के लिए विचार प्रक्रिया 2:48 के साथ बहुत सारे दस्तावेज़ों का उपयोग करना 2:50 सभी को देखकर मैन्युअल रूप से उत्पन्न सारांश 2:52 ये उदाहरण मॉडल किसी को भी पसंद करते हैं 2:55 अच्छा छात्र और अंत में सक्षम होने के लिए 2:57 के लिए अपेक्षाकृत अच्छे सारांश उत्पन्न करें 2:59 इसी तरह के दस्तावेज जैसा कि उसने इस दौरान देखा है 3:02 इसका प्रशिक्षण चरण आप देख सकते हैं कि हम क्यों 3:04 यहां मॉडल को अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है 3:06 उनसे सीखेंगे यह केवल इस प्रकार हो सकता है 3:09 डेटा के रूप में अच्छा है जिसका उपयोग किया गया था 3:11 इसे प्रशिक्षित करना यह एक होने जैसा होगा 3:13 वास्तव में खराब कोच जो नहीं जानता 3:15 बास्केटबॉल के बारे में कुछ भी करने की कोशिश कर रहा है 3:17 एक नए खिलाड़ी को सिखाएं कि यह नया कैसे हो सकता है 3:19 खिलाड़ी कोई भी अच्छा बन जाता है यदि कोच 3:21 खेल के बारे में कुछ नहीं जानता 3:24 नवागंतुक की प्रतिभा को अनुकूलित नहीं किया जाएगा 3:26 और केवल की वजह से बर्बाद हो सकता है 3:28 खराब कोचिंग के साथ आती है चुनौती 3:31 नए दस्तावेज़ों का सामान्यीकरण 3:33 सामान्यीकरण कुछ और भी मुश्किल है 3:35 उन छात्रों के लिए जिन्होंने केवल कैसे करना सीखा 3:37 दिए गए उदाहरणों का प्रदर्शन करें लेकिन नहीं किया 3:40 समझें कि फ़ार्मुलों को कैसे लागू किया जाए 3:42 यह वही बात है यहाँ मॉडल का सामना करना पड़ता है 3:45 कठिनाइयाँ क्योंकि यह सब याद नहीं रख सकती 3:47 दस्तावेज़ और सारांश दिल से उसके पास हैं 3:50 उन्हें समझने या कम से कम जानने के लिए 3:52 किन शब्दों पर ध्यान देना है 3:55 एक सारांश तैयार करने का आदेश जो दर्शाता है 3:57 दस्तावेज़ अच्छी तरह से बाद वाला सबसे अधिक होगा 4:00 ऐसा होने की संभावना है क्योंकि मॉडल नहीं है 4:02 वास्तव में केवल दस्तावेज़ को समझें 4:04 समझता है कि कार्य कैसे करना है 4:06 जो दुर्भाग्य से अभी भी दूर है 4:09 मानव स्तर की बुद्धि लेकिन अच्छी तरह से पर्याप्त 4:11 ऐसे कार्य के लिए मैंने अभी उल्लेख किया है 4:13 ध्यान अच्छी तरह से यह एक नहीं था 4:16 संयोग ध्यान सबसे हो सकता है 4:18 इस मॉडल के पीछे महत्वपूर्ण अवधारणा 4:21 वास्तव में gpt3 की तरह यह नया मॉडल 4:24 ट्रांसफार्मर वास्तुकला का भी उपयोग करता है 4:26 और ध्यान तंत्र यह वह जगह है जहाँ 4:28 जैसा कि आप जानते हैं, उच्च गणना की आवश्यकता है 4:31 ट्रांसफार्मर बड़े और शक्तिशाली होते हैं 4:34 नेटवर्क लेकिन ज्यादातर समय थोड़ा बहुत बड़ा 4:36 तेज़ और कुशल उपकरण जिनकी आवश्यकता है 4:38 सेकंड ट्रांसफॉर्मर में ऑनलाइन उपलब्ध 4:41 संगणना जटिलता भी मापती है 4:43 इनपुट आकार जिसका अर्थ है कि 4:45 इनपुट जितना लंबा होगा, उतना ही भारी होगा 4:47 संगणना से होगी बड़ी समस्या 4:50 जब हम एक पूरी किताब को संक्षेप में प्रस्तुत करना चाहते हैं 4:52 gpt3 छोटे इनपुट के लिए अच्छा काम करता है जैसे 4:55 प्रश्न और कार्य साझा करना लेकिन वही 4:57 आर्किटेक्चर संसाधित करने में सक्षम नहीं होगा 4:59 पूरी किताबें कुशलता के बजाय उनके पास थी 5:01 कुछ तरकीबों का उपयोग करने के लिए a 5:03 छोटे और अधिक कुशल मॉडल जबकि 5:06 उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम रखते हुए यह 5:08 विलय के द्वारा अनुकूलन प्राप्त किया गया था 5:10 आरएनएन या आवर्तक के साथ ट्रांसफार्मर 5:13 तंत्रिका नेटवर्क जो दो अवधारणाएं हैं I 5:16 पिछले वीडियो में बताया गया है कि i 5:18 बेहतर के लिए देखने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं 5:19 समझना दोनों वीडियो में जुड़े हुए हैं 5:22 नीचे दिए गए विवरण में संक्षेप में यह होगा 5:24 gpt3 के समान कार्य करें जो आपको करना चाहिए 5:26 इसके बारे में मेरे वीडियो से अब तक समझें 5:29 लेकिन मॉडल के एक छोटे संस्करण के साथ 5:31 मॉडल तक बार-बार पुनरावृति 5:34 ट्रांसफॉर्मर भाग पुस्तक को समाप्त करता है 5:37 वास्तुकला के जिम्मेदार होंगे 5:39 के एक छोटे से भाग को समझने के लिए 5:41 पाठ और का एक एन्कोडेड संस्करण तैयार करना 5:44 इसके लिए आरएनएन जिम्मेदार होगा 5:46 इस ज्ञान को ढेर करना और रखना 5:48 स्मृति पूरी किताब के माध्यम से पुनरावृति 5:51 के सबसे संक्षिप्त तरीके से समाप्त करने के लिए 5:53 एक साथ काम करने वाली अपनी सामग्री को सारांशित करना 5:56 ध्यान तंत्र जोड़ा गया 5:58 आवर्तक वास्तुकला करने में सक्षम हो जाएगा 6:00 लंबे दस्तावेजों के माध्यम से जाओ और खोजें 6:02 में उल्लेख करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएं 6:04 सारांश जैसा कि कोई भी मानव करेगा 6:07 बेशक मॉडल सही नहीं है 6:09 पेशेवर लेखक भी परिपूर्ण नहीं हैं 6:11 उनके काम को सारांशित करने पर लेकिन 6:13 परिणाम काफी प्रभावशाली हैं और 6:15 अत्यधिक कुशलता से उत्पादित किया गया 6:17 इसके लिए प्रयास करने की दृढ़ता से अनुशंसा करें 6:19 Google डॉक्स में स्वयं को अपना बनाने के लिए 6:21 इसके बारे में मन 6:22 और वोइला इस तरह से Google डॉक्स 6:25 अपने दस्तावेज़ों को स्वचालित रूप से सारांशित करें 6:27 उनकी नई मशीन लर्निंग आधारित 6:29 मॉडल मुझे आशा है कि आपको यह वीडियो पसंद आया होगा अगर 6:32 तो कृपया एक सेकंड के लिए एक लाइक छोड़ें 6:34 और वीडियो पर अपने विचार कमेंट करें 6:36 और इस नए मॉडल पर आप इसका इस्तेमाल करेंगे 6:39 अंत तक देखने के लिए धन्यवाद और 6:41 मैं आपको अगले सप्ताह दूसरे के साथ देखूंगा अद्भुत कागज
