नयी दिल्ली, 15 फरवरी (भाषा) कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से उद्योगों, कार्यस्थलों और दैनिक डिजिटल जीवन को नया आकार दे रही है, सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों में से एक के रूप में उभर रही है – और वैश्विक बातचीत का केंद्र बिंदु है।
चूंकि नई दिल्ली जिस मेगा शिखर सम्मेलन की मेजबानी करने जा रही है, उससे पहले एआई के बारे में चर्चा तेज हो गई है, यहां सुर्खियां बनने वाले कुछ अक्सर उपयोग किए जाने वाले शब्दों और उनके अर्थ के बारे में एक सीधी मार्गदर्शिका दी गई है।
एलएलएम से लेकर रेलिंग तक, एआई शब्दावली को डिकोड करना:
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— एआई: सबसे पहली बात, सबसे पहले। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या एआई, मशीनों द्वारा मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है। इसे उन कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम के रूप में सोचें जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है – भाषा को समझना, छवियों को पहचानना, निर्णय लेना, समस्याओं को हल करना और तेजी से पाठ, संगीत या वीडियो जैसी सामग्री बनाना।
इसके मूल में, AI मशीनों को डेटा से सीखने में सक्षम बनाने के बारे में है। हर परिदृश्य के लिए चरण-दर-चरण प्रोग्राम किए जाने के बजाय – जैसा कि पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के मामले में होता है – एआई सिस्टम को पैटर्न का पता लगाने, भविष्यवाणियां करने और समय के साथ सुधार करने के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी पर प्रशिक्षित किया जाता है।
— लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम): एलएलएम एक प्रकार का एआई मॉडल है जिसे मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा (किताबें, वेबसाइट, लेख) पर प्रशिक्षित किया जाता है। एलएलएम पावर चैटबॉट, लेखन सहायक, कोडिंग टूल और खोज सारांश।
वे बड़े पैमाने पर डेटा सेट से सीखे गए पैटर्न के आधार पर अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करके काम करते हैं। एलएलएम भाषा में विशेषज्ञता रखता है।
प्रमुख उदाहरणों में ग्रोक, जीपीटी-4ओ, क्लाउड 4, जेमिनी 2.5, लामा 4 और डीपसीक-आर1 शामिल हैं।
— जेनरेटिव एआई: एआई जो संकेतों के जवाब में नई सामग्री – टेक्स्ट, चित्र, संगीत, कोड या वीडियो बना सकता है।
इसमें टेक्स्ट जनरेटर (अक्सर एलएलएम द्वारा संचालित), साथ ही छवि मॉडल, वीडियो मॉडल, आवाज संश्लेषण उपकरण और संगीत जनरेटर शामिल हैं।
ये सिस्टम संकेतों का जवाब देते हैं और ऐसे आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो मानव-निर्मित कार्यों से मिलते जुलते हैं, रिपोर्ट को सारांशित करने और कोड लिखने से लेकर संगीत बनाने, लोगो डिजाइन करने, मार्केटिंग कॉपी बनाने, उत्पाद विवरण तैयार करने, सोशल मीडिया पोस्ट बनाने, प्रेजेंटेशन बनाने, सिंथेटिक आवाज बनाने, यथार्थवादी छवियां और वीडियो बनाने और यहां तक कि ग्राहक सेवा वार्तालापों का अनुकरण करने तक।
— उपयोग के मामले: ‘उपयोग के मामले’ का मतलब है कि एआई को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कैसे लागू किया जाता है, या बस, इसका व्यावहारिक प्रभाव। सामान्य उपयोग के मामलों में बैंकिंग में धोखाधड़ी का पता लगाना, ओटीटी प्लेटफार्मों पर व्यक्तिगत सिफारिशें, कृषि में एआई उपकरण, मिट्टी और मौसम डेटा का विश्लेषण, स्वास्थ्य देखभाल निदान और दवा की खोज शामिल हो सकते हैं।
— एल्गोरिदम: परिभाषित नियमों या निर्देशों का एक सेट जो कंप्यूटर को बताता है कि डेटा को कैसे संसाधित करना है और निर्णय कैसे लेना है। एल्गोरिदम को एआई सिस्टम के निर्माण खंड के रूप में सोचें।
– एआई रेलिंग: एआई सिस्टम में सुरक्षा उपाय यह सुनिश्चित करने के लिए बुने गए हैं कि वे सुरक्षित, नैतिक रूप से और परिभाषित सीमाओं के भीतर काम करते हैं। वे हानिकारक, पक्षपातपूर्ण, अवैध या अनुचित आउटपुट को रोकने और सिस्टम के व्यवहार को कानूनों, नीतियों और मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
रेलिंग सामग्री फ़िल्टर, सुरक्षा नीतियों, पूर्वाग्रह शमन, आदि के आसपास हो सकती है।
— पूर्वाग्रह (एआई पूर्वाग्रह): विषम प्रशिक्षण डेटा, त्रुटिपूर्ण धारणाओं या डिज़ाइन सीमाओं के कारण एआई आउटपुट में व्यवस्थित त्रुटियां।
— एआई मतिभ्रम: जब कोई एआई सिस्टम ऐसी जानकारी उत्पन्न करता है जो विश्वसनीय और विश्वसनीय लगती है लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या मनगढ़ंत होती है।
– प्रॉम्प्ट: प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए जेनरेटिव एआई सिस्टम को दिया गया इनपुट या निर्देश।
— टोकन: पाठ की एक इकाई (शब्द, उप-शब्द, या चरित्र) जिसे एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान संसाधित करता है।
