मूल अवधारणाएँ

1. मॉडल्स की संकल्पना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, "मॉडल" आमतौर पर एक संगणनात्मक मॉडल को संदर्भित करता है, जो वास्तविक दुनिया के घटनाओं या डेटा का एक अधिकृत प्रतिनिधित्व होता है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में, मॉडल्स डेटा में पैटर्न की पहचान करते हैं और इसे उपयोग करके नए डेटा के व्यवहार या प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान करते हैं। मॉडल का महत्व महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सीधे बुद्धिमत्ता सिस्टम के प्रदर्शन और सटीकता को प्रभावित करता है।

मॉडल = डेटा + संरचना + सीखने का एल्गोरिदम

यह सूत्र दर्शाता है कि मॉडल तीन मौलिक घटकों से बना होता है: डेटा (जहां से यह सीखता है), संरचना (इसका आंतरिक संरचना), और सीखने का एल्गोरिदम (जिससे यह डेटा से सीखता है)। इन तीन तत्वों को प्रभावी ढंग से कमबख्त करके मॉडल्स विकसित किए जा सकते हैं, जो चित्र मान्यता और भाषा अनुवाद जैसे जटिल कार्य कर सकते हैं।

कंप्यूटर विज्ञान में, एक फ़ंक्शन एक कोड ब्लॉक होता है जो कई क्रियाएँ समेटता है। यह इनपुट पैरामीटर स्वीकार करता है, उन्हें प्रसंस्करण करता है, और आउटपुट उत्पन्न करता है। इसी तरह, हम OpenAI के मॉडल्स को एक विशेष प्रकार के "फ़ंक्शन" के रूप में भी देख सकते हैं। इन मॉडल्स, जैसे GPT-4, प्रेरित कोड के साथ इनपुट (प्रोम्प्ट्स) और आउटपुट (रिस्पॉन्सेज) के रूप में देखा जा सकता है। डेवलपर्स इनपुट प्रदान करते हैं, और मॉडल, भारी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित, यह इनपुट जानकारी को जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रसंस्करण करता है और उच्च उपयुक्त आउटपुट देता है।

2. टेक्स्ट जनरेशन मॉडल (जीपीटी)

2.1 जीपीटी मॉडल का परिचय

जीपीटी मॉडल एक प्रतिनिधित्वी टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है जिसे OpenAI ने विकसित किया है, जिसमें सबसे प्रसिद्ध GPT-4 और GPT-3.5 शामिल हैं। इन मॉडल्स, जो विशाल मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, प्राकृतिक भाषा को समझ सकते हैं और यहां तक कि सामान्य दस्तावेज़ को भी। जब हम इस तरह के मॉडल का उपयोग करते हैं, तो हम इसे "प्रोम्प्ट" के साथ प्रदान करते हैं, और इस प्रोम्प्ट के आधार पर टेक्स्ट उत्पन्न करता है। उदाहरण के लिए, जब आप GPT-4 से सवाल पूछते हैं, तो यह सही और उपयोगी जवाब देने की कोशिश करेगा।

2.2 जीपीटी मॉडल के अनुप्रयोग

जीपीटी मॉडल का अनुप्रयोग विस्तृत कार्यों में किया जा सकता है, जैसे कि:

• सामग्री उत्पन्न करना: स्वत: रूप से न्यूज़ आर्टिकल, ब्लॉग पोस्ट्स, और किसी भी प्रकार की मौलिक सामग्री बनाना।
• संक्षेपण: संक्षेपण करना लंबे लेख, रिपोर्ट्स, या लम्बे पाठों के संक्षेप उत्पन्न करना।
• बातचीत: चैट का सिमुलेशन, ग्राहक समर्थन प्रदान करना, या वर्चुअल परामर्श में लीन होना।

3. सहायक

सहायक आमतौर पर उपयोगकर्ताओं के बजाय कार्य पूरा कर सकने वाले एकाधिकृत होते हैं। OpenAI API में, इन सहायकों की शक्ति द्वारा पोर्ण भाषा मॉडल्स से चालित किए जाते हैं जैसे कि GPT-4। सहायक द्वारा निष्पादित कार्य मॉडल के संदर्भ विंडो में सम्मिलित निर्देशों पर निर्भर करते हैं। इसके अतिरिक्त, सहायक अक्सर ऐसे उपकरणों तक पहुंच सकते हैं जो उन्हें और ज्यादा जटिल कार्य करने में सक्षम बनाते हैं, जैसे कि कोड चलाना या फाइल से जानकारी प्राप्त करना।

उदाहरण के लिए, आप एक सहायक डिज़ाइन कर सकते हैं ताकि इसे ग्राहक सेवा में अक्सर पूछे जाने वाले सवालों का स्वचालित रूप से जवाब देने या आपके लिए एक लंबी रिपोर्ट के मुख्य बिंदुओं का संक्षेपण करने के लिए सक्षम बनाएं। सहायकों का उपयोग करना काम की क्षमता को बड़ा देता है, जिससे मानव लोग और अधिक रचनात्मक और स्ट्रैटेजिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

import openai

openai.api_key = 'आपकी API कुंजी'

त्रुटि = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # यहां GPT-4 मॉडल का एक संस्करण उपयोग कर रहे हैं
  prompt="यह एक सरल उदाहरण है जिसने एक सहायक का उपयोग कैसे करें इस संकेत का मुख्य बिंदु संक्षेपित कर सकते हैं। 'आज के बाजार में, विविध निवेश वित्तीय योजना का महत्वपूर्ण हिस्सा है, और विभिन्न बाजारों में धन का विनियमन जोखिम और वापसी का संतुलन प्रभावी रूप से बनाए रख सकता है।'",
  max_tokens=150
)

print(त्रुटि.choices[0].text.strip())

इस उदाहरण में, हम एक ओपनएआई API का एक संस्करण बुलाते हैं और एक सरल पूर्वानुमान डिज़ाइन करते हैं ताकि सहायक हमारे लिए एक पाठ पैराग्राफ के मुख्य सामग्री का संक्षेपण कर सके। अभ्यास में, इस कार्यक्षमता को विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट प्रसंस्करण कार्यों जैसे लेखन, संपादन, अनुवाद, और अधिक के लिए बढ़ाया जा सकता है।

4. Embeddings (एम्बेडिंग)

एम्बेडिंग डेटा (जैसे कि एक टेक्स्ट पैसे) को एक वेक्टर प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करने का अर्थ है, जिसका उद्देश्य डेटा के सांदर्भिक और विशेषता स्वरूपों को संरक्षित करना होता है। एम्बेडिंग के माध्यम से, समान सामग्री वाले डेटा ब्लॉक वेक्टर स्पेस में एक दूसरे के करीब होंगे। OpenAI एक टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल प्रदान करता है जो टेक्स्ट स्ट्रिंग को इनपट के रूप में ले और उत्पादित करने के रूप में एक एम्बेडिंग वेक्टर पैदा कर सकता है। एम्बेडिंग कार्यकारिता में खोज, समूहीकरण, सिफारिश प्रणाली, विस्मय पता लगाना, और वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए बहुत उपयोगी होते हैं।

उदाहरण के रूप में, हम एम्बेडिंग का उपयोग सिफारिश प्रणाली में सुधार करने के लिए कर सकते हैं। प्रणाली उपभोक्ता इनपुट विवरण और वस्तु विवरणों के एम्बेडिंग वेक्टरों के बीच दूरी की तुलना करके सबसे मेल खाने वाले घटकों को खोज सकती है।

एम्बेडिंग आमतौर से निम्नलिखित परिदृश्यों में लागू होते हैं:

• जानकारी प्राप्ति (खोज): विभिन्न दस्तावेज़ों के एम्बेडिंग की तुलना करके प्रश्न के लिए सबसे संबंधित दस्तावेज़ों को ढूंढना।
• टेक्स्ट समूहीकरण: सामग्री या अर्थ सामान्यत: आधारित दस्तावेज़ों या टेक्स्ट फ्रैगमेंट को समूहित करना।
• सिफारिश प्रणाली: उपभोक्ता के व्यवहार और पसंदों का विश्लेषण करके एम्बेडिंग की तुलना करके संभावित रूचिकर वस्तुओं या सामग्री को ढूंढना।
• विस्मय पता लगाना: वेक्टर स्पेस में असामान्य डेटा बिंदुओं की पहचान करना, जो त्रुटियों या महत्वपूर्ण खोजों की संकेत कर सकता है।
• वर्गीकरण: दस्तावेज़ों को वेक्टरों में एम्बेड करने के बाद, मशीन लर्निंग वर्गीकरण मॉडल्स जैसे कि एसवीएम या न्यूरल नेटवर्क को वर्गीकरण कार्यों के लिए प्रयोग किया जा सकता है।

एम्बेडिंग तकनीक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग के क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, विशेषकर जब बड़े पैमाने पर टेक्स्ट डेटा का सामना करना होता है, क्योंकि यह तबादलेगी अनुमानित कोड को कम करती है और उपयोगी विशेषताओं की जानकारी निकालती है।

5. Tokens (टोकन्स)

टोकन्स प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल्स में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। संक्षेप में, टोकन संदर्भ को प्रसंस्करण और समझने के लिए मॉडल के लिए मौलिक इकाइयाँ होती हैं। OpenAI मॉडल्स में, टोकन्स सामान्यत: सामान्य अक्षर अनुक्रमों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, शब्द "computer" को दो टोकन्स में विभाजित किया जा सकता है: "comp" और "uter"। इस प्रक्रिया को टोकनीकरण कहा जाता है।

OpenAI अनुप्रयोगों में, मॉडल के लिए बिलिंग भी टोकन्स पर आधारित होती है। प्रत्येक अनुरोध की लागत टोकन्स के आधार पर निर्धारित की जाती है - यानी, प्रॉम्प्ट और उत्पन्न पाठ में टोकन्स की कुल संख्या पर। इसका यह मतलब है कि ज्यादा लंबी अनुरोध, अधिक टोकन्स खपाये जाते हैं, और उससे प्रत्यक्षता, और उच्च लागत होती है।

6. Model Fine-tuning (मॉडल फाइन-ट्यूनिंग)

6.1 फाइन-ट्यूनिंग का अवलोकन

फाइन-ट्यूनिंग गहरी लर्निंग के क्षेत्र में एक सामान्य रणनीति है। GPT मॉडल के आधार पर एप्लिकेशन में, फाइन-ट्यूनिंग का अर्थ होता है कि प्रारंभिक मॉडल पर और भी शिक्षा को विस्तारित करना, लेकिन विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके मॉडल को निश्चित कार्यों या क्षेत्र की आवश्यकताओं के लिए बेहतर ढंग से अनुकूलित करना।

6.2 फाइन-ट्यूनिंग की क्यों आवश्यकता होती है?

हालांकि OpenAI द्वारा प्रदान किया गया GPT मॉडल विभिन्न पाठ कार्यों को संभालने के लिए सक्षम और विविध है, लेकिन विशिष्ट परिदृश्यों में इसके प्रदर्शन में चिंताजनक नहीं हो सकता। उदाहरण के लिए, एक कंपनी चाह सकती है कि वह ग्राहक ईमेलों का स्वचालित जवाब दे, लेकिन मानक मॉडल पेशेवर क्षेत्र के शब्दों को पूरी तरह समझ नहीं पाएगा या विशेष ग्राहक पूछताछ को पूर्वानुमान नहीं कर सकता है।

ऐसे मामलों में, फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से, कंपनी संकलित ईमेल डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती है। इस परिणामस्वरूप, मॉडल कंपनी के शैली को और अधिक बेहतरीन ढंग से प्रतिनिधित करना सीख सकता है जब वैसे ही मुद्दों को संलग्न करता है, और उसका सामान्यता और दक्षता दिखा सकता है। यह फाइन-ट्यूनिंग का महत्व है - मॉडल को और अधिक सटीक और उच्च-गुणवत्ता परिणाम प्रदान करने के लिए सातश बनाना।