कंपनी OpenAl ने हाल ही में एक जारी किया है चैटजीपीटी संस्करण खुले स्रोत में. यह संस्करण खुद को एक सामान्य प्रजाति के रूप में प्रस्तुत करता है, जो मूल पाठ जनरेटर द्वारा किए जाने वाले सभी कार्यों को करने में सक्षम है। हालाँकि, जारी किए गए संस्करण के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता है, जो अधिकांश लोगों के लिए वहनीय नहीं है।
चैटजीपीटी टेक्स्ट जनरेटर
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चैटजीपीटी एक चैटबॉट टूल से ज्यादा कुछ नहीं है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से संवादों में माहिर है। यह टूल फिलिप वैंग द्वारा बनाया गया था और इसमें तकनीक मॉडल के संयोजन के साथ भाषा को समायोजित किया गया है मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) और Google द्वारा उपयोग किए गए मॉडल के साथ पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण शिक्षण, हथेली।
टूल का एक ओपन सोर्स संस्करण 2022 के अंत में जारी किया गया था। संस्करण एक सामान्य प्रजाति है, और इसलिए यह चैटजीपीटी के कार्य भी कर सकता है आधिकारिक जैसे ईमेल ड्राफ्ट, कंप्यूटर कोड सुझाव और टेक्स्ट शैक्षणिक।
चैटजीपीटी का जारी संस्करण
दो तकनीकों, आरएलएचएफ और पीएएलएम को संयोजित करते समय, मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, जो दुर्भाग्य से सामान्य संस्करण में नहीं आता है। इसलिए, इस खुले कोड का पालन करने वाले प्रत्येक व्यक्ति को अपने कंप्यूटर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित करना होगा।
बड़ी समस्या यह है कि इसके लिए एक बहुत शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, आख़िरकार प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम होशियारी और फिर भी, आने वाले अनुरोधों को संसाधित करना हर किसी के लिए नहीं है।
इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कैसे प्रशिक्षित किया जाए?
टेम्प्लेट चैटजीपीटी का लगभग समान संस्करण है, जो एक वर्ड टूल है, और इस तरह, इसकी आवश्यकता है व्यापक संख्या में उदाहरणों से परिचित कराया गया, जैसे कि सामाजिक नेटवर्क पर पोस्ट, प्रकाशित समाचार और सभी से ई-पुस्तकें प्रकार.
इसके अलावा, सिस्टम में उपयोग की जाने वाली तकनीक, आरएलएचएफ, प्रत्येक मानव संकेत के लिए बड़ी संख्या में प्रतिक्रियाएं प्रदान करती है, जिसका अर्थ है कि उत्तरों को एक प्रकार की रैंकिंग में वर्गीकृत करने की प्रक्रिया में मनुष्य आवश्यक हैं, ताकि सिस्टम सबसे अच्छा तरीका सीख सके जवाब देने के लिए।
यह सब बहुत महंगा पड़ता है और इसलिए हर कोई इसे प्राप्त नहीं कर सकता। एक कंपनी ने गणना की कि 1.5 अरब मापदंडों वाले एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत $1.6 मिलियन तक है। और वास्तव में एक अच्छी प्रणाली बनाने के लिए, उदाहरण के लिए, Google के PaLM मॉडल से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है, जिसमें लगभग 540 बिलियन मापदंडों का उपयोग किया जाता है।
