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भारत जीपीटी समूह द्वारा ‘हनुमान’ का अनावरण

Lokesh Pal February 26, 2024 06:37 188 0

संदर्भ

IIT बॉम्बे और सात अन्य प्रतिष्ठित भारतीय इंजीनियरिंग संस्थानों की अध्यक्षता वाले भारतजीपीटी समूह ने अपनी स्वयं की चैट जीपीटी जैसी सेवा शुरू करने की योजना प्रस्तुत की।

संबंधित तथ्य

  • सीता महालक्ष्मी हेल्थकेयर (SML) और भारतजीपीटी ने हाल ही में ‘इंडिक’ भाषा मॉडल की हनुमान शृंखला प्रस्तुत की है।

हनुमान

LLMs

  • ‘लार्ज लैंग्वेज मॉडल’ (LLMs) व्यापक टेक्स्ट डेटा को समझने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करते हैं।
  • उनके कार्य में टेक्स्ट की बड़ी मात्रा को संसाधित करना, इसकी संरचना और महत्त्व को समझना और इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करना शामिल है।
  • LLMs शब्दों के बीच अर्थ और सहसंबंध पहचानने के लिए प्रशिक्षण से गुजरते हैं।
    • यह टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने की उनकी क्षमता को बढ़ाता है।
  • LLMs की प्रभावशीलता में सुधार होता है क्योंकि उन्हें अधिक प्रशिक्षण डेटा प्राप्त होता है।
  • LLMs के लिए प्रशिक्षण डेटा में आमतौर पर विकिपीडिया, ओपनवेबटेक्स्ट और कॉमन क्रॉल कॉर्पस शामिल होते हैं।
  • इन डेटासेट में बड़ी टेक्स्ट जानकारी होती है, जिसका उपयोग मॉडल मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए करते हैं।

  • हनुमान ‘लार्ज लैंग्वेज मॉडल’ (LLMs) की एक शृंखला है।
  • यह हिंदी, तमिल और मराठी जैसी 11 भारतीय भाषाओं में संवाद कर सकता है।
  • इन AI मॉडल का आकार 5 बिलियन से लेकर बड़े पैमाने पर 40 बिलियन पैरामीटर तक भिन्न होता है।

विशेषताएँ और अनुप्रयोग

  • हनुमान सिर्फ एक चैटबॉट नहीं है बल्कि एक मल्टीमॉडल एआई टूल है।
  • यह कई भारतीय भाषाओं में टेक्स्ट, भाषण, वीडियो और अन्य सामग्री भी तैयार कर सकता है।
  • इसे चार प्रमुख क्षेत्रों की सेवा के लिए डिजाइन किया गया है: स्वास्थ्य सेवा, शासन, वित्तीय सेवाएँ और शिक्षा।

अनुकूलित संस्करण

  • अनुकूलित संस्करणों में से एक VizzhyGPT है, जिसे विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल के लिए तैयार किया गया है।
    • यह अपने प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए व्यापक चिकित्सा डेटा का उपयोग करता है।

एआई मॉडल के लाभ और चुनौतियाँ

लाभ

चुनौतियाँ

  • बढ़ी हुई दक्षता: LLMs स्वचालित रूप से अनुवाद, सारांश और सामग्री बनाने जैसे भाषा कार्यों को करके समय बचाने में मदद करते हैं, जिससे कार्य आसान और तेज हो जाता है।
  • विभिन्न भाषाओं के लिए समर्थन: LLMs कई भाषाओं और बोलियों को समझ सकते हैं और उनके साथ काम कर सकते हैं, जिससे विभिन्न भाषाई पृष्ठभूमि वाले लोगों के लिए संवाद करना आसान हो जाता है।
  • अंतर्दृष्टि खोजने में आसानी: LLMs बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा देख सकते हैं और महत्त्वपूर्ण जानकारी एवं रुझान ढूँढ सकते हैं, जो शोधकर्ताओं और व्यवसायों को अपने डेटा से अधिक सीखने में मदद करते हैं।
  • डेटासेट की गुणवत्ता: भारतीय भाषा में डेटासेट की गुणवत्ता के मुद्दे प्रभावी हैं, क्योंकि यह AI मॉडल 11 भाषाओं में संचार कर सकता है।
  • अशुद्धि की उच्च संभावना: कृत्रिम रूप से उत्पन्न सिंथेटिक डेटासेट गलत उत्तर दे सकते हैं।
  • पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: LLMs अपने द्वारा उत्पन्न डेटा से पूर्वाग्रह ग्रहण कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुछ समूहों या लोगों के प्रति अनुचित व्यवहार कर सकता है।
  • सुरक्षा जोखिम: LLMs उन हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जहाँ गलत परिणाम देने के संबंध में गलत इनपुट का उपयोग किया जाता है।

News Source: Indianexpress

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