क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल को बढ़ावा देना

वर्तमान लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) की समस्याएँ

• ऊर्जा की अधिक खपत: LLM प्रशिक्षण और उपयोग दोनों के लिए महत्त्वपूर्ण रूप से ऊर्जा की खपत करते हैं। 
  • उदाहरण: GPT-3 के प्रशिक्षण के लिए, जिसमें 175 बिलियन पैरामीटर हैं, लगभग 1,287 MWh की आवश्यकता पड़ी, जो एक औसत अमेरिकी परिवार द्वारा उपयोग की गई 120 वर्षों की विद्युत खपत के बराबर है। 
• कार्बन उत्सर्जन: 1.75 बिलियन मापदंडों के साथ LLM को प्रशिक्षित करने से 284 टन तक CO₂ उत्सर्जित हो सकता है, जो 5,000 सर्वर वाले डेटा सेंटर को एक वर्ष तक चलाने के लिए आवश्यक ऊर्जा से भी अधिक है। 
• पूर्व-प्रशिक्षण सीमाएँ: LLM अपने प्रशिक्षण डेटा से विचलन के कारण प्रासंगिक रूप से सुसंगत लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या निरर्थक टेक्स्ट उत्पन्न कर सकते हैं। 
• वाक्यविन्यास को समझना: LLM के अर्थपूर्ण स्वरूप को समझने में उत्कृष्ट होते हैं, लेकिन अक्सर वाक्यविन्यास संबंधी पहलुओं के साथ संघर्ष करते हैं, जिससे वाक्य संरचना की संभावित गलत व्याख्या हो सकती है। 

वर्तमान LLM की समस्याओं का समाधान: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में क्वांटम कंप्यूटिंग 

• क्वांटम कंप्यूटिंग क्वांटम सिद्धांतों का लाभ उठाकर क्लासिकल कंप्यूटिंग की कुछ सीमाओं को संबोधित करती है। 
  • क्वांटम कंप्यूटिंग, QNLP के साथ भाषा प्रसंस्करण में तथा क्वांटम जेनेरेशन (QGen) के साथ टाइम-सीरीज पूर्वानुमान में दक्षता और प्रदर्शन को बढ़ाकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को उन्नत करती है। 

क्वांटम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (QNLP)

• क्वांटम कंप्यूटिंग इन मुद्दों के लिए एक आशाजनक समाधान के रूप में क्वांटम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग  (QNLP) प्रस्तुत करती है। 
• क्वांटम कंप्यूटिंग की संभावना: क्वांटम कंप्यूटिंग उन्नत कम्प्यूटेशनल कार्यों के लिए सुपरपोजिशन (Superposition) और एंटांगलमेंट (Entanglement) जैसे क्वांटम भौतिकी गुणों का लाभ उठाती है। 
• क्वांटम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (QNLP): QNLP एक उभरता हुआ क्षेत्र है जिसमें लैंग्वेज मॉडलिंग को उन्नत करने की महत्त्वपूर्ण क्षमता है। 
  • क्लासिकल LLM की सीमाओं को संबोधित करना: यह ऊर्जा लागत को कम करने और पैरामीटर दक्षता में सुधार करने के लिए क्वांटम घटनाओं का उपयोग करके पारंपरिक लार्ज लैंग्वेज  मॉडल (LLM) की सीमाओं के लिए एक आशाजनक समाधान प्रदान करता है। 
  • दक्षता और प्रदर्शन: QNLP मॉडल कम पैरामीटर के साथ समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे प्रदर्शन से समझौता किए बिना अधिक कुशल बन जाते हैं। 
  • एकीकृत प्रसंस्करण: QNLP, एंटांगलमेंट और सुपरपोजिशन जैसी क्वांटम परिघटनाओं का उपयोग करके व्याकरण (वाक्यविन्यास) और अर्थ (शब्दार्थ) को जोड़ता है। 
  • विभ्रम को कम करना: इसका उद्देश्य संदर्भ समझ और सटीकता में सुधार करके ‘विभ्रम’ की घटनाओं को कम करना है। 
  • भाषा और संज्ञान के बारे में अंतर्दृष्टि: यह इस बारे में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, कि मानव मस्तिष्क में भाषा को किस प्रकार संसाधित और समझा जाता है। 

क्वांटम जनरेटिव मॉडल के साथ टाइम-सीरीज पूर्वानुमान

• क्वांटम जनरेटिव (QGen) मॉडल: क्वांटम जनरेटिव (QGen) मॉडल क्वांटम कंप्यूटिंग तकनीकों का उपयोग करके टाइम-सीरीज डेटा उत्पन्न या उसका विश्लेषण करता है। 
  • इसे जटिल टाइम-सीरीज डेटा को प्रबंधित करने के लिए डिजाइन किया गया है, जिसे प्रबंधित करने में पारंपरिक कंप्यूटरों को समस्या होती है, तथा यह पैटर्न पहचान और विसंगति का पता लगाने में सुधार करता है।
• हालिया अध्ययन: जापान में शोधकर्ताओं ने एक क्वांटम जनरेटिव (QGen) AI मॉडल विकसित किया है, जो स्थिर और गैर-स्थिर दोनों प्रकार के डेटा के साथ प्रभावी है। 
  • क्वांटम जनरेटिव मॉडल को क्लासिकल तरीकों की तुलना में कम मापदंडों की आवश्यकता थी और इसने लुप्त मूल्य आरोपण सहित वित्तीय पूर्वानुमान समस्याओं को सफलतापूर्वक हल किया।
    • स्थिर डेटा: समय के साथ अपेक्षाकृत स्थिर रहता है (जैसे, सोने की कीमतें, विश्व जनसंख्या)। क्लासिकल विधियाँ अक्सर गैर-स्थिर डेटा के साथ असंतुलन की स्थिति में रहती हैं। 
    • गैरस्थिर डेटा: ये बार-बार बदलता रहता है (जैसे, स्टॉक की कीमतें, परिवेश का तापमान)। 

आगे की राह

क्वांटम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (QNLP) को QGen-AI के साथ संयोजित करने और टाइम सीरीज पूर्वानुमान में प्रगति से अधिक सतत और कुशल AI प्रणालियाँ विकसित हो सकती हैं।

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