GPT-1 से GPT-4: OpenAI के प्रत्येक GPT मॉडल की व्याख्या और तुलना

OpenAI ने अपने GPT मॉडल के माध्यम से नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में महत्वपूर्ण प्रगति की है। GPT-1 से GPT-4 तक, ये मॉडल गद्य और कविता बनाने से लेकर चैटबॉट और यहां तक ​​कि कोडिंग तक AI-जनित सामग्री में सबसे आगे रहे हैं।

लेकिन प्रत्येक GPT मॉडल में क्या अंतर है, और NLP के क्षेत्र पर उनका क्या प्रभाव है?

जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर क्या हैं?

जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल है जिसका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए किया जाता है। इन मॉडलों को प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक और अर्थपूर्ण रूप से सुसंगत भाषा उत्पन्न करने के लिए पुस्तकों और वेब पेजों जैसे भारी मात्रा में डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है।

सरल शब्दों में, GPT ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना मानव-समान पाठ बना सकते हैं। नतीजतन, उन्हें प्रश्न-उत्तर, भाषा अनुवाद और पाठ सारांश सहित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों की एक श्रृंखला के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है।

तो, GPT क्यों महत्वपूर्ण हैं? जीपीटी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिससे मशीनों को अभूतपूर्व प्रवाह और सटीकता के साथ भाषा को समझने और उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है। नीचे, हम पहले संस्करण से नवीनतम GPT-4 तक, चार GPT मॉडल की खोज करते हैं, और उनके प्रदर्शन और सीमाओं की जांच करते हैं।

जीपीटी-1

GPT-1 को 2018 में OpenAI द्वारा ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करके भाषा मॉडल के अपने पहले पुनरावृत्ति के रूप में जारी किया गया था। इसमें 117 मिलियन पैरामीटर थे, जो पिछले अत्याधुनिक भाषा मॉडल में काफी सुधार करते हैं।

GPT-1 की खूबियों में से एक इसकी धाराप्रवाह और सुसंगत भाषा उत्पन्न करने की क्षमता थी जब एक संकेत या संदर्भ दिया जाता था। मॉडल को दो डेटासेट के संयोजन पर प्रशिक्षित किया गया था: द सामान्य क्रॉल, अरबों शब्दों वाले वेब पेजों का एक विशाल डेटासेट, और BookCorpus डेटासेट, विभिन्न शैलियों पर 11,000 से अधिक पुस्तकों का संग्रह। इन विविध डेटासेटों के उपयोग ने GPT-1 को मजबूत भाषा मॉडलिंग क्षमताओं को विकसित करने की अनुमति दी।

जबकि GPT-1 में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि थी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), इसकी कुछ सीमाएँ थीं। उदाहरण के लिए, मॉडल दोहराए गए पाठ को उत्पन्न करने के लिए प्रवण था, खासकर जब इसके प्रशिक्षण डेटा के दायरे से बाहर संकेत दिए गए हों। यह संवाद के कई मोड़ों पर तर्क करने में भी विफल रहा और पाठ में दीर्घकालिक निर्भरता को ट्रैक नहीं कर सका। इसके अतिरिक्त, इसका सामंजस्य और प्रवाह केवल छोटे पाठ अनुक्रमों तक ही सीमित था, और लंबे परिच्छेदों में सामंजस्य की कमी होगी।

इन सीमाओं के बावजूद, GPT-1 ने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित बड़े और अधिक शक्तिशाली मॉडल की नींव रखी।

जीपीटी-2

GPT-2 को 2019 में OpenAI द्वारा GPT-1 के उत्तराधिकारी के रूप में जारी किया गया था। इसमें चौंका देने वाले 1.5 बिलियन पैरामीटर शामिल थे, जो GPT-1 से काफी बड़े थे। सामान्य क्रॉल और वेबटेक्स्ट के संयोजन से मॉडल को बहुत बड़े और अधिक विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।

GPT-2 की शक्तियों में से एक इसकी पाठ के सुसंगत और यथार्थवादी अनुक्रम उत्पन्न करने की क्षमता थी। इसके अलावा, यह मानव-जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है, जिससे यह सामग्री निर्माण और अनुवाद जैसे विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बन जाता है।

हालाँकि, GPT-2 इसकी सीमाओं के बिना नहीं था। यह उन कार्यों से जूझता था जिनके लिए अधिक जटिल तर्क और संदर्भ की समझ की आवश्यकता होती थी। जबकि GPT-2 ने छोटे पैराग्राफ और टेक्स्ट के स्निपेट में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया, यह लंबे पैसेज पर संदर्भ और सुसंगतता बनाए रखने में विफल रहा।

इन सीमाओं ने GPT मॉडल के अगले पुनरावृत्ति के विकास का मार्ग प्रशस्त किया।

जीपीटी-3

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल्स ने 2020 में GPT-3 के रिलीज के साथ तेजी से छलांग लगाई है। 175 बिलियन मापदंडों के साथ, GPT-3 GPT-1 से 100 गुना बड़ा है और GPT-2 से दस गुना बड़ा है।

GPT-3 को विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिनमें बुककॉर्पस, कॉमन क्रॉल और विकिपीडिया शामिल हैं। डेटासेट में लगभग एक ट्रिलियन शब्द शामिल हैं, जो GPT-3 को एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर परिष्कृत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की अनुमति देता है, वह भी बिना किसी पूर्व उदाहरण डेटा प्रदान किए।

अपने पिछले मॉडलों की तुलना में GPT-3 के मुख्य सुधारों में से एक इसकी सुसंगत पाठ उत्पन्न करने, कंप्यूटर कोड लिखने और यहां तक ​​कि कला बनाने की क्षमता है। पिछले मॉडलों के विपरीत, GPT-3 किसी दिए गए पाठ के संदर्भ को समझता है और उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है। चैटबॉट, सामग्री निर्माण और भाषा अनुवाद जैसे अनुप्रयोगों के लिए प्राकृतिक-ध्वनि वाले पाठ का निर्माण करने की क्षमता का बहुत बड़ा प्रभाव है। ऐसा ही एक उदाहरण है चैटजीपीटी, एक संवादी एआई बॉट, जो लगभग रातोंरात गुमनामी से प्रसिद्धि की ओर चला गया.

जबकि GPT-3 कुछ अविश्वसनीय चीजें कर सकता है, फिर भी इसमें खामियां हैं। उदाहरण के लिए, मॉडल पक्षपातपूर्ण, गलत, या अनुपयुक्त प्रतिक्रियाएँ लौटा सकता है। यह समस्या उत्पन्न होती है क्योंकि GPT-3 को भारी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें संभवतः पक्षपाती और गलत जानकारी होती है। ऐसे उदाहरण भी हैं जब मॉडल एक संकेत के लिए पूरी तरह से अप्रासंगिक पाठ उत्पन्न करता है, यह दर्शाता है कि मॉडल को अभी भी संदर्भ और पृष्ठभूमि ज्ञान को समझने में कठिनाई होती है।

GPT-3 की क्षमताओं ने नैतिक निहितार्थों और के बारे में भी चिंता जताई ऐसे शक्तिशाली भाषा मॉडलों का संभावित दुरुपयोग. विशेषज्ञ नकली समाचार, फ़िशिंग ईमेल और मैलवेयर जैसे दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जा रहे मॉडल की संभावना के बारे में चिंता करते हैं। वास्तव में, हम पहले ही देख चुके हैं मैलवेयर बनाने के लिए अपराधी ChatGPT का उपयोग करते हैं.

OpenAI ने GPT-4 को आधिकारिक तौर पर लॉन्च करने से पहले GPT-3, GPT-3.5 का एक उन्नत संस्करण भी जारी किया।

जीपीटी-4

GPT-4, GPT श्रृंखला का नवीनतम मॉडल है, जिसे 14 मार्च, 2023 को लॉन्च किया गया था। यह अपने पिछले मॉडल GPT-3 से एक महत्वपूर्ण कदम है, जो पहले से ही प्रभावशाली था। जबकि मॉडल के प्रशिक्षण डेटा और वास्तुकला की बारीकियों की आधिकारिक तौर पर घोषणा नहीं की गई है, यह निश्चित रूप से GPT-3 की ताकत पर आधारित है और इसकी कुछ सीमाओं पर काबू पाती है।

GPT-4 केवल चैटजीपीटी प्लस उपयोगकर्ताओं के लिए है, लेकिन उपयोग की सीमा सीमित है। आप GPT-4 API प्रतीक्षा सूची में शामिल होकर भी इसका उपयोग कर सकते हैं, जिसमें आवेदनों की अधिक मात्रा के कारण कुछ समय लग सकता है। हालाँकि, GPT-4 पर अपना हाथ पाने का सबसे आसान तरीका है Microsoft बिंग चैट का उपयोग करना. यह पूरी तरह से नि:शुल्क है और प्रतीक्षा सूची में शामिल होने की कोई आवश्यकता नहीं है।

GPT-4 की एक असाधारण विशेषता इसकी मल्टीमॉडल क्षमताएं हैं। इसका मतलब है कि मॉडल अब एक छवि को इनपुट के रूप में स्वीकार कर सकता है और इसे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की तरह समझ सकता है। उदाहरण के लिए, GPT-4 लॉन्च लाइव स्ट्रीम के दौरान, एक OpenAI इंजीनियर ने हाथ से तैयार की गई वेबसाइट मॉकअप की छवि के साथ मॉडल को फीड किया, और मॉडल ने आश्चर्यजनक रूप से वेबसाइट के लिए एक कार्यशील कोड प्रदान किया।

मॉडल जटिल संकेतों को भी बेहतर ढंग से समझता है और कई पेशेवर और पारंपरिक बेंचमार्क पर मानव-स्तर के प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है। इसके अतिरिक्त, इसकी एक बड़ी संदर्भ विंडो और संदर्भ आकार है, जो उस डेटा को संदर्भित करता है जिसे चैट सत्र के दौरान मॉडल अपनी मेमोरी में बनाए रख सकता है।

GPT-4 एआई उपकरणों के साथ वर्तमान में जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है, और इसके व्यापक उद्योगों में अनुप्रयोग होने की संभावना है। हालांकि, जैसा कि किसी भी शक्तिशाली तकनीक के साथ होता है, संभावित दुरुपयोग और इसके बारे में चिंताएं हैं ऐसे शक्तिशाली उपकरण के नैतिक निहितार्थ.

जीपीटी भाषा मॉडल के माध्यम से एक यात्रा

GPT मॉडल ने AI के क्षेत्र में क्रांति ला दी है और संभावनाओं की एक नई दुनिया खोल दी है। इसके अलावा, इन मॉडलों के विशाल पैमाने, क्षमता और जटिलता ने उन्हें अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अविश्वसनीय रूप से उपयोगी बना दिया है।

हालांकि, किसी भी तकनीक की तरह, विचार करने के लिए संभावित जोखिम और सीमाएं हैं। अत्यधिक यथार्थवादी पाठ और कार्य कोड उत्पन्न करने के लिए इन मॉडलों की क्षमता संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंता पैदा करती है, विशेष रूप से मैलवेयर निर्माण और गलत सूचना जैसे क्षेत्रों में।

बहरहाल, जैसे-जैसे GPT मॉडल विकसित होते हैं और अधिक सुलभ होते जाते हैं, वे AI और NLP के भविष्य को आकार देने में उल्लेखनीय भूमिका निभाएंगे।