चैटजीपीटी से आगे जाना: जेनरेटिव एआई और चैटबॉट्स का भविष्य क्या है?

चाबी छीनना

• चैटजीपीटी की सफलता ने एआई अनुसंधान और एकीकरण में व्यापक निवेश को बढ़ावा दिया है, जिससे क्षेत्र में अभूतपूर्व अवसर और प्रगति हुई है।
• वेक्टर डेटाबेस के साथ सिमेंटिक खोज अधिक प्रासंगिक रूप से सटीक परिणाम प्रदान करने के लिए शब्द एम्बेडिंग और सिमेंटिक्स का उपयोग करके खोज एल्गोरिदम में क्रांति ला रही है।
• एआई एजेंटों और मल्टी-एजेंट स्टार्टअप के विकास का उद्देश्य पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करना और कई एजेंटों के बीच स्व-मूल्यांकन, सुधार और सहयोग के माध्यम से वर्तमान सीमाओं को हल करना है।

चैटजीपीटी की अभूतपूर्व सफलता ने हर तकनीकी कंपनी को एआई अनुसंधान में निवेश शुरू करने और यह पता लगाने के लिए मजबूर किया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपने उत्पादों में कैसे एकीकृत किया जाए। यह ऐसी स्थिति है जो हमने पहले कभी नहीं देखी है, फिर भी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी शुरू ही हुई है।

लेकिन यह केवल फैंसी एआई चैटबॉट और टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर के बारे में नहीं है। क्षितिज पर कुछ अत्यधिक अटकलें लेकिन अविश्वसनीय रूप से प्रभावशाली एआई उपकरण हैं।

वेक्टर डेटाबेस के साथ सिमेंटिक खोज

लोगों को बेहतर खोज परिणाम प्रदान करने के लिए सिमेंटिक खोज क्वेरी का परीक्षण किया जा रहा है। खोज इंजन वर्तमान में उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक जानकारी प्रदान करने के लिए कीवर्ड-केंद्रित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। हालाँकि, कीवर्ड पर अत्यधिक निर्भरता कई समस्याएं पैदा करती है, जैसे सीमित संदर्भ समझ, विपणक एसईओ का शोषण करते हैं, और जटिल प्रश्नों को व्यक्त करने में कठिनाई के कारण कम गुणवत्ता वाले खोज परिणाम।

पारंपरिक खोज एल्गोरिदम के विपरीत, सिमेंटिक खोज खोज परिणाम प्रदान करने से पहले किसी क्वेरी के संदर्भ को समझने के लिए शब्द एम्बेडिंग और सिमेंटिक मैपिंग का उपयोग करती है। इसलिए, कीवर्ड के एक समूह पर भरोसा करने के बजाय, सिमेंटिक खोज सिमेंटिक्स या किसी दिए गए प्रश्न के अर्थ के आधार पर परिणाम प्रदान करती है।

सिमेंटिक खोज की अवधारणा काफी समय से मौजूद है। हालाँकि, कंपनियों को इस तरह की कार्यक्षमता को लागू करने में कठिनाई होती है क्योंकि सिमेंटिक खोज कितनी धीमी और संसाधन-गहन हो सकती है।

इसका समाधान वेक्टर एम्बेडिंग को मैप करना और उन्हें बड़े पैमाने पर संग्रहीत करना है वेक्टर डेटाबेस. ऐसा करने से कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकताएं काफी हद तक कम हो जाती हैं और परिणामों को केवल सबसे प्रासंगिक जानकारी तक सीमित करके खोज परिणामों की गति बढ़ जाती है।

पाइनकोन, रेडिस और मिल्वस जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियां और स्टार्टअप वर्तमान में वेक्टर डेटाबेस में निवेश कर रहे हैं अनुशंसा प्रणालियों, खोज इंजनों, सामग्री प्रबंधन प्रणालियों आदि पर अर्थ संबंधी खोज क्षमताएं प्रदान करें चैटबॉट्स।

एआई का लोकतंत्रीकरण

हालांकि जरूरी नहीं कि यह तकनीकी उन्नति हो, कई बड़ी तकनीकी कंपनियां एआई का लोकतंत्रीकरण करने में रुचि रखती हैं। अच्छे के लिए या बुरे के लिए, ओपन-सोर्स एआई मॉडल को अब प्रशिक्षित किया जा रहा है और संगठनों को उपयोग करने और बेहतर बनाने के लिए अधिक अनुमेय लाइसेंस दिए गए।

वॉल स्ट्रीट जर्नल की रिपोर्ट मेटा एनवीडिया एच100 एआई एक्सेलेरेटर खरीद रहा है और उसका लक्ष्य एक एआई विकसित करना है जो ओपनएआई के हालिया जीपीटी-4 मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धा करता है।

वर्तमान में कोई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम नहीं है जो जीपीटी-4 के कच्चे प्रदर्शन से मेल खा सके। लेकिन मेटा द्वारा अधिक अनुमेय लाइसेंस के साथ प्रतिस्पर्धी उत्पाद का वादा करने के साथ, कंपनियां अंततः ऐसा कर सकती हैं व्यापार रहस्यों और संवेदनशील डेटा के उजागर होने और उपयोग किए जाने के जोखिम के बिना एक शक्तिशाली एलएलएम को बेहतर बनाएं उनके खिलाफ।

एआई एजेंट और मल्टी-एजेंट स्टार्टअप

एआई एजेंटों को विकसित करने के लिए वर्तमान में कई प्रायोगिक परियोजनाओं पर काम चल रहा है, जिन्हें किसी निश्चित लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए बहुत कम या कोई निर्देश की आवश्यकता नहीं होती है। आपको की अवधारणाएँ याद हो सकती हैं ऑटो-जीपीटी से एआई एजेंटएआई उपकरण जो अपने कार्यों को स्वचालित करता है।

विचार यह है कि एजेंट निरंतर आत्म-मूल्यांकन और आत्म-सुधार के माध्यम से पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करे। आत्म-चिंतन और सुधार प्राप्त करने की कार्यशील अवधारणा यह है कि एजेंट लगातार हर कदम पर खुद को प्रेरित करे क्या कार्रवाई की जानी चाहिए, इसे कैसे करना है इसके चरण, इसने क्या गलतियाँ कीं, और यह क्या कर सकता है सुधार।

समस्या यह है कि एआई एजेंटों में उपयोग किए जाने वाले मौजूदा मॉडलों में अर्थ संबंधी समझ बहुत कम है। इससे एजेंट मतिभ्रम में पड़ जाते हैं और गलत जानकारी देने लगते हैं, जिससे वे आत्म-मूल्यांकन और सुधार के अनंत चक्र में फंस जाते हैं।

मेटाजीपीटी मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क जैसी परियोजनाओं का लक्ष्य ऐसे मतिभ्रम को कम करने के लिए एक साथ कई एआई एजेंटों का उपयोग करके समस्या को हल करना है। एक स्टार्टअप कंपनी कैसे काम करेगी इसका अनुकरण करने के लिए मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क स्थापित किए गए हैं। इस स्टार्टअप में प्रत्येक एजेंट को प्रोजेक्ट मैनेजर, प्रोजेक्ट डिजाइनर, प्रोग्रामर और टेस्टर जैसे पद सौंपे जाएंगे। जटिल लक्ष्यों को छोटे-छोटे कार्यों में विभाजित करके और उन्हें अलग-अलग एआई एजेंटों को सौंपने से, इन एजेंटों के अपने दिए गए लक्ष्यों को प्राप्त करने की अधिक संभावना होती है।

बेशक, ये ढाँचे अभी भी विकास के शुरुआती चरण में हैं, और कई मुद्दों को अभी भी हल करने की आवश्यकता है। लेकिन अधिक शक्तिशाली मॉडल, बेहतर एआई बुनियादी ढांचे और निरंतर अनुसंधान और विकास के साथ, प्रभावी एआई एजेंट और मल्टी-एजेंट एआई कंपनियां बनना केवल समय की बात है।

एआई के साथ हमारे भविष्य को आकार देना

बड़े निगम और स्टार्टअप एआई और इसके बुनियादी ढांचे के अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रहे हैं। इसलिए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि जेनरेटिव एआई का भविष्य पूरी तरह से सिमेंटिक खोज के माध्यम से उपयोगी जानकारी तक बेहतर पहुंच प्रदान करेगा स्वायत्त एआई एजेंट और एआई कंपनियां, और कंपनियों और व्यक्तियों के उपयोग के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध उच्च-प्रदर्शन मॉडल फ़ाइन ट्यून।

हालांकि रोमांचक, यह भी महत्वपूर्ण है कि हम एआई नैतिकता, उपयोगकर्ता गोपनीयता और एआई सिस्टम और बुनियादी ढांचे के जिम्मेदार विकास पर विचार करने के लिए अपना समय लें। आइए याद रखें कि जेनरेटिव एआई का विकास केवल स्मार्ट सिस्टम बनाने के बारे में नहीं है; यह हमारे विचारों को नया आकार देने और प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीके के लिए जिम्मेदार होने के बारे में भी है।