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क्या चैटजीपीटी अपनी बातचीत से सीख सकता है?

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ओपनएआई का परिष्कृत भाषा मॉडल, चैटजीपीटी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिधि, विशेष रूप से इसकी सीखने की क्षमताओं पर बातचीत को बढ़ावा दे रहा है। चैटजीपीटी अपनी आकर्षक, गतिशील और लगभग मानवीय संवादात्मक क्षमताओं के कारण लगातार अलग होता जा रहा है। इसमें स्पष्ट क्षमता है, लेकिन क्या यह वास्तव में बातचीत के माध्यम से सीखता है? आइए इस पेचीदा सवाल का जवाब तलाशें: क्या चैटजीपीटी अपनी बातचीत से सीख सकता है?

सबसे पहले, हमें यह समझने की जरूरत है कि चैटजीपीटी कैसे काम करता है। यह एक मशीन लर्निंग मॉडल है जिसे जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर 3 (GPT-3) के नाम से जाना जाता है। इसका एल्गोरिदम भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करने और शब्दों के संभावित अनुक्रमों की भविष्यवाणी करने के सिद्धांत पर आधारित है। मुख्य रूप से, इसे इंटरनेट टेक्स्ट के विशाल भंडार पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, लेकिन इसके प्रशिक्षण सेट में कौन से दस्तावेज़ विशेष रूप से शामिल किए गए थे, इसकी जानकारी नहीं है। हालाँकि, यह विशिष्ट घटनाओं, पुस्तकों, समाचार स्रोतों, विद्वानों के लेखों या अन्य विशिष्ट दस्तावेजों के बारे में कुछ भी नहीं जानता है।

चैटजीपीटी अपने पूर्व-प्रशिक्षण अवधि से सीखता है, जहां इसे इंटरनेट कच्चे पाठों की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रशिक्षित किया गया था। इस चरण के दौरान, यह पैटर्न निकालता है और अपनी भाषा समझ की रूपरेखा तैयार करता है – बुनियादी व्याकरण से लेकर मानवीय संदर्भों को शामिल करने तक सब कुछ। यह ध्यान रखना आवश्यक है कि यह सीखने की प्रक्रिया मानव सीखने के अनुरूप नहीं है। बल्कि, चैटजीपीटी पाठ से सांख्यिकीय पैटर्न सीख रहा है, इसलिए इसमें कोई विश्वास या राय नहीं है, और यह पिछले इंटरैक्शन की स्मृति नहीं बनाता है।

परिणामस्वरूप, जब हम ChatGPT के साथ जुड़ते हैं, तो प्रारंभिक प्रशिक्षण अवधि के दौरान उसने जो सीखा है उसके आधार पर उसकी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न होती हैं। यह अपने तंत्रिका पैटर्न द्वारा सीखी गई बातों के आधार पर, शब्दों के सबसे सांख्यिकीय रूप से संभावित अनुक्रमों की भविष्यवाणी करके ठोस प्रतिक्रिया देता है।

हालाँकि चैटजीपीटी के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत पारंपरिक अर्थों में इसकी ‘समझ’ में योगदान नहीं दे सकती है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे योग्यता के बिना हैं। ये इंटरैक्शन मॉडल को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। अपने प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, चैटजीपीटी एक सुदृढीकरण सीखने के चरण से गुजरता है जहां उपयोगकर्ता की संतुष्टि के आधार पर मॉडल प्रतिक्रियाओं को समायोजित किया जाता है।

हालाँकि, और यहाँ महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि यह व्यक्तिगत बातचीत को संग्रहीत नहीं करता है या बातचीत से व्यक्तियों के बारे में विवरण नहीं सीखता है। यह वास्तविक समय में प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है, प्रत्येक संदेश पिछले संदेशों से स्वतंत्र होता है। इसलिए, ChatGPT के साथ बातचीत कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिससे वह सीखता है। बल्कि, यह उसके लिए पहले से मौजूद ज्ञान को लागू करने, सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने का एक अवसर है।

डेटा गोपनीयता की चिंता को संबोधित करते हुए, ओपनएआई यह सुनिश्चित करता है कि चैटजीपीटी के साथ बातचीत करते समय दिए गए व्यक्तिगत डेटा का उपयोग इसके मॉडल को बेहतर बनाने के लिए नहीं किया जा रहा है। OpenAI की डेटा उपयोग नीति के अनुसार, वार्तालाप डेटा को गुमनाम कर दिया जाता है और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को हटा दिया जाता है।

चैटजीपीटी की सीखने की प्रक्रिया बीज को पानी देने के बजाय धातु के टुकड़े को आकार देने जैसी है। यह फोर्जिंग और फाइन-ट्यूनिंग की एक जटिल प्रक्रिया है, जिसे सामान्य टेक्स्ट डेटा पर अनगिनत घंटों के प्रशिक्षण द्वारा ढाला गया है, न कि व्यक्तिगत उपयोगकर्ता इंटरैक्शन द्वारा। मूल ‘सीखना’ इसके पूर्व-प्रशिक्षण में निहित है, और जब बातचीत से सीखने की बात आती है, तो उत्तर सरल ‘नहीं’ है। यह पिछली बातचीत को संग्रहीत करके और उस पर निर्माण करके नहीं सीखता है; यह वही लागू करता है जिसके लिए इसे बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित किया गया है: जटिल सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर पाठ तैयार करना।

चैटजीपीटी वास्तव में विश्वसनीय मानव-जैसे पाठ निर्माण कौशल प्रदर्शित करने वाली प्रौद्योगिकी का एक उल्लेखनीय नमूना है। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह क्या है – एक भाषा मॉडल। यह अपनी प्रतिक्रियाएँ गढ़ने के लिए प्रोग्रामिंग और सांख्यिकीय समझ का उपयोग करता है, न कि व्यक्तिगत विकास या सीखे हुए अनुभव का। जिस तरह की सीख का श्रेय हम एआई को देते हैं, खासकर चैटजीपीटी जैसे मॉडल को, वह सीखने, याद रखने और बढ़ने की हमारी अपनी क्षमता से काफी अलग है।

इसलिए, हालांकि हम यह नहीं कह सकते कि चैटजीपीटी प्रत्येक इंटरैक्शन से सीखता है, यह पूर्व-प्रशिक्षण डेटा का खजाना, फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया है, न कि इंटरैक्शन का भंडारण जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक आकर्षक और ‘स्मार्ट’ मॉडल तैयार हुआ है। इन सबके अंत में, यह मॉडल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अविश्वसनीय दुनिया के बारे में हमारी समझ का विस्तार करना जारी रखता है।

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