1. GPT-3: एक शक्तिशाली AI जो मानव-जैसा टेक्स्ट लिख सकता है [1]

thumbnail GPT-3 एक उन्नत AI है जो मानव-जैसा टेक्स्ट बना सकता है, जिसमें कोड और समाचार लेख शामिल हैं, और यह कई कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता रखता है।

1.1. GPT-3 की क्षमताएँ और प्रभाव [1]

  1. GPT-3 का परिचय [11]
    1. GPT-3, या जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3, एक डीप लर्निंग एल्गोरिथम है जो मानव-जैसा टेक्स्ट बनाता है। [11]
    2. यह सैन फ्रांसिस्को स्टार्टअप ओपनएआई द्वारा बनाया गया तीसरा-पीढ़ी का भाषा भविष्यवाणी मॉडल है, जिसके सह-संस्थापक एलन मस्क हैं। [12]
    3. यह किसी भी पिछले प्रोग्राम की तुलना में बेहतर टेक्स्ट बनाता है जो किसी इंसान द्वारा लिखा गया हो। [13]
    4. यह एक बड़ी सफलता है क्योंकि यह कई कंपनियों के लिए उपयोगी साबित हो सकता है और इसमें कार्यों को स्वचालित करने की बहुत बड़ी क्षमता है। [14]
  2. GPT-3 के अनुप्रयोग [15]
    1. यह AI कुछ भी लिख सकता है; यदि आप इसे किसी विशेष कवि की कविताएँ देते हैं, तो यह उसी लय और शैली में एक नई कविता लिखेगा। [15]
    2. यह समाचार लेख लिख सकता है, जैसे कि द गार्जियन द्वारा प्रकाशित यह लेख, जो एक AI द्वारा बनाया गया था। [16]
    3. यह किसी भी भाषा में कंप्यूटर कोड लिख सकता है, एक लेख पढ़ सकता है, लेख में दी गई जानकारी से प्रश्नों के उत्तर दे सकता है, और उस लेख का सारांश भी दे सकता है। [18]
    4. यह टेक्स्ट से चित्र भी बना सकता है। [19]
    5. इनमें से कुछ चीजें अपने आप में नई नहीं हैं, लेकिन इन सभी चीजों को एक ही एल्गोरिथम के तहत करना काफी प्रभावशाली है। [20]
  3. उद्योग और विशेषज्ञों की प्रतिक्रिया [21]
    1. इसके जारी होने से इंटरनेट पर हलचल मच गई है। [21]
    2. ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक डेविड चालमर्स ने GPT-3 को "अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण AI प्रणालियों में से एक" बताया। [22]
    3. वायर्ड में एक समीक्षा में कहा गया है कि GPT-3 "सिलिकॉन वैली में सिहरन पैदा कर रहा था।" [22]
    4. द नेशनल लॉ रिव्यू ने कहा कि GPT-3 "अधिक सामान्य बुद्धिमत्ता की दिशा में एक प्रभावशाली कदम है।" [23]
  4. GPT-3 के व्यावहारिक उदाहरण [24]
    1. यह केवल एक टेक्स्ट विवरण से जावा कोड लिख सकता है। [26]
    2. यह केवल एक URL को विवरण के साथ कॉपी और पेस्ट करके एक मॉक-अप वेबसाइट बना सकता है। [27]
    3. इसने एक प्रभावी बोर्ड मीटिंग कैसे चलाएं, इस पर एक निबंध लिखना पूरा किया, और परिणाम इतने अच्छे थे कि उपयोगकर्ता वास्तव में इसका उपयोग करने की योजना बना रहा है। [28]
    4. बिटकॉइन की एक जटिल व्याख्या प्राप्त करने के बाद, AI इसे सारांशित करता है और इसे सरल शब्दों में समझाता है। [30]
    5. यह कंप्यूटर कोड को सादे अंग्रेजी में समझा सकता है या सुधार भी सुझा सकता है। [33]
    6. यह केवल डेटासेट और आवश्यक आउटपुट का वर्णन करके एक मशीन लर्निंग मॉडल बना सकता है, जिसके लिए किसी कोडिंग की आवश्यकता नहीं होती है। [34]
  5. ट्यूरिंग टेस्ट और सामान्य ज्ञान [35]
    1. AI आमतौर पर सामान्य ज्ञान के साथ संघर्ष करता है, लेकिन GPT-3 इन उदाहरणों में आसानी से निकल जाता है। [35]
    2. यह कुछ समझ रखता है, जैसा कि एक उदाहरण में दिखाया गया है। [36]
    3. यह एक ट्विटर उपयोगकर्ता और आइंस्टीन के बीच एक काल्पनिक बातचीत कर सकता है, जिसमें यह आइंस्टीन के व्यक्तित्व को अपनाता है और सुसंगत प्रतिक्रियाएँ देता है। [37]
  6. अतिरिक्त क्षमताएँ [55]
    1. यह टेक्स्ट विवरण से चेहरे बना सकता है। [55]
    2. यह AI कितना सामान्य लगता है, यह प्रभावशाली है। [56]

1.2. GPT-3 की कार्यप्रणाली और व्यावसायिक पहलू [65]

  1. GPT-3 की तकनीकी संरचना [65]
    1. GPT-3 एक विशाल न्यूरल नेटवर्क है जिसमें 175 बिलियन पैरामीटर की क्षमता है। [65]
    2. इसे सैकड़ों अरबों शब्दों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें किताबें, विकिपीडिया और सामान्य वेब शामिल हैं, जिसमें कोडिंग भी शामिल है। [66]
    3. प्रशिक्षण डेटा सर्व-समावेशी है और विशिष्ट भाषा कार्यों के लिए आगे प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है। [67]
    4. यह जो कुछ भी सीखा है उसे मानव पर्यवेक्षण के बिना कई अन्य चीजों पर लागू कर सकता है। [68]
    5. यह पिछले सबसे बड़े भाषा सीखने वाले मॉडल से 10 गुना बड़ा है, जिसे माइक्रोसॉफ्ट ने फरवरी 2020 में बनाया था। [69]
    6. एक सामान्य नियम के रूप में, पैरामीटर की संख्या जितनी अधिक होगी, AI उतना ही अधिक सटीक होगा। [70]
  2. शब्दों की सशर्त संभावना [71]
    1. टेक्स्ट के लिए, GPT-3 यह गणना करता है कि टेक्स्ट में अन्य शब्दों को देखते हुए एक शब्द के टेक्स्ट में दिखाई देने की कितनी संभावना है। [71]
    2. इसे शब्दों की सशर्त संभावना के रूप में जाना जाता है। [72]
    3. उदाहरण के लिए, "मैं जॉगिंग के लिए जाना चाहता था, इसलिए मैं अपने जूते लेने गया" वाक्य में, AI यह सोचता है कि "जूते" शब्द के अगले शब्द होने की संभावना "चिकन" शब्द की तुलना में अधिक है। [73]
  3. माइक्रोसॉफ्ट के साथ लाइसेंसिंग और पहुंच [76]
    1. सितंबर 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि उसने GPT-3 के विशेष उपयोग का लाइसेंस प्राप्त कर लिया है। [76]
    2. जनता अभी भी आउटपुट प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग कर सकती है, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट का ही स्रोत कोड पर नियंत्रण है। [77]
    3. ओपनएआई ने GPT-3 को एक क्लाउड-आधारित सेवा बना दिया है और जुलाई से इसे बीटा परीक्षकों के लिए खोल दिया है। [79]
    4. ओपनएआई का दावा है कि उसने ऐसा बुरे अभिनेताओं को सीमित करने और लाभ कमाने दोनों के लिए किया है। [80]
  4. व्यावसायिक क्षमता और सावधानी [81]
    1. यह तकनीक छोटे और मध्यम व्यवसायों के लिए काम को सरल बना सकती है और उत्पादकता बढ़ा सकती है, और यहां तक कि बड़ी कंपनियों को भी लाभ हो सकता है। [81]
    2. ओपनएआई को हजारों आवेदक मिले हैं जो AI तक पहुंच प्राप्त करने के लिए उत्सुक हैं। [83]
    3. ओपनएआई पहुंच के बारे में सतर्क है; वे कहते हैं कि वे निश्चित नहीं हैं कि वास्तविक दुनिया में जारी होने पर यह क्या कर सकता है। [84]
    4. एक वाणिज्यिक API सेवा के लिए मूल्य निर्धारण अभी भी निर्धारित किया जाना बाकी है। [85]

2. GPT-3 की सीमाएँ और भविष्य की संभावनाएँ [86]

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GPT-3 मानव-जैसे टेक्स्ट बनाने में उत्कृष्ट है, लेकिन इसमें संदर्भ की वास्तविक समझ और सामान्य ज्ञान की कमी है, हालांकि AI के क्षेत्र में तेजी से प्रगति की उम्मीद है।

2.1. GPT-3 के जोखिम और कमियाँ [86]

  1. मानव-AI भेद और जोखिम [86]
    1. AI द्वारा उत्पन्न टेक्स्ट की गुणवत्ता इतनी उच्च हो सकती है कि इसे मानव द्वारा लिखे गए टेक्स्ट से अलग करना मुश्किल हो जाता है। [86]
    2. इसके लाभ और जोखिम दोनों हैं। [87]
    3. इकतीस ओपनएआई शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने GPT-3 के संभावित खतरों की चेतावनी दी और जोखिम को कम करने के लिए अनुसंधान का आह्वान किया। [88]
    4. उन्होंने हानिकारक प्रभावों और परिणामों का हवाला दिया, जिनमें गलत सूचना, फर्जी समाचार लेख, सोशल इंजीनियरिंग, स्पैम, फ़िशिंग और धोखाधड़ी वाले अकादमिक निबंध लेखन शामिल हैं। [89]
    5. एक विश्वविद्यालय के छात्र का मामला भी सामने आया है जिसने AI का उपयोग करके एक नकली नाम से स्वचालित रूप से ब्लॉग प्रविष्टियाँ लिखीं। [93]
    6. ब्लॉग ने कुछ रुचि प्राप्त की, और कुछ लोगों ने इसे मानव द्वारा लिखा गया मानकर सदस्यता भी ली। [94]
    7. कुछ लेखन इतना अच्छा था कि यह हैकर न्यूज़ पर शीर्ष स्थान पर पहुंच गया। [95]
    8. हाल ही में, कुछ रेडिट उपयोगकर्ताओं को AI द्वारा एक सप्ताह से अधिक समय तक मूर्ख बनाया गया था। [96]
  2. संदर्भ की कमी और सामान्य ज्ञान की त्रुटियाँ [101]
    1. यह AI संदर्भ को नहीं समझता है; यह भाषा के नियमों को समझता है और उनमें महारत हासिल कर चुका है, लेकिन यह वास्तव में नहीं जानता कि यह क्या कह रहा है या दुनिया के बारे में वास्तविक समझ या ज्ञान नहीं रखता है। [101]
    2. एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू ने इसकी कमियों पर एक शानदार लेख लिखा। [102]
  3. त्रुटियों के उदाहरण [103]
    1. अंगूर के रस को जहर मानना: एक उदाहरण में, AI ने मान लिया कि अंगूर का रस एक जहर था, क्योंकि पिछले वाक्यों की संरचना ऐसी थी। [104]
    2. स्विमिंग सूट को कोर्ट में पहनना: एक रक्षा वकील के बारे में एक उदाहरण में, AI यह नहीं समझता कि स्विमिंग सूट एक उचित सूट नहीं है, और कोई भी वकील कोर्ट में स्विमिंग सूट नहीं पहनेगा। [110]
    3. दरवाजे को काटना: एक डिनर पार्टी के उदाहरण में, AI ने सुझाव दिया कि डाइनिंग रूम की मेज को लिविंग रूम में ले जाने के लिए दरवाजे को आधा काट दिया जाए, जो तार्किक रूप से कोई नहीं करेगा। [119]
    4. सामान्य ज्ञान के विरुद्ध गलत उत्तर: एक और उदाहरण में, AI को गलत उत्तर देने के लिए गुमराह किया जा सकता है जो सामान्य ज्ञान का उल्लंघन करते हैं, जैसे कि सूर्य की एक आंख होना। [125]
    5. निष्कर्ष में, GPT-3 वाक्यों को इतनी अच्छी तरह से लिख सकता है कि वह हमें मनुष्यों को मूर्ख बना सके, लेकिन यह उससे गहरा नहीं है; यह मनहीन है और बहुत व्यापक समझ प्रदर्शित नहीं करता है। [127]

2.2. AI का भविष्य और प्रगति [129]

  1. AI की भविष्य की प्रगति [129]
    1. यह तकनीक कभी भी सबसे खराब नहीं होगी, बल्कि यह केवल बेहतर होगी। [129]
    2. AI की दुनिया में, हम कंप्यूटिंग के 1950 के दशक में हो सकते हैं, जहां चीजें प्राथमिक हैं और अक्सर विफल होती हैं, लेकिन तीन वर्षों में, हम 1980 के दशक के बराबर हो सकते हैं। [130]
    3. यह देखते हुए कि AI समय में एक वर्ष नियमित तकनीकी प्रगति के कई दशकों के बराबर है, हमें इंतजार करना होगा और देखना होगा। [131]
  2. समाज पर प्रभाव [132]
    1. जबकि कुछ समाचार आउटलेट यह संकेत दे सकते हैं कि यह समाज का अंत है और हम सभी बर्बाद हो गए हैं, ऐसा नहीं है। [132]