एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
एआई स्टार्टअप डिफबॉट पूरे पब्लिक इंटरनेट को पढ़ता है ताकि तथ्य-आधारित टेक्स्ट जेनरेशन को आगे बढ़ाया जा सके
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ओपनएआई द्वारा प्राप्त हाल की प्रगति में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और टेक्स्ट जेनरेशन में जीपीटी-2 और जीपीटी-3 भाषा मॉडल शामिल हैं, जो मानव द्वारा वास्तव में लिखे गए प्रतीत होने वाले टेक्स्ट का उत्पादन करने में सक्षम हैं। दुर्भाग्य से, हालांकि ये मॉडल प्राकृतिक ध्वनि वाले टेक्स्ट लिखने में उत्कृष्ट हैं, वे तथ्यात्मक टेक्स्ट लिखने में सक्षम नहीं हैं। उन्नत भाषा मॉडल संदर्भ में सबसे अधिक समझ में आने वाले शब्दों से वाक्य बनाते हैं, उत्पन्न टेक्स्ट में दावों की सत्यता पर ध्यान दिए बिना। एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू द्वारा रिपोर्ट किए अनुसार, एक स्टार्टअप जिसे डिफबॉट के नाम से जाना जाता है, इस समस्या का समाधान करने के लिए इंटरनेट से जितने संभव हो उतने तथ्य निकालने के लिए एक एआई का उपयोग करने की योजना बना रहा है।
डिफबॉट एक स्टार्टअप है जो व्यावहारिक टेक्स्ट जेनरेशन कार्यों जैसे ऑटो-पॉपुलेटिंग स्प्रेडशीट और ऑटोकम्प्लीटिंग वाक्य या कोड के लिए एआई को अधिक उपयोगी बनाने की उम्मीद कर रहा है। उत्पन्न टेक्स्ट पर भरोसा किया जा सके, इसके लिए एआई को विश्वसनीय होने की आवश्यकता है और यह तथ्यात्मक और काल्पनिक बयानों की अवधारणा होनी चाहिए। डिफबॉट का दृष्टिकोण एक पाठ जेनरेशन प्रोग्राम को तथ्यात्मक बयान उत्पन्न करने की क्षमता देने के लिए शुरू होता है जो व्यावहारिक रूप से पूरे सार्वजनिक वेब से पाठ की बड़ी मात्रा एकत्र करता है। डिफबॉट कई भाषाओं में पाठ को पार्स करता है और पाठ को तथ्य-आधारित त्रिपद नामक सेट में विभाजित करता है, जिसमें विषय, वस्तु और क्रिया का उपयोग एक अवधारणा को दूसरे से जोड़ने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, यह बिल गेट्स और माइक्रोसॉफ्ट के बारे में तथ्यों को इस तरह प्रस्तुत कर सकता है:
(MSFT )बिल गेट्स माइक्रोसॉफ्ट के संस्थापक हैं। माइक्रोसॉफ्ट एक कंप्यूटर प्रौद्योगिकी कंपनी है।
डिफबॉट इन सभी छोटे तथ्यों को लेता है और उन्हें एक ज्ञान ग्राफ बनाने के लिए जोड़ता है। ज्ञान ग्राफ अवधारणाओं के बीच संबंधों के जाल बनाते हैं, अक्सर एक तर्कसंगत के साथ जो इन संबंधों के आधार पर नए निष्कर्ष बनाने में मदद करता है। दूसरे शब्दों में, ज्ञान-ग्राफ डेटा इंटरलिंकिंग का उपयोग करते हैं, और वे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को ज्ञान डोमेन को मॉडल करने में मदद कर सकते हैं। ज्ञान ग्राफ वास्तव में दशकों से आसपास हैं, और कई शुरुआती एआई शोधकर्ताओं ने उन्हें मानव दुनिया को समझने की अनुमति देने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण माना। हालांकि, ज्ञान ग्राफ आमतौर पर हाथ से बनाए जाते थे, जो एक कठिन, दर्दनाक प्रक्रिया है। ज्ञान ग्राफ के निर्माण को स्वचालित करने से एआई को संदर्भ की बहुत अधिक समझ प्राप्त करने और तथ्य-आधारित टेक्स्ट उत्पन्न करने में मदद मिल सकती है।
गूगल ने कुछ साल पहले ज्ञान ग्राफ का उपयोग शुरू किया था ताकि लोकप्रिय विषयों की खोज के दौरान जानकारी के सारांश प्रदान करने में मदद मिल सके। ज्ञान ग्राफ का उपयोग सबसे प्रासंगिक तथ्यों को खींचने और उन्हें सारांश के रूप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है। डिफबॉट हर विषय के लिए ऐसा ही करना चाहता है, न कि केवल सबसे लोकप्रिय लोगों के लिए। इसके लिए एक ज्ञान ग्राफ बनाने की आवश्यकता है जो पूरे सार्वजनिक वेब को क्रॉल करके संकलित किया गया हो, जो कि केवल गूगल और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियां करती हैं। डिफबॉट पूरे वेब को स्कैन करता है और हर चार या पांच दिनों में ज्ञान ग्राफ को नई जानकारी के साथ अपडेट करता है, और एक महीने के दौरान यह 100 मिलियन से 150 मिलियन प्रविष्टियों को जोड़ता है।
(GOOGL )डिफबॉट सामान्य वेब क्रॉलर की तरह वेबसाइट के पाठ को नहीं पढ़ता है, बल्कि यह कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम का उपयोग करके वेब पेज के कच्चे पिक्सल को निकालता है और पेज से वीडियो, छवि, लेख और चर्चा डेटा निकालता है। यह वेबपेज के मुख्य तत्वों की पहचान करता है और फिर तीन-भाग के तथ्यों की योजना के अनुसार विभिन्न भाषाओं में तथ्य निकालता है।
वर्तमान में, डिफबॉट अपने ज्ञान ग्राफ तक भुगतान किए गए और नि:शुल्क दोनों पहुंच प्रदान करता है। जबकि शोधकर्ता मुफ्त में ग्राफ तक पहुंच सकते हैं, डकडकगो और स्नैपचैट जैसी कंपनियां इसे पाठ का सारांश बनाने और प्रवृत्ति समाचार आइटम के स्निपेट निकालने के लिए उपयोग करती हैं। इस बीच, नाइकी और एडिडास मंच का उपयोग नकली उत्पादों को बेचने वाली साइटों को खोजने के लिए करते हैं, जो संभव है क्योंकि डिफबॉट वास्तव में उन साइटों का पता लगा सकता है जो जूतों के बारे में चर्चा करने के बजाय वास्तव में जूते बेच रहे हैं।
भविष्य में, डिफबॉट अपनी क्षमताओं का विस्तार करने और मंच में एक प्राकृतिक-भाषा इंटरफ़ेस जोड़ने की योजना बना रहा है, जो लगभग किसी भी प्रश्न का उत्तर देने में सक्षम होगा और स्रोतों के साथ उन उत्तरों का समर्थन करेगा। आदर्श रूप से, डिफबॉट की क्षमताओं को जीपीटी-3 जैसे शक्तिशाली भाषा संश्लेषण मॉडल के साथ जोड़ा जाना चाहिए।
