कृत्रिम बुद्धिमत्ता

NLP Rise with Transformer Models | A Comprehensive Analysis of T5, BERT, and GPT

Published November 8, 2023

Updated April 28, 2026

Aayush Mittal Mittal

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) ने हाल के वर्षों में कुछ सबसे प्रभावशाली सफलताओं का अनुभव किया है, मुख्य रूप से ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के कारण। इन सफलताओं ने न केवल मशीनों की क्षमताओं को मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सुधार किया है, बल्कि कई अनुप्रयोगों के परिदृश्य को भी पुनः परिभाषित किया है, खोज इंजन से लेकर संवादात्मक एआई तक।

ट्रांसफॉर्मर के महत्व को पूरी तरह से सराहने के लिए, हमें पहले उन पूर्ववर्तियों और निर्माण खंडों पर वापस देखना होगा जिन्होंने इस क्रांतिकारी आर्किटेक्चर के लिए आधार तैयार किया था।

प्रारंभिक एनएलपी तकनीकें: ट्रांसफॉर्मर से पहले की नींव

वर्ड एम्बेडिंग: वन-हॉट से वर्ड2वेक

पारंपरिक एनएलपी दृष्टिकोण में, शब्दों का प्रतिनिधित्व अक्सर साहित्यिक और किसी भी प्रकार की सेमेंटिक या व्याकरणिक समझ की कमी थी। वन-हॉट एन्कोडिंग इसकी एक प्रमुख सीमा है।

वन-हॉट एन्कोडिंग एक प्रक्रिया है जिसमें श्रेणीबद्ध चरों को द्विआधारी वेक्टर प्रतिनिधित्व में परिवर्तित किया जाता है जहां केवल एक बिट “हॉट” (1 पर सेट) होता है जबकि अन्य “कोल्ड” (0 पर सेट) होते हैं। एनएलपी के संदर्भ में, शब्दकोश में प्रत्येक शब्द को वन-हॉट वेक्टर द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है, जहां प्रत्येक वेक्टर शब्दकोश के आकार का होता है, और प्रत्येक शब्द को एक वेक्टर द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है जिसमें सभी 0 और शब्दकोश सूची में उस शब्द के अनुक्रम संख्या के सूचकांक पर 1 होता है।

वन-हॉट एन्कोडिंग का उदाहरण

मान लें कि हमारे पास केवल पांच शब्दों का एक छोटा शब्दकोश है: [“राजा”, “रानी”, “पुरुष”, “महिला”, “बच्चा”]। प्रत्येक शब्द के लिए वन-हॉट एन्कोडिंग वेक्टर इस प्रकार होगा:

“राजा” -> [1, 0, 0, 0, 0]
“रानी” -> [0, 1, 0, 0, 0]
“पुरुष” -> [0, 0, 1, 0, 0]
“महिला” -> [0, 0, 0, 1, 0]
“बच्चा” -> [0, 0, 0, 0, 1]

गणितीय प्रतिनिधित्व

यदि हम $V$ को हमारे शब्दकोश के आकार के रूप में दर्शाते हैं और $w_{i}$ को i-थे शब्द के वन-हॉट वेक्टर प्रतिनिधित्व के रूप में, तो $w_{i}$ का गणितीय प्रतिनिधित्व होगा:

$w_{i} = [0, 0, \dots, 1, \dots, 0, 0]$ $जहां i-थे स्थिति 1 है और सभी अन्य स्थितियां 0 हैं।$

वन-हॉट एन्कोडिंग का मुख्य नुकसान यह है कि यह प्रत्येक शब्द को एक अलग इकाई के रूप में मानता है, जिसमें अन्य शब्दों के साथ कोई संबंध नहीं है। यह घने और उच्च-आयामी वेक्टरों का परिणाम है जो शब्दों के बारे में कोई सेमेंटिक या व्याकरणिक जानकारी नहीं देते हैं।

वर्ड2वेक की शुरुआत, जो 2013 में गूगल की टीम द्वारा टॉमास मिकोलोव के नेतृत्व में विकसित की गई थी, एनएलपी में एक महत्वपूर्ण क्षण थी। वर्ड2वेक ने शब्दों को एक घने वेक्टर स्थान में प्रतिनिधित्व किया, जो बड़े पाठ निगमों के भीतर उनके संदर्भ के आधार पर व्याकरणिक और सेमेंटिक शब्द संबंधों को पकड़ लिया।

वन-हॉट एन्कोडिंग के विपरीत, वर्ड2वेक घने वेक्टर उत्पन्न करता है, जो आमतौर पर सैकड़ों आयामों के साथ होते हैं। जो शब्द समान संदर्भों में दिखाई देते हैं, जैसे “राजा” और “रानी”, उनके पास वेक्टर प्रतिनिधित्व होंगे जो वेक्टर स्थान में एक दूसरे के करीब होंगे।

उदाहरण के लिए, मान लें कि हमने एक वर्ड2वेक मॉडल को प्रशिक्षित किया है और अब शब्दों को एक काल्पनिक 3-आयामी स्थान में प्रतिनिधित्व करते हैं (जो वास्तव में 3डी से अधिक है लेकिन सरलता के लिए कम किया गया है)। एम्बेडिंग (जो आमतौर पर 3डी से अधिक होती है लेकिन यहां सरलता के लिए कम की गई है) इस प्रकार दिखाई दे सकती है:

“राजा” -> [0.2, 0.1, 0.9]
“रानी” -> [0.21, 0.13, 0.85]
“पुरुष” -> [0.4, 0.3, 0.2]
“महिला” -> [0.41, 0.33, 0.27]
“बच्चा” -> [0.5, 0.5, 0.1]

हालांकि ये संख्याएं काल्पनिक हैं, वे यह दिखाने के लिए हैं कि कैसे समान शब्दों के पास समान वेक्टर होते हैं।

गणितीय प्रतिनिधित्व

यदि हम वर्ड2वेक एम्बेडिंग को $v_{w}$ के रूप में दर्शाते हैं और हमारे एम्बेडिंग स्थान में $d$ आयाम हैं, तो $v_{w}$ का प्रतिनिधित्व होगा:

$v_{1} = [v_{1}, v_{2}, \dots, v_{d}]$ $जहां प्रत्येक v_{i} एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या है जो एम्बेडिंग स्थान में शब्द की एक विशेषता का प्रतिनिधित्व करती है।$

सेमेंटिक संबंध

वर्ड2वेक जटिल संबंधों को भी पकड़ सकता है, जैसे कि समानताएं। उदाहरण के लिए, वर्ड2वेक एम्बेडिंग द्वारा पकड़ी गई प्रसिद्ध संबंध है:

$वेक्टर(“राजा”) - वेक्टर(“पुरुष”) + वेक्टर(“महिला”) \approx वेक्टर(“रानी”)$

यह संभव है क्योंकि वर्ड2वेक प्रशिक्षण के दौरान शब्द वेक्टर को समायोजित करता है ताकि निगम में सामान्य संदर्भ साझा करने वाले शब्द वेक्टर स्थान में निकटता से स्थित हों।

वर्ड2वेक दो मुख्य वास्तुकला का उपयोग करके शब्दों का वितरित प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है: निरंतर बैग-ऑफ-वर्ड्स (सीबीओडब्ल्यू) और स्किप-ग्राम। सीबीओडब्ल्यू एक लक्ष्य शब्द को उसके आसपास के संदर्भ शब्दों से dự đoán करता है, जबकि स्किप-ग्राम इसके विपरीत करता है, लक्ष्य शब्द से संदर्भ शब्दों का अनुमान लगाता है। यह मशीनों को शब्द के उपयोग और अर्थ को अधिक सूक्ष्म तरीके से समझने की अनुमति देता है।

क्रम मॉडलिंग: आरएनएन और एलएसटीएम

जैसे-जैसे क्षेत्र आगे बढ़ा, ध्यान क्रमिक पाठ को समझने की ओर स्थानांतरित हो गया, जो मशीन अनुवाद, पाठ सारांश, और भावना विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण था। पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) इन अनुप्रयोगों के लिए कोने का पत्थर बन गए क्योंकि वे क्रमिक डेटा को संभालने में सक्षम थे, एक प्रकार की स्मृति को बनाए रखने की क्षमता के साथ।

हालांकि, आरएनएन में सीमाएं थीं। वे लंबी दूरी की निर्भरताओं के साथ संघर्ष करते थे क्योंकि वैनिशिंग ग्रेडिएंट समस्या के कारण, जहां जानकारी लंबी क्रमों में खो जाती थी, जिससे दूरस्थ घटनाओं के बीच संबंध सीखना मुश्किल हो जाता था।

लंबी शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क (एलएसटीएम), जो 1997 में सेप्प होचराइटर और जुर्गन श्मिधूबर द्वारा पेश किए गए थे, ने इस मुद्दे को एक अधिक परिष्कृत वास्तुकला के साथ संबोधित किया। एलएसटीएम में गेट होते हैं जो जानकारी के प्रवाह को नियंत्रित करते हैं: इनपुट गेट, फॉरगेट गेट, और आउटपुट गेट। ये गेट तय करते हैं कि कौन सी जानकारी संग्रहीत की जाती है, अद्यतन की जाती है, या त्याग दी जाती है, जिससे नेटवर्क लंबी दूरी की निर्भरताओं को बनाए रखने में सक्षम होता है और विभिन्न प्रकार के एनएलपी कार्यों पर प्रदर्शन में काफी सुधार होता है।

ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर

एनएलपी का परिदृश्य 2017 में वास्वानी एट अल द्वारा “एटेंशन इज ऑल यू नीड” शीर्षक के एक मील के पत्थर के शोध पत्र में ट्रांसफॉर्मर मॉडल की शुरुआत के साथ नाटकीय रूप से बदल गया। ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर आरएनएन और एलएसटीएम के क्रमिक प्रसंस्करण से विचलित होता है और इसके बजाय ‘स्व-ध्यान’ तंत्र का उपयोग करके विभिन्न इनपुट डेटा के विभिन्न हिस्सों के प्रभाव को तौलने के लिए करता है।

ट्रांसफॉर्मर का मूल विचार यह है कि यह एक बार में पूरे इनपुट डेटा को संसाधित कर सकता है, क्रमिक रूप से नहीं। यह अधिक समानांतरकरण की अनुमति देता है और परिणामस्वरूप प्रशिक्षण गति में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है। स्व-ध्यान तंत्र मॉडल को पाठ के विभिन्न भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है क्योंकि यह इसे संसाधित करता है, जो संदर्भ और शब्दों के बीच संबंधों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है, चाहे वे पाठ में कहीं भी हों।

ट्रांसफॉर्मर में एनकोडर और डिकोडर:

मूल ट्रांसफॉर्मर मॉडल, जैसा कि वास्वानी एट अल द्वारा “एटेंशन इज ऑल यू नीड” शोध पत्र में वर्णित है, दो मुख्य भागों में विभाजित है: एनकोडर और डिकोडर। दोनों भाग समान संरचना की परतों से बने होते हैं लेकिन विभिन्न उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं।

एनकोडर:

भूमिका: एनकोडर की भूमिका इनपुट डेटा को संसाधित करना और एक प्रतिनिधित्व बनाना है जो तत्वों (जैसे वाक्य में शब्द) के बीच संबंधों को पकड़ता है। इस ट्रांसफॉर्मर का यह हिस्सा कोई नया सामग्री नहीं उत्पन्न करता है; यह केवल इनपुट को डिकोडर द्वारा उपयोग की जाने वाली स्थिति में परिवर्तित करता है।
कार्यक्षमता: प्रत्येक एनकोडर परत में स्व-ध्यान तंत्र और फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क होते हैं। स्व-ध्यान तंत्र प्रत्येक स्थिति को एनकोडर की पिछली परत में सभी स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है—इस प्रकार, यह प्रत्येक शब्द के आसपास के संदर्भ को सीखने में सक्षम है।
संदर्भात्मक एम्बेडिंग: एनकोडर का आउटपुट एक वेक्टर श्रृंखला है जो इनपुट अनुक्रम को उच्च-आयामी स्थान में प्रतिनिधित्व करती है। इन वेक्टरों को अक्सर संदर्भात्मक एम्बेडिंग के रूप में जाना जाता है क्योंकि वे न केवल व्यक्तिगत शब्दों को एनकोड करते हैं बल्कि वाक्य में उनके संदर्भ को भी एनकोड करते हैं।

डिकोडर:

भूमिका: डिकोडर की भूमिका आउटपुट डेटा को क्रमिक रूप से एक बार में एक हिस्सा उत्पन्न करना है, जो एनकोडर से प्राप्त इनपुट और जो यह पहले से ही उत्पन्न कर चुका है, पर आधारित है। यह पाठ उत्पन्न जैसे कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहां उत्पन्न क्रम महत्वपूर्ण है।
कार्यक्षमता: डिकोडर परतें भी स्व-ध्यान तंत्र को शामिल करती हैं, लेकिन वे आगे की स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करने से रोकने के लिए मास्क की जाती हैं। यह सुनिश्चित करता है कि किसी विशिष्ट स्थिति के लिए भविष्यवाणी केवल पहले की ज्ञात आउटपुट स्थितियों पर निर्भर कर सकती है। इसके अलावा, डिकोडर परतें एनकोडर के आउटपुट पर ध्यान केंद्रित करने वाला एक दूसरा ध्यान तंत्र शामिल करती हैं, जो उत्पन्न प्रक्रिया में संदर्भ को एकीकृत करता है।
क्रमिक उत्पन्न क्षमता: यह डिकोडर की क्षमता को संदर्भित करता है कि यह एक क्रम एक बार में एक तत्व उत्पन्न कर सकता है, जो पहले से ही उत्पन्न किए गए पर निर्माण करता है। उदाहरण के लिए, जब पाठ उत्पन्न होता है, तो डिकोडर एनकोडर द्वारा प्रदान किए गए संदर्भ और पहले से ही उत्पन्न किए गए शब्दों की श्रृंखला के आधार पर अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है।

इनकोडर और डिकोडर के भीतर ये उप-परतें मॉडल की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण हैं कि यह जटिल एनएलपी कार्यों को संभाल सकता है। विशेष रूप से, मल्टी-हेड ध्यान तंत्र मॉडल को क्रम में विभिन्न भागों पर चयनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जो संदर्भ की एक समृद्ध समझ प्रदान करता है।

ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करने वाले लोकप्रिय मॉडल

ट्रांसफॉर्मर मॉडल की प्रारंभिक सफलता के बाद, कई नए मॉडलों का विकास हुआ, जिनमें से प्रत्येक में विभिन्न कार्यों के लिए अपनी नवाचार और अनुकूलन थे:

बीईआरटी (बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन्स फ्रॉम ट्रांसफॉर्मर्स): गूगल द्वारा 2018 में पेश किया गया, बीईआरटी ने भाषा प्रतिनिधित्व में संदर्भात्मक जानकारी को एकीकृत करने के तरीके को क्रांतिकारी बना दिया। एक बड़े पाठ निगम पर मास्क्ड लैंग्वेज मॉडल और नेक्स्ट सेंटेंस प्रेडिक्शन के साथ प्री-ट्रेनिंग करके, बीईआरटी समृद्ध द्विदिश संदर्भ पकड़ता है और विभिन्न एनएलपी कार्यों पर राज्य-कला परिणाम प्राप्त करता है।

BERT

टी5 (टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर): गूगल द्वारा 2020 में पेश किया गया, टी5 सभी एनएलपी कार्यों को एक पाठ-से-पाठ समस्या के रूप में फिर से परिभाषित करता है, एक एकीकृत पाठ-आधारित प्रारूप का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण मॉडल को विभिन्न कार्यों पर लागू करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिसमें अनुवाद, सारांश, और प्रश्न उत्तर शामिल हैं।

T5 Architecture

जीपीटी (जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर): ओपनएआई द्वारा विकसित, जीपीटी लाइन के मॉडल जीपीटी-1 से शुरू होकर 2023 में जीपीटी-4 तक पहुंच गए। ये मॉडल विशाल पाठ डेटा पर असुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग करके प्री-ट्रेंड होते हैं और विभिन्न कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किए जाते हैं। उनकी संदर्भात्मक और सुसंगत पाठ उत्पन्न करने की क्षमता ने उन्हें अकादमिक और व्यावसायिक दोनों क्षेत्रों में प्रभावशाली बना दिया है।

GPT Architecture

यहां टी5, बीईआरटी, और जीपीटी मॉडलों की विभिन्न आयामों पर एक गहरा तुलना है:

1. टोकनाइजेशन और शब्दावली

बीईआरटी: वर्डपीस टोकनाइजेशन का उपयोग करता है जिसमें लगभग 30,000 टोकन का शब्दावली आकार होता है।
जीपीटी: बाइट पेयर एन्कोडिंग (बीपीई) का उपयोग करता है जिसमें एक बड़ा शब्दावली आकार (जैसे जीपीटी-3 में 175,000) होता है।
टी5: सेंटेंसपीस टोकनाइजेशन का उपयोग करता है जो पाठ को कच्चा मानता है और पूर्व-विभाजित शब्दों की आवश्यकता नहीं होती है।

2. प्री-ट्रेनिंग उद्देश्य

बीईआरटी: मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग (एमएलएम) और नेक्स्ट सेंटेंस प्रेडिक्शन (एनएसपी)।
जीपीटी: कॉजल लैंग्वेज मॉडलिंग (सीएलएम), जहां प्रत्येक टोकन अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करता है।
टी5: एक शोर करने वाला उद्देश्य का उपयोग करता है जहां पाठ के यादृच्छिक स्पैन को एक सेंटिनल टोकन से बदल दिया जाता है और मॉडल मूल पाठ को पुनर्निर्माण सीखता है।

3. इनपुट प्रतिनिधित्व

बीईआरटी: टोकन, सेगमेंट, और पोज़िशनल एम्बेडिंग को मिलाकर इनपुट का प्रतिनिधित्व किया जाता है।
जीपीटी: टोकन और पोज़िशनल एम्बेडिंग को मिलाया जाता है (कोई सेगमेंट एम्बेडिंग नहीं है क्योंकि यह वाक्य-जोड़ी कार्यों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है)।
टी5: केवल टोकन एम्बेडिंग का उपयोग करता है जिसमें ध्यान कार्यों के दौरान रिलेटिव पोज़िशनल एन्कोडिंग जोड़ी जाती है।

4. ध्यान तंत्र

बीईआरटी: पूर्ण पोज़िशनल एन्कोडिंग का उपयोग करता है और प्रत्येक टोकन को बाएं और दाएं (द्विदिश) सभी टोकन पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
जीपीटी: पूर्ण पोज़िशनल एन्कोडिंग का भी उपयोग करता है लेकिन ध्यान को केवल पिछले टोकन तक ही सीमित रखता है (एकदिश)।
टी5: पोज़िशनल एम्बेडिंग के बजाय एक ट्रांसफॉर्मर के संस्करण को लागू करता है जो सापेक्ष स्थिति पूर्वाग्रह का उपयोग करता है।

5. मॉडल आर्किटेक्चर

बीईआरटी: केवल एनकोडर वाली आर्किटेक्चर जिसमें कई ट्रांसफॉर्मर ब्लॉक की परतें होती हैं।
जीपीटी: केवल डिकोडर वाली आर्किटेक्चर, जिसमें भी कई परतें होती हैं लेकिन उत्पन्न कार्यों के लिए डिज़ाइन की जाती हैं।
टी5: एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर, जहां दोनों एनकोडर और डिकोडर ट्रांसफॉर्मर परतों से बने होते हैं।

6. फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण

बीईआरटी: प्री-ट्रेंड मॉडल की अंतिम छिपी हुई स्थितियों को डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए अतिरिक्त आउटपुट परतों के साथ अनुकूलित करता है।
जीपीटी: ट्रांसफॉर्मर पर एक रैखिक परत जोड़ता है और उसी कॉजल लैंग्वेज मॉडलिंग उद्देश्य का उपयोग करके डाउनस्ट्रीम कार्य पर फाइन-ट्यून करता है।
टी5: सभी कार्यों को पाठ-से-पाठ प्रारूप में परिवर्तित करता है, जहां मॉडल को इनपुट अनुक्रम से लक्ष्य अनुक्रम को उत्पन्न करने के लिए फाइन-ट्यून किया जाता है।

7. प्रशिक्षण डेटा और पैमाना

बीईआरटी: बुक्सकोर्पस और इंग्लिश विकिपीडिया पर प्रशिक्षित।
जीपीटी: जीपीटी-2 और जीपीटी-3 को इंटरनेट से निकाले गए विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जीपीटी-3 को कॉमन क्रॉल नामक एक बड़े निगम पर प्रशिक्षित किया गया है।
टी5: “कोलोसल क्लीन क्रॉल्ड कॉर्पस” नामक एक बड़े और साफ़ संस्करण पर प्रशिक्षित, जो कॉमन क्रॉल का एक हिस्सा है।

8. संदर्भ और द्विदिशात्मकता को संभालना

बीईआरटी: दोनों दिशाओं में संदर्भ को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
जीपीटी: आगे की दिशा (बाएं से दाएं) में संदर्भ को समझने के लिए प्रशिक्षित।
टी5: एनकोडर में द्विदिश संदर्भ और डिकोडर में एकदिश संदर्भ को मॉडल कर सकता है, जो क्रम-टू-क्रम कार्यों के लिए उपयुक्त है।

9. डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए अनुकूलन

बीईआरटी: प्रत्येक डाउनस्ट्रीम कार्य के लिए कार्य-विशिष्ट हेड परतों और फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
जीपीटी: स्वाभाविक रूप से उत्पन्न करने वाला है और न्यूनतम संरचनात्मक परिवर्तनों के साथ कार्यों को पूरा करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है।
टी5: प्रत्येक कार्य को “पाठ-से-पाठ” समस्या के रूप में मानता है, जो इसे नए कार्यों के लिए स्वाभाविक रूप से लचीला और अनुकूलन योग्य बनाता है।

10. व्याख्यात्मकता और व्याख्या

बीईआरटी: द्विदिश गुण इसे समृद्ध संदर्भात्मक एम्बेडिंग प्रदान करते हैं लेकिन व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है।
जीपीटी: एकदिश संदर्भ का अनुसरण करना आसान हो सकता है लेकिन द्विदिश संदर्भ की गहराई की कमी है।
टी5: एनकोडर-डिकोडर फ्रेमवर्क संसाधित करने के चरणों को स्पष्ट रूप से अलग करता है लेकिन इसकी उत्पन्न प्रकृति के कारण विश्लेषण करना जटिल हो सकता है।

ट्रांसफॉर्मर का एनएलपी पर प्रभाव

ट्रांसफॉर्मर ने एनएलपी क्षेत्र को क्रांतिकारी बना दिया है क्योंकि उन्होंने मॉडल को क्रमिक डेटा को समानांतर रूप से संसाधित करने की अनुमति दी है, जिससे बड़े न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की गति और कुशलता में नाटकीय वृद्धि हुई है। उन्होंने स्व-ध्यान तंत्र पेश किया, जिससे मॉडल प्रत्येक इनपुट डेटा के विभिन्न हिस्सों के महत्व को तौल सकता है, चाहे वह अनुक्रम में कितनी भी दूर क्यों न हो। यह विभिन्न एनएलपी कार्यों में अभूतपूर्व सुधार का कारण बना, जिनमें अनुवाद, प्रश्न उत्तर, और पाठ सारांश शामिल हैं।

शोध ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए जारी है। जीपीटी-4 और इसके समकक्ष अधिक कुशल और सक्षम हैं क्योंकि वे वास्तुकला और प्रशिक्षण विधियों में प्रगति का परिणाम हैं। थोड़े-शॉट लर्निंग जैसी तकनीकें, जहां मॉडल न्यूनतम उदाहरणों के साथ कार्य करते हैं, और अधिक प्रभावी ट्रांसफर लर्निंग के लिए विधियां वर्तमान अनुसंधान के अग्रभाग में हैं।

भाषा मॉडल जैसे ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल डेटा से सीखते हैं जो पूर्वाग्रहों से भरे हो सकते हैं। शोधकर्ता और पрак्टिशनर सक्रिय रूप से पूर्वाग्रहों की पहचान करने, उन्हें समझने और उन्हें कम करने के लिए काम कर रहे हैं। तकनीकों में क्यूरेटेड प्रशिक्षण डेटासेट से लेकर न्याय और तटस्थता के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग समायोजन तक शामिल हैं।

Aayush Mittal

मैं पिछले पांच वर्षों से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की आकर्षक दुनिया में खुद को डूबा रहा हूं। मेरा जुनून और विशेषज्ञता ने मुझे 50 से अधिक विविध सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग परियोजनाओं में योगदान देने के लिए प्रेरित किया है, जिसमें विशेष रूप से एआई/एमएल पर ध्यान केंद्रित किया गया है। मेरी लगातार जिज्ञासा ने मुझे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की ओर आकर्षित किया है, जो एक क्षेत्र है जिसे मैं आगे अन्वेषण करने के लिए उत्सुक हूं।