क्या जीपीटी-4 हमें सच्ची एआई क्रांति के करीब ले जाएगा?

जीपीटी-3 की शुरुआत के बाद से लगभग तीन साल हो चुके हैं, जो मई 2020 में हुई थी। तब से, एआई टेक्स्ट-जेनरेशन मॉडल ने मानव द्वारा लिखे गए जैसा दिखने और सुनने वाले टेक्स्ट बनाने की अपनी क्षमता के लिए बहुत सारी रुचि प्राप्त की है। अब ऐसा लगता है कि सॉफ्टवेयर का अगला संस्करण, जीपीटी-4, जल्द ही आने वाला है, जिसकी अनुमानित रिलीज़ की तारीख 2023 की शुरुआत में है।

इस एआई समाचार की अत्यधिक प्रत्याशित प्रकृति के बावजूद, जीपीटी-4 के बारे में विवरण काफी हद तक अस्पष्ट रहे हैं। ओपनएआई, जीपीटी-4 के पीछे की कंपनी, ने नए मॉडल के बारे में ज्यादा जानकारी सार्वजनिक रूप से नहीं दी है, जैसे कि इसकी विशेषताएं या क्षमताएं। फिर भी, एआई के क्षेत्र में, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के संबंध में, हाल की प्रगति से जीपीटी-4 से क्या उम्मीद की जा सकती है, इसके कुछ संकेत मिल सकते हैं।

जीपीटी क्या है?

विशिष्ट बातों पर जाने से पहले, यह जानना मददगार है कि जीपीटी क्या है। जीपीटी का अर्थ है जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर और यह एक गहरे शिक्षण न्यूरल नेटवर्क मॉडल को संदर्भित करता है जो इंटरनेट से उपलब्ध डेटा पर प्रशिक्षित होता है ताकि बड़ी मात्रा में मशीन-जनित टेक्स्ट बनाया जा सके। जीपीटी-3 इस प्रौद्योगिकी का तीसरा संस्करण है और यह वर्तमान में उपलब्ध सबसे उन्नत एआई टेक्स्ट-जेनरेशन मॉडल्स में से एक है।

जीपीटी-3 को वॉयस असिस्टेंट्स, जैसे कि सिरी या एलेक्सा, की तरह सोचें, लेकिन बहुत बड़े पैमाने पर। आपको एलेक्सा से अपना पसंदीदा गाना बजाने या सिरी से आपका टेक्स्ट टाइप करने के लिए कहने के बजाय, आप जीपीटी-3 से कुछ मिनटों में पूरी ईबुक लिखने या एक मिनट से कम समय में 100 सोशल मीडिया पोस्ट आइडिया जनरेट करने के लिए कह सकते हैं। उपयोगकर्ता को बस एक प्रॉम्प्ट देने की जरूरत है, जैसे कि “मुझे रचनात्मकता के महत्व पर 500 शब्दों का लेख लिखें।” यदि प्रॉम्प्ट स्पष्ट और विशिष्ट है, तो जीपीटी-3 लगभग कुछ भी लिख सकता है जो आप उसे लिखने के लिए कहते हैं।

इसकी रिलीज़ के बाद से, जीपीटी-3 ने कई व्यावसायिक अनुप्रयोग पाए हैं। कंपनियां इसका उपयोग टेक्स्ट सारांश, भाषा अनुवाद, कोड जनरेशन, और लगभग किसी भी लेखन कार्य के बड़े पैमाने पर स्वचालन के लिए कर रही हैं।

हालांकि, जीपीटी-3 निश्चित रूप से अपनी क्षमता में बहुत प्रभावशाली है कि यह मानव जैसा टेक्स्ट बना सकता है, यह अभी भी पूरी तरह से परिपूर्ण नहीं है। समस्याएं तब उत्पन्न होती हैं जब इसे लंबे टुकड़े लिखने के लिए प्रेरित किया जाता है, खासकर जब यह जटिल विषयों की बात आती है जिनमें अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक प्रॉम्प्ट जो वेबसाइट के लिए कंप्यूटर कोड जनरेट करने के लिए कहता है, वह सही लेकिन उपोत्पादक कोड वापस कर सकता है, इसलिए एक मानव कोडर को अभी भी सुधार करने के लिए जाना होगा। यह एक ही मुद्दा बड़े टेक्स्ट दस्तावेजों के साथ है: टेक्स्ट की मात्रा जितनी बड़ी होगी, उतनी ही अधिक संभावना है कि त्रुटियां – कभी-कभी हास्यमय – दिखाई देंगी जिन्हें एक मानव लेखक द्वारा ठीक किया जाना चाहिए।

सरल शब्दों में, जीपीटी-3 मानव लेखकों या कोडर्स का पूर्ण विकल्प नहीं है, और इसे ऐसा नहीं माना जाना चाहिए। इसके बजाय, जीपीटी-3 को एक लेखन सहायक के रूप में देखा जाना चाहिए, जो लोगों को बहुत समय बचा सकता है जब उन्हें ब्लॉग पोस्ट विचार या विज्ञापन प्रतिलिपि या प्रेस विज्ञप्ति के लिए रफ आउटलाइन बनाने की आवश्यकता होती है।

अधिक पैरामीटर = बेहतर?

एक बात जो एआई मॉडल के बारे में समझना महत्वपूर्ण है वह यह है कि वे पूर्वानुमान लगाने के लिए पैरामीटर का उपयोग कैसे करते हैं। एआई मॉडल के पैरामीटर सीखने की प्रक्रिया को परिभाषित करते हैं और आउटपुट के लिए संरचना प्रदान करते हैं। एआई मॉडल में पैरामीटर की संख्या आमतौर पर प्रदर्शन के एक उपाय के रूप में उपयोग की जाती है। पैरामीटर जितने अधिक होंगे, मॉडल उतना ही शक्तिशाली, चिकना और अनुमानित होगा, कम से कम स्केलिंग हाइपोथीसिस के अनुसार।

उदाहरण के लिए, जब जीपीटी-1 2018 में जारी किया गया था, तो इसके पास 117 मिलियन पैरामीटर थे। जीपीटी-2, जो एक साल बाद जारी किया गया था, में 1.2 बिलियन पैरामीटर थे, जबकि जीपीटी-3 ने संख्या को और भी अधिक बढ़ाकर 175 बिलियन पैरामीटर कर दिया। अगस्त 2021 के एक साक्षात्कार के अनुसार वायर्ड के साथ, सेरेब्रास के संस्थापक और सीईओ एंड्रयू फेल्डमैन, जो ओपनएआई के साथ साझेदारी करते हैं, ने उल्लेख किया कि जीपीटी-4 में लगभग 100 ट्रिलियन पैरामीटर होंगे। यह जीपीटी-4 को जीपीटी-3 की तुलना में 100 गुना अधिक शक्तिशाली बना देगा, जो पैरामीटर आकार में एक क्वांटम लीप है, जो समझने योग्य है कि बहुत से लोगों को बहुत उत्साहित कर रहा है।

हालांकि, फेल्डमैन के उच्च दावे के बावजूद, जीपीटी-4 वास्तव में 100 ट्रिलियन पैरामीटर होने के लिए अच्छे कारण हैं। पैरामीटर की संख्या जितनी अधिक होगी, मॉडल को प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करना उतना ही अधिक महंगा हो जाएगा क्योंकि इसके लिए विशाल मात्रा में कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होगी।

इसके अलावा, पैरामीटर की संख्या के अलावा मॉडल की प्रभावशीलता को निर्धारित करने वाले और भी कारक हैं। उदाहरण के लिए, मेगाट्रॉन-ट्यूरिंग एनएलजी लें, जो एनवीडिया और माइक्रोसॉफ्ट द्वारा निर्मित एक टेक्स्ट-जेनरेशन मॉडल है, जिसमें 500 बिलियन से अधिक पैरामीटर हैं। इसके आकार के बावजूद, एमटी-एनएलजी जीपीटी-3 के प्रदर्शन के करीब नहीं आता है। संक्षेप में, बड़ा जरूरी बेहतर नहीं है।

संभावना है कि जीपीटी-4 में जीपीटी-3 की तुलना में अधिक पैरामीटर होंगे, लेकिन यह देखना बाकी है कि क्या संख्या वास्तव में एक क्रम अधिक बड़ी होगी। इसके बजाय, ओपनएआई संभावित रूप से अन्य आकर्षक संभावनाओं का पीछा कर रहा है, जैसे कि एक पतला मॉडल जो गुणात्मक सुधार पर ध्यान केंद्रित करता है अल्गोरिदमिक डिजाइन और संरेखण में। ऐसे सुधारों का सटीक प्रभाव कठिन है, लेकिन जो ज्ञात है वह यह है कि एक पतला मॉडल सशर्त गणना के माध्यम से कम्प्यूटिंग लागत को कम कर सकता है, अर्थात् एआई मॉडल में सभी पैरामीटर हमेशा सक्रिय नहीं होंगे, जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके के समान है।

तो जीपीटी-4 क्या कर पाएगा?

जब तक ओपनएआई जीपीटी-4 के बारे में कोई नया बयान जारी नहीं करता है या इसे रिलीज़ नहीं करता है, हम इसके बारे में अनुमान लगाने के लिए छोड़ दिए जाते हैं कि यह जीपीटी-3 से कैसे अलग होगा। फिर भी, हम कुछ भविष्यवाणियां कर सकते हैं

भविष्य में एआई के गहरे शिक्षण विकास के बावजूद, जीपीटी-4 संभवतः केवल टेक्स्ट ही रहेगा। मानव के रूप में, हम एक बहुसंवेदी दुनिया में रहते हैं जो विभिन्न ऑडियो, दृश्य और पाठ इनपुट से भरा हुआ है। इसलिए, यह अपरिहार्य है कि एआई विकास अंततः एक बहुसंवेदी मॉडल का उत्पादन करेगा जो विभिन्न इनपुट को शामिल कर सकता है।

हालांकि, एक अच्छा बहुसंवेदी मॉडल डिजाइन करना एक केवल-टेक्स्ट मॉडल की तुलना में काफी अधिक कठिन है। तकनीक अभी तक वहां नहीं है, और जो हम जीपीटी-4 के पैरामीटर आकार पर सीमाओं के बारे में जानते हैं, उसके आधार पर, यह संभावना है कि ओपनएआई एक केवल-टेक्स्ट मॉडल पर विस्तार और सुधार पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

यह भी संभावना है कि जीपीटी-4 सटीक प्रॉम्प्टिंग पर कम निर्भर करेगा। जीपीटी-3 की एक कमजोरियों में से एक यह है कि टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को सावधानी से लिखने की आवश्यकता होती है ताकि आप जो परिणाम चाहते हैं वह प्राप्त कर सकें। जब प्रॉम्प्ट सावधानी से नहीं लिखे जाते हैं, तो आप ऐसे आउटपुट के साथ समाप्त हो सकते हैं जो असत्य, विषाक्त या यहां तक कि चरमपंथी विचारों को प्रतिबिंबित करते हैं। यह “संरेखण समस्या” का हिस्सा है, जो एक एआई मॉडल बनाने में चुनौतियों को संदर्भित करता है जो पूरी तरह से उपयोगकर्ता के इरादों को समझता है। दूसरे शब्दों में, एआई मॉडल उपयोगकर्ता के लक्ष्यों या इरादों के साथ संरेखित नहीं है। चूंकि एआई मॉडल इंटरनेट से टेक्स्ट डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित होते हैं, इसलिए मानव पूर्वाग्रह, झूठ और पक्षपात टेक्स्ट आउटपुट में आसानी से प्रवेश कर सकते हैं।

हालांकि, यह मानने के अच्छे कारण हैं कि डेवलपर्स संरेखण समस्या पर प्रगति कर रहे हैं। यह आशावाद कुछ सफलता से आता है इन्सट्रक्टजीपीटी के विकास में, जो जीपीटी-3 का एक अधिक उन्नत संस्करण है जिसे मानव प्रतिक्रिया पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि निर्देशों और उपयोगकर्ता के इरादों का पालन किया जा सके। मानव निर्णायकों ने पाया कि इन्सट्रक्टजीपीटी जीपीटी-3 की तुलना में अच्छे प्रॉम्प्टिंग पर बहुत कम निर्भर था।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि इन परीक्षणों को केवल ओपनएआई कर्मचारियों के साथ आयोजित किया गया था, जो एक相当 होमोजीनस समूह हो सकता है जो लिंग, धार्मिक या राजनीतिक दृष्टिकोण में बहुत भिन्न नहीं हो सकता है। यह एक सुरक्षित दांव है कि जीपीटी-4 विभिन्न समूहों के लिए संरेखण में सुधार के लिए अधिक विविध प्रशिक्षण से गुजरेगा, हालांकि इसकी सीमा तक देखा जाना बाकी है।

क्या जीपीटी-4 मानव को बदल देगा?

जीपीटी-4 के वादे के बावजूद, यह असंभाव्य है कि यह मानव लेखकों और कोडर्स की आवश्यकता को पूरी तरह से बदल देगा। पैरामीटर अनुकूलन, पैरामीटर वृद्धि के बजाय, संभवतः एक एआई मॉडल का परिणाम होगा जिसमें अपने पूर्ववर्ती की तुलना में बहुत अधिक कम्प्यूटिंग पावर होगी। और सुधारित संरेखण जीपीटी-4 को बहुत अधिक उपयोगकर्ता-मित्र बना देगा।

इसके अलावा, हम अभी भी एआई टूल्स के विकास और अपनाने की शुरुआत में हैं। इस प्रौद्योगिकी के लिए अधिक उपयोग के मामले लगातार पाए जा रहे हैं, और जैसे ही लोग कार्यस्थल में एआई का उपयोग करने के साथ अधिक विश्वास और आराम महसूस करते हैं, यह लगभग निश्चित है कि हम आने वाले वर्षों में लगभग हर व्यावसायिक क्षेत्र में एआई टूल्स को व्यापक रूप से अपनाने का गवाह बनेंगे। तो जीपीटी-4 के आगमन के साथ, हम एआई क्रांति के करीब पहुंच रहे हैं या नहीं, यह देखना बाकी है, लेकिन एक बात निश्चित है – एआई का भविष्य उज्ज्वल है और यह हमारे जीवन को कई तरह से बदलने वाला है।