चैटजीपीटी कैसे काम करता है
ChatGPT OpenAI द्वारा विकसित GPT (जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) आर्किटेक्चर पर आधारित है। यह एक भाषा मॉडल है जो संवादात्मक तरीके से मानव-समान पाठ प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है।
चैटजीपीटी की प्रशिक्षण प्रक्रिया में दो मुख्य चरण शामिल हैं: प्री-ट्रेनिंग और फाइन-ट्यूनिंग।
प्री-ट्रेनिंग: इस चरण में, मॉडल को इंटरनेट से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध टेक्स्ट के एक बड़े कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण का उद्देश्य पिछले संदर्भ को देखते हुए वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना है। बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षण देकर, मॉडल व्याकरण, तथ्य, तर्क क्षमता और दुनिया की समझ के कुछ स्तर सीखता है।
फ़ाइन-ट्यूनिंग: पूर्व-प्रशिक्षण के बाद, मानव समीक्षकों की मदद से उत्पन्न अधिक विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके मॉडल को फ़ाइन-ट्यून किया जाता है। ये समीक्षक कई उदाहरण इनपुट के लिए संभावित मॉडल आउटपुट की समीक्षा करने और उन्हें रेट करने के लिए OpenAI द्वारा प्रदान किए गए दिशानिर्देशों का पालन करते हैं। मॉडल इस प्रतिक्रिया से सीखता है और उपयोगकर्ता प्रश्नों के व्यापक सेट का जवाब देने के लिए इसे सामान्यीकृत करता है। यह पुनरावृत्ति प्रक्रिया समय के साथ मॉडल की प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करने में मदद करती है।
अनुमान के दौरान, जब कोई उपयोगकर्ता ChatGPT के साथ इंटरैक्ट करता है, तो मॉडल प्राप्त होने वाले इनपुट के आधार पर प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। यह इनपुट टेक्स्ट को टोकन में तोड़ता है और ट्रांसफॉर्मर-आधारित न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के माध्यम से उन्हें प्रोसेस करता है। मॉडल बातचीत के इतिहास द्वारा प्रदान किए गए संदर्भ को ध्यान में रखता है और सबसे संभावित अगले टोकन की भविष्यवाणी करके प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। सुसंगत और प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए इस प्रक्रिया को बार-बार दोहराया जाता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि चैटजीपीटी एक भाषा मॉडल है और वास्तविक समय की जानकारी या व्यक्तिगत अनुभवों तक इसकी पहुंच नहीं है। इसकी प्रतिक्रियाएँ प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर उत्पन्न होती हैं, और इसमें वास्तविक समझ या चेतना नहीं होती है। इसका प्रदर्शन प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता और फ़ाइन-ट्यूनिंग के दौरान प्रदान किए गए दिशानिर्देशों पर निर्भर करता है।
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