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मोटे तौर पर एआई – और विशेष रूप से जेनेरिक एआई (जेनएआई) को लेकर मार्केटिंग प्रचार थका देने वाला होता जा रहा है। आप कम से कम उसका संदर्भ देखे बिना कोई लेख नहीं खोल सकते या समाचार वीडियो नहीं देख सकते। हम शायद उस बिंदु पर पहुंच रहे हैं जहां हम बिना रुके इसके गुणों का गुणगान करना (और इसके कुछ परिणामों से डरना) बंद कर देंगे।
प्रचार इतना चरम है कि इसका परिणाम सामने आता है, जिसका वर्णन गार्टनर ने अपनी पुस्तक में किया है प्रौद्योगिकी प्रचार चक्र रिपोर्ट “मोहभंग की गर्त” के रूप में, अपरिहार्य लगता है और इस वर्ष आ सकता है। यह जेनएआई की बढ़ती क्षमता का प्रमाण है और प्रौद्योगिकी की अपरिपक्वता का संकेत है।
भविष्य कहनेवाला मॉडल और संचार और सामग्री निर्माण के लिए जेनएआई के लिए गहन शिक्षण का दृष्टिकोण उज्ज्वल है। लेकिन हाल के महीनों के मार्केटिंग हमले के बीच जिस बात का उल्लेख शायद ही कभी किया गया है वह यह है कि चुनौतियाँ भी विकट हैं।
मशीन लर्निंग टूल उतने ही अच्छे होते हैं जितने अच्छे डेटा के साथ उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। कंपनियों को लग रहा है कि जेनएआई पर उन्होंने जो लाखों डॉलर खर्च किए हैं, उससे आरओआई में कमी आई है क्योंकि उनका डेटा विरोधाभासों, अशुद्धियों और चूक से भरा हुआ है। साथ ही, प्रौद्योगिकी के इर्द-गिर्द फैले प्रचार से यह देखना मुश्किल हो जाता है कि दावा किए गए कई लाभ वर्तमान में नहीं, बल्कि भविष्य में मौजूद हैं।
संक्षेप में, हम अभी तक वहां तक नहीं पहुंचे हैं, खासकर जेनएआई-आधारित चैटबॉट्स के साथ, जिनमें “मतिभ्रम” करने या बार-बार क्रैश होने की प्रवृत्ति होती है। कई जेनएआई चैटबॉट्स की हाल ही में घोषणा की गई थी और वे तेजी से विकास के दौर से गुजर रहे हैं, भले ही उन्हें बीटा जैसे सामान्य उपयोग के लिए जारी किया गया हो। और स्पष्ट रूप से, बाजार अभी भी यह पता लगा रहा है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का सर्वोत्तम उपयोग कैसे किया जाए जो कई चैटबॉट्स को रेखांकित करता है। (एलएलएम पर अधिक जानकारी के लिए नीचे देखें।)
Google, Microsoft और OpenAI ने genAI टूल विकसित करने और जारी करने में जल्दबाजी की है, लेकिन उस जल्दबाजी के कारण कई टूल में असाधारण स्तर की अपरिपक्वता पैदा हो गई है। चैटबॉट सामग्री बनाते हैं, लेकिन वे अभी जो सामग्री तैयार कर सकते हैं उस पर आपकी कंपनी की प्रतिष्ठा को दांव पर लगाना करियर को सीमित कर सकता है। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे एक जेनएआई चैटबॉट कर सकता है मुसीबत में फंसना:
उद्यमों और बिज़ तकनीकी कर्मचारियों को कम से कम मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और जेनएआई के साथ प्रयोग करना चाहिए, लेकिन 2024 आपकी कंपनी के लिए पूरी तरह से प्रयास करने का समय नहीं हो सकता है। चुनाव के बारे में फर्जी खबरें और संभावित दुष्प्रचार सामने आने का इंतजार करें। उपकरणों के खुरदरे किनारों को चिकना करने और प्रशिक्षण के अतिरिक्त दौर की प्रतीक्षा करें। सरकारी नियमों के लागू होने की प्रतीक्षा करें (या कम से कम जब तक आपको इस बात की बेहतर समझ न हो जाए कि वे क्या विनियमित करना चाहते हैं)। यदि उत्पादकता ही लक्ष्य है, तो वादा किए गए उत्पादकता लाभ के दूसरों द्वारा साकार होने की प्रतीक्षा करें।
GenAI अभी भी नई बड़ी चीज़ है, लेकिन यह उतना उन्नत नहीं हुआ है जितना प्रचार आपको सोचने पर मजबूर कर सकता है।
क्या आप अभी भी एआई, जेनेरेटिव एआई, मशीन लर्निंग और एलएलएम के बीच अंतर को लेकर भ्रमित हैं? नीचे दिए गए लिंक आपको गति प्रदान कर सकते हैं।
अपने एआई ज्ञान को जम्पस्टार्ट करें
कृत्रिम होशियारी (एआई), जैसा कि कौरसेरा द्वारा परिभाषित किया गया है, कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के लिए एक व्यापक शब्द है जो जटिल कार्यों को करने और उनसे सीखने के लिए मानवीय अनुभूति की नकल करता है। एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और जेनेरेटिव एआई को कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, लेकिन वे अलग-अलग अर्थ वाले अलग-अलग शब्द हैं।
यंत्र अधिगम एआई का एक उपक्षेत्र है जो अनुकूलनीय मॉडल तैयार करने के लिए डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो विभिन्न प्रकार के जटिल कार्य कर सकते हैं।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के कुछ सबसे जटिल एमएल कार्यों को करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के भीतर कई परतों का उपयोग करता है।
जनरेटिव ए.आई, जिसे जेनएआई भी कहा जाता है, चैटबॉट्स और अन्य टूल के पीछे की तकनीक है। यह एक प्रकार का AI है जो इनपुट किए गए संकेतों के जवाब में चित्र, पाठ, वीडियो और अन्य मीडिया उत्पन्न करता है।
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) ओपनएआई के चैटजीपीटी और गूगल के जेमिनी जैसे चैटबॉट्स की एल्गोरिथम नींव के लिए शब्द है। एलएलएम एक कंप्यूटर एल्गोरिदम है जो प्राकृतिक भाषा इनपुट को संसाधित करता है और जो पहले से ही देखा गया है उसके आधार पर अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है। फिर यह अगले शब्द, और अगले शब्द, इत्यादि की भविष्यवाणी करता है जब तक कि इसका उत्तर पूरा नहीं हो जाता।
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