एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई से एआई और एलएलएम के भविष्य पर 5 प्रमुख जानकारियां
हाल के पॉडकास्ट में, एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई ने एआई की दुनिया में मूल्यवान अंतर्दृष्टि साझा की। यहां उनकी दो घंटे की बातचीत के शीर्ष 5 अंश दिए गए हैं।
इस बात पर ध्यान दें कि मॉडल आज क्या नहीं कर सकते
जब बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से जुड़े व्यवसायों और उत्पादों के बारे में पूछा गया, तो डारियो ने सलाह दी, "इस पर ध्यान केंद्रित करना बेहतर है कि मॉडल आज क्या नहीं कर सकते।" उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि यदि एलएलएम केवल 40% समय में ही किसी कार्य को सही ढंग से पूरा कर सकता है, तो निकट भविष्य में महत्वपूर्ण सुधार की गुंजाइश है। उन्होंने व्यवसायों को प्रगति को ध्यान में रखते हुए उत्पाद विकसित करने के लिए प्रोत्साहित किया और उनकी सफलता की संभावना बढ़ाने के लिए एंथ्रोपिक के साथ साझेदारी करने का भी सुझाव दिया।
डेरियो ने आगे बताया कि एलएलएम की सीमाओं की पहचान करके, व्यवसाय नवाचार और भेदभाव के लिए अप्रयुक्त अवसरों को उजागर कर सकते हैं। उन्होंने प्रासंगिक बारीकियों और जटिल तर्क क्षमताओं को समझने के महत्व पर प्रकाश डाला, जिनकी वर्तमान मॉडलों में कमी है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी में नए समाधान और प्रगति का मार्ग प्रशस्त कर सकता है।
असफल भविष्यवाणियाँ और सुदृढीकरण सीखने की खोज
Dota 2, Go, और Starcraft जैसे लोकप्रिय खेलों के समान, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से एजेंटों के रूप में विकसित होने वाले एलएलएम के बारे में डारियो की अपनी असफल भविष्यवाणी ने तकनीकी परिदृश्य के पुनर्मूल्यांकन को बढ़ावा दिया है। प्रत्याशित प्रगति देखने के बजाय, उद्योग ने फोकस में एक महत्वपूर्ण बदलाव देखा है। कंपनियां अब अपने निवेश को बढ़ावा देने की दिशा में निर्देशित कर रही हैं संगणन शक्ति और न्यूरॉन गिनती बढ़ाना।
एलएलएम का प्रारंभिक दृष्टिकोण निर्बाध रूप से पूर्ण रूप से परिवर्तित हो रहा है स्वायत्त एजेंट सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से बाधाओं का सामना करना पड़ा है। इस झटके के बावजूद, डारियो भविष्य को लेकर आशावादी है। उनका मानना है कि हालांकि विकास का यह चरण अभी भी आगे हो सकता है, लेकिन अप्रत्याशित मोड़ और मोड़ ने तकनीकी प्रगति के क्रम को फिर से आकार दिया है।
कंप्यूटिंग शक्ति और न्यूरॉन गिनती बढ़ाने पर जोर देने के साथ, कंपनियां एलएलएम की क्षमताओं को बढ़ाने का प्रयास कर रही हैं। यह नई दिशा कम्प्यूटेशनल संसाधनों और तंत्रिका नेटवर्क जटिलता के महत्व की मान्यता का प्रतीक है। इन क्षेत्रों में भारी निवेश करके, शोधकर्ता और डेवलपर्स नई संभावनाओं को खोलने और उन चुनौतियों पर काबू पाने की उम्मीद करते हैं जिन्होंने डारियो की मूल भविष्यवाणी को साकार करने में बाधा उत्पन्न की है।
स्केलिंग एलएलएम का भविष्य
डेटा सीमाओं के आलोक में एलएलएम की स्केलेबिलिटी से जुड़ी चिंताओं को संबोधित करते हुए, अमोदेई ने आत्मविश्वास से व्यक्त किया कि उन्हें नहीं लगता कि यह निकट भविष्य में एक बड़ी बाधा बनेगी, सिवाय शायद प्रगति के अंतिम 10% को छोड़कर। एक रहस्योद्घाटन में, उन्होंने इस चुनौती से निपटने के लिए एक आशाजनक समाधान के रूप में सिंथेटिक डेटा उत्पादन की क्षमता का संकेत दिया, एक ऐसा विषय जिस पर उन्होंने पहले कभी ध्यान नहीं दिया था। हालाँकि, अमोदेई ने आगाह किया कि वांछित पैमाने पर इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता अप्रमाणित है।
एलएलएम की मापनीयता के संबंध में अमोदेई का आश्वासन एआई समुदाय के भीतर आशावाद की भावना प्रदान करता है। जबकि डेटा की कमी चिंता का विषय रही है, अधिकांश प्रगति के लिए इस मुद्दे की प्रबंधनीयता में उनका विश्वास उत्साहजनक है। यह स्वीकार करते हुए कि अंतिम 10% बड़ी चुनौतियाँ पेश कर सकता है, अमोदेई एलएलएम क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए नवीन समाधानों की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
इस दृष्टिकोण के बारे में अमोदेई के उल्लेख से पता चलता है कि शोधकर्ता और डेवलपर्स मौजूदा डेटासेट को बढ़ाने के लिए सक्रिय रूप से वैकल्पिक तरीकों की खोज कर रहे हैं। सिंथेटिक डेटा जेनरेशन में कृत्रिम डेटा बनाना शामिल है जो वास्तविक दुनिया के पैटर्न और विशेषताओं की नकल करता है। इस तकनीक का लाभ उठाकर, एलएलएम के प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी को बढ़ाने के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करना संभव हो सकता है।
एलएलएम के भविष्य की भविष्यवाणी
2024 में एआई परिदृश्य के लिए डारियो अमोदेई का पूर्वानुमान बड़े भाषा मॉडल के निरंतर विकास के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ रखता है। (एलएलएम). हालांकि उनकी उम्मीद अगले वर्ष के भीतर उपभोक्ता दृष्टिकोण से एलएलएम में पर्याप्त लेकिन क्रांतिकारी प्रगति की नहीं है, लेकिन अंतर्निहित गतिशीलता आगे की खोज के लायक है।
2024 के अपने दृष्टिकोण में, डारियो की कल्पना है कि उपभोक्ताओं को उल्लेखनीय अनुभव होगा एलएलएम क्षमताओं में वृद्धि. ये सुधार अधिक सटीक प्रतिक्रियाओं, सूक्ष्म प्रश्नों की गहरी समझ और उच्च स्तर की बातचीत के प्रवाह में तब्दील हो सकते हैं। उपयोगकर्ता खुद को एआई सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करते हुए पा सकते हैं जो अपनी बातचीत में तेजी से सहज और मानवीय जैसा महसूस करते हैं। हालाँकि, उनकी भविष्यवाणी का सार व्यवसायों के लिए इन प्रगति का लाभ उठाने की क्षमता में निहित है।
जबकि 2024 नए विकास का वादा करता है, डारियो की 2025 या 2026 तक और अधिक महत्वपूर्ण बदलावों की प्रत्याशा एआई परिदृश्य में एक संभावित मोड़ पर संकेत देती है। यह समय-सीमा एआई प्रौद्योगिकियों की उस बिंदु तक परिपक्वता का सुझाव देती है जहां से वे फिर से शुरू होती हैंdefiकोई सामाजिक मानदंड और अपेक्षाएँ नहीं।
एलएलएम व्याख्यात्मकता में प्रगति
अमोदेई ने एलएलएम व्याख्या के विषय पर बात की और खुलासा किया कि एंथ्रोपिक "" नामक एक नई परियोजना पर काम कर रहा है।मोनोसमैन्टिसिटी की ओर: शब्दकोश सीखने के साथ भाषा मॉडल को विघटित करना“. उन्होंने एलएलएम के भीतर व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को समझने में अच्छी प्रगति हासिल करने के बारे में आशावाद व्यक्त किया, जिसके व्यावहारिक परिणाम 2-3 वर्षों में अपेक्षित हैं। यह विकास एआई सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है।
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के बारे में लेखक
दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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