Minecraft से लेकर संज्ञानात्मक महारत तक: OpenAIहै GPT मॉडल पुनःdefiने सीखना
संक्षेप में
लेख सामाजिक परिवेश और के बीच संबंधों की पड़ताल करता है एआई अनुसंधान में संज्ञानात्मक विकासयह तर्क देते हुए कि सामाजिक रूप से समृद्ध संदर्भ मस्तिष्क के बड़े आकार और उन्नत संज्ञानात्मक कौशल के विकास में योगदान देता है।
एक विचारोत्तेजक में लेख प्रतिष्ठित पत्रिका टुवर्ड्सडेटासाइंस द्वारा प्रकाशित, सामाजिक वातावरण और जटिल संज्ञानात्मक क्षमताओं के विकास के बीच संभावित संबंधों की खोज की जाती है। लेख इस तर्क पर प्रकाश डालता है कि सामाजिक रूप से समृद्ध संदर्भ मस्तिष्क के बड़े आकार और उन्नत संज्ञानात्मक कौशल के विकास में योगदान देता है।
| सम्बंधित: OpenAIके मुख्य वैज्ञानिक, इल्या सुतस्केवर, एजीआई और न्यूरल नेटवर्क के भविष्य पर प्रकाश डालते हैं |
इल्या सुतस्केवर ने अपने लेख में इस विषय पर विचार किया रिपोर्ट पाँच वर्ष पहले वितरित किया गया। उन्होंने स्पष्ट रूप से बताई गई थीसिस में अपना 75% विश्वास व्यक्त किया, साथ ही एक चंचल टिप्पणी भी की कि वैज्ञानिक साहित्य कई प्रकार के दावों का समर्थन करता प्रतीत होता है।
सुतस्केवर का प्रवचन एजेंटों की क्षमता के इर्द-गिर्द घूमता है, जिसमें सामान्य सुदृढीकरण सीखने वाले एजेंट और भाषा मॉडल पर आधारित दोनों एजेंट शामिल हैं। वह सामाजिक परिवेश में बढ़ने, सीखने और पनपने की उनकी क्षमता की जांच करता है, जिसमें कई एजेंट एक साथ रहते हैं, प्रत्येक संभावित रूप से समान उद्देश्यों का पीछा करते हैं।
मानव सामाजिक अंतःक्रियाओं के साथ समानताएं चित्रित करके, सुतस्केवर इस धारणा पर प्रकाश डालते हैं कि सांप्रदायिक जीवन एक समुदाय के भीतर सामाजिक कौशल, दिमाग के सिद्धांत, बातचीत कौशल और इच्छाओं की व्यापक समझ के अधिग्रहण को जन्म देता है। हालाँकि, वह इन वातावरणों में आक्रामकता की सीखी हुई उपस्थिति को भी रेखांकित करता है।
गतिशीलता जटिल हो जाती है क्योंकि एजेंटों को न केवल अपनी प्राथमिकताओं पर विचार करना चाहिए, बल्कि अन्य एजेंटों के साथ बातचीत को भी नेविगेट करना चाहिए, जिससे जटिल व्यवहार पैटर्न तैयार हो सके।
सामाजिक पर्यावरण और संज्ञानात्मक विकास के बीच संबंध
एक सम्मोहक अन्वेषण सामने आता है: क्या होगा अगर कई अलग-अलग हों GPT (जेनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर) मॉडल एक सामान्य वातावरण के भीतर बातचीत करने के लिए पेश किए गए थे, प्रत्येक को केवल उच्च-स्तरीय कार्य विवरण प्रदान किया गया था? इस तकनीक ने मशीन लर्निंग में महारत हासिल करने जैसे विभिन्न क्षेत्रों में उल्लेखनीय सफलता हासिल की है Go, तथा OpenAIके लिए प्रशिक्षण बॉट की अपनी उपलब्धि है डोटा 2.
मुख्य उद्देश्य सामान्यीकरण, या इससे भी अधिक दिलचस्प रूप से, मेटा-लर्निंग की अवधारणा पर केंद्रित है - सीखने की योग्यता प्राप्त करने का एक कौशल. यह एआई संस्थाओं को नए और अज्ञात कार्यों को समझने के लिए सशक्त बनाएगा, जो अपार संभावनाओं का वादा करने वाला एक मील का पत्थर है।
एआई के लिए एक आशाजनक प्रक्षेप पथ में, इन मॉडलों का विकास केवल कम्प्यूटेशनल शक्ति द्वारा सीमित है। मॉडल संचार और प्रशिक्षण की सुविधा के लिए हार्डवेयर संसाधनों का विस्तार उनकी विकासात्मक यात्रा को तेज करता है। प्रतिमान का उदाहरण दिया गया है OpenAIहजारों मॉडलों के एक साथ निष्पादन को व्यवस्थित करने की वर्तमान क्षमता। क्षमता में यह उल्लेखनीय प्रगति Minecraft जैसे एनालॉग डेवलपर के उनके हालिया अधिग्रहण से जुड़ी हो सकती है।
एआई अनुसंधान के क्षेत्र में, सामाजिक वातावरण, संज्ञानात्मक विकास और सीखने की क्षमताओं को बढ़ावा देने के बीच परस्पर क्रिया एक दिलचस्प रास्ते के रूप में सामने आती है, और यह इल्या सुतस्केवर जैसे दिग्गजों और जैसे संस्थानों के संचयी प्रयास हैं। OpenAI जो इन प्रगतिशील अन्वेषणों को ईंधन देता है।
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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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