कड़वी सीख: क्यों ChatGPT हस्तनिर्मित कम्प्यूटेशनल तकनीकों पर विजय प्राप्त की
संक्षेप में
प्रोफेसर रिच सटन का 2019 निबंध, "द बिटर लेसन", एआई में महत्वपूर्ण प्रगति की भविष्यवाणी करता है, जैसे कि ChatGPT/GPT-4 और OpenAIकी कार्यप्रणाली.
पाठ एआई में प्रतिमान बदलाव पर प्रकाश डालता है, जहां कम्प्यूटेशनल विधियां मानव अंतर्ज्ञान के बिना प्रदर्शन पर हावी होती हैं।
हालांकि कई शोधकर्ता अंतर्ज्ञान-आधारित दृष्टिकोण अपनाना जारी रखते हैं, गणना-संचालित तरीकों की क्षमता की अनदेखी।
निबंध "कड़वा सबक2019 में प्रोफेसर रिच सटन द्वारा लिखित, ने तब से मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और एआई के भविष्य को समझने में रुचि रखने वाले लोगों के लिए महत्व प्राप्त कर लिया है। इस दस्तावेज़ में प्रदान की गई अंतर्दृष्टि में एआई के उद्भव सहित महत्वपूर्ण विकासों का पूर्वानुमान लगाया गया है ChatGPT/GPT-4 और की स्वीकृति OpenAIकी कार्यप्रणाली.
"द बिटर लेसन" का मूल एआई के क्षेत्र में एक आदर्श बदलाव की पड़ताल करता है। अतीत में, एआई का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों की यह सोचने की प्रवृत्ति थी कि उन्नत एआई विकसित करने के लिए एक उल्लेखनीय, विशिष्ट दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जिसे "आगमनात्मक पूर्वाग्रह" के रूप में भी जाना जाता है। यह विचार किसी विशिष्ट मुद्दे की विशेष जानकारी या सहज समझ को जोड़ने का संकेत देता है, जो फिर मशीन के समाधान मार्ग को निर्देशित करता है।
"द बिटर लेसन" का केंद्रीय विषय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अध्ययन में एक आदर्श बदलाव की जांच करता है। पहले, एआई का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं का यह मानना था कि उन्नत एआई बनाने के लिए एक उल्लेखनीय, अद्वितीय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। इस पूर्वाग्रह को "आगमनात्मक पूर्वाग्रह" कहा जाता है। यह अवधारणा किसी विशेष समस्या में विशेष ज्ञान या सहज अंतर्दृष्टि को जोड़ने का सुझाव देती है, जो फिर मशीन के समाधान मार्ग को निर्देशित करती है।
लेकिन एक आवर्ती पैटर्न स्पष्ट हो गया। शोधकर्ताओं ने बार-बार पाया कि बस और अधिक जोड़कर डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति, वे इन श्रमसाध्य तरीके से तैयार किए गए तरीकों से उत्पन्न परिणामों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। यह पैटर्न किसी एक क्षेत्र के लिए विशिष्ट नहीं था बल्कि शतरंज, गो, स्टारक्राफ्ट और शायद नेटहैक में भी दिखाई देता था। संवादी तंत्रिका नेटवर्कउदाहरण के लिए, कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में मैन्युअल तकनीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं झारना. यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि एसआईएफटी के आविष्कारक ने बाद में कहा कि यदि जब वह अपना शोध कर रहे थे तो तंत्रिका नेटवर्क आसपास होते, तो उन्होंने कार्रवाई का वह तरीका चुना होता। इसी के समान, LSTM ने सभी नियम-आधारित प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन किया मशीनी अनुवाद के क्षेत्र में. एक सरल "अधिक परतें जोड़ें" रणनीति का उपयोग करते हुए, ChatGPT/GPT-4इस प्रवृत्ति का एक प्रमुख उदाहरण, कम्प्यूटेशनल भाषाविदों द्वारा बनाए गए अत्यधिक विकसित मॉडल को पार करने में सक्षम था।
सटन के "कड़वे सबक" का मूल यह है कि कम्प्यूटेशनल तरीके जो मानव अंतर्ज्ञान द्वारा संशोधित नहीं होते हैं, प्रदर्शन के मामले में अक्सर अन्य दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हालाँकि, यह समझ व्यापक रूप से स्वीकृत नहीं हुई है। कई शोधकर्ता अभी भी जटिल, अंतर्ज्ञान-आधारित रणनीतियों का अनुसरण करते हैं, अक्सर समावेशी, गणना-आधारित दृष्टिकोण की क्षमता को अनदेखा करते हैं।
पाँच कारण GPT हस्तनिर्मित कम्प्यूटेशनल तकनीकों पर विजय प्राप्त की:
- अनुमापकता: कम्प्यूटेशनल तरीकों, विशेष रूप से जब अधिक डेटा के साथ संवर्धित किया जाता है, तो प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ विकसित और अनुकूलित होने की क्षमता होती है, जिससे वे भविष्य के लिए अधिक उपयुक्त बन जाती हैं।
- दक्षता: गणना और डेटा पर आधारित सामान्य तरीकों ने शतरंज और गो जैसे खेलों से लेकर मशीन अनुवाद और कंप्यूटर विज़न तक विभिन्न डोमेन में विशेष, मानव अंतर्ज्ञान-आधारित तरीकों से लगातार बेहतर प्रदर्शन किया है।
- व्यापक प्रयोज्यता: ये सामान्य, गणना-संचालित विधियां बहुमुखी हैं और इन्हें डोमेन-विशिष्ट बदलावों की आवश्यकता के बिना विभिन्न विषयों में लागू किया जा सकता है।
- सादगी: कच्चे पर निर्मित सिस्टम कम्प्यूटेशनल शक्ति और मानव अंतर्ज्ञान के आधार पर जटिल समायोजन की आवश्यकता के बिना, डेटा अपने दृष्टिकोण में सरल होते हैं।
- लगातार प्रदर्शन: जैसा कि उदाहरणों द्वारा प्रदर्शित किया गया है ChatGPT/GPT-4गणना-आधारित मॉडल लगातार उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, जो अक्सर विशेष तरीकों से आगे निकल जाते हैं।
मूल निबंध प्रोफेसर सटन के दृष्टिकोण और इस एआई प्रक्षेपवक्र को निर्देशित करने वाले सिद्धांतों की बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए एक अमूल्य उपकरण है।
लेख टेलीग्राम चैनल से प्रेरित था "बोरिस फिर से."
एआई के बारे में और पढ़ें:
Disclaimer
साथ लाइन में ट्रस्ट परियोजना दिशानिर्देश, कृपया ध्यान दें कि इस पृष्ठ पर दी गई जानकारी का कानूनी, कर, निवेश, वित्तीय या किसी अन्य प्रकार की सलाह के रूप में व्याख्या करने का इरादा नहीं है और न ही इसकी व्याख्या की जानी चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि केवल उतना ही निवेश करें जितना आप खो सकते हैं और यदि आपको कोई संदेह हो तो स्वतंत्र वित्तीय सलाह लें। अधिक जानकारी के लिए, हम नियम और शर्तों के साथ-साथ जारीकर्ता या विज्ञापनदाता द्वारा प्रदान किए गए सहायता और समर्थन पृष्ठों का संदर्भ लेने का सुझाव देते हैं। MetaversePost सटीक, निष्पक्ष रिपोर्टिंग के लिए प्रतिबद्ध है, लेकिन बाज़ार की स्थितियाँ बिना सूचना के परिवर्तन के अधीन हैं।
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।
और अधिक लेख
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।
