क्या ChatGPT एक न्यूरल नेटवर्क है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में, "तंत्रिका नेटवर्क" शब्द का उल्लेख अक्सर मशीन लर्निंग के प्रमुख घटक के रूप में किया जाता है। इसके मूल में, एक तंत्रिका नेटवर्क नोड्स का एक परस्पर जुड़ा हुआ समूह है जो कंप्यूटर को उदाहरण के द्वारा सीखने और डेटा में पैटर्न को पहचानने की अनुमति देता है। ChatGPT, OpenAI द्वारा विकसित ट्रांसफार्मर-आधारित AI भाषा मॉडल, कोई अपवाद नहीं है।

वास्तव में, चैटजीपीटी एक भाषा मॉडल है जो संवादी तरीके से उपयोगकर्ता इनपुट को समझने और प्रतिक्रिया देने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। अब जब हम समझ गए हैं कि ChatGPT एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है, तो आइए तंत्रिका नेटवर्क की अवधारणा में गहराई से उतरें और कैसे ChatGPT अपनी मानव-जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए इस तकनीक का लाभ उठाता है।

न्यूरल नेटवर्क क्या है?

एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो मानव मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र से प्रेरणा लेता है उसे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है। यह मानव मस्तिष्क के जैविक न्यूरॉन्स की नकल करते हुए डेटा इनपुट को सीखने और वांछित आउटपुट में अनुवाद करने के लिए परस्पर जुड़े कार्यों के एक नेटवर्क का उपयोग करता है। तंत्रिका नेटवर्क ने विविध मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में अनुप्रयोग ढूंढ लिए हैं और जटिल वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान कर सकते हैं। इन्हें कई उद्योगों में लागू किया जा रहा है, जैसे भाषण और छवि पहचान, वित्त और चिकित्सा निदान।

चैटजीपीटी एक संवादात्मक एआई प्रोग्राम है जो उपयोगकर्ता इनपुट को समझने और प्रतिक्रिया देने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। यह तंत्रिका नेटवर्क का वंशज है और ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर का उपयोग करके संचालित होता है।

चैटजीपीटी न्यूरल नेटवर्क के साथ कैसे काम करता है

ChatGPT मानव-जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए एक फ़ीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क और एक सामान्यीकरण परत का उपयोग करता है। फ़ीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क इनपुट अनुक्रम में एक गैर-रेखीय परिवर्तन लागू करता है, जो मॉडल को डेटा में जटिल पैटर्न सीखने की अनुमति देता है। इस बीच, सामान्यीकरण परत यह सुनिश्चित करके प्रशिक्षण प्रक्रिया को स्थिर करने में मदद करती है कि प्रत्येक परत के इनपुट मान समान पैमाने के हैं।

चैटजीपीटी सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध कराए जाने से पहले यह सुनिश्चित करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरता है कि यह इच्छित उद्देश्य के अनुसार कार्य करता है। जब कोई उपयोगकर्ता टेक्स्ट इनपुट करता है, तो ChatGPT इसे कई चरणों के माध्यम से संसाधित करता है, जिसमें टोकनाइजेशन, एम्बेडिंग, एन्कोडिंग, संभाव्यता वितरण पीढ़ी और आउटपुट पीढ़ी शामिल है।

ChatGPT में न्यूरल नेटवर्क और मशीन लर्निंग

तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़ी हुई प्रौद्योगिकियाँ हैं। न्यूरल नेटवर्क आधुनिक एआई और मशीन लर्निंग में गेम-चेंजर रहे हैं, मुख्य रूप से बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग द्वारा बनाए गए डेटा परिदृश्य के कारण। इन प्लेटफार्मों ने जटिल तंत्रिका नेटवर्क को Train के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट के उपयोग को सक्षम किया है, जो जटिल रणनीतियों और संचालन को सीख सकते हैं।

चैटजीपीटी तकनीक तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग के सिद्धांतों पर बनाई गई है। भाषा को पहचानने और उस पर प्रतिक्रिया देने के लिए, चैटजीपीटी के तंत्रिका नेटवर्क को मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। फ़ाइन-ट्यूनिंग इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण पहलू है, जो तंत्रिका नेटवर्क को विशिष्ट प्रकार के इनपुट को पहचानने और सटीक रूप से प्रतिक्रिया देने में मदद करता है।

ChatGPT किस प्रकार का नेटवर्क है?

चैटजीपीटी एक भाषा मॉडल है जो तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला पर आधारित है।

चैटजीपीटी का तंत्रिका नेटवर्क कितना बड़ा है?

GPT 3 में 175 बिलियन से अधिक पैरामीटर थे।