Microsoft ने क्यों किया OpenAI में $10 बिलियन का निवेश ? ChatGPT Kya hai ?

Microsoft ने OpenAI में $10 बिलियन का भारी निवेश किया है और हम आपको बताएँगे आखिर इतना भारी निवेश की वजह क्या है। ChatGPT kya hai जिसकी वजह से माइक्रोसॉफ्ट ने इतना मोटा निवेश किया है।

Microsoft स्टार्ट-अप OpenAI में शुरुआती निवेशक होने से कंपनी में और $10 बिलियन का निवेश करने के लिए चला गया है। Open AI वायरल ChatGPT चैटबॉट और Dall-E इमेज जनरेटर के पीछे की कंपनी है। यह पहले ही बताया जा चुका है कि Microsoft विभिन्न OpenAI उत्पादों को अपने प्रस्तावों में शामिल करना चाह रहा है। एक के लिए, Azure OpenAI सेवाओं के हिस्से के रूप में Microsoft एंटरप्राइज़ ग्राहकों को ChatGPT की पेशकश की जाएगी। Microsoft को Google पर ले जाने में मदद करने के लिए ChatGPT को बिंग सर्च में प्लग किए जाने की भी रिपोर्ट है।

माइक्रोसॉफ्ट के अध्यक्ष और सीईओ सत्या नडेला ने एक प्रेस बयान में कहा की “हमने ओपनएआई के साथ अपनी साझेदारी का गठन अत्याधुनिक एआई अनुसंधान को जिम्मेदारी से आगे बढ़ाने और एआई को एक नए प्रौद्योगिकी मंच के रूप में लोकतांत्रित करने के लिए एक साझा महत्वाकांक्षा के आसपास किया। हमारी साझेदारी के इस अगले चरण में, उद्योगों के डेवलपर्स और संगठनों के पास अपने अनुप्रयोगों को बनाने और चलाने के लिए एज़्योर के साथ सर्वश्रेष्ठ एआई अवसंरचना, मॉडल और टूलचेन तक पहुंच होगी”

OpenAI में Microsoft के निवेश के बारे में ध्यान देने योग्य ये 4 महत्वपूर्ण पॉइंट्स है।

1. Microsoft ने OpenAI में अब तक कितना निवेश किया है?

2019 में Microsoft ने OpenAI में अपना पहला $1 बिलियन का निवेश किया। इसी तरह कंपनी ने 2019 से 2023 के बीच 2 अरब डॉलर का निवेश किया। अब कंपनी ने 10 अरब डॉलर का निवेश किया है। इस तरह सबकुछ जोड़कर बात किया जाये तो Microsoft ने AI स्टार्ट-अप में करीब 13 बिलियन डॉलर का निवेश किया है।

2) Microsoft और OpenAI की साझेदारी कैसे काम करेगी ?

आधिकारिक प्रेस नोट के मुताबिक, Microsoft OpenAI के स्वतंत्र AI शोध को स्केल करने के लिए विशेष सुपरकंप्यूटर का निर्माण करेगा। यह इंजीनियरों और कंप्यूटर वास्तुकारों को ChatGPT और Dall.E जैसे उत्पादों पर नई सुविधाओं का परीक्षण और परिनियोजन करने में मदद करेगा। इसके अलावा, Microsoft वैश्विक स्तर पर अपने स्वयं के AI समाधान को बनाने और तैनात करने में ग्राहकों की मदद करने के लिए Azure की AI अवसंरचना का निर्माण करना भी जारी रखेगा। ध्यान रखें कि OpenAI पहले से ही एज़्योर इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलता है।

3) Microsoft OpenAI का अनन्य क्लाउड सेवा प्रदाता होगा।

इस नवीनतम $10 बिलियन सौदे के साथ, Microsoft OpenAI और इसके विभिन्न उत्पादों के लिए अनन्य क्लाउड सेवा प्रदाता बन जाएगा। OpenAI के उत्पादों, अनुसंधान और API से संबंधित सभी कार्यभार Microsoft Azure क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर संग्रहीत किए जाएंगे।

4) Microsoft को OpenAI से क्या मिलेगा?

Microsoft ने अपने उपभोक्ता और उद्यम उत्पादों पर नए AI-समर्थित अनुभव प्रदान करने की पुष्टि की है। इसका मतलब है कि हम ChatGPT, Dall.E के किसी रूप को Microsoft के उत्पादों जैसे बिंग सर्च, Microsoft 365, Teams आदि में देख सकते हैं। अगर Microsoft Word के भविष्य के संस्करण में ChatGPT एक सहायक के रूप में दिखाई देता है तो आश्चर्यचकित न हों।
एज़्योर OpenAI सेवा को ChatGPT तक भी पहुंच प्राप्त होगी और अन्य उपकरण और डेवलपर्स/उद्यम इन्हें अपने उत्पादों और अनुप्रयोगों में शामिल करने में सक्षम होंगे।

OpenAi क्या है ? और यह कैसे काम करती है ?

OpenAI एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च लेबोरेटरी है, जिसमें लाभकारी OpenAI LP और इसकी मूल कंपनी, गैर-लाभकारी OpenAI Inc. शामिल है। यह एक जिम्मेदार तरीके से अनुकूल AI को विकसित करने और बढ़ावा देने के लिए समर्पित है। OpenAI का मुख्य लक्ष्य संपूर्ण मानवता को लाभ पहुंचाने वाले मित्रवत AI का निर्माण और प्रचार करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र को आगे बढ़ाना है।

OpenAI मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर विजन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स सहित एआई से संबंधित विभिन्न विषयों पर शोध करता है। कंपनी विभिन्न प्रकार के एआई-संबंधित उपकरणों और तकनीकों को विकसित और ओपन-सोर्स भी करती है, जैसे कि GPT-3 भाषा मॉडल और सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम को विकसित करने और तुलना करने के लिए OpenAI जिम प्लेटफॉर्म।

OpenAI एआई के निहितार्थों के बारे में सार्वजनिक नीतिगत चर्चाओं में भी संलग्न है और यह सुनिश्चित करने के लिए काम करता है कि AI का विकास और तैनाती सुरक्षा, निष्पक्षता और मजबूती के मूल्यों के साथ संरेखित हो। वे AI और उसके अनुप्रयोगों के क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए अन्य संगठनों के साथ साझेदारी और सहयोग में भी संलग्न हैं।

कुल मिलाकर, OpenAI का उद्देश्य AI को सभी के लिए सुलभ बनाना है, ताकि इसका उपयोग आज मानवता के सामने आने वाली कुछ सबसे अधिक दबाव वाली समस्याओं को हल करने और सभी के लिए अधिक सकारात्मक भविष्य बनाने में मदद करने के लिए किया जा सके।

ChatGPT क्या है ? और यह कैसे काम करती है ?

ChatGPT GPT (जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग ट्रांसफॉर्मर) भाषा मॉडल का एक प्रकार है जिसे संवादी भाषा की समझ और एडवांस लर्निंग के लिए बनाया गया है। यह एक तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल है जिसे संवादी पाठ के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है और पाठ इनपुट के लिए मानव जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में यह सक्षम है।

ChatGPT का उपयोग विभिन्न प्रकार के प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि भाषा अनुवाद, प्रश्न उत्तर और पाठ सारांश, लेकिन इसे संवादात्मक तरीके से पाठ इनपुट का जवाब देने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है। इसका मतलब यह है कि यह बातचीत के संदर्भ को समझने में सक्षम है और चर्चा किए जा रहे विषय के लिए उपयुक्त प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।

ChatGPT को संवादात्मक पाठ के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, और इसे ग्राहक सेवा, चैटबॉट और यहां तक कि रचनात्मक लेखन जैसे विभिन्न कार्यों के लिए ठीक किया गया है। इसमें बातचीत के संदर्भ को समझने की क्षमता है, और उपयुक्त और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की भी क्षमता है।

इसका उपयोग चैटबॉट्स और आभासी सहायकों में एक संवादी एजेंट के रूप में किया जा सकता है, साथ ही अन्य अनुप्रयोगों जैसे भाषा अनुवाद, प्रश्न उत्तर और पाठ सारांश के लिए भी किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, इसे विशिष्ट डोमेन के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है, जैसे ग्राहक सेवा या रचनात्मक लेखन, इसे उस डोमेन से टेक्स्ट के डेटासेट पर प्रशिक्षित करके।

ChatGPT के प्रमुख कार्य क्या है ?

ChatGPT के प्रमुख कार्यों में शामिल हैं:

1. Natural Language Understanding (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) :

ChatGPT टेक्स्ट इनपुट के अर्थ और मंशा को समझने में सक्षम है, जो संवादी एजेंटों के लिए उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए आवश्यक है। यह संस्थाओं की पहचान कर सकता है, अनुमान लगा सकता है और बातचीत के संदर्भ को समझ सकता है।

2. Language Generation (भाषा जेनेरेशन) :

ChatGPT इनपुट टेक्स्ट के जवाब में मानव जैसा टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है। यह सुसंगत और धाराप्रवाह वाक्य उत्पन्न करने में सक्षम है जो बातचीत के लिए प्रासंगिक हैं।

3. Text-based Dialogue (पाठ-आधारित संवाद) :

ChatGPT बातचीत के संदर्भ पर नज़र रखकर और उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ प्रदान करके बातचीत को बनाए रख सकता है। यह बातचीत के इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएँ भी उत्पन्न कर सकता है।

4. Language Translation (भाषा अनुवाद) :

एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने के लिए ChatGPT को उपयोग में लिया जा सकता है। यह संदर्भ को समझ सकता है और धाराप्रवाह और सुसंगत अनुवाद उत्पन्न कर सकता है।

5. Text Summarization (टेक्स्ट सारांशीकरण) :

मुख्य विचारों की पहचान करके और उन्हें एक छोटे संस्करण में संघनित करके टेक्स्ट को सारांशित करने के लिए ChatGPT को उपयोग में लिया जा सकता है।

6. Question Answering (सवालों का जवाब) :

पाठ में प्रासंगिक जानकारी की पहचान करके और संक्षिप्त उत्तर प्रदान करके सवालों के जवाब देने के लिए ChatGPT को उपयोग में लिया जा सकता है।

7. Language Modeling (भाषा मॉडलिंग) :

ग्राहक सेवा, चैटबॉट और रचनात्मक लेखन जैसे विभिन्न कार्यों के लिए पाठ उत्पन्न करने के लिए ChatGPT को उपयोग में लिया जा सकता है।

8. Sentiment Analysis (मनोभाव विश्लेषण) :

टेक्स्ट में भाव या भावना की पहचान करने और तदनुसार प्रतिक्रिया देने के लिए ChatGPT को उपयोग में लिया जा सकता है।

चैटजीपीटी की सीमाएँ क्या है ?

ChatGPT की कई सीमाएँ हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. Bias (पूर्वाग्रह) :

ChatGPT, अन्य भाषा मॉडल की तरह, पाठ के एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें पक्षपात हो सकता है। इसका परिणाम यह हो सकता है कि मॉडल पक्षपातपूर्ण प्रतिक्रिया उत्पन्न कर रहा है या रूढ़िवादिता को कायम रख रहा है।

2. Lack of common sense (सामान्य ज्ञान की कमी) :

ChatGPT सामान्य ज्ञान को तर्क करने या मनुष्यों की तरह लागू करने में सक्षम नहीं है। यह केवल प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है, जो सभी स्थितियों में सटीक या उपयुक्त नहीं हो सकता है।

3. Limited domain knowledge (सीमित डोमेन ज्ञान) :

ChatGPT को विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन इसमें विशिष्ट डोमेन-विशिष्ट ज्ञान नहीं हो सकता है। यह कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में सटीक और उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की इसकी क्षमता को सीमित कर सकता है।

4. Difficulty with rare or unseen inputs (दुर्लभ या अनदेखी इनपुट के साथ कठिनाई) :

ChatGPT ऐसे इनपुट के लिए टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने के लिए संघर्ष कर सकता है जो प्रशिक्षण डेटा से बहुत अलग हैं, जैसे कि दुर्लभ शब्द या वाक्यांश या नए और उभरते हुए विषय।

5. Lack of control over generation (जनरेशन पर नियंत्रण का अभाव) :

ChatGPT की जनरेशन प्रक्रिया पारदर्शी नहीं है, इसका मतलब यह है कि यह समझना संभव नहीं है कि मॉडल अपनी प्रतिक्रिया पर कैसे पहुंचा और मॉडल के आउटपुट को नियंत्रित करना भी संभव नहीं है, जिससे यह सुनिश्चित करना मुश्किल हो जाता है कि मॉडल का आउटपुट कुछ स्थितियों में सुरक्षित या उचित है।

6. High computational resources (उच्च कम्प्यूटेशनल संसाधन) :

ChatGPT एक बड़ा और जटिल मॉडल है, जिसे चलाने के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। यह संसाधन-विवश उपकरणों, जैसे मोबाइल फोन या एम्बेडेड सिस्टम के लिए एक समस्या हो सकती है।

7. Lack of explainability (स्पष्टीकरण की कमी) :

ChatGPT एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क है, इसलिए यह समझना आसान नहीं है कि यह अपनी प्रतिक्रियाओं पर कैसे पहुंचा। इससे मॉडल को डिबग करना और सुधारना मुश्किल हो सकता है।

8. Lack of understanding of context (संदर्भ की समझ का अभाव) :

ChataGPT को पाठ के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और संदर्भ को समझने में सक्षम होता है, लेकिन कुछ मामलों में, संदर्भ स्पष्ट नहीं होता है या यह संदर्भ को समझने में सक्षम नहीं होता है, जिससे अनुचित प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं।

कुल मिलाकर, ChatGPT प्राकृतिक भाषा की समझ और अगले पीढ़ी के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, इसकी सीमाओं से अवगत होना और इसे जिम्मेदारी से उपयोग करना बहुत जरुरी है।

ChatGPT और OpenAI का भविष्य क्या है?

ChatGPT और OpenAI के भविष्य में प्राकृतिक भाषा समझ और पीढ़ी में निरंतर विकास और सुधार शामिल होने की संभावना है। विकास और उन्नति देखने की संभावना वाले कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में शामिल हैं:

1. Pre-training (पूर्व-प्रशिक्षण) :

जैसे-जैसे अधिक से अधिक डेटा उपलब्ध होता जा रहा है, बड़े और अधिक विविध डेटासेट पर ChatGPT जैसे पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल के प्रदर्शन और क्षमताओं में सुधार होने की संभावना है।

2. Fine-tuning (फाइन-ट्यूनिंग) :

विशिष्ट कार्यों के लिए ChatGPT को फाइन-ट्यून किया जा सकता है, भविष्य में अधिक फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें दिखाई दे सकती हैं जो नए कार्यों के लिए अधिक कुशल और प्रभावी अनुकूलन की अनुमति देंगी।

3. Personalization (वैयक्तिकरण) :

ChatGPT पहले से ही बातचीत के इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है, भविष्य में, मॉडल उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, जनसांख्यिकी और इतिहास जैसे कारकों पर विचार करके और भी वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम होगा।

4. Explainability (व्याख्यात्मकता) :

ChatGPT की सीमाओं में से एक स्पष्टीकरण की कमी है, भविष्य में, मॉडल को और अधिक पारदर्शी और व्याख्या करने योग्य बनाने के प्रयास किए जाएंगे, जिससे इसके निर्णयों और आउटपुट की बेहतर समझ हो सके।

5. Multi-modal (मल्टी-मोडल) :

ChatGPT मुख्य रूप से एक टेक्स्ट-आधारित मॉडल है, लेकिन भविष्य में मल्टी-मोडल का विकास हो सकता है जो टेक्स्ट, इमेज और डेटा के अन्य रूपों को समझ और उत्पन्न कर सकता है।

6. Robustness (मजबूती) :

चूंकि ChatGPT जैसे मॉडल अधिक से अधिक अनुप्रयोगों में तैनात किए जाते हैं, इसलिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होगा कि वे मजबूत हैं और विभिन्न प्रकार की स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने में सक्षम हैं।

7. Safety (सुरक्षा) :

ChatGPT और अन्य AI मॉडल में उन तरीकों से उपयोग करने की क्षमता है जो जिम्मेदारी से उपयोग न किए जाने पर हानिकारक हो सकते हैं। OpenAI द्वारा यह सुनिश्चित करने के लिए काम करना जारी रखने की संभावना है कि AI का विकास और परिनियोजन सुरक्षा, निष्पक्षता और मजबूती के मूल्यों के साथ संरेखित हो।

8. Integration with other technologies (अन्य तकनीकों के साथ एकीकरण) :

अधिक शक्तिशाली और परिष्कृत सिस्टम बनाने के लिए ChatGPT और अन्य AI मॉडल को IoT, रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों जैसी अन्य तकनीकों के साथ एकीकृत किए जाने की संभावना है।

कुल मिलाकर, ChatGPTऔर OpenAI के भविष्य में मॉडलों को अधिक वैयक्तिकृत, पारदर्शी और मजबूत बनाने पर ध्यान देने के साथ प्राकृतिक भाषा समझ और पीढ़ी में निरंतर विकास और सुधार शामिल होने की संभावना है।

Also Read: Super Computer kya hai

FAQs – ChatGPT kya hai ?

( जरुरी सुचना – ऊपर दिए गए लेख हमारे रिसर्च टीम मेंबर द्वारा बताये गए है । इस साइट की सामग्री में किसी भी त्रुटि या चूक के लिए हम कोई जिम्मेदारी नहीं लेते है। )