Google BART ai chat के बारे में, जानिए क्या है
Google BART ai chat:- Google का नया AI भाषा मॉडल, जिसे “BART” (ट्रांसफ़ॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) के रूप में जाना जाता है, हाल ही में बहुत अधिक चर्चा पैदा कर रहा है। यहां एक लंबा लेख है जो BART क्या है और यह कैसे काम करता है, की पड़ताल करता है।
BART एक नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मॉडल है जिसे विभिन्न संकेतों के लिए मानव-जैसी टेक्स्ट प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एआई भाषा मॉडल के एक परिवार का हिस्सा है जिसे “ट्रांसफॉर्मर” कहा जाता है, जिसे गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके पाठ का विश्लेषण और निर्माण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। BART को Google AI Language के शोधकर्ताओं द्वारा अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं के सहयोग से विकसित किया गया था।
BART की अनूठी विशेषताओं में से एक इसकी विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट इनपुट जैसे समाचार लेख, विकिपीडिया पेज और सोशल मीडिया पोस्ट को संभालने की क्षमता है। BART इन इनपुट्स का विश्लेषण कर सकता है और उच्च-गुणवत्ता, सुसंगत पाठ प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है जो मानव-निर्मित पाठ के समान हैं। इसके कई संभावित अनुप्रयोग हैं, जैसे ग्राहक सेवा चैटबॉट, सामग्री निर्माण और आभासी सहायक।
BART की तकनीक का मूल एक द्विदिश एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर का उपयोग है, जो GPT-2 और BERT जैसे अन्य ट्रांसफॉर्मर मॉडल में उपयोग किए जाने वाले आर्किटेक्चर के समान है। आर्किटेक्चर का एन्कोडर हिस्सा इनपुट टेक्स्ट का विश्लेषण करने और टेक्स्ट के अर्थ को कैप्चर करने वाले वेक्टर प्रस्तुतियों का एक सेट तैयार करने के लिए ज़िम्मेदार है। आर्किटेक्चर का डिकोडर हिस्सा इन वैक्टरों को लेता है और आउटपुट टेक्स्ट उत्पन्न करता है।
BART को अन्य ट्रांसफॉर्मर मॉडल से जो अलग करता है, वह पूर्व-प्रशिक्षण कार्य के रूप में “डीनोइजिंग ऑटोएन्कोडिंग” (DAE) का उपयोग है। डीएई एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें किसी दिए गए इनपुट टेक्स्ट के यादृच्छिक भागों को हटाना और लापता भागों के पुनर्निर्माण के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। यह कार्य किसी दिए गए इनपुट टेक्स्ट के संदर्भ को समझने और सटीक, सुसंगत आउटपुट टेक्स्ट उत्पन्न करने के लिए मॉडल को सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
अपनी उन्नत AI तकनीक के अलावा, BART को अन्य ट्रांसफॉर्मर मॉडल की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल होने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। यह “परिमाणीकरण” नामक तकनीक के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिसमें मॉडल के मापदंडों का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग की जाने वाली बिट्स की संख्या को कम करना शामिल है। यह विभिन्न उपकरणों पर चलने के लिए मॉडल को छोटा और अधिक कुशल बनाता है।
अब तक, BART का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जैसे कि चैटबॉट्स, टेक्स्ट सारांश और सामग्री निर्माण। उदाहरण के लिए, Google ने हाल ही में BART को उत्पादकता उपकरणों के अपने Google कार्यक्षेत्र सुइट में एकीकृत किया है, जहाँ इसका उपयोग स्वचालित ईमेल प्रतिक्रियाएँ और अन्य प्रकार की पाठ्य सामग्री उत्पन्न करने के लिए किया जाता है।
अंत में, BART एक अत्याधुनिक AI भाषा मॉडल है जिसमें टेक्स्ट के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके में क्रांति लाने की क्षमता है। उच्च-गुणवत्ता, सुसंगत पाठ प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण और उत्पन्न करने की इसकी क्षमता में ग्राहक सेवा, सामग्री निर्माण और आभासी सहायक जैसे क्षेत्रों में कई संभावित अनुप्रयोग हैं। अपनी उन्नत AI तकनीक और ऊर्जा-कुशल डिज़ाइन के साथ, BART आने वाले वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी बनने के लिए तैयार है।