ChatGPT क्या है और कैसे काम करता हैं?

स्थापना और इतिहास (Foundation and History of ChatGPT)

• ChatGPT को सैन फ्रांसिस्को में स्थित एक AI शोध कंपनी OpenAI द्वारा विकसित किया गया हैं. OpenAI की स्थापना 2015 में एलन मस्क, सैम ऑल्टमैन सहित कई अन्य उद्यमियों के एक समूह द्वारा स्थापित किया गया हैं. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का लाभ सभी तक पहुँचाना इस कंपनी का लक्ष्य हैं.
• माइक्रोसॉफ्ट ने ओपनएआई में 10 बिलियन डॉलर का निवेश किया हैं. इसके बदले माइक्रोसॉफ्ट को ओपनएआई कंपनी की 46% हिस्सेदारी प्राप्त हुई. माइक्रोसॉफ्ट के बिंग सर्च में कोपायलट भी चैटजीपीटी पर आधारित हैं.
• ओपनएआई ने ChatGPT के विकास के लिए शोध साल 2017 के आसपास शुरू किया. इनका लक्ष्य एक ऐसा चैटबॉट बनाना था जो प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके लोगों के साथ बातचीत कर सके.
• इसका GPT (जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) श्रृंखला पर आधारित पहला संस्करण, GPT-1, 2018 में पेश किया गया था, उसके बाद 2019 में GPT-2 और 2020 में GPT-3 पेश किया गया.
• GPT-4 आर्किटेक्चर द्वारा संचालित ChatGPT को आधिकारिक तौर पर 30 नवंबर, 2022 को लॉन्च किया गया. इसने तेज़ी से लोकप्रियता हासिल की. इस प्रकार यह इतिहास में सबसे तेज़ी से बढ़ते उपभोक्ता सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में से एक बन गया.
• इसके बाद से इसे बेहतर बनाने के लिए कई अपडेट किए गए हैं. मॉडल को और अधिक विश्वसनीय और उत्पादक बनाने के लिए प्रतिकूल प्रशिक्षण (adversarial training) जैसे कौशल तकनीकों का उपयोग किया गया है.

चैटजीपीटी की तकनीक (Technology of ChatGPT)

ChatGPT को उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण तकनीकों की नींव पर बनाया गया है. चैटजीपीटी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के डीप लर्निंग नामक तकनीक का उपयोग करता है. इस तकनीक में खास प्रकार के न्यूरल नेटवर्क के माध्यम होते हैं, जिन्हें ट्रांसफॉर्मर कहा जाता है. यह निम्नलिखित तकनीकों के आधार पर काम करता हैं:-

1. ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर: ChatGPT जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर (GPT) आर्किटेक्चर पर आधारित है. GPT-3 और GPT-4 इसके मुख्य संस्करण हैं. वासवानी एट अल के 2017 में प्रकाशित “अटेंशन इज ऑल यू नीड” पेपर में प्रस्तुत संकल्पना के आधार पर इसे बनाया गया हैं. यह आर्किटेक्चर एक वाक्य में विभिन्न शब्दों के महत्व को तौलने के लिए “सेल्फ-अटेंशन” नामक एक प्रणाली का उपयोग करता है. इससे ChatGPT मॉडल को टेक्स्ट में संदर्भ और संबंधों को समझने में मदद मिलती है.
2. प्री-ट्रेनिंग और फाइन-ट्यूनिंग: इस मॉडल को पहले इंटरनेट से विविध टेक्स्ट के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है. इससे इसे व्याकरण, तथ्य और कुछ तर्क क्षमताएँ सीखने में मदद मिलती है. प्री-ट्रेनिंग के बाद, मॉडल को विशेष निर्देशों के साथ अधिक विशिष्ट डेटासेट पर फाइन-ट्यून किया जाता है. इसका उद्देश्य इसके समझ और मानव जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में बेहतर बनाना होता हैं.
3. टोकनाइजेशन: टेक्स्ट को टोकन नामक छोटी इकाइयों में विभाजित किया जाता है. यह शब्द या उपशब्द हो सकता हैं. उपशब्द का तात्पर्य संधि-विच्छेद किए गए शब्दों से भी हैं. इससे मॉडल दुर्लभ या अनजाने शब्दों को अधिक प्रभावी ढंग से समझता हैं. टोकनाइजेशन के लिए बाइट पेयर एनकोडिंग (BPE) तकनीक का इस्तेमाल होता हैं. यह एक सामान्य टोकनाइजेशन तकनीक हैं जो पाठ को उपशब्द क इकाइयों के एक निश्चित सेट में विभाजित करता है.
4. ध्यान तंत्र (Attention Mechanism): यह तंत्र मॉडल को अलग-अलग महत्व के साथ इनपुट टेक्स्ट के विभिन्न हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है. यह मॉडल को संदर्भ और शब्दों के बीच संबंधों को समझने में मदद करता है.
5. न्यूरल नेटवर्क लेयर्स: GPT मॉडल में न्यूरल नेटवर्क की कई परतें होती हैं. यह संख्या आमतौर पर लाखों या अरबों पैरामीटर में होते हैं. ये परतें इनपुट टेक्स्ट को प्रोसेस करने और आउटपुट जेनरेट करने के लिए एक साथ काम करती हैं. इनमें से एक फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क का उपयोग प्रत्येक परत के भीतर इनपुट डेटा पर परिवर्तन लागू करने के लिए किया जाता है.
6. मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण और सीखना: इसके लिए पुरस्कार और मानवीय लूप मॉडल का इस्तेमाल किया जाता हैं. इससे जीपीटी मॉडल और भी योग्य, सुदृढ़ और सक्षम बनता हैं. यह फीडबैक के आधार पर खुद में सुधार लाता हैं. इसके अनुसार परिणाम को और भी बेहतर ढंग से प्रस्तुत करता हैं. मानव उपयोगकर्ता एक समीक्षक के रूप में आउटपुट जवाबों पर अपनी प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं. इसे समझकर जीपीटी मॉडल अधिक सटीक और प्रासंगिक जवाब देने के लिए खुद के तंत्र को निर्देशित करता हैं.
7. अनुमान: जब कोई उपयोगकर्ता कोई क्वेरी इनपुट करता है, तो मॉडल पिछले शब्दों द्वारा प्रदान किए गए संदर्भ पर विचार करते हुए अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करके प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है. वास्तव में, यह अनुक्रमिक खोज के दौरान हमारे आशय (Intent) को समझता हैं और उसी अनुरूप जवाब देता हैं.

ChatGPT कैसे काम करता हैं?

यहाँ इसके काम करने के तरीके का अवलोकन दिया गया है, जो ChatGPT को सार्थक और मानवीय बातचीत में संलग्न होने में सक्षम बनाती है. इसी प्रक्रिया से हमें उपयोगी जानकारी और रचनात्मक प्रतिक्रियाएँ मिलती हैं:

1. बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण: चैटजीपीटी को इंटरनेट से बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है. इससे उसे भाषा पैटर्न, व्याकरण, दुनिया के बारे में तथ्य सीखने और सुसंगत और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता सीखने में मदद मिलती है.
2. भाषा मॉडल: यह GPT (जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) नामक मॉडल का उपयोग करता है, जो पिछले शब्दों के आधार पर वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है. यहीं भविष्यवाणी करने की क्षमता इसे स्वाभाविक भाषाई टेक्स्ट उत्पन्न करने में सक्षम बनाता हैं.
3. संदर्भ समझ: बातचीत के दौरान, चैटजीपीटी संदर्भ पर नज़र रखता है. मतलब यह बातचीत के पिछले हिस्सों सन्दर्भ के तौर पर रख सकता है और प्रतिक्रिया दे सकता है. यह एक ही विषय (Topic) पर वार्तालाप के दौरान सहायक होता हैं. इससे इसकी प्रतिक्रियाएँ अधिक सुसंगत और प्रासंगिक हो जाती हैं.
4. फाइन-ट्यूनिंग: प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, चैटजीपीटी को विशेष क्षेत्रों या कार्यों में अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अधिक विशिष्ट डेटा और निर्देशों के साथ फाइन-ट्यून किया जाता है, जैसे कि प्रश्नों का उत्तर देना या रचनात्मक सामग्री (इमेज, ऑडियो, वीडियो) उत्पन्न करना.
5. उपयोगकर्ता सहभागिता: जब आप कोई प्रश्न या कथन इनपुट करते हैं, तो ChatGPT इस इनपुट को संसाधित करता है और अपने प्रशिक्षण के आधार पर सबसे संभावित शब्दों का अनुमान लगाकर प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है.

ChatGPT का अनुप्रयोग (Usage of ChatGPT in Hindi)

अपनी खासियत के कारण चैटजीपीटी का विभिन्न क्षेत्रों में कई तरह के अनुप्रयोग हैं. यहां इसके कुछ मुख्य उपयोग दिए गए हैं:

• ग्राहक सहायता: ChatGPT ग्राहकों को वास्तविक समय में सहायता प्रदान कर सकता है. यह चैटबॉट के रूप में उनके प्रश्नों का उत्तर दे सकता है और समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल कर सकता है.
• सामग्री निर्माण: यह लेख, ब्लॉग पोस्ट, उत्पाद विवरण और अन्य लिखित सामग्री बनाने में मदद कर सकता है. इससे लेखन कार्य अधिक तेज़ और कुशल हो जाती है.
• शिक्षा और प्रशिक्षण: ChatGPT एक आभासी शिक्षक के रूप में कार्य कर सकता है. स्पष्टीकरण प्रदान करना, प्रश्नों का उत्तर देना और व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव प्रदान कर करने में यह सक्षम हैं.
• स्वास्थ्य और कल्याण: यह स्वास्थ्य संबंधी विषयों पर भी जानकारी प्रदान कर सकता है. यह फिटनेस और स्वास्थ्य लाभ प्राप्त करने के लिए जानकारी दे सकता हैं. हालाँकि, ये याद रखना जरुरी है कि यह पेशेवर चिकित्सा सलाह का विकल्प नहीं है.
• मनोरंजन: ChatGPT कहानियाँ, चुटकुले, कविताएँ और मनोरंजन के अन्य सामग्री उत्पन्न कर सकता है. यह इंटरैक्टिव फिक्शन और रोल-प्लेइंग गेम्स में भी भाग ले सकता है.
• शोध सहायता: यह लेखों का सारांश तैयार करके, परिकल्पनाएँ तैयार करके और जानकारी तक त्वरित पहुँच प्रदान करके शोधकर्ताओं की मदद कर सकता है.
• भाषा अनुवाद और सीखना: ChatGPT भाषाओं का अनुवाद कर सकता हैं. यह अभ्यास वार्तालापों और स्पष्टीकरणों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को नई भाषाएँ सीखने में सहायता कर सकता है.
• व्यक्तिगत सहायक: यह शेड्यूल प्रबंधित करने, अनुस्मारक (Reminder) सेट करने और विभिन्न विषयों पर जानकारी प्रदान करने में मदद कर सकता है, जिससे दैनिक जीवन आसान हो जाता है.
• मल्टीमीडिया तैयार करने में: चैटजीपीटी चित्र, ध्वनि और चलचित्र (Video) उत्पन्न करने में सक्षम हैं. इन्हें AI आधारित मल्टीमीडिया कहा जाता हैं.

चैटजीपीटी की सीमाएं (Limitations of ChatGPT)

किसी भी तकनीक की तरह, ChatGPT की भी अपनी सीमाएँ हैं. यहाँ इसकी कुछ मुख्य सीमाएँ दी गई हैं:

• संदर्भ प्रतिधारण: हालाँकि यह किसी बातचीत के संदर्भ को कुछ हद तक समझ सकता है. लेकिन लंबी बातचीत में यह सन्दर्भ स्मृति को खो सकता है. इससे ऐसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न हो सकती हैं जो बातचीत के पहले के हिस्सों से पूरी तरह से मेल नहीं खाती हों.
• सटीकता: यह कभी-कभी गलत या पुराने उत्तर उत्पन्न कर सकता है. इसलिए महत्वपूर्ण जानकारी (जैसे स्वास्थ्य, वित्त या रोगनिदान) को विश्वसनीय स्रोतों से हमेशा सत्यापित करना चाहिए.
• संवेदनशीलता: प्रश्नों या कथनों के अंश के आधार पर प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता भिन्न हो सकती है. शब्दों में सूक्ष्म परिवर्तन अलग-अलग आउटपुट की ओर ले जा सकते हैं.
• समझ: ChatGPT कभी-कभी गहन सामान्य ज्ञान तर्क, सूक्ष्म समझ या जटिल समस्या-समाधान की आवश्यकता वाले कार्यों को करने में संघर्ष कर सकता है.
• नैतिक और पूर्वाग्रह संबंधी चिंताएँ: यह अनजाने में अपने प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकता है, जिसमें इंटरनेट टेक्स्ट की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है. ओपनएआई और अन्य डेवलपर्स लगातार इन पूर्वाग्रहों को कम करने पर काम करते हैं. फिर भी ये दिखाई दे सकते हैं.
• व्यक्तिगत अनुभव: एक एआई के रूप में, इसमें व्यक्तिगत अनुभव या भावनाएँ नहीं होती हैं. यह व्यक्तिगत संदर्भ पर निर्भर कुछ प्रकार की सलाह या अंतर्दृष्टि प्रदान करने की इसकी क्षमता को सीमित कर सकता है.
• वास्तविक समय की जानकारी: ChatGPT के पास वर्तमान घटनाओं या लाइव डेटा तक वास्तविक समय में पहुँच नहीं है. यह पिछली बार प्रशिक्षित होने तक उपलब्ध जानकारी पर निर्भर करता है. इसलिए समाचारों के लिए टीवी या अख़बारों का सहायता लेना बेहतर हैं.
• गोपनीयता और सुरक्षा: किसी भी AI इंटरैक्शन में अंतर्निहित जोखिम होते हैं. संवेदनशील या व्यक्तिगत जानकारी साझा करने से बचना जरुरी हैं.
• बारीकियाँ: यह हमेशा कुछ क्षेत्रों के लिए विशिष्ट सांस्कृतिक बारीकियों, मुहावरों या बोलियों को पूरी तरह से नहीं समझ सकता है. भारत जैसे विविध देश में यह और भी मुश्किल हो जाता हैं.

सर्च इंजन बाजार पर प्रभाव

ChatGPT ने निश्चित रूप से सर्च इंजन बाजार पर उल्लेखनीय प्रभाव डाला है. यहाँ इससे सम्बंधित कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं:

• नया दृष्टिकोण: ChatGPT अपने प्रतिद्वंदी Google जैसे पारंपरिक सर्च इंजन की तुलना में अधिक संवादात्मक और संदर्भित खोज अनुभव प्रदान करता है. कई लिंक और विज्ञापनों के माध्यम से जानने के बजाय, उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों के सीधे उत्तर प्राप्त कर सकते हैं.
• बाजार व्यवधान: ChatGPT अभी तक Google के एकाधिकार को चुनौती नहीं दे पाया हैं. लेकिन इसमें सर्च इंजन बाजार को बाधित करने की क्षमता है. संक्षिप्त उत्तर और स्पष्टीकरण प्रदान करने की इसकी क्षमता उपयोगकर्ताओं के सर्च इंजन के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल सकती है.
• विज्ञापन: पारंपरिक सर्च इंजन राजस्व के लिए विज्ञापनों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं. ChatGPT में मॉडल में उपयोगकर्ताओं को लिंक पर क्लिक करने की आवश्यकता नहीं होती है. यह राजस्व मॉडल के लिए एक चुनौती बन सकता है. लेकिन दो पैराग्राफ के बीच विज्ञापन देकर इसका समाधान भी हो सकता हैं.
• उपयोगकर्ता व्यवहार: जैसे-जैसे अधिक लोग संवादात्मक AI के आदी होते जाएँगे, पारंपरिक सर्च इंजन से उनकी दुरी उनके व्यवहार में बदलाव ला सकता है. इससे अधिक लोग सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए ChatGPT जैसे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर सकते हैं.
• साझेदारी और एकीकरण: ChatGPT को Bing के साथ एकीकृत किया गया है, जो Microsoft और OpenAI के बीच घनिष्ठ साझेदारी का संकेत देता है. यह एकीकरण ChatGPT की क्षमताओं और पहुंच को और बढ़ा सकता है.
• बौद्धिक सम्पदा रचनात्मकता: ChatGPT को लेखकों और रचनात्मक कार्य से जुड़े पेशेवरों के लिए एक संकट के रूप में देखा जा रहा हैं. इससे वैश्विक बौद्धिक सम्पदा को नुकसान होने की संभावना हैं.