अमेज़ॅन अपनी कृत्रिम बुद्धि (एआई) लॉन्च करने के करीब है: बेडरॉक

अमेज़ॅन की नवीनतम घोषणा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा संचालित एक अभिनव मंच बेडरॉक के लॉन्च की चिंता करती है ।
एक बार फिर, टेक दिग्गज बढ़ते उद्योग में प्रवेश करना चाहता है, विशेष रूप से, इस मामले में, अब प्रसिद्ध चैटजीपीटी के साथ प्रतिस्पर्धा करना ।

बेडरॉक: अमेज़ॅन की नई कृत्रिम बुद्धि

हाल के वर्षों में, प्रौद्योगिकी उद्योग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और हमारे आसपास की दुनिया के साथ हमारे जीने, काम करने और बातचीत करने के तरीके में क्रांति लाने की इसकी क्षमता के बारे में तेजी से चिंतित हो गया है ।
अब ग्रह पर सबसे बड़ी तकनीकी कंपनियों में से एक ने आधिकारिक तौर पर इस एआई जुनून का जवाब दिया है: अमेज़ॅन का आधार ।
बेडरॉक ओपनएआई द्वारा विकसित बेहद लोकप्रिय चैटबॉट चैटजीपीटी का अमेज़ॅन का जवाब है । चैटजीपीटी की तरह, बेडरॉक को प्राकृतिक भाषा में उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने और उनके सवालों के उपयोगी उत्तर प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ।
कार्यक्षमता और डिज़ाइन के मामले में इन दो चैटबॉट में बहुत कुछ समान है, लेकिन कुछ प्रमुख अंतर भी हैं जो बेडरॉक को अपने प्रतिद्वंद्वी से अलग करते हैं ।
दो चैटबॉट के बीच मुख्य अंतरों में से एक मशीन सीखने के लिए उनके संबंधित दृष्टिकोण हैं ।
चैटजीपीटी एक गहन शिक्षण मॉडल पर आधारित है जिसे इंटरनेट से बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है ।
इस तरह के प्रशिक्षण ने चैटजीपीटी को अक्सर आश्चर्यजनक रूप से सटीक और मानव जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अनुमति दी है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि चैटबॉट डेटा की गुणवत्ता और मात्रा से सीमित है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था ।
दूसरी ओर, बेडरॉक एक अधिक परिष्कृत मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है जिसे ट्रांसफर लर्निंग कहा जाता है ।
ट्रांसफर लर्निंग में संबंधित गतिविधियों के एक बड़े डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करना और फिर एक विशिष्ट गतिविधि से मेल खाने के लिए एक छोटे, अधिक विशिष्ट डेटासेट पर मॉडल को कॉन्फ़िगर करना शामिल है ।
बेडरॉक के मामले में, मॉडल को सामान्य भाषा कार्यों के एक विशाल डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था, और फिर प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों को समझने और उत्तर देने के लिए संवादी डेटा के एक छोटे सेट पर परिष्कृत किया गया था ।
यह दृष्टिकोण चैटजीपीटी पर कई फायदे देता है । सबसे पहले, यह चैटबॉट को चैटजीपीटी की तुलना में डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जो इंटरनेट से पाठ डेटा तक सीमित है ।
इसका मतलब है कि बेडरॉक विषयों और वार्तालापों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने के लिए बेहतर सुसज्जित है और सटीक उत्तर प्रदान करने के लिए अधिक विविध ज्ञान का उपयोग कर सकता है ।

चैटजीपीटी की तुलना में बेडरॉक तेजी से सीख सकता है, लेकिन कमियां हैं

ट्रांसफर लर्निंग का एक और फायदा यह है कि बेडरॉक चैटजीपीटी की तुलना में बहुत तेजी से सीख सकता है ।
चूंकि मॉडल पहले ही बड़ी मात्रा में डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित हो चुका है, इसलिए इसे किसी विशिष्ट कार्य के अनुकूल बनाने के लिए बहुत कम अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है ।
इसका मतलब है कि चैटजीपीटी की तुलना में बेडरॉक को तेजी से और अधिक कुशलता से प्रशिक्षित किया जा सकता है, और समय के साथ भाषा और उपयोग में परिवर्तन से मेल खाने के लिए अपडेट करना आसान है ।
बेशक, मशीन लर्निंग के लिए बेडरॉक के दृष्टिकोण में कुछ संभावित कमियां भी हैं ।
चूंकि ट्रांसफर लर्निंग में पहले से मौजूद मॉडल को ट्यून करना शामिल है, इसलिए हमेशा एक जोखिम होता है कि मॉडल उस डेटा सेट द्वारा पक्षपाती या सीमित होगा जिस पर इसे मूल रूप से प्रशिक्षित किया गया था ।
यह समस्या कई एआई प्रणालियों के लिए आम है, और अमेज़ॅन को बेडरॉक के विकास और सुधार को जारी रखते हुए इस पर नजर रखनी होगी ।
इन चुनौतियों के बावजूद, चैटबॉट बाजार में अमेज़ॅन का प्रवेश प्रौद्योगिकी उद्योग के लिए एक दिलचस्प विकास है ।