GPT म्हणजे काय?

जर तुम्ही लोकांना GPT बद्दल असे बोलताना ऐकले असेल की जणू तो एक घरगुती शब्द आहे, तर तुम्ही एकटे नाही आहात. उत्पादनांच्या नावांमध्ये, संशोधन पत्रांमध्ये आणि दररोजच्या गप्पांमध्ये हे संक्षिप्त रूप दिसून येते. येथे सोपा भाग आहे: GPT म्हणजे जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन केलेले ट्रान्सफॉर्मर . उपयुक्त भाग म्हणजे हे चार शब्द का महत्त्वाचे आहेत हे जाणून घेणे - कारण जादू मॅशअपमध्ये आहे. हे मार्गदर्शक ते स्पष्ट करते: काही मते, सौम्य विषयांतर आणि भरपूर व्यावहारिक मुद्दे. 🧠✨

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 प्रेडिक्टिव्ह एआय म्हणजे काय?
डेटा आणि अल्गोरिदम वापरून भविष्यसूचक एआय परिणामांचा अंदाज कसा लावते.

🔗 एआय ट्रेनर म्हणजे काय?
आधुनिक एआय प्रणालींना प्रशिक्षण देण्यामागील भूमिका, कौशल्ये आणि कार्यप्रवाह.

🔗 ओपन-सोर्स एआय म्हणजे काय?
ओपन-सोर्स एआयची व्याख्या, फायदे, आव्हाने आणि उदाहरणे.

🔗 प्रतीकात्मक एआय म्हणजे काय: तुम्हाला माहित असणे आवश्यक असलेली प्रत्येक गोष्ट
प्रतीकात्मक एआयचा इतिहास, मुख्य पद्धती, ताकद आणि मर्यादा.

जलद उत्तर: GPT म्हणजे काय?

GPT = जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन केलेले ट्रान्सफॉर्मर.

जनरेटिव्ह - ते सामग्री तयार करते.
पूर्व-प्रशिक्षित - ते जुळवून घेण्यापूर्वी व्यापकपणे शिकते.
ट्रान्सफॉर्मर - एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर जे डेटामधील संबंधांचे मॉडेल करण्यासाठी स्व-लक्ष वापरते.

जर तुम्हाला एका वाक्याची व्याख्या हवी असेल तर: GPT हे ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरवर आधारित एक मोठे भाषा मॉडेल आहे, जे विस्तृत मजकुरावर पूर्व-प्रशिक्षित केले जाते आणि नंतर सूचनांचे पालन करण्यासाठी आणि उपयुक्त होण्यासाठी अनुकूलित केले जाते [1][2].

वास्तविक जीवनात संक्षिप्त रूप का महत्त्वाचे आहे 🤷‍♀️

संक्षिप्त रूपे कंटाळवाणी आहेत, परंतु हे एक संकेत देते की या प्रणाली जंगलात कसे वागतात. कारण GPTs जनरेटिव्ह , ते फक्त स्निपेट पुनर्प्राप्त करत नाहीत - ते उत्तरे संश्लेषित करतात. कारण ते पूर्व-प्रशिक्षित , त्यांच्याकडे बॉक्समधून व्यापक ज्ञान असते आणि ते लवकर जुळवून घेतले जाऊ शकतात. कारण ते ट्रान्सफॉर्मर , ते चांगले स्केल करतात आणि जुन्या आर्किटेक्चरपेक्षा लांब पल्ल्याच्या संदर्भांना अधिक सुंदरपणे हाताळतात [2]. जेव्हा तुम्ही रेजेक्स डीबग करत असता किंवा लासग्ना प्लॅन करत असता तेव्हा GPTs सकाळी 2 वाजता संभाषणात्मक, लवचिक आणि विचित्रपणे उपयुक्त का वाटतात हे कॉम्बो स्पष्ट करते. मी असे नाही की... दोन्ही एकाच वेळी केले आहेत.

ट्रान्सफॉर्मर बिटबद्दल उत्सुकता आहे का? लक्ष देण्याची यंत्रणा मॉडेल्सना सर्वकाही समानतेने हाताळण्याऐवजी इनपुटच्या सर्वात संबंधित भागांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते - ट्रान्सफॉर्मर इतके चांगले काम करण्याचे एक प्रमुख कारण [2].

जीपीटी उपयुक्त का आहे ✅

प्रामाणिकपणे सांगूया - बरेच एआय शब्द खूप लोकप्रिय आहेत. जीपीटी गूढतेपेक्षा व्यावहारिक कारणांसाठी लोकप्रिय आहेत:

संदर्भ संवेदनशीलता - स्वतःकडे लक्ष देण्यामुळे मॉडेलला शब्दांचे एकमेकांशी वजन करण्यास मदत होते, ज्यामुळे सुसंगतता आणि तर्क प्रवाह सुधारतो [2].
हस्तांतरणक्षमता - विस्तृत डेटावरील पूर्व-प्रशिक्षण मॉडेलला सामान्य कौशल्ये देते जी कमीत कमी अनुकूलनासह नवीन कार्ये पार पाडतात [1].
अलाइनमेंट ट्यूनिंग - मानवी अभिप्रायाद्वारे सूचना-अनुसरण (RLHF) निरुपयोगी किंवा लक्ष्याबाहेरील उत्तरे कमी करते आणि आउटपुटला सहकार्यात्मक वाटते [3].
मल्टीमोडल ग्रोथ - नवीन GPTs प्रतिमांसह (आणि बरेच काही) कार्य करू शकतात, ज्यामुळे दृश्य प्रश्नोत्तरे किंवा दस्तऐवज समजून घेणे [4] सारखे कार्यप्रवाह सक्षम होतात.

ते अजूनही चुका करतात का? हो. पण हे पॅकेज उपयुक्त आहे - बहुतेकदा विचित्रपणे आनंददायी असते - कारण ते कच्चे ज्ञान एका नियंत्रित करण्यायोग्य इंटरफेससह मिसळते.

“GPT म्हणजे काय” मधील शब्दांचे विभाजन करणे 🧩

जनरेटिव्ह

हे मॉडेल प्रशिक्षणादरम्यान शिकलेल्या नमुन्यांवर आधारित टोकनद्वारे मजकूर, कोड, सारांश, बाह्यरेखा आणि बरेच काही तयार करते

पूर्व-प्रशिक्षित

तुम्ही त्याला स्पर्श करण्यापूर्वीच, GPT ने मोठ्या मजकूर संग्रहातील विस्तृत भाषिक नमुने आधीच आत्मसात केले आहेत. पूर्व-प्रशिक्षणामुळे त्याला सामान्य क्षमता मिळते जेणेकरून तुम्ही नंतर फाइन-ट्यूनिंग किंवा फक्त स्मार्ट प्रॉम्प्टिंगद्वारे कमीत कमी डेटासह ते तुमच्या कोनाशात जुळवून घेऊ शकता [1].

ट्रान्सफॉर्मर

हीच ती वास्तुकला आहे जी स्केलला व्यावहारिक बनवते. ट्रान्सफॉर्मर्स प्रत्येक पायरीवर कोणते टोकन महत्त्वाचे आहेत हे ठरवण्यासाठी स्व-लक्ष देण्याच्या थरांचा वापर करतात - जसे की परिच्छेद स्किम करणे आणि तुमचे डोळे संबंधित शब्दांकडे वळवणे, परंतु वेगळे करण्यायोग्य आणि प्रशिक्षित करण्यायोग्य [2].

GPTs ला उपयुक्त ठरण्यासाठी कसे प्रशिक्षण दिले जाते (थोडक्यात पण फार थोडक्यात नाही) 🧪

पूर्व-प्रशिक्षण - मोठ्या मजकूर संग्रहातून पुढील टोकनचा अंदाज लावायला शिका; यामुळे सामान्य भाषा क्षमता निर्माण होते.
देखरेखीखालील फाइन-ट्यूनिंग - मानव प्रॉम्प्टला आदर्श उत्तरे लिहितात; मॉडेल त्या शैलीचे अनुकरण करायला शिकतो [1].
मानवी अभिप्रायातून रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLHF) - मानव आउटपुट रँक करतात, रिवॉर्ड मॉडेल प्रशिक्षित केले जाते आणि बेस मॉडेल लोकांना आवडणारे प्रतिसाद देण्यासाठी ऑप्टिमाइझ केले जाते. ही InstructGPT रेसिपी चॅट मॉडेल्सना पूर्णपणे शैक्षणिक [3] ऐवजी उपयुक्त वाटली.

GPT आणि ट्रान्सफॉर्मर सारखेच आहेत की LLM? काहीसे, पण अगदी नाही 🧭

ट्रान्सफॉर्मर - अंतर्निहित आर्किटेक्चर.
लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) - मजकुरावर प्रशिक्षित असलेल्या कोणत्याही मोठ्या मॉडेलसाठी एक व्यापक संज्ञा.
GPT - ट्रान्सफॉर्मर-आधारित LLM चे एक कुटुंब जे जनरेटिव्ह आणि पूर्व-प्रशिक्षित आहेत, जे OpenAI [1][2] द्वारे लोकप्रिय आहेत.

म्हणून प्रत्येक GPT हा एक LLM आणि एक ट्रान्सफॉर्मर असतो, परंतु प्रत्येक ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल GPT नसतो - आयत आणि चौरस विचारात घ्या.

मल्टीमोडल जमिनीतील "GPT म्हणजे काय" कोन 🎨🖼️🔊

जेव्हा तुम्ही मजकूरासोबत प्रतिमा फीड करता तेव्हा देखील संक्षिप्त रूप योग्य ठरते. जनरेटिव्ह आणि प्री-ट्रेन केलेले भाग वेगवेगळ्या पद्धतींमध्ये पसरलेले असतात, तर ट्रान्सफॉर्मर बॅकबोन अनेक इनपुट प्रकार हाताळण्यासाठी अनुकूलित केला जातो. दृष्टी-सक्षम GPTs मधील प्रतिमा समजून घेणे आणि सुरक्षितता व्यापार-ऑफमध्ये सार्वजनिक खोलवर जाण्यासाठी, सिस्टम कार्ड [4] पहा.

तुमच्या वापरासाठी योग्य GPT कसा निवडायचा 🧰

उत्पादनाचे प्रोटोटाइप करणे - सामान्य मॉडेलपासून सुरुवात करा आणि त्वरित रचनेसह पुनरावृत्ती करा; पहिल्या दिवशी परिपूर्ण फाइन-ट्यूनचा पाठलाग करण्यापेक्षा ते जलद आहे [1].
स्थिर आवाज किंवा धोरण-जड कामे - पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग आणि लॉक वर्तनासाठी प्राधान्य-आधारित ट्यूनिंगचा विचार करा [1][3].
व्हिजन किंवा डॉक्युमेंट-हेवी वर्कफ्लो - मल्टीमॉडल GPTs फक्त ठिसूळ OCR-पाइपलाइनशिवाय प्रतिमा, चार्ट किंवा स्क्रीनशॉट पार्स करू शकतात [4].
उच्च-स्टेक किंवा नियंत्रित वातावरण - मान्यताप्राप्त जोखीम फ्रेमवर्कशी जुळवा आणि प्रॉम्प्ट, डेटा आणि आउटपुटसाठी पुनरावलोकन गेट्स सेट करा [5].

जबाबदार वापर, थोडक्यात - कारण ते महत्त्वाचे आहे 🧯

हे मॉडेल निर्णयांमध्ये गुंतलेले असताना, संघांनी डेटा, मूल्यांकन आणि रेड-टीमिंग काळजीपूर्वक हाताळले पाहिजे. एक व्यावहारिक सुरुवात म्हणजे तुमच्या सिस्टमला मान्यताप्राप्त, विक्रेता-तटस्थ जोखीम फ्रेमवर्कच्या विरूद्ध मॅप करणे. NIST चे AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क गव्हर्न, मॅप, मेजर आणि मॅनेज फंक्शन्सची रूपरेषा देते आणि ठोस पद्धतींसह जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल प्रदान करते [5].

निवृत्तीबद्दलचे सामान्य गैरसमज 🗑️

"हा एक डेटाबेस आहे जो गोष्टी शोधतो."
नाही. कोर GPT वर्तन हे जनरेटिव्ह नेक्स्ट-टोकन प्रेडिक्शन आहे; पुनर्प्राप्ती जोडली जाऊ शकते, परंतु ती डीफॉल्ट नाही [1][2].
"मोठे मॉडेल म्हणजे हमी दिलेले सत्य."
स्केल मदत करते, परंतु प्राधान्य-अनुकूलित मॉडेल उपयुक्तता आणि सुरक्षितता-पद्धतीच्या बाबतीत मोठ्या अनट्यून केलेल्या मॉडेल्सपेक्षा चांगले प्रदर्शन करू शकतात, हाच RLHF [3] चा मुद्दा आहे.
"मल्टीमोडल म्हणजे फक्त ओसीआर."
नाही. मल्टीमोडल जीपीटी अधिक संदर्भ-जागरूक उत्तरांसाठी मॉडेलच्या तर्क पाइपलाइनमध्ये दृश्य वैशिष्ट्ये एकत्रित करतात [4].

पार्ट्यांमध्ये तुम्ही वापरू शकता असे पॉकेट स्पष्टीकरण 🍸

जेव्हा कोणी विचारते की GPT म्हणजे काय , तेव्हा हे करून पहा:

"हा एक जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन केलेला ट्रान्सफॉर्मर आहे - एक प्रकारचा एआय जो मोठ्या मजकुरावर भाषा पॅटर्न शिकतो, नंतर मानवी अभिप्रायाशी जुळवून घेतो जेणेकरून तो सूचनांचे अनुसरण करू शकेल आणि उपयुक्त उत्तरे निर्माण करू शकेल." [1][2][3]

थोडक्यात, मैत्रीपूर्ण आणि इंटरनेटवर गोष्टी वाचल्या आहेत हे दाखवण्यासाठी पुरेसे नीरस.

GPT म्हणजे काय - मजकुराच्या पलीकडे: तुम्ही प्रत्यक्षात चालवू शकता असे व्यावहारिक कार्यप्रवाह 🛠️

विचारमंथन आणि रूपरेषा - मसुदा मजकूर तयार करा, नंतर बुलेट पॉइंट्स, पर्यायी मथळे किंवा उलट दृष्टिकोन यासारख्या संरचित सुधारणांसाठी विचारा.
डेटा-टू-नॅरेटिव्ह - एक लहान टेबल पेस्ट करा आणि एका परिच्छेदाचा कार्यकारी सारांश मागवा, त्यानंतर दोन जोखीम आणि प्रत्येकी एक कमी करणे.
कोड स्पष्टीकरण - एका अवघड फंक्शनचे चरण-दर-चरण वाचन करण्याची विनंती करा, नंतर काही चाचण्या करा.
मल्टीमॉडल ट्रायएज - चार्टची प्रतिमा अधिक एकत्र करा: "ट्रेंडचा सारांश द्या, विसंगती लक्षात घ्या, पुढील दोन तपासण्या सुचवा."
धोरण-जागरूक आउटपुट - अनिश्चित असताना काय करावे यासाठी स्पष्ट सूचनांसह, अंतर्गत मार्गदर्शक तत्त्वांचा संदर्भ घेण्यासाठी मॉडेलला फाइन-ट्यून करा किंवा सूचना द्या.

यापैकी प्रत्येक एकाच त्रिकोणावर अवलंबून आहे: जनरेटिव्ह आउटपुट, व्यापक पूर्व-प्रशिक्षण आणि ट्रान्सफॉर्मरचे संदर्भात्मक तर्क [1][2].

खोलवर जाऊन पाहण्याचा कोपरा: एका थोड्याशा सदोष रूपकात लक्ष वेधले 🧮

कल्पना करा की तुम्ही अर्थशास्त्राबद्दल एक गहन परिच्छेद वाचत आहात आणि कॉफीचा कप पिऊन गोंधळ घालत आहात. तुमचा मेंदू काही महत्त्वाच्या वाक्यांची पुनरावृत्ती करत राहतो जे महत्त्वाचे वाटतात, त्यांना मानसिक चिकट नोट्स देतो. ते निवडक लक्ष केंद्रित करणे हे लक्ष देण्यासारखे . ट्रान्सफॉर्मर्स शिकतात की प्रत्येक टोकनला इतर टोकनच्या तुलनेत किती "लक्ष वजन" लागू करायचे; अनेक लक्ष केंद्रित करणारे हेड असे कार्य करतात जसे अनेक वाचक वेगवेगळ्या हायलाइट्ससह स्किम करतात आणि नंतर अंतर्दृष्टी एकत्र करतात [2]. परिपूर्ण नाही, मला माहिती आहे; पण ते टिकून राहते.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न: खूप लहान उत्तरे, बहुतेकदा

GPT आणि ChatGPT सारखेच आहेत का?
ChatGPT हे GPT मॉडेल्सवर बनवलेले उत्पादन अनुभव आहे. समान कुटुंब, UX चा वेगळा स्तर आणि सुरक्षा साधने [1].
GPTs फक्त मजकूरच करतात का?
नाही. काही मल्टीमॉडल असतात, प्रतिमा (आणि बरेच काही) हाताळतात [4].
GPT कसे लिहिते हे मी नियंत्रित करू शकतो का?
हो. टोन आणि धोरण पालनासाठी प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर, सिस्टम सूचना किंवा फाइन-ट्यूनिंग वापरा [1][3].
सुरक्षितता आणि जोखीम याबद्दल काय?
मान्यताप्राप्त चौकटी स्वीकारा आणि तुमच्या निवडींचे दस्तऐवजीकरण करा [5].

अंतिम टिप्पणी

जर तुम्हाला दुसरे काहीच आठवत नसेल, तर हे लक्षात ठेवा: GPT म्हणजे काय हे फक्त शब्दसंग्रहाच्या प्रश्नापेक्षा जास्त आहे. हे संक्षिप्त रूप एका रेसिपीचे एन्कोड करते ज्यामुळे आधुनिक AI उपयुक्त वाटले. जनरेटिव्ह तुम्हाला अस्खलित आउटपुट देते. पूर्व-प्रशिक्षित तुम्हाला रुंदी देते. ट्रान्सफॉर्मर तुम्हाला स्केल आणि संदर्भ देते. सिस्टम वर्तन करण्यासाठी सूचना ट्यूनिंग जोडा - आणि अचानक तुम्हाला एक सामान्य सहाय्यक मिळतो जो लिहितो, कारण देतो आणि जुळवून घेतो. ते परिपूर्ण आहे का? अर्थात नाही. परंतु ज्ञानाच्या कामासाठी एक व्यावहारिक साधन म्हणून, ते स्विस आर्मी चाकूसारखे आहे जे कधीकधी तुम्ही वापरत असताना नवीन ब्लेड शोधते... नंतर माफी मागते आणि तुम्हाला सारांश देते.

खूप लांब, वाचले नाही.

GPT चा अर्थ काय आहे : जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन केलेले ट्रान्सफॉर्मर.
हे महत्त्वाचे का आहे: जनरेटिव्ह सिंथेसिस + ब्रॉड प्री-ट्रेनिंग + ट्रान्सफॉर्मर कॉन्टेक्स्ट हँडलिंग [1][2].
ते कसे बनवले जाते: पूर्व-प्रशिक्षण, पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग आणि मानवी-प्रतिक्रिया संरेखन [1][3].
त्याचा चांगला वापर करा: संरचनेसह तत्परता दाखवा, स्थिरतेसाठी फाइन-ट्यून करा, जोखीम चौकटींशी जुळवून घ्या [1][3][5].
शिकत रहा: मूळ ट्रान्सफॉर्मर पेपर, ओपनएआय डॉक्स आणि एनआयएसटी मार्गदर्शन [1][2][5] स्किम करा.

संदर्भ

[1] ओपनएआय - प्रमुख संकल्पना (प्रशिक्षणपूर्व, फाइन-ट्यूनिंग, प्रॉम्प्टिंग, मॉडेल्स)
अधिक वाचा

[2] वासवानी आणि इतर, “तुम्हाला फक्त लक्ष देण्याची आवश्यकता आहे” (ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर)
अधिक वाचा

[3] ओयांग आणि इतर, "मानवी अभिप्रायासह सूचनांचे पालन करण्यासाठी भाषा मॉडेल्सना प्रशिक्षण देणे" (InstructGPT / RLHF)
अधिक वाचा

[4] ओपनएआय - जीपीटी-४व्ही(आयजन) सिस्टम कार्ड (मल्टीमोडल क्षमता आणि सुरक्षितता)
अधिक वाचा

[5] NIST - AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (विक्रेता-तटस्थ प्रशासन)
अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत

देश/प्रदेश