चैटजीपीटी की अभूतपूर्व सफलता ने हर तकनीकी कंपनी को एआई अनुसंधान में निवेश शुरू करने और यह पता लगाने के लिए मजबूर किया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपने उत्पादों में कैसे एकीकृत किया जाए। यह ऐसी स्थिति है जो हमने पहले कभी नहीं देखी है, फिर भी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी शुरू ही हुई है।

लेकिन यह केवल फैंसी एआई चैटबॉट और टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर के बारे में नहीं है। क्षितिज पर कुछ अत्यधिक अटकलें लेकिन अविश्वसनीय रूप से प्रभावशाली एआई उपकरण हैं।

वेक्टर डेटाबेस के साथ सिमेंटिक खोज

लोगों को बेहतर खोज परिणाम प्रदान करने के लिए सिमेंटिक खोज क्वेरी का परीक्षण किया जा रहा है। खोज इंजन वर्तमान में उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक जानकारी प्रदान करने के लिए कीवर्ड-केंद्रित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। हालाँकि, कीवर्ड पर अत्यधिक निर्भरता कई समस्याएं पैदा करती है, जैसे सीमित संदर्भ समझ, विपणक एसईओ का शोषण, और जटिल प्रश्नों को व्यक्त करने में कठिनाई के कारण कम गुणवत्ता वाले खोज परिणाम।

पारंपरिक खोज एल्गोरिदम के विपरीत, सिमेंटिक खोज खोज परिणाम प्रदान करने से पहले किसी क्वेरी के संदर्भ को समझने के लिए शब्द एम्बेडिंग और सिमेंटिक मैपिंग का उपयोग करती है। इसलिए, कीवर्ड के एक समूह पर भरोसा करने के बजाय, सिमेंटिक खोज सिमेंटिक्स या किसी दिए गए प्रश्न के अर्थ के आधार पर परिणाम प्रदान करती है।

सिमेंटिक खोज की अवधारणा काफी समय से मौजूद है। हालाँकि, कंपनियों को ऐसी कार्यक्षमता को लागू करने में कठिनाई होती है क्योंकि सिमेंटिक खोज कितनी धीमी और संसाधन-गहन हो सकती है।

इसका समाधान वेक्टर एम्बेडिंग को मैप करना और उन्हें एक बड़े वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत करना है। ऐसा करने से कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकताएं काफी हद तक कम हो जाती हैं और परिणामों को केवल सबसे प्रासंगिक जानकारी तक सीमित करके खोज परिणामों की गति बढ़ जाती है।

पाइनकोन, रेडिस और मिल्वस जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियां और स्टार्टअप वर्तमान में अनुशंसा प्रणालियों, खोज इंजनों, सामग्री प्रबंधन प्रणालियों और चैटबॉट्स पर सिमेंटिक खोज क्षमताएं प्रदान करने के लिए वेक्टर डेटाबेस में निवेश कर रहे हैं।

एआई का लोकतंत्रीकरण

हालांकि जरूरी नहीं कि यह तकनीकी प्रगति हो, कई बड़ी तकनीकी कंपनियां एआई का लोकतंत्रीकरण करने में रुचि रखती हैं। बेहतर या बदतर के लिए, ओपन-सोर्स एआई मॉडल को अब प्रशिक्षित किया जा रहा है और संगठनों को उपयोग करने और बेहतर बनाने के लिए अधिक अनुमेय लाइसेंस दिए जा रहे हैं।

वॉल स्ट्रीट जर्नल की रिपोर्ट है कि मेटा एनवीडिया एच100 एआई एक्सेलेरेटर खरीद रहा है और उसका लक्ष्य एक एआई विकसित करना है जो ओपनएआई के हालिया जीपीटी-4 मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धा करता है।

वर्तमान में कोई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम नहीं है जो जीपीटी-4 के कच्चे प्रदर्शन से मेल खा सके। लेकिन मेटा द्वारा अधिक अनुमोदित लाइसेंस के साथ एक प्रतिस्पर्धी उत्पाद का वादा करने के साथ, कंपनियां अंततः व्यापार रहस्यों और संवेदनशील डेटा के उजागर होने और उनके खिलाफ इस्तेमाल होने के जोखिम के बिना एक शक्तिशाली एलएलएम को बेहतर बना सकती हैं।

एआई एजेंट और मल्टी-एजेंट स्टार्टअप

एआई एजेंटों को विकसित करने के लिए कई प्रायोगिक परियोजनाएं वर्तमान में काम कर रही हैं, जिन्हें एक निश्चित लक्ष्य प्राप्त करने के लिए बहुत कम या कोई निर्देश की आवश्यकता नहीं होती है। आपको ऑटो-जीपीटी से एआई एजेंटों की अवधारणाएं याद होंगी, एआई उपकरण जो अपने कार्यों को स्वचालित करता है।

यह विचार एजेंट के लिए निरंतर आत्म-मूल्यांकन और आत्म-सुधार के माध्यम से पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करने का है। आत्म-चिंतन और सुधार प्राप्त करने की कार्यशील अवधारणा यह है कि एजेंट को हर कदम पर लगातार संकेत देना चाहिए कि क्या कार्रवाई करने की आवश्यकता है, इसे कैसे करना है, उसने क्या गलतियाँ कीं और सुधार के लिए वह क्या कर सकता है। .

समस्या यह है कि एआई एजेंटों में उपयोग किए जाने वाले मौजूदा मॉडलों में अर्थ संबंधी समझ बहुत कम है। इससे एजेंट मतिभ्रम में पड़ जाते हैं और गलत जानकारी देने लगते हैं, जिससे वे आत्म-मूल्यांकन और सुधार के अनंत चक्र में फंस जाते हैं।

मेटाजीपीटी मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क जैसी परियोजनाओं का लक्ष्य ऐसे मतिभ्रम को कम करने के लिए एक साथ कई एआई एजेंटों का उपयोग करके समस्या को हल करना है। एक स्टार्टअप कंपनी कैसे काम करेगी इसका अनुकरण करने के लिए मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क स्थापित किए गए हैं। इस स्टार्टअप में प्रत्येक एजेंट को प्रोजेक्ट मैनेजर, प्रोजेक्ट डिजाइनर, प्रोग्रामर और टेस्टर जैसे पद सौंपे जाएंगे। जटिल लक्ष्यों को छोटे-छोटे कार्यों में विभाजित करके और उन्हें अलग-अलग एआई एजेंटों को सौंपने से, इन एजेंटों के अपने दिए गए लक्ष्यों को प्राप्त करने की अधिक संभावना होती है।

बेशक, ये ढाँचे अभी भी विकास के शुरुआती चरण में हैं, और कई मुद्दों को अभी भी हल करने की आवश्यकता है। लेकिन अधिक शक्तिशाली मॉडल, बेहतर एआई बुनियादी ढांचे और निरंतर अनुसंधान और विकास के साथ, प्रभावी एआई एजेंट और मल्टी-एजेंट एआई कंपनियां बनना केवल समय की बात है।

एआई के साथ हमारे भविष्य को आकार देना

बड़े निगम और स्टार्टअप एआई और इसके बुनियादी ढांचे के अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रहे हैं। इसलिए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि जेनरेटिव एआई का भविष्य सिमेंटिक सर्च, पूरी तरह से स्वायत्त एआई एजेंटों और एआई कंपनियों और कंपनियों और व्यक्तियों के उपयोग और फाइन-ट्यून के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध उच्च-प्रदर्शन मॉडल के माध्यम से उपयोगी जानकारी तक बेहतर पहुंच प्रदान करेगा।

हालांकि रोमांचक, यह भी महत्वपूर्ण है कि हम एआई नैतिकता, उपयोगकर्ता गोपनीयता और एआई सिस्टम और बुनियादी ढांचे के जिम्मेदार विकास पर विचार करने के लिए अपना समय लें। आइए याद रखें कि जेनरेटिव एआई का विकास केवल स्मार्ट सिस्टम बनाने के बारे में नहीं है; यह हमारे विचारों को नया आकार देने और प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीके के लिए जिम्मेदार होने के बारे में भी है।