प्रसंस्करण

भाषा मॉडल

भाषा मॉडल उन्नत AI सिस्टम हैं जो मानव भाषा को समझ, व्याख्या और उत्पन्न कर सकते हैं। ये मॉडल विशाल टेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं और पैटर्न, शब्द संयोजन, वाक्य संरचनाएं, और विभिन्न भाषाओं और भाषा उपयोगों की सूक्ष्मताओं को सीखते हैं। कई आधुनिक भाषा मॉडलों का मूल ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर है, जो स्व-ध्यान तंत्रों का उपयोग करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी दिए गए संदर्भ में टेक्स्ट के कौन से हिस्से महत्वपूर्ण हैं।

भाषा की प्रसंस्करण के दौरान, ये मॉडल सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि टेक्स्ट में अगला सबसे संभावित शब्द या अगला सबसे संभावित वाक्य क्या हो सकता है। वे लंबे टेक्स्ट के संदर्भ को समझ सकते हैं और इस प्रकार न केवल व्याकरणिक रूप से सही, बल्कि सामग्री के हिसाब से सुसंगत और प्रासंगिक टेक्स्ट उत्पन्न कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट या टेक्स्ट जनरेटर के लिए भाषा मॉडल का उपयोग करते समय, मॉडल को कुछ प्रॉम्प्ट या प्रारंभिक डेटा दिया जाता है और उस इनपुट के आधार पर मॉडल उस संदर्भ से तार्किक रूप से जुड़ा हुआ टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इन मॉडलों का उद्देश्य ऐसा टेक्स्ट उत्पन्न करना है जो सामग्री और शैली दोनों के मामले में यथासंभव मानव-समान लगे।

टेक्स्ट-से-छवि मॉडल

टेक्स्ट-से-छवि मॉडल AI सिस्टम हैं जो लिखित टेक्स्ट विवरणों से दृश्य प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं, जैसे कि फोटो, चित्रण या अन्य प्रकार की छवियां। ये मॉडल उन्नत न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं, विशेष रूप से जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs) या उनके संस्करण जैसे डिफ्यूजन मॉडल।

यह प्रक्रिया उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज किए गए टेक्स्ट विवरण से शुरू होती है। मॉडल इस टेक्स्ट का मूल्यांकन करता है और इसके अर्थ और संदर्भ को समझने का प्रयास करता है। इसके बाद मॉडल उन छवियों को उत्पन्न करता है जो टेक्स्ट विवरण के अनुरूप होती हैं, जो उसने प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई जानकारी का उपयोग करता है, जिसमें विशाल टेक्स्ट-छवि जोड़े के डेटासेट शामिल हैं।

प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल टेक्स्ट विवरण और दृश्य विशेषताओं के बीच संबंध सीखता है। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल बार-बार 'नीले समुद्र के ऊपर एक पीला सूरज' शब्द संयोजन को उन छवियों के साथ देखता है जो इस परिदृश्य को दर्शाती हैं, तो यह इन तत्वों को पहचानना और भविष्य की छवि रचनाओं में पुन: उत्पन्न करना सीखता है।

परिणामस्वरूप अक्सर आश्चर्यजनक रूप से सटीक और विस्तारपूर्ण चित्र उत्पन्न होते हैं जो दर्ज किए गए टेक्स्ट विवरण से मेल खाते हैं। ये मॉडल लगातार परिष्कृत हो रहे हैं और जटिल परिदृश्यों को कई वस्तुओं और अमूर्त अवधारणाओं के साथ प्रदर्शित करने में सक्षम हैं। इन्हें कला निर्माण, गेम डिजाइन, वर्चुअल रियलिटी और अन्य कई क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।

AI-School मॉडल एक्सेस

यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI-School विभिन्न AI मॉडल प्रदान करता है जो केंद्रीय मॉडल कैटलॉग में शामिल हैं। ये मॉडल बाहरी प्रदाताओं द्वारा API के माध्यम से उपलब्ध कराए जाते हैं। API, या एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस, नियमों और परिभाषाओं का एक सेट है जिसके माध्यम से सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम एक-दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं। यह एक प्रकार की 'भाषा' के रूप में कार्य करता है जिसे प्रोग्राम समझते हैं ताकि जानकारी का आदान-प्रदान और एक-दूसरे के कार्यों को कॉल किया जा सके। AI-School के पास स्वयं कोई भाषा मॉडल, टेक्स्ट-से-छवि मॉडल या टेक्स्ट-से-भाषण मॉडल नहीं हैं।

हम विभिन्न मॉडलों के परिणामों के लिए जिम्मेदार नहीं हैं। हालांकि, हमने स्कूलों के लिए सबसे अच्छे और सबसे दिलचस्प मॉडलों के चयन पर ध्यान दिया है।

DPIA के अनुसार प्रसंस्करण प्रक्रिया

DPIA उत्तर उत्पन्न करने की मूल प्रक्रिया को इस प्रकार वर्णित करता है:

• उपयोगकर्ता AI-School पोर्टल पर एक प्रॉम्प्ट दर्ज करता है।
• प्रॉम्प्ट AI-School के डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है।
• AI-School प्रॉम्प्ट को एक API कनेक्शन और एक सामान्य खाते के माध्यम से, जो AI-School खाते से जुड़ा नहीं होता, चुने गए AI मॉडल को प्रदान करता है।
• खाता और छात्र प्रशासन डेटा स्वचालित रूप से मॉडल को नहीं भेजे जाते।
• AI मॉडल का उत्तर AI-School को वापस भेजा जाता है।
• उत्तर AI-School के डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है।
• उत्तर उपयोगकर्ता को प्रस्तुत किया जाता है।

AI-School खाता और छात्र प्रशासन डेटा स्वचालित रूप से AI मॉडल को नहीं भेजता। मॉडल को प्रॉम्प्ट की सामग्री प्राप्त होती है, बिना AI-School खाते से जुड़े। उपयोगकर्ता ने स्वयं प्रॉम्प्ट में व्यक्तिगत डेटा शामिल किया हो सकता है; ऐसी स्थिति में, चुना गया AI मॉडल उन डेटा को संसाधित कर सकता है।

अतिरिक्त संदर्भ

ऐसे कार्यों में जैसे दस्तावेज़ों के साथ चैट करना, मल्टीमॉडल इनपुट या कुछ टूल्स, प्रॉम्प्ट को उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए संदर्भ जैसे दस्तावेज़ अंश, छवियां या खोज परिणामों के साथ पूरक किया जा सकता है। यह संदर्भ भी किसी पहचान योग्य उपयोगकर्ता से जुड़े बिना मॉडल को प्रदान किया जाता है, लेकिन यदि उपयोगकर्ता ने स्वयं व्यक्तिगत डेटा जोड़ा है तो सामग्री में व्यक्तिगत डेटा हो सकता है।