यह शोधपत्र जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) और लार्ज-स्केल लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) के विकास, क्षमताओं और अनुप्रयोगों का एक व्यापक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, और अनुसंधान एवं शिक्षा पर उनके प्रभावों पर केंद्रित है। यह शोधपत्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से मशीन लर्निंग (ML), डीप लर्निंग (DL), और अंततः ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर तक के वैचारिक विकास का पता लगाता है, जो आधुनिक जनरेटिव प्रणालियों की नींव रखता है। यह प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों, शब्द एम्बेडिंग और संभाव्य नमूनाकरण विधियों (तापमान, टॉप-के, टॉप-पी) जैसे तकनीकी पहलुओं के साथ-साथ स्वायत्त एजेंटों के उद्भव की भी जाँच करता है, और इन कारकों से उत्पन्न अवसरों, सीमाओं और जोखिमों पर विचार करता है। यह शोध प्रक्रिया में, विचार-मंथन और साहित्य समीक्षा से लेकर अध्ययन डिज़ाइन, डेटा संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या और प्रसार तक, GenAI के एकीकरण का आलोचनात्मक मूल्यांकन करता है। भूगोल अनुसंधान पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करते हुए, यह चर्चा व्यापक शैक्षणिक संदर्भों तक फैली हुई है। यह भूगोल शिक्षा को एक केस स्टडी के रूप में प्रस्तुत करते हुए, व्याख्यान और पाठ डिज़ाइन, निर्देशात्मक वितरण, मूल्यांकन और प्रतिक्रिया सहित GenAI के शैक्षिक अनुप्रयोगों पर भी चर्चा करता है। यह अध्ययन GenAI द्वारा उठाए गए नैतिक, सामाजिक और पर्यावरणीय मुद्दों पर केंद्रित है, जिनमें पूर्वाग्रह, बौद्धिक संपदा अधिकार, शासन और जवाबदेही, साथ ही LLM के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के लिए उभरती तकनीकी रणनीतियाँ शामिल हैं। अंततः, यह GenAI के अल्पकालिक और दीर्घकालिक भविष्य पर विचार करता है, जिसमें निरंतर अपनाने, विनियमन और संभावित गिरावट के परिदृश्य शामिल हैं। GenAI को शैक्षणिक अभ्यास और शैक्षिक संदर्भों, दोनों में रखकर, यह अध्ययन GenAI की परिवर्तनकारी क्षमता और सामाजिक उत्तरदायित्व पर महत्वपूर्ण चर्चा में योगदान देता है।
