दैनिक अर्क्सिव

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जनरेटिव एआई में चुनौतियों और अवसरों पर

Created by
  • Haebom

लेखक

लॉरा मांडुची, क्लारा मिस्टर, कुशाग्र पांडे, रॉबर्ट बैमलर, रयान कॉटरेल, सिना डी औबनेर, सोफी फेलेंज़, असजा फिशर, थॉमस जी आर्टनर, मैथियास किर्चलर, मारियस क्लॉफ्ट, यिंगजेन ली, क्रिस्टोफ लिपर्ट, जेरार्ड डी मेलो, एरिक नालिसनिक, ब्योर्न ओमर, राजेश रंगनाथ, माजा रूडोल्फ, करेन उलरिच, गाइ वान डेन ब्रोएक, जूलिया ई वोग्ट, यिक्सिन वांग, फ़्लोरियन वेन्ज़ेल, फ्रैंक वुड, स्टीफ़न मैंड्ट, विंसेंट फ़ोर्टुइन

रूपरेखा

यह शोधपत्र गहन जनरेटिव मॉडलों में कई उभरते रुझानों पर प्रकाश डालता है और भविष्य के अनुसंधान की दिशाएँ सुझाता है। हालाँकि बड़े पैमाने के डेटा और स्केलेबल अनसुपरवाइज्ड लर्निंग प्रतिमानों में प्रगति ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों, टेक्स्ट, वीडियो और अणुओं जैसे संरचित डेटा के निर्माण में उल्लेखनीय प्रगति की है, हमारा तर्क है कि वर्तमान बड़े पैमाने के जनरेटिव एआई मॉडल कई मूलभूत कमियों से ग्रस्त हैं जो उनके व्यापक रूप से अपनाए जाने में बाधा डालती हैं। इसलिए, यह शोधपत्र इन चुनौतियों की पहचान करता है और उन प्रमुख चुनौतियों पर प्रकाश डालता है जिनका समाधान जनरेटिव एआई की कार्यक्षमता, बहुमुखी प्रतिभा और विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए आवश्यक है, और इस प्रकार अधिक मज़बूत और सुलभ जनरेटिव एआई समाधान विकसित करने के लिए अनुसंधान की दिशाएँ सुझाता है।

Takeaways, Limitations

Takeaways: मौजूदा बड़े पैमाने के जनरेटिव एआई मॉडलों के Limitations को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करके और भविष्य के अनुसंधान की दिशाएँ सुझाकर, हम अधिक मज़बूत और विश्वसनीय जनरेटिव एआई के विकास में योगदान दे सकते हैं। इससे शोधकर्ताओं को उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त होगी, जिससे अधिक कुशल अनुसंधान संभव होगा।
Limitations: विशिष्ट Limitations विषयवस्तु सारगर्भित है, और प्रत्येक Limitations के लिए विशिष्ट उदाहरण या विश्लेषण का अभाव है। चूँकि यह स्पष्ट रूप से नहीं बताया गया है कि किन Limitations को शामिल किया गया है, इसलिए यह निर्धारित करना कठिन है कि शोधपत्र का कितना महत्वपूर्ण योगदान है।
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