भाषा मॉडल का उपयोग करके सेवा निर्माण
GPT-3.5 और GPT-4 जैसे GPT मॉडलों के साथ इंटरैक्शन को आसान बनाने में प्रॉम्प्ट्स की बड़ी भूमिका होती है। मुझे लगता है कि भविष्य में जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आगे बढ़ेगा, यह फाउंडेशन मॉडल्स के साथ संचार को सरल बनाएगा और इसे विभिन्न ऐप्लिकेशन में सहज और प्रभावी रूप से उपयोग करने योग्य बना देगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के普及 होने के साथ, मुझे वह समय याद आता है जब प्लानर्स ने API और SDK की अवधारणाओं को सीखा था। जरूरी नहीं कि ये चीज़ें जाननी ही चाहिए, लेकिन जान लें तो अच्छा होगा — कुछ इसी तरह की बातें हैं। दरअसल, जो लोग AI सेवा बनाते हैं या बनाने जा रहे हैं, उन्हें संरचना के बारे में पता होना चाहिए। सबसे आसान तरीका तो यही है कि ओपनएआई जैसी जगह से API लें, उसे इनपुट-आउटपुट में इस्तेमाल कर लें, लेकिन... आम तौर पर, प्रतिनिधि या सेवा के दृष्टिकोण से देखें तो लोग इससे बेहतर अनुभव या लागत में लाभ लेना चाहेंगे, इसलिए वे इसे पसंद नहीं करेंगे। हाँ, यदि मार्केट में तेज़ी से आगे बढ़ना है, तो अलग बात है। उदाहरण के लिए, घरेलू क्लाउड स्टोरेज बिजनेस में, अगर आप खुद का IDC या डेटा सेंटर बनाएं, तो ऑपरेशन लागत 50% से ज्यादा कम हो सकती है, मगर इसे बनाना और सही तरह से डिज़ाइन करना इतना आसान नहीं है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के普及 होने के साथ, मुझे वह समय याद आता है जब प्लानर्स ने API और SDK की अवधारणाओं को सीखा था। जरूरी नहीं कि ये चीज़ें जाननी ही चाहिए, लेकिन जान लें तो अच्छा होगा — कुछ इसी तरह की बातें हैं। दरअसल, जो लोग AI सेवा बनाते हैं या बनाने जा रहे हैं, उन्हें संरचना के बारे में पता होना चाहिए। सबसे आसान तरीका तो यही है कि ओपनएआई जैसी जगह से API लें, उसे इनपुट-आउटपुट में इस्तेमाल कर लें, लेकिन... आम तौर पर, प्रतिनिधि या सेवा के दृष्टिकोण से देखें तो लोग इससे बेहतर अनुभव या लागत में लाभ लेना चाहेंगे, इसलिए वे इसे पसंद नहीं करेंगे। हाँ, यदि मार्केट में तेज़ी से आगे बढ़ना है, तो अलग बात है। उदाहरण के लिए, घरेलू क्लाउड स्टोरेज बिजनेस में, अगर आप खुद का IDC या डेटा सेंटर बनाएं, तो ऑपरेशन लागत 50% से ज्यादा कम हो सकती है, मगर इसे बनाना और सही तरह से डिज़ाइन करना इतना आसान नहीं है।
व्यक्तिगत रूप से, अगर कोई भी व्यक्ति, चाहे वह किसी भी क्षेत्र से हो, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधी सेवा की योजना बना रहा है या उसका सपना देख रहा है, तो उसे ऊपर दी गई जानकारी एक बार ज़रूर पढ़नी चाहिए। सच तो यह है कि यदि आप सिर्फ तीन अवधारणाओं को स्पष्ट रूप से समझ लें तो पर्याप्त है। ये हैं फाउंडेशन मॉडल, एंबेडिंग मॉडल, वेक्टरडीबी।
Emerging Architectures for LLM Applications from Matt Bornstein and Rajko Radovanovic
•
फाउंडेशन मॉडल इस पुस्तकालय के लाइब्रेरियन की तरह है। यह किताबों (जानकारी) के बारे में बहुत कुछ जानता है और आपकी मनचाही किताब खोज कर देता है। जब आप कहते हैं, "मुझे कंप्यूटर के बारे में बताओ," तो यह कंप्यूटर से संबंधित किताबें सुझाता है।
•
एंबेडिंग मॉडल हर किताब को आसानी से खोजे जा सकने वाले कोड में बदलने का काम करता है। यह हर किताब पर अलग-अलग बारकोड लगाने जैसा है, जिससे आप मनचाही किताब तुरंत खोज सकते हैं।
•
वेक्टरडीबी एक बड़ी शेल्फ की तरह है जिसमें किताबों को बारकोड के जरिए व्यवस्थित रखा जाता है। यह शेल्फ किताबों को विषय या आपकी पसंद के अनुसार व्यवस्थित और संरक्षित करता है। इसलिए जब आप कहते हैं, "मैं इस विषय पर किताब देखना चाहता हूं," तो संबंधित किताबें तुरंत निकालकर दी जा सकती हैं।
एआई सेवा विकसित करने के दौरान, पता चलता है कि लोग एआई से जो प्रश्न पूछते हैं, वे अपेक्षा से ज्यादा आसानी से वर्गीकृत किए जा सकते हैं, और कुछ खास विषय ऐसे हैं जिनके बारे में बार-बार पूछा जाता है। यदि आप इसे समझ लें, तो वेक्टरडीबी और एंबेडिंग मॉडल को सही तरीके से डिज़ाइन कर के लागत में स्पष्ट कमी ला सकते हैं।
ⓒ 2023. हेबॉम, सभी अधिकार सुरक्षित।
कॉपीराइट धारक की अनुमति से इसका उपयोग वाणिज्यिक प्रयोजनों के लिए किया जा सकता है, बशर्ते स्रोत का उल्लेख किया जाए।
