इस लेख में, हम जानेंगे कि ऑटोजीपीटी क्या है और यह कैसे कार्य करता है?
एआई जो चीजों को बना सकता है वह बेहतर और अधिक सामान्य होता जा रहा है। चूंकि इसे पहली बार पेश किया गया था, लगभग हर दूसरे दिन इसके बारे में एक नया मॉडल या अध्ययन पत्र सामने आता है।
बड़े भाषा मॉडल यही मुख्य कारण है कि प्रसिद्धि बहुत तेजी से बढ़ रही है। एलएलएम, जो एआई मॉडल हैं जो प्राकृतिक शब्दों को समझने और इंसानों की तरह प्रतिक्रिया देने के लिए बनाए गए हैं, अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं।
सबसे अच्छा उदाहरण है ओपनएआई की चैटजीपीटी, एक प्रसिद्ध रोबोट जो वह सब कुछ कर सकता है जो एक व्यक्ति कर सकता है, जैसे सामग्री बनाना, कोड खत्म करना और सवालों के जवाब देना।
यहां तक कि OpenAI से DALL-E और Google से BERT ने भी हाल के वर्षों में बड़े कदम आगे बढ़ाने में मदद की है।
ऑटोजीपीटी क्या है?
चैटजीपीटी से भी अधिक संभावनाओं वाला एक नया एआई टूल हाल ही में सामने आया है। इस उपकरण को कहा जाता है ऑटोजीपीटी, वह काम कर सकता है जो एक इंसान कर सकता है।
यह एक AI एजेंट बनाने के लिए GPT-4 की सुविधाओं का उपयोग करता है जो उपयोगकर्ता की मदद के बिना अपने आप काम कर सकता है। OpenAI के गहन शिक्षण मॉडल का नवीनतम जोड़, GPT 4, एक मिश्रित मॉडल है।
GPT 3.5 में, ChatGPT केवल टेक्स्ट को इनपुट के रूप में ले सकता है, लेकिन नवीनतम संस्करण, GPT-4, टेक्स्ट और छवियों दोनों को इनपुट के रूप में ले सकता है। GPT-4 तकनीक का उपयोग Python टूल Auto-GPT द्वारा किया जाता है, जो मुफ़्त और खुला स्रोत है।
ऑटोजीपीटी खुद को बार-बार कॉल करने के लिए बिल्डिंग के विचार का उपयोग करता है। स्टैकिंग एआई मॉडल के लिए अन्य एआई मॉडल को कुछ करने के लिए उपकरण या साधन के रूप में उपयोग करने का एक तरीका है।
इस पद्धति और जीपीटी 3.5 और जीपीटी 4 दोनों का उपयोग करके, ऑटोजीपीटी अपने स्वयं के निर्देशों को दोहराकर पूर्ण प्रोजेक्ट बनाता है।
ऑटोजीपीटी में आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई)।
ऑटोजीपीटी बहुत सी उपयोगी चीजें कर सकता है, जो इसे "का एक अच्छा उदाहरण बनाता है"आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस(एजीआई)।
इस तरह की तकनीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में एक बड़ा कदम है क्योंकि इसका उपयोग ऐसी मशीनें बनाने में किया जा सकता है जो लोगों की तरह बौद्धिक कार्यों को समझ और सीख सकें।
एजीआई कई अलग-अलग चीजें कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि उन चीजों को कैसे करना है जो उसने पहले कभी नहीं की हैं। इसे प्रत्येक नई नौकरी के लिए विशिष्ट संकेतों या निर्देशों की आवश्यकता के बिना नई स्थितियों और वातावरणों को सीखने और अनुकूलित करने के लिए बनाया गया है।
ऑटोजीपीटी की विशेषताएं
उच्च-गुणवत्ता वाला टेक्स्ट बनाने के लिए ऑटोजीपीटी एक बेहतरीन उपकरण है क्योंकि यह जीपीटी-4 का उपयोग कर सकता है। यह लोकप्रिय वेबसाइटों और ऐप्स का भी उपयोग कर सकता है, जिससे इसके लिए अन्य लोगों से बात करना और अन्य काम करना आसान हो जाता है।
ऑटोजीपीटी अल्पकालिक और दीर्घकालिक मेमोरी दोनों को संभालता है और इंटरनेट से जुड़ सकता है ताकि आप जानकारी ढूंढ सकें और उसे इकट्ठा कर सकें।
इसके अलावा, क्योंकि GPT 3.5 बहुत शक्तिशाली है, AutoGPT फ़ाइलों को संग्रहीत कर सकता है और उन्हें सारांशित कर सकता है, और यह चित्र बनाने के लिए DALL-E का भी उपयोग कर सकता है।
ट्विटर पर, ऑटोजीपीटी क्या कर सकता है इसके कुछ उदाहरण साझा किए गए हैं, जैसे "कुछ भी करें मशीन" बनाना जो कार्य सूची में किसी भी काम को करने के लिए जीपीटी-4 एजेंट को भेजता है। यह समाचार भी पढ़ सकता है और पॉडकास्ट की योजना भी बना सकता है।
ऑटोजीपीटी आपको एक "एजेंटजीपीटी" बनाने की सुविधा भी देता है, जिसमें एक एआई एजेंट को एक लक्ष्य दिया जाता है, वह इसे कैसे हासिल किया जाए, इसके लिए एक योजना बनाता है और उसे पूरा करता है। यहां तक कि तीन मिनट से भी कम समय में वेबसाइट बनाने के लिए इसने रिएक्ट और टेलविंड सीएसएस का भी उपयोग किया।
बेबीएजीआई क्या है?
बेबीएजीआई नए एजेंट बनाने के लिए ओपनएआई के जीपीटी-4, लैंगचेन नामक एक कोडिंग फ्रेमवर्क और पाइनकोन नामक एक वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करता है जो मूल लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए जटिल कार्य कर सकता है।
बेबीएजीआई मनुष्यों की नकल करता है और ज्ञान को संग्रहीत करने और तुरंत ढूंढने के लिए अपनी दीर्घकालिक स्मृति का उपयोग करता है। यह आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस से प्रेरित था।
बेबीएजीआई एक अनुरूपित दुनिया में विभिन्न एआई एजेंटों को प्रशिक्षित और परीक्षण करता है ताकि यह देखा जा सके कि वे कितनी अच्छी तरह सीख सकते हैं और कठिन कार्य कर सकते हैं।
कैसे स्वायत्त एजेंट जनता के लिए जनरेटिव एआई पेश कर रहे हैं?
एआई एजेंट कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो विकल्प चुनने के लिए अपने परिवेश के साथ बातचीत करते हैं। वे स्वयं काम कर सकते हैं या लोगों या अन्य एजेंटों से बात करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
एक एआई एजेंट को चीजों के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है जैसे कि यह कितना स्वायत्त है, यह कितना उत्तरदायी है, यह कितना सक्रिय है, यह अपने परिवेश पर कैसे प्रतिक्रिया करता है और यह कितना लचीला है।
इसका उपयोग ग्राहक सेवा, व्यक्तिगत सहायक, गेम और रोबोटिक्स जैसी कई चीजों के लिए किया जा सकता है।
एआई एजेंट को डिज़ाइन करने और बनाने के लिए, आपको समस्या क्षेत्र का पता लगाना होगा, सही आर्किटेक्चर चुनना होगा, लक्ष्य और कार्य निर्धारित करना होगा, एजेंट का तर्क बनाना होगा, उसका परीक्षण करना होगा और किसी भी बग को ठीक करना होगा।
ऑटोजीपीटी एक एआई प्रोग्राम है जो जेनरेटिव एआई की मदद से समस्याओं का समाधान करता है। यह अपने आप काम करता है और कई अलग-अलग उद्योगों को बदलने की क्षमता रखता है।
यह लोगों को इस बात की चिंता भी कराता है कि स्वायत्त एआई एजेंट मनुष्यों के काम, गोपनीयता और सुरक्षा को कैसे प्रभावित करेंगे। इन प्रभावों के बारे में सावधानीपूर्वक सोचना और यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई बॉट जिम्मेदार तरीके से बनाए और उपयोग किए जाएं।
ऑटोजीपीटी की सीमाएँ
- ऑटो-जीपीटी एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है, लेकिन इसमें एक बड़ी समस्या है। इसकी उच्च लागत के कारण, उत्पादन सेटिंग में इसका उपयोग करना कठिन है।
- Eप्रत्येक चरण के लिए GPT-4 मॉडल को कॉल करने की आवश्यकता होती है, जो एक महंगी प्रक्रिया है जो अक्सर बेहतर तर्क देने के लिए सभी उपलब्ध टोकन का उपयोग करती है।
- GPT-4 टोकन सस्ते नहीं हैं.
- प्रश्नों के लिए, OpenAI का अनुमान है कि GPT-4 मॉडल की लागत $0.03 प्रति 1,000 टोकन और परिणामों के लिए $0.06 प्रति 1,000 टोकन होगी।
- ऑटो-जीपीटी जीपीटी-4 और एक सरल स्क्रिप्टिंग भाषा की मदद से काम करता है। ऑटो-जीपीटी केवल सीमित संख्या में ही काम कर सकता है।
- ऑटो-जीपीटी वेब पर खोज करना, मेमोरी प्रबंधित करना, फ़ाइलों के साथ इंटरैक्ट करना, कोड चलाना और छवियां बनाना जैसे काम कर सकता है, लेकिन ये कार्य उन कार्यों को सीमित करते हैं जो यह अच्छी तरह से कर सकता है।
- इसके अलावा, GPT-4 का अपघटन और सोच कौशल अभी भी सीमित है, जिससे ऑटो-GPT के लिए समस्याओं को हल करना कठिन हो जाता है।
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निष्कर्ष: ऑटोजीपीटी 2024 क्या है
एआई के क्षेत्र में ऑटोजीपीटी एक आशाजनक उपकरण है क्योंकि यह कई तरह के काम कर सकता है और नए विचार पेश कर सकता है।
यह वास्तविक दुनिया में जटिल व्यावसायिक स्थितियों में अच्छी तरह से काम नहीं कर सकता है, लेकिन यदि उपकरण बेहतर से बेहतर होता जाए, तो यह और भी अधिक शक्तिशाली और उपयोगी बन सकता है।
