आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से उद्योगों, कार्यस्थलों और रोजमर्रा के डिजिटल जीवन को नया आकार दे रहा है। यह सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों में से एक और वैश्विक बातचीत का केंद्र बिंदु बनकर उभरा है। नई दिल्ली में आयोजित होने वाले प्रमुख शिखर सम्मेलन से पहले एआई तीव्रता के बारे में चर्चा के रूप में, यहां सुर्खियाँ बनाने वाले कुछ अक्सर उपयोग किए जाने वाले एआई शब्दों के लिए एक सीधी मार्गदर्शिका दी गई है – और उनका क्या मतलब है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का तात्पर्य मशीनों द्वारा मानव बुद्धि के अनुकरण से है। सरल शब्दों में, इसमें ऐसे कार्य करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रणालियाँ शामिल हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है – जैसे भाषा को समझना, छवियों को पहचानना, निर्णय लेना, समस्याओं को हल करना और तेजी से पाठ, संगीत और वीडियो जैसी सामग्री बनाना।

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इसके मूल में, AI मशीनों को डेटा से सीखने में सक्षम बनाता है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, जिसे हर परिदृश्य के लिए चरण-दर-चरण प्रोग्राम किया जाता है, एआई सिस्टम को पैटर्न का पता लगाने, भविष्यवाणियां करने और समय के साथ सुधार करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) एक प्रकार का एआई मॉडल है जिसे मानव-जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए पुस्तकों, वेबसाइटों और लेखों सहित बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

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एलएलएम चैटबॉट, लेखन सहायक, कोडिंग टूल और खोज सारांश को शक्ति प्रदान करते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटासेट से सीखे गए पैटर्न के आधार पर अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करके कार्य करते हैं। संक्षेप में, एलएलएम भाषा संबंधी कार्यों में विशेषज्ञता रखता है।

प्रमुख उदाहरणों में ग्रोक, जीपीटी-4ओ, क्लाउड 4, जेमिनी 2.5, लामा 4 और डीपसीक-आर1 शामिल हैं।

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जनरेटिव ए.आई

जेनरेटिव एआई से तात्पर्य एआई सिस्टम से है जो संकेतों के जवाब में टेक्स्ट, चित्र, संगीत, कोड और वीडियो सहित नई सामग्री बना सकता है।

इस श्रेणी में टेक्स्ट जनरेटर (अक्सर एलएलएम द्वारा संचालित), छवि और वीडियो मॉडल, आवाज संश्लेषण उपकरण और संगीत जनरेटर शामिल हैं। ये सिस्टम रिपोर्ट को सारांशित कर सकते हैं, कोड लिख सकते हैं, संगीत बना सकते हैं, लोगो डिज़ाइन कर सकते हैं, मार्केटिंग कॉपी बना सकते हैं, उत्पाद विवरण तैयार कर सकते हैं, सोशल मीडिया पोस्ट तैयार कर सकते हैं, प्रस्तुतियाँ बना सकते हैं, सिंथेटिक आवाज़ें बना सकते हैं, यथार्थवादी दृश्य उत्पन्न कर सकते हैं और ग्राहक सेवा इंटरैक्शन का अनुकरण कर सकते हैं।

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एआई के मामलों का प्रयोग करें

एक “उपयोग मामला” बताता है कि एआई को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कैसे लागू किया जाता है। यह उद्योगों में एआई के व्यावहारिक प्रभाव को संदर्भित करता है।

सामान्य एआई उपयोग के मामलों में बैंकिंग में धोखाधड़ी का पता लगाना, ओटीटी प्लेटफार्मों पर वैयक्तिकृत सिफारिशें, मिट्टी और मौसम डेटा का विश्लेषण करने वाले कृषि उपकरण, स्वास्थ्य देखभाल निदान और दवा की खोज शामिल हैं।

एल्गोरिदम

एल्गोरिदम नियमों या निर्देशों का एक परिभाषित सेट है जो कंप्यूटर को डेटा को संसाधित करने और निर्णय लेने का तरीका बताता है। एल्गोरिदम एआई सिस्टम के मूलभूत निर्माण खंड हैं।

एआई रेलिंग

एआई रेलिंग एआई सिस्टम में निर्मित सुरक्षा उपाय हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे सुरक्षित, नैतिक रूप से और परिभाषित सीमाओं के भीतर काम करते हैं।

ये सुरक्षा उपाय हानिकारक, पक्षपातपूर्ण, अवैध या अनुचित आउटपुट को रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे एआई व्यवहार को कानूनों, नीतियों और मानवीय मूल्यों के साथ जोड़ते हैं। रेलिंग में सामग्री फ़िल्टर, सुरक्षा नीतियां और पूर्वाग्रह शमन तंत्र शामिल हो सकते हैं।

ऐ पूर्वाग्रह

एआई पूर्वाग्रह, विषम प्रशिक्षण डेटा, त्रुटिपूर्ण धारणाओं या डिज़ाइन सीमाओं के कारण एआई आउटपुट में व्यवस्थित त्रुटियों को संदर्भित करता है। पूर्वाग्रह के कारण अनुचित या गलत परिणाम हो सकते हैं।

ऐ मतिभ्रम

एआई मतिभ्रम तब होता है जब एक एआई सिस्टम ऐसी जानकारी उत्पन्न करता है जो विश्वसनीय और विश्वसनीय लगती है लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या पूरी तरह से मनगढ़ंत होती है।

तत्पर

प्रॉम्प्ट प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए जेनेरिक एआई सिस्टम को दिया गया इनपुट या निर्देश है। प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता और स्पष्टता आउटपुट को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है।

टोकन

टोकन पाठ की एक इकाई है, जैसे एक शब्द, उप-शब्द, या चरित्र, जिसे एआई मॉडल प्रशिक्षण के दौरान और प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते समय संसाधित करता है।

जैसे-जैसे एआई लगातार विकसित हो रहा है और वैश्विक चर्चाओं को आकार दे रहा है, इन प्रमुख शब्दों को समझने से बातचीत को डिकोड करने और तेजी से बदलते तकनीकी परिदृश्य को बेहतर ढंग से नेविगेट करने में मदद मिल सकती है।

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