Large Language Model AI

Large Language Model AI (LLMs) एक प्रकार के artificial intelligence model होते हैं जिन्हें विशाल मात्रा में text data पर train किया जाता है। वे इस तरह डिज़ाइन किए गए होते हैं कि वे input के आधार पर human-like text को समझें और generate करें।

LLMs यह काम करते हैं कि वे text में पहले उपयोग किए गए words के आधार पर एक word की probability का prediction करते हैं। वे context, grammar, और कुछ हद तक कुछ factual information को समझने में सक्षम होते हैं। कुछ सबसे अधिक जाने जाने वाले LLMs में OpenAI का GPT-3, Google का BERT, और Microsoft का Turing शामिल हैं।

इन मॉडलों का एक विस्तृत range का application होता है जिसमें text generation, translation, summarization, question answering, और यहां तक कि coding assistance शामिल है। हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि जबकि LLMs powerful होते हैं, उनकी अपनी limitations होती हैं और उन्हें responsibly use किया जाना चाहिए। वे truly तरीके से text को समझते नहीं हैं जैसे humans करते हैं और उनके responses generate होते हैं based on patterns जिन्हें उन्होंने training के दौरान learn किया होता है। वे भी significant computational resources की आवश्यकता होती है ताकि train और operate किया जा सके।

LLMs का development और refinement AI के field में एक active area of research है, और हम future में continued advancements और applications की उम्मीद कर सकते हैं।

What is Large Language Model AI?

Large Language Models (LLMs) व्यापक datasets पर pre-training करने वाले advanced deep learning models होते हैं। मूल transformer में self-attention क्षमताओं के साथ encoder और decoder होते हैं जो neural networks का हिस्सा होते हैं। ये elements text sequences से meaning निकालते हैं और words और phrases के बीच relationships को समझते हैं।

Transformer LLMs का unsupervised training करने की क्षमता होती है, या यथार्थता में, self-learning। यह process transformers को basic grammar, languages, और knowledge को समझने में सक्षम बनाती है। पुराने Recurrent Neural Networks (RNN) की तुलना में, जो inputs को sequentially process करते हैं, transformers entire sequences को parallel रूप से process करते हैं। यह parallel processing transformer-based LLMs की training में GPUs का use करने की अनुमति देता है, जो training time को significantly reduce करता है।

Transformer neural network architecture बहुत large models का use करने की अनुमति देता है, अक्सर hundreds of billions of parameters के साथ। ये large-scale models diverse sources से massive amounts of data को assimilate कर सकते हैं जैसे कि internet, Common Crawl (जिसमें 50 billion से अधिक web pages शामिल हैं), और Wikipedia (जिसमें लगभग 57 million pages होते हैं)।

Why are large language models important?

बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) incredibly versatile होते हैं और वे various tasks को perform कर सकते हैं जैसे कि question-answering, document summarisation, language translation, और sentence completion। उनमें content creation और people के search engines और virtual assistants के साथ interact करने के तरीके को revolutionise करने की potential होती है।

Despite not being perfect, LLMs की remarkable predictive abilities होती हैं, जो relatively small number of prompts या inputs के आधार पर होती हैं। वे generative AI में applications पा रहे हैं, producing content based on human language input prompts।

LLMs substantial models होते हैं, often with billions of parameters। Notable examples में OpenAI’s GPT-3 शामिल है जिसमें 175 billion parameters हैं, AI21 Labs’ Jurassic-1 जिसमें 178 billion parameters हैं, Cohere’s Command model, और LightOn’s Paradigm। ये models developers को unique generative AI applications create करने के लिए APIs offer करते हैं।

How do large language models work?

भाषा मॉडल्स, या LLMs, बहुत powerful machine learning tools होते हैं जिनका use words को process करने के लिए किया जाता है। पहले की techniques की तुलना में जो numerical tables पर निर्भर करती थीं, LLMs multi-dimensional vectors का use करते हैं जिन्हें word embeddings कहा जाता है ताकि words को represent किया जा सके। ये embeddings LLMs को text को pre-process करने, words और phrases के context को बेहतर समझने, और इस knowledge को decoder के माध्यम से apply करके unique और meaningful outputs generate करने में मदद करती हैं। यह LLMs को natural language processing और artificial intelligence applications के लिए एक indispensable tool बनाता है।

Applications of large language models Ai

1. Copywriting: AI technology के आगमन के साथ, कई advanced language models जैसे कि GPT-3, ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command, और Jurassic उभरे हैं जो original copies generate करने और style improvements के लिए suggestions provide करने में सक्षम हैं। ये models high-quality content generate करने में न केवल मदद करते हैं बल्कि process में considerable amount of time और effort भी save करते हैं। वे businesses के लिए particularly useful हो सकते हैं जो अपनी websites या social media platforms के लिए regular content updates की आवश्यकता होती है।
2. Knowledge base answering: Language models जैसे कि LLMs (Language models with Memory) ऐसे design किए गए हैं ताकि वे digital archives जैसे कि AI21 Studio Playground से specific questions का answer दे सकें। ये models large amounts of data को various sources से analyze करके complex queries के लिए accurate और relevant answers provide कर सकते हैं। यह businesses के लिए particularly useful हो सकता है जो अपने data से insights extract करने की आवश्यकता होती है या chatbots के माध्यम से customer support provide करते हैं।
3. Text classification: LLMs text को similar meanings या sentiments के आधार पर classify करने में भी सक्षम होते हैं। यह businesses के लिए particularly useful हो सकता है जो अपने products या services को improve करने के लिए customer sentiment और feedback का analysis करने की आवश्यकता होती है। Additionally, LLMs document search में मदद कर सकते हैं जब वे text को उनके topics और themes के आधार पर categorize करते हैं।
4. Code generation: LLMs natural language prompts से code generate करने में excel करते हैं, जैसे कि GitHub Copilot। इसका मतलब है कि developers natural language में code write कर सकते हैं और language models को बाकी का काम करने दे सकते हैं। ये models development process को significantly speed up कर सकते हैं और coding को non-technical individuals के लिए accessible बना सकते हैं।
5. Text generation: LLMs sentences को complete करने, product documentation लिखने, और creative content generate करने में capable होते हैं। यह businesses के लिए particularly useful हो सकता है जो quickly और efficiently large amounts of content generate करने की आवश्यकता होती है। Additionally, LLMs individual users के preferences और interests के आधार पर personalized content generate करने के लिए use किए जा सकते हैं।

How are large language models trained?

Language Models (LLMs) एक type के neural network होते हैं जो transformer architecture का use करके built किए जाते हैं। ये models massive datasets पर self-learning techniques का use करके train किए जाते हैं। During training, model अपने parameters को iteratively adjust करता है ताकि sequence में next token का prediction किया जा सके। Once trained, LLMs specific tasks के लिए small sets of supervised data का use करके fine-tuned किए जा सकते हैं। Fine-tuning LLMs में use किए जाने वाले learning models के three different types होते हैं: zero-shot learning, few-shot learning, और fine-tuning। ये techniques LLMs को various natural language processing tasks जैसे कि machine translation, text classification, और language generation पर state-of-the-art performance achieve करने में allow करते हैं।”

What is the future of LLMs?

LLMs (भाषा और सीखने के मॉडल्स) का भविष्य बहुत promising है और cutting-edge technology के विकास के लिए exciting possibilities रखता है। field में ongoing advancements के साथ, LLMs की capabilities का विस्तार होने की उम्मीद है। ये advancements improved accuracy और enhanced capabilities की ओर ले जाएंगे, bias को reduce करेंगे और performance को refine करेंगे। यह LLMs को complex tasks को handle करने में अधिक efficient और effective बनाएगा।

LLMs के लिए सबसे महत्वपूर्ण developments में से एक audiovisual training का emergence है, जिसमें models को video और audio input का use करके train किया जाता है। यह approach model development को speed up करता है और technology के लिए new possibilities introduce करता है। Audiovisual input का use करके train किए गए LLMs human speech और language की nuances को बेहतर समझ सकते हैं और interpret कर सकते हैं, जिससे वे complex tasks को handle करने में अधिक effective होते हैं।

LLMs का उम्मीद है कि वे workplace को revolutionize करेंगे, monotonous tasks को automate करके, जिसमें clerical duties, customer service chatbots, और automated copywriting शामिल हैं। यह employees के लिए time free up करेगा ताकि वे more value-added tasks पर focus कर सकें और workplace में productivity improve कर सकें।

LLMs के field में एक और exciting development conversational AI का rise है। इस technology के साथ, LLMs virtual assistants के performance को enhance कर सकते हैं, user intent को interpret करके और sophisticated commands का response देकर। यह virtual assistants को अपने interactions में more human-like बनाएगा, जिससे वे complex tasks को handle करने में अधिक effective होंगे।

How can AWS help with LLMs?

Amazon Web Services (AWS) LLM developers के लिए एक range के solutions provide करता है। इनमें से दो सबसे prominent ones Amazon Bedrock और Amazon SageMaker JumpStart हैं। Amazon Bedrock एक managed service है जो आपको generative AI applications को build और scale करने की अनुमति देता है through an API। यह various LLMs का support करता है और एक hassle-free experience provide करता है। दूसरी ओर, SageMaker JumpStart एक machine learning hub है जो foundation models, built-in algorithms, और prebuilt ML solutions की पेशकश करता है various tasks के लिए जैसे कि article summarization और image generation। यह आपको time और resources save करने में help कर सकता है जिससे आप ready-made solutions पर build कर सकें।

How to learn llm ai?

बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) को सीखने के लिए निम्नलिखित steps का पालन कर सकते हैं:

1. NLP और Machine Learning की समझ: LLM development के लिए शुरुआत करने के लिए, NLP और machine learning की ठोस समझ होना महत्वपूर्ण है¹।
2. Online Courses: आप Coursera पर उपलब्ध “Generative AI with Large Language Models” जैसे courses को देख सकते हैं²। यह course आपको generative AI का foundational knowledge, practical skills, और functional understanding प्रदान करता है².
3. Guides and Tutorials: वेब पर उपलब्ध विभिन्न guides और tutorials का अध्ययन करें³। ये resources आपको LLMs के key concepts, architectural patterns, और practical skills की comprehensive yet accessible overview प्रदान करेंगे³.
4. Hands-On Practice: अपने skills को refine करने के लिए, आपको Python programming, machine learning, और LLMs पर hands-on projects करने की आवश्यकता होगी²³.
5. Stay Updated: AI और machine learning के field में नई researches और developments के बारे में अपडेट रहें³.

याद रखें, LLMs को सीखना एक ongoing process है और इसमें time और practice लगता है।

Who invented LLM ai?

भाषा मॉडल्स की शुरुआत 1960 के दशक में हुई थी, जब MIT के शोधकर्ता Joseph Weizenbaum ने दुनिया का पहला chatbot, Eliza, डिज़ाइन किया². Eliza ने natural language processing (NLP) में शोध की शुरुआत की, जिसने भविष्य में अधिक जटिल LLMs के निर्माण के लिए आधार प्रदान किया².

2017 में NeurIPS conference में, Google के शोधकर्ताओं ने अपने landmark paper “Attention Is All You Need” में transformer architecture का परिचय दिया¹. इस paper का लक्ष्य 2014 Seq2seq technology को improve करना था.

2018 में BERT का परिचय दिया गया और यह जल्दी से “ubiquitous” हो गया¹. यद्यपि मूल transformer में encoder और decoder blocks दोनों होते हैं, BERT एक encoder-only model है¹. जबकि decoder-only GPT-1 2018 में पेश किया गया था, लेकिन 2019 में GPT-2 ने widespread attention प्राप्त की क्योंकि OpenAI ने इसे malicious use के डर से पहले publicly release करने के लिए बहुत powerful माना¹. 2020 में GPT-3 ने एक step आगे बढ़ाया और 2024 तक यह केवल API के माध्यम से उपलब्ध है, जिसमें model को locally execute करने की कोई offering नहीं है¹.

इस प्रकार, LLMs का विकास एक collaborative effort रहा है, जिसमें कई researchers और organizations ने अपना योगदान दिया है।