Google ने बड़े भाषा मॉडल को बढ़ाने के लिए नई विधि विकसित की, संभावित रूप से कानूनी बाधाओं को हल किया
Summary:
Google Research और Google DeepMind ने अतिरिक्त लोगों के साथ बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बढ़ाने, मौजूदा कार्यों में सुधार करने और नए लोगों को सक्षम करने का एक तरीका विकसित किया है। GPT-4 की तुलना में Google के LLM का उपयोग करते हुए, टीम ने अनुवाद और कोडिंग कार्यों में महत्वपूर्ण सुधार का प्रदर्शन किया। हालांकि, इस क्षेत्र को एआई प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट डेटा के उपयोग पर कानूनी मुद्दों का सामना करना पड़ता है, जिससे चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट ्स की नींव को अस्थिर करने का खतरा है। Google की नई विधि संभवतः एलएलएम बनाने या पुन: प्रशिक्षण के लिए लागत और आवश्यकताओं को कम कर सकती है।
गूगल रिसर्च और गूगल डीपमाइंड के वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक का अनावरण किया है जो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को अतिरिक्त भाषा मॉडल के साथ बढ़ाने में सक्षम बनाती है। यह एलएलएम के साथ एक महत्वपूर्ण समस्या को हल करता है, जो कुल पुनर्निर्माण या महंगे फाइन-ट्यूनिंग सत्रों की आवश्यकता के बिना मौजूदा मॉडलों को नई क्षमताएं प्रदान कर रहा है। शोधकर्ता ओं ने रेखांकित किया कि किसी अन्य भाषा के साथ एलएलएम बढ़ाने से मौजूदा कार्यों में सुधार होता है और नए कार्यों के लिए संभावनाएं खुलती हैं जो स्टैंड-अलोन मॉडल संभाल नहीं सकते हैं।
शोधकर्ताओं ने अध्ययन के लिए गूगल के पीएएलएम 2-एस एलएलएम का उपयोग किया - जीपीटी -4 के बराबर जो ओपनएआई के चैटजीपीटी को शक्ति देता है। प्रारंभ में, PALM2-S का परीक्षण अकेले किया गया था, इसके बाद छोटे, विशेष भाषा मॉडल के साथ बढ़ाए जाने के बाद परीक्षण किए गए थे। कार्यों की श्रृंखला में अनुवाद और कोडिंग शामिल थी; उन्नत संस्करण ने अनुवाद कार्यों में 13% सुधार और कोड पीढ़ी और स्पष्टीकरण कार्यों में 40% की वृद्धि के साथ प्रभावशाली वृद्धि का प्रदर्शन किया।
इस तरह के प्रदर्शन को बढ़ावा देने से एआई क्षेत्र पर तुरंत सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। बेहतर अनुवाद कार्य विशेष रूप से कम-समर्थन वाली भाषाओं को अंग्रेजी में अनुवाद करने के लिए फायदेमंद हैं, मशीन सीखने में एक निरंतर चुनौती। गूगल के शोध में इस संबंध में क्षेत्र को आगे बढ़ाने की क्षमता है।
इसके अलावा, अध्ययन का यह क्षेत्र चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट ्स की नींव को खत्म करने की धमकी देने वाले कानूनी मुद्दों को संबोधित करने में मदद कर सकता है। बड़े भाषा मॉडल रचनाकारों को एआई प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट डेटा के उपयोग का आरोप लगाते हुए कई मुकदमों का सामना करना पड़ रहा है। कानूनी पहेली इस बात के आसपास घूमती है कि क्या लाभकारी संगठन कानूनी रूप से अपने भाषा मॉडल के लिए ऐसे डेटा का उपयोग कर सकते हैं। यदि अदालतें कॉपीराइट डेटा के उपयोग के खिलाफ फैसला सुनाती हैं, तो प्रभावित सेवाएं प्रदान करना जारी रखना अविश्वसनीय रूप से चुनौतीपूर्ण या वित्तीय रूप से निषेधात्मक हो सकता है।
एलएलएम के प्रशिक्षण से जुड़ी उच्च लागत और बड़े डेटा सेट ों पर उनकी निर्भरता का मतलब है कि चैटजीपीटी जैसे उत्पाद भारी विनियमित अमेरिकी एआई उद्योग में जीवित रहने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। हालांकि, यदि Google की एलएलएम वृद्धि विधि अधिक विकास के साथ सफल साबित होती है, तो यह एलएलएम बनाने या पुन: प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक लागत और स्केलिंग को कम कर सकती है।
एक तरफ, इटली ने अपने जी 7 अध्यक्षता के दौरान एआई विनियमन को एक प्रमुख प्राथमिकता के रूप में सूचीबद्ध किया है।
Published At
1/5/2024 9:07:08 PM
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