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ओपन-वेट ए.आई. मॉडल

संदर्भ 

ओपन एआई कंपनी के सी.ई.ओ. सैम ऑल्टमैन ने जीपीटी-2 के बाद से अपना पहला 'ओपन वेट' एआई मॉडल लॉन्च करने की घोषणा की है।

ओपन-वेट ए.आई. मॉडल के बारे में 

  • ओपन-वेट मॉडल एक प्रकार के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को संदर्भित करता है, जहाँ मॉडल के पैरामीटर या उसके 'वेट' (weight)  सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होते हैं। 
    • अर्थात कोई भी व्यक्ति बिना किसी लाइसेंसिंग दीवार या मालिकाना प्रतिबंध के मॉडल को डाउनलोड, निरीक्षण, उपयोग कर सकता है।
  • यह क्लोज्ड-वेट मॉडल (Closed-Weight Model) से अलग है, जहाँ केवल डेवलपर्स और संगठनों का एक छोटा समूह ही मॉडल की मुख्य संरचना और प्रशिक्षण डेटा तक पहुँच सकता है।
  • वर्तमान में डीपसीक और मेटा जैसी कंपनियों ने अपने ओपन-वेट ए.आई. मॉडल के संस्करण बाजार में लॉन्च किये हैं।

ओपन-वेट मॉडल के लाभ 

  • उपलब्धता : छोटे संगठनों और स्वतंत्र शोधकर्ताओं को महंगी क्लाउड सेवाओं पर निर्भर हुए बिना अत्याधुनिक तकनीक तक पहुंच मिलती है।
  • पारदर्शिता : विश्लेषक और निगरानी संस्थाएं यह जांच कर सकती हैं कि ए.आई. कैसे काम करता है, जिससे मॉडलों के व्यवहार में अधिक जवाबदेही मिलती है।
  • अनुकूलन : कंपनियाँ विक्रेता लॉक-इन के बिना, विशिष्ट उपयोग के मामलों, जैसे स्वास्थ्य सेवा, वित्त या शिक्षा के लिए मॉडल को परिष्कृत कर सकती हैं।
  • संतुलित पहुंच : ओपनएआई दुरुपयोग को रोकने के लिए उचित सुरक्षा उपाय लागू करने के साथ ही व्यापक प्रयोग को भी सक्षम कर सकता है।

ओपन-वेट मॉडल बनाम ओपन सोर्स मॉडल

  • पारदर्शिता : ओपन सोर्स मॉडल डिज़ाइन और अक्सर प्रशिक्षण डेटा सहित सब कुछ दिखाते हैं। ओपन वेट मॉडल केवल प्रशिक्षित संख्याओं को ही साझा कर सकते हैं।
  • संशोधन : आप विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए ओपन सोर्स मॉडल को बदल सकते हैं और पुनः प्रशिक्षित कर सकते हैं। आप आमतौर पर ओपन वेट मॉडल को तब तक नहीं बदल सकते जब तक कि बेस मॉडल भी ओपन सोर्स न हो।
  • समुदाय : ओपन सोर्स मॉडल विकास में समुदाय को शामिल करते हैं। ओपन वेट मॉडल में आमतौर पर समूह कार्य का यह स्तर नहीं होता है।
  • उपयोग में आसानी : ओपन वेट उन डेवलपर्स के लिए आसान हो सकता है जो किसी मॉडल के डिजाइन का अध्ययन किए बिना उसे शीघ्रता से उपयोग करना चाहते हैं।

इसे भी जानिए!

वेट (Weight) के बारे में 

  • मशीन लर्निंग में, वेट ऐसी संख्याएँ होती हैं जिन्हें ए.आई. मॉडल प्रशिक्षण के दौरान सीखता है।
  • ये संख्याएँ नियंत्रित करती हैं कि मॉडल इनपुट डाटा को पूर्वानुमानों में कैसे बदलता है। 
  • लार्ज लैंग्वेज मॉडल में, वेट प्रशिक्षण डाटा से सीखे गए ज्ञान को संग्रहीत करते हैं। 
  • अधिक वेट वाले मॉडल अक्सर अधिक जटिल भाषा पैटर्न सीख सकते हैं।
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