एआई मॉडल लैंडस्केप: एक व्यावहारिक गाइड

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) मॉडल तेज़ी से बढ़ रहे हैं, जो समाचारों और सोशल मीडिया पर छाए रहने वाले प्रसिद्ध नामों से कहीं आगे तक पहुँच रहे हैं। एआई का परिदृश्य अब सैकड़ों मॉडलों से भरा हुआ है, जिसमें ओपन-सोर्स पहल, स्वामित्व वाले सिस्टम और Gemini, Claude, OpenAI, Grok, और Deepseek जैसे तकनीकी दिग्गजों की पेशकश शामिल हैं। ये मॉडल, अपने मूल में, विशाल डेटासेट पर सावधानीपूर्वक प्रशिक्षित किए गए न्यूरल नेटवर्क हैं, जो उन्हें जटिल पैटर्न को पहचानने में सक्षम बनाते हैं। वर्तमान युग इन प्रगतियों का लाभ उठाने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है, जो व्यावसायिक अनुप्रयोगों से लेकर व्यक्तिगत सहायता और रचनात्मक संवर्धन तक विविध उद्देश्यों के लिए है। इस गाइड का उद्देश्य एआई के क्षेत्र में नए लोगों को एक मूलभूत समझ प्रदान करना है, जिससे वे इस तकनीक का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें। इसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को एआई के साथ निर्माण करने में सक्षम बनाना है, न कि केवल उस पर, मौलिक अवधारणाओं, व्यावहारिक अनुप्रयोगों और सटीकता का मूल्यांकन करने के तरीकों को समझने पर ध्यान केंद्रित करना।

यह गाइड निम्नलिखित प्रमुख पहलुओं को कवर करेगा:

• एआई मॉडल का वर्गीकरण
• विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल का मिलान
• मॉडल नामकरण सम्मेलनों को समझना
• मॉडल सटीकता प्रदर्शन का आकलन
• बेंचमार्क संदर्भों का उपयोग

यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि एक भी, सार्वभौमिक एआई मॉडल मौजूद नहीं है जो हर कल्पनीय कार्य को संभालने में सक्षम हो। इसके बजाय, विभिन्न मॉडलों को विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए तैयार किया जाता है।

एआई मॉडल की श्रेणियाँ (Categories of AI Models)

एआई मॉडल को मोटे तौर पर चार प्राथमिक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

• शुद्ध भाषा प्रसंस्करण (सामान्य) (Pure Language Processing (General))
• जेनरेटिव (छवि, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट, कोड) (Generative (Image, Video, Audio, Text, Code))
• भेदभावपूर्ण (कंप्यूटर विज़न, टेक्स्ट एनालिटिक्स) (Discriminative (Computer Vision, Text Analytics))
• पुनर्बलन सीखना (Reinforcement Learning)

जबकि कई मॉडल एक ही श्रेणी में विशेषज्ञता रखते हैं, अन्य अलग-अलग डिग्री की सटीकता के साथ मल्टीमॉडल क्षमताएं प्रदर्शित करते हैं। प्रत्येक मॉडल विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षण से गुजरता है, जिससे यह उस डेटा से संबंधित कार्यों को करने में सक्षम होता है जिसके संपर्क में वह रहा है। निम्नलिखित सूची प्रत्येक श्रेणी से जुड़े सामान्य कार्यों की रूपरेखा बताती है।

शुद्ध भाषा प्रसंस्करण (Pure Language Processing)

यह श्रेणी टोकनकरण और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करके मानव भाषा की व्याख्या, समझने और उत्पन्न करने के लिए कंप्यूटर को सक्षम करने पर केंद्रित है। चैटबॉट एक प्रमुख उदाहरण हैं, जिसमें ChatGPT, ‘जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर’ का संक्षिप्त रूप, एक उल्लेखनीय उदाहरण है। इनमें से अधिकांश मॉडल प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित हैं। ये मॉडल मानव भाषा में संदर्भ, बारीकियों और सूक्ष्मताओं को समझने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जो उन्हें प्राकृतिक भाषा इंटरैक्शन की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाते हैं। इनका उपयोग निम्नलिखित कार्यों के लिए किया जा सकता है:

• भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): पाठ के एक टुकड़े के भावनात्मक स्वर का निर्धारण करना, जो ग्राहक प्रतिक्रिया को समझने या सार्वजनिक राय को मापने के लिए उपयोगी है।
• टेक्स्ट समराइज़ेशन (Text Summarization): बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को छोटे, अधिक प्रबंधनीय सारांशों में संघनित करना, जिससे सूचना प्रसंस्करण में समय और प्रयास की बचत होती है।
• मशीन ट्रांसलेशन (Machine Translation): स्वचालित रूप से टेक्स्ट का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करना, जिससे भाषा बाधाओं के पार संचार की सुविधा मिलती है।
• प्रश्न उत्तर (Question Answering): प्राकृतिक भाषा में पूछे गए प्रश्नों के उत्तर प्रदान करना, जिससे उपयोगकर्ताओं को जल्दी और आसानी से जानकारी तक पहुंचने में सक्षम बनाया जा सके।
• सामग्री निर्माण (Content Generation): मूल टेक्स्ट सामग्री बनाना, जैसे लेख, ब्लॉग पोस्ट या सोशल मीडिया अपडेट।

शुद्ध भाषा प्रसंस्करण मॉडल के पीछे अंतर्निहित तकनीक में जटिल एल्गोरिदम शामिल हैं जो भाषा की संरचना और अर्थ का विश्लेषण करते हैं। ये एल्गोरिदम टेक्स्ट और कोड के विशाल डेटासेट से सीखते हैं, जिससे वे शब्दों और वाक्यांशों के बीच पैटर्न और संबंधों की पहचान कर पाते हैं। फिर मॉडल इस ज्ञान का उपयोग नया टेक्स्ट उत्पन्न करने या मौजूदा टेक्स्ट के अर्थ को समझने के लिए करते हैं।

जेनरेटिव मॉडल (Generative Models)

जेनरेटिव मॉडल, जिनमें छवि, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट और कोड उत्पन्न करने वाले मॉडल शामिल हैं, अक्सर जेनरेटिव एडवर्सैरियल नेटवर्क (GAN) का उपयोग करते हैं। GAN में दो उप-मॉडल होते हैं: एक जनरेटर और एक भेदभावकर्ता। ये मॉडल उन व्यापक डेटा के आधार पर यथार्थवादी छवियां, ऑडियो, टेक्स्ट और कोड उत्पन्न कर सकते हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है। स्थिर प्रसार छवियों और वीडियो को उत्पन्न करने के लिए एक सामान्य तकनीक है। इन मॉडलों का उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:

• छवि उत्पादन (Image Generation): टेक्स्ट विवरण या अन्य इनपुट से यथार्थवादी या कलात्मक छवियां बनाना।
• वीडियो उत्पादन (Video Generation): टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या अन्य इनपुट से लघु वीडियो का निर्माण करना।
• ऑडियो उत्पादन (Audio Generation): टेक्स्ट विवरण या अन्य इनपुट से संगीत, भाषण या अन्य प्रकार के ऑडियो का निर्माण करना।
• टेक्स्ट उत्पादन (Text Generation): मूल टेक्स्ट सामग्री बनाना, जैसे कविताएं, स्क्रिप्ट या कोड।
• कोड उत्पादन (Code Generation): वांछित कार्यक्षमता के प्राकृतिक भाषा विवरण से स्वचालित रूप से कोड उत्पन्न करना।

GAN में जनरेटर उप-मॉडल नए डेटा नमूने बनाने के लिए जिम्मेदार है, जबकि भेदभावकर्ता उप-मॉडल वास्तविक डेटा नमूनों और जनरेटर द्वारा उत्पन्न नमूनों के बीच अंतर करने का प्रयास करता है। दोनों उप-मॉडल को एक विरोधी तरीके से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें जनरेटर भेदभावकर्ता को मूर्ख बनाने की कोशिश करता है और भेदभावकर्ता सही ढंग से वास्तविक डेटा नमूनों की पहचान करने की कोशिश करता है। इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप जनरेटर यथार्थवादी डेटा नमूने उत्पन्न करने में तेजी से सक्षम हो जाता है।

भेदभावपूर्ण मॉडल (Discriminative Models)

भेदभावपूर्ण मॉडल, कंप्यूटर विज़न और टेक्स्ट एनालिटिक्स में कार्यरत, निर्णय लेने के लिए डेटासेट से अलग-अलग वर्गों को सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। उदाहरणों में भावना विश्लेषण, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) और छवि वर्गीकरण शामिल हैं। इन मॉडलों को डेटा की विभिन्न श्रेणियों के बीच अंतर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयोगी हो जाते हैं। इनका उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:

• छवि वर्गीकरण (Image Classification): किसी छवि में मौजूद वस्तुओं या दृश्यों की पहचान करना।
• वस्तु का पता लगाना (Object Detection): किसी छवि या वीडियो के भीतर विशिष्ट वस्तुओं का पता लगाना और पहचान करना।
• भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): पाठ के एक टुकड़े के भावनात्मक स्वर का निर्धारण करना।
• ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR): टेक्स्ट की छवियों को मशीन-पठनीय टेक्स्ट में परिवर्तित करना।
• धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud Detection): धोखाधड़ी वाले लेनदेन या गतिविधियों की पहचान करना।

भेदभावपूर्ण मॉडलों में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम उन विशेषताओं की पहचान करना सीखते हैं जो डेटा के विभिन्न वर्गों के बीच अंतर करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं। इन विशेषताओं का उपयोग एक ऐसा मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है जो नए डेटा नमूनों को सटीक रूप से वर्गीकृत कर सके।

पुनर्बलन सीखना (Reinforcement Learning)

पुनर्बलन सीखने के मॉडल लक्ष्य-उन्मुख परिणामों को प्राप्त करने के लिए परीक्षण-और-त्रुटि विधियों और मानव इनपुट का उपयोग करते हैं, जैसे कि रोबोटिक्स, गेमिंग और स्वायत्त ड्राइविंग में। इस दृष्टिकोण में एक एजेंट को इनाम को अधिकतम करने के लिए एक वातावरण में निर्णय लेना सीखना शामिल है। एजेंट को पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया मिलती है, जिसका उपयोग वह अपने व्यवहार को समायोजित करने के लिए करता है। यह प्रक्रिया एजेंट को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए इष्टतम रणनीतियों को सीखने की अनुमति देती है। पुनर्बलन सीखने का उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:

• रोबोटिक्स (Robotics): रोबोट को जटिल कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित करना, जैसे चलना, वस्तुओं को पकड़ना या वातावरण में नेविगेट करना।
• गेमिंग (Gaming): एआई एजेंट विकसित करना जो उच्च स्तर पर गेम खेल सकते हैं।
• स्वायत्त ड्राइविंग (Autonomous Driving): स्व-ड्राइविंग कारों को सड़कों पर नेविगेट करने और बाधाओं से बचने के लिए प्रशिक्षित करना।
• संसाधन प्रबंधन (Resource Management): ऊर्जा या बैंडविड्थ जैसे संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित करना।
• निजीकृत सिफारिशें (Personalized Recommendations): उपयोगकर्ताओं को उनके पिछले व्यवहार के आधार पर वैयक्तिकृत सिफारिशें प्रदान करना।

परीक्षण-और-त्रुटि प्रक्रिया एजेंट को विभिन्न रणनीतियों का पता लगाने और यह जानने की अनुमति देती है कि कौन सी सबसे प्रभावी हैं। पुरस्कारों और दंडों का उपयोग प्रतिक्रिया प्रदान करता है जो एजेंट को इष्टतम व्यवहार की ओर ले जाता है।

मॉडल नामकरण सम्मेलनों को समझना (Understanding Model Naming Conventions)

एक बार जब आप विभिन्न प्रकार के एआई मॉडल और उनके संबंधित कार्यों को समझ जाते हैं, तो अगला कदम उनकी गुणवत्ता और प्रदर्शन का आकलन करना होता है। यह मॉडल के नामकरण के तरीके को समझने से शुरू होता है। एआई मॉडल के नामकरण के लिए कोई आधिकारिक सम्मेलन मौजूद नहीं है, लेकिन लोकप्रिय मॉडल में आमतौर पर एक सरल नाम होता है जिसके बाद एक संस्करण संख्या होती है (जैसे, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #)।

छोटे, ओपन-सोर्स, कार्य-विशिष्ट मॉडलों में अक्सर अधिक विस्तृत नाम होते हैं। ये नाम, जो अक्सर huggingface.co जैसे प्लेटफॉर्म पर पाए जाते हैं, में आमतौर पर संगठन का नाम, मॉडल का नाम, पैरामीटर आकार और संदर्भ आकार शामिल होता है।

इसे स्पष्ट करने के लिए यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: मॉडल विकसित करने के लिए जिम्मेदार संगठन।
• Mistral-small: मॉडल का नाम ही।
• 3.1: मॉडल का संस्करण संख्या।
• 24b-instruct: पैरामीटर गणना, यह दर्शाता है कि मॉडल को 24 बिलियन डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित किया गया था और इसे निर्देश-अनुवर्ती कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• 2053: संदर्भ आकार, या टोकन गणना, मॉडल एक बार में जितनी जानकारी संसाधित कर सकता है उसका प्रतिनिधित्व करता है।

Google/Gemma-3-27b

• Google: मॉडल के पीछे का संगठन।
• Gemma: मॉडल का नाम।
• 3: संस्करण संख्या।
• 27b: पैरामीटर आकार, यह दर्शाता है कि मॉडल को 27 बिलियन डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित किया गया था।

मुख्य विचार (Key Considerations)

नामकरण सम्मेलनों को समझने से मॉडल की क्षमताओं और इच्छित उपयोग में बहुमूल्य जानकारी मिलती है। संगठन का नाम मॉडल के स्रोत और विश्वसनीयता को इंगित करता है। मॉडल का नाम एक ही संगठन द्वारा विकसित विभिन्न मॉडलों के बीच अंतर करने में मदद करता है। संस्करण संख्या विकास और शोधन के स्तर को दर्शाती है। पैरामीटर आकार मॉडल की जटिलता और सीखने की क्षमता का एक मोटा संकेत देता है। संदर्भ आकार इनपुट की लंबाई निर्धारित करता है जिसे मॉडल प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकता है।

अतिरिक्त विवरण जो आपको मिल सकते हैं उनमें बिट्स में क्वांटिज़ेशन प्रारूप शामिल है। उच्च क्वांटिज़ेशन प्रारूपों में मॉडल को संचालित करने के लिए अधिक RAM और कंप्यूटर संग्रहण की आवश्यकता होती है। क्वांटिज़ेशन प्रारूपों को अक्सर फ़्लोटिंग-पॉइंट नोटेशन में दर्शाया जाता है, जैसे 4, 6, 8 और 16। अन्य प्रारूप, जैसे GPTQ, NF4 और GGML, विशिष्ट {हार्डवेयर} कॉन्फ़िगरेशन के लिए उपयोगका संकेत देते हैं।

• क्वांटिज़ेशन (Quantization): यह मॉडल के मापदंडों का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग की जाने वाली संख्याओं की परिशुद्धता को कम करने की तकनीक को संदर्भित करता है। यह मॉडल के आकार और मेमोरी पदचिह्न को काफी कम कर सकता है, जिससे इसे संसाधन-विवश उपकरणों पर तैनात करना आसान हो जाता है। हालाँकि, क्वांटिज़ेशन से सटीकता में थोड़ी कमी भी आ सकती है।

• हार्डवेयर विचार (Hardware Considerations): विभिन्न हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन विभिन्न क्वांटिज़ेशन प्रारूपों के लिए बेहतर अनुकूल हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ हार्डवेयर को 4-बिट क्वांटिज़ेशन के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जबकि अन्य 8-बिट या 16-बिट क्वांटिज़ेशन के लिए बेहतर अनुकूल हो सकते हैं।

मॉडल सटीकता का मूल्यांकन (Evaluating Model Accuracy)

जबकि नए मॉडल रिलीज़ के बारे में समाचारों की सुर्खियां रोमांचक हो सकती हैं, लेकिन दावा किए गए प्रदर्शन परिणामों के प्रति सावधानी के साथ दृष्टिकोण रखना आवश्यक है। एआई प्रदर्शन परिदृश्य अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है, और कंपनियां कभी-कभी विपणन उद्देश्यों के लिए प्रदर्शन के आंकड़ों को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करती हैं। मॉडल की गुणवत्ता का आकलन करने का एक अधिक विश्वसनीय तरीका मानकीकृत परीक्षणों से स्कोर और लीडरबोर्ड की जांच करना है।

जबकि कई परीक्षण मानकीकृत होने का दावा करते हैं, एआई मॉडल का मूल्यांकन इन प्रणालियों की ‘ब्लैक बॉक्स’ प्रकृति और इसमें शामिल कई चर के कारण चुनौतीपूर्ण बना हुआ है। सबसे विश्वसनीय दृष्टिकोण एआई की प्रतिक्रियाओं और आउटपुट को तथ्यात्मक और वैज्ञानिक स्रोतों के विरुद्ध सत्यापित करना है।

लीडरबोर्ड वेबसाइटें वोटों और आत्मविश्वास अंतराल स्कोर के साथ सॉर्ट करने योग्य रैंकिंग प्रदान करती हैं, जिन्हें अक्सर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है। सामान्य बेंचमार्क में एआई मॉडल को प्रश्न खिलाना और उसकी प्रतिक्रियाओं की सटीकता को मापना शामिल है। इन बेंचमार्क में शामिल हैं:

• AI2 रीजनिंग चैलेंज (ARC) (AI2 Reasoning Challenge (ARC))
• HellaSwag
• MMLU (बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क भाषा समझ) (MMLU (Massive Multitask Language Understanding))
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

बेंचमार्क विवरण (Benchmark Descriptions)

• AI2 रीजनिंग चैलेंज (ARC) (AI2 Reasoning Challenge (ARC)): प्राथमिक विद्यालय के छात्रों के लिए डिज़ाइन किए गए 7787 बहुविकल्पीय विज्ञान प्रश्नों का एक समूह। यह बेंचमार्क वैज्ञानिक अवधारणाओं के बारे में तर्क करने और समस्याओं को हल करने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है।

• HellaSwag: एक बेंचमार्क जो वाक्य पूरा करने के अभ्यास के माध्यम से सामान्य ज्ञान तर्क का आकलन करता है। यह बेंचमार्क वाक्य के संदर्भ को समझने और सबसे तार्किक अंत का चयन करने के लिए मॉडल को चुनौती देता है।

• MMLU (बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क भाषा समझ) (MMLU (Massive Multitask Language Understanding)): यह बेंचमार्क व्यापक भाषा समझ की आवश्यकता वाले कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में समस्याओं को हल करने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है। कार्यों में गणित, इतिहास, विज्ञान और कानून सहित विषयों की एक विविध श्रेणी शामिल है।

• TruthfulQA: यह बेंचमार्क मॉडल की सच्चाई का मूल्यांकन करता है, झूठ को दंडित करता है और ‘मुझे यकीन नहीं है’ जैसे टालमटोल वाले उत्तरों को हतोत्साहित करता है। यह बेंचमार्क मॉडल को सटीक और ईमानदार प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

• Winogrande: Winograd स्कीमा पर आधारित एक चुनौती, जिसमें लगभग समान दो वाक्य होते हैं जो ट्रिगर शब्द के आधार पर भिन्न होते हैं। यह बेंचमार्क मॉडल की अर्थ में सूक्ष्म अंतर को समझने और अस्पष्टता को दूर करने की क्षमता का परीक्षण करता है।

• GSM8K: 8,000 ग्रेड-स्कूल गणित प्रश्नों का एक डेटासेट। यह बेंचमार्क मॉडल की गणितीय समस्याओं को हल करने और गणना करने की क्षमता का परीक्षण करता है।

• HumanEval: यह बेंचमार्क 164 चुनौतियों के जवाब में सही पायथन कोड उत्पन्न करने की मॉडल की क्षमता को मापता है। यह बेंचमार्क मॉडल के कोडिंग कौशल और प्रोग्रामिंग अवधारणाओं को समझने और लागू करने की उसकी क्षमता का परीक्षण करता है।

इन बेंचमार्क की सावधानीपूर्वक जांच करके और तथ्यात्मक स्रोतों के विरुद्ध एआई की प्रतिक्रियाओं को सत्यापित करके, आप मॉडल की क्षमताओं और सीमाओं की अधिक सटीक समझ प्राप्त कर सकते हैं। इस जानकारी का उपयोग तब इस बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है कि कौन से मॉडल आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हैं।