NVIDIA Project G-Assist: समीक्षा

इस वर्ष की शुरुआत में, NVIDIA ने आखिरकार Project G-Assist का अनावरण किया, यह एक वास्तविक उत्पाद है जिसे आप आज़मा सकते हैं, जिसकी "अवधारणा" पहली बार अप्रैल 2017 में सामने आई थी। मूल विचार (मजाकिया तौर पर) गेमर्स को अधिक से अधिक सहायता प्रदान करने के इर्द-गिर्द घूमता था ताकि उन्हें कठिन स्तरों से गुजरने में मदद मिल सके, जबकि वास्तविक उत्पाद AI पर निर्भर करता है और गेम-इन सहायक से अधिक कार्यक्षमता प्रदान करता है।

Project G-Assist क्या है?

वर्तमान में, Project G-Assist Meta के Llama-3.1-8B छोटे भाषा मॉडल (SLM) का उपयोग करता है, जो आपके कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से चलता है, विशेष रूप से, आपके RTX GPU पर। NVIDIA के शब्दों में: "जैसे-जैसे आधुनिक कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली होते जा रहे हैं, वे संचालन में भी अधिक जटिल होते जा रहे हैं। G-Assist उपयोगकर्ताओं को गेम और सिस्टम सेटिंग्स को अनुकूलित करने, फ्रेम दर और अन्य महत्वपूर्ण प्रदर्शन आँकड़ों को चित्रित करने, चुनिंदा परिधीय डिवाइस सेटिंग्स (जैसे प्रकाश व्यवस्था) को नियंत्रित करने से लेकर विभिन्न PC सेटिंग्स को नियंत्रित करने में मदद करता है - यह सब बुनियादी आवाज या टेक्स्ट कमांड के माध्यम से किया जाता है।"

यह विचार Google और Apple द्वारा अपने संबंधित डिजिटल सहायकों को बढ़ाने के लिए AI मॉडल का उपयोग करने से बहुत अलग नहीं है, जिससे वे मानव भाषा को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और सिस्टम के विभिन्न कोनों में पृष्ठ-गहरे मेनू के माध्यम से नेविगेट किए बिना सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं। सैद्धांतिक रूप से, यह आकस्मिक उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से सहायक है: जबकि हम जैसे लोग गीक हैं और अपनी इच्छानुसार नॉब्स को समायोजित करना पसंद करते हैं, GPU ओवरक्लॉकिंग या ग्राफिक सेटिंग्स को ट्वीक करना उनके लिए बहुत डरावना हो सकता है - यहीं पर Project G-Assist आता है।

सेटअप

Project G-Assist स्थापित करने से पहले, आपको कुछ बातों के बारे में पता होना चाहिए, जिनमें से पहली सिस्टम आवश्यकताएँ हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपके पास RTX 30-सीरीज़ या बाद का GPU होना चाहिए जिसमें कम से कम 12GB VRAM हो (वर्तमान में लैपटॉप GPU शामिल नहीं हैं) - दुर्भाग्य से, पिछली पीढ़ी के कुछ अजीब VRAM कॉन्फ़िगरेशन के कारण, ऐसी स्थिति पैदा हो गई है जहाँ एक RTX 3060 12GB का मालिक मॉडल चला सकता है, जबकि एक हाई-एंड RTX 3080 (जिसमें 10GB VRAM है) का मालिक नहीं चला सकता है। उफ़।

यह मानते हुए कि आपका GPU हार्डवेयर आवश्यकताओं को पूरा करता है, आपको Windows 10 या Windows 11 ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ-साथ GPU ड्राइवर संस्करण 572.83 या बाद का संस्करण भी चाहिए; स्टोरेज के लिए, सिस्टम सहायक फ़ंक्शन को ठीक से काम करने के लिए कम से कम 6.5GB डिस्क स्थान की आवश्यकता होती है (वॉयस कमांड के लिए अतिरिक्त 3GB की आवश्यकता होगी)। वर्तमान में, केवल अंग्रेजी समर्थित है।

आपको अपने सिस्टम पर Project G-Assist को सक्षम करने के लिए NVIDIA ऐप भी इंस्टॉल करना होगा; पेरिफेरल-संबंधित हार्डवेयर आवश्यकताओं के लिए, वर्तमान संस्करण MSI मदरबोर्ड के साथ-साथ Logitech G, Corsair और Nanoleaf के पेरिफेरल का समर्थन करता है। इन ब्रांडों के सभी मॉडल समर्थित नहीं हैं - अधिक जानकारी के लिए, Project G-Assist होमपेज के तहत "सिस्टम आवश्यकताएँ" टैब देखें।

परीक्षण प्रणाली

• CPU: Intel Core i9-13900K
• कूलिंग: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
• थर्मल पेस्ट: Thermal Grizzly Kryonaut
• मदरबोर्ड: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
• मेमोरी: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
  • DDR5-6400 CL32 XMP प्रोफ़ाइल के रूप में कॉन्फ़िगर किया गया
• स्टोरेज: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
• पावर सप्लाई: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
• चेसिस: VECTOR बेंच केस (ओपन-एयर चेसिस)
• ऑपरेटिंग सिस्टम: Windows 11 Home 24H2

परीक्षण

जैसा कि उपरोक्त बेंचमार्क सिस्टम विनिर्देशों में बताया गया है, हम इस सुविधा को प्रदर्शित करने के लिए NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition का उपयोग करेंगे। इस फ्लैगशिप Blackwell-संचालित GPU में 32GB GDDR7 VRAM, 5वीं पीढ़ी के Tensor Core और 21,760 CUDA कोर हैं, जो सभी मिलकर AI-विशिष्ट FP4 प्रदर्शन के 3,352 TOPS प्रदान करते हैं (ध्यान दें कि इस संख्या की तुलना सीधे RTX 4090 के 1,321 TOPS से नहीं की जा सकती है, जो FP8 का उपयोग करता है)।

नोट: परीक्षण के समय, Project G-Assist अभी भी प्री-रिलीज़ संस्करण (संस्करण 0.1.9) में है, इसलिए कुछ सुविधाएँ अधूरी हो सकती हैं। नीचे किए गए परीक्षणों से उत्पन्न परिणाम केवल इस संस्करण पर लागू होंगे, क्योंकि AI मॉडल और सुविधाएँ समय के साथ अपडेट होने पर परिणाम अलग-अलग होंगे।

पहली बार उपयोग

यह वह है जिसे आप Alt+G कुंजी के माध्यम से सुविधा को सक्षम करने के बाद पहली बार देखते हैं, यह स्क्रीन पर किसी स्थान पर स्थायी रूप से तब तक रहता है जब तक कि आप इसे पूरी तरह से अक्षम नहीं कर देते (जिसे Alt+R कुंजी के माध्यम से त्वरित सेटिंग्स के माध्यम से किया जा सकता है)। AI भाषा मॉडल के साथ, अस्वीकरण लागू होता है - मतिभ्रम हो सकता है (भाषा मॉडल गलत परिणाम दे सकते हैं जो आमतौर पर अनभिज्ञ उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त करते हैं), इसलिए जहाँ तक संभव हो त्रुटियों की जाँच करें।

पहली बार संदेश/कमांड दर्ज करते समय एक अस्वीकरण संदेश भी प्रदर्शित होता है, यह दोहराते हुए कि AI-जनरेट किए गए परिणाम की पूरी तरह से गारंटी नहीं दी जा सकती है। यह संदेश देखने के बाद, चैटबॉट प्राकृतिक भाषा के माध्यम से कमांड का जवाब देने के लिए तैयार है - कहने का तात्पर्य यह है कि, इस संस्करण में अभी भी केवल सीमित संख्या में कमांड (प्राकृतिक भाषा या अन्य) उपलब्ध हैं, जिन्हें आप वेबसाइट पर देख सकते हैं।

सिस्टम जानकारी और निगरानी

सिस्टम की प्रकृति जैसे सरल प्रश्नों से शुरुआत करते हुए, G-Assist प्रतिक्रिया में सूचीबद्ध सभी महत्वपूर्ण हार्डवेयर जानकारी के साथ उचित रूप से प्रतिक्रिया करता है। हालाँकि, ऐसा लगता है कि इसे हमारे BenQ 4K डिस्प्ले का मान्य रिज़ॉल्यूशन (यानी 4K 60Hz) प्राप्त करने में कठिनाई हो रही है, लेकिन इसके अलावा, यह हमारे प्रारंभिक स्निफ परीक्षण को पास कर लेता है।

इसके बाद, एक और (संभवतः) सामान्य उपयोग का मामला GPU की बिजली खपत की निगरानी करना है। हमारे पास ऊपरी दाएं कोने में अधिक पारंपरिक टेलीमेट्री डेटा है, लेकिन जब तक आपके पास HWiNFO64 जैसे तृतीय-पक्ष उपकरण नहीं हैं, तब तक यह पूरी तस्वीर प्रदान नहीं करता है; इसलिए, इस स्थिति में, एक आकस्मिक उपयोगकर्ता चैटबॉट से वह जानकारी प्राप्त करने के लिए कह सकता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है।

हमने Project G-Assist चैटबॉट से तीन अलग-अलग प्रश्न पूछे, जिनमें से पहले दो का उत्तर बिना किसी समस्या के दिया गया; कहने का तात्पर्य यह है कि, तीसरा प्रश्न इसकी क्षमताओं से परे लग रहा था क्योंकि हम मूल रूप से यह चाहते थे कि यह उपलब्ध होने पर वास्तविक समय की निगरानी प्रदान करे। इसके बजाय, इसने हमें हमारी वर्तमान GPU बिजली खपत दी।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि जब GPU प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए संघर्ष कर रहा होता है, तो यह अपनी उपलब्ध शक्ति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा उपयोग करेगा, इस मामले में, हमारे RTX 5090 FE ने चैटबॉट को हर बार संकेत देने पर 350 वाट से अधिक की क्षणिक खपत की। पुराने या कमजोर हार्डवेयर पर, प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में अधिक समय लग सकता है (सबसे खराब स्थिति में RTX 3060 12GB, क्योंकि यह इस सुविधा तक पहुँचने के लिए पर्याप्त VRAM वाला सबसे निचला मॉडल है), लेकिन इस स्थिति में, हमने प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले लगभग आधा सेकंड का "सोचने" का समय देखा।

खेल और प्रदर्शन

आइए गियर बदलते हैं और गेमिंग पर एक नज़र डालते हैं। यदि आपके पास Steam में फ़िल्टर करने के लिए बहुत बड़ी लाइब्रेरी है, तो आप सीधे चैटबॉट से एक गेम लॉन्च कर सकते हैं - यह मानते हुए कि आपने किसी तरह अपने डेस्कटॉप या "स्टार्ट" मेनू पर एक गेम शॉर्टकट नहीं रखा है (इस स्थिति में, हमें Forza Horizon 5 का पूरा नाम लिखने की भी आवश्यकता नहीं है और यह पता लगा सकता है कि कौन सा गेम लॉन्च करना है, हालाँकि यह हमारे सिस्टम पर एकमात्र Forza गेम है)।

संयोग से, ड्राइवर अपडेट ने गेम में सेटिंग्स को गड़बड़ कर दिया होगा, जिससे FH5 खराब 15 FPS पर अटक गया। एक परेशान आकस्मिक खिलाड़ी तुरंत Alt+G हॉटकी को हिट कर सकता है और G-Assist से "क्या हो रहा है" पूछना शुरू कर सकता है, लेकिन यहीं पर G-Assist की सीमाएँ हैं: इसमें गेम सेटिंग पढ़ने की क्षमता का अभाव है, इसके बजाय यह एक सामान्य प्रतिक्रिया प्रदान करता है जो उपयोगकर्ता को समस्या का निदान करने के लिए कुछ बुनियादी दिशा प्रदान करता है।

मैन्युअल निदान के माध्यम से, हमें पता चला कि गेम ने किसी तरह अपनी आंतरिक फ़्रेम दर सीमा को केवल 15 FPS पर स्विच कर दिया था, जिसे G-Assist ने बिल्कुल भी नहीं पकड़ा। इसकी प्रतिक्रिया ने कहा कि "फ़्रेम दर सीमक अक्षम है", जो NVIDIA ऐप में NVIDIA की ड्राइवर-स्तरीय सेटिंग का उल्लेख कर सकता है, लेकिन एक आकस्मिक उपयोगकर्ता के अपने दम पर इसे ठीक करने की संभावना नहीं है और ऐसी प्रतिक्रिया से भ्रमित हो सकता है जो बहुत वांछनीय नहीं है।

इसके बाद, हम इसे Counter-Strike 2 में ले जाते हैं और देखते हैं कि क्या NVIDIA PC विलंबता को बेहतर बनाने का कोई तरीका खोज सकता है - यह एक ऐसा मेट्रिक है जिस पर प्रतिस्पर्धी गेमर को ध्यान देना चाहिए, लेकिन हर कोई इसे आसानी से नहींसमझ सकता है। G-Assist से औसत विलंबता रिपोर्ट के लिए पूछना करना आसान है, लेकिन यह इस मेट्रिक को और बेहतर बनाने के लिए कोई विशिष्ट सुझाव प्रदान करने में विफल रहा (और इसने हमें वही प्रतिक्रिया दी जो हमने अभी Forza Horizon 5 में देखी थी)।

यह अभी भी अच्छा है क्योंकि हम मानते हैं कि NVIDIA ने अपनी सुविधाओं को इतनी अच्छी तरह से बढ़ावा दिया है कि NVIDIA Reflex एक सुविधा है जिसे FPS गेमर्स को सबसे अधिक जानने की संभावना है। तो क्या होता है यदि वे CS2 की काफी जटिल इन-गेम सेटिंग में उस विकल्प का स्थान नहीं खोज पाते हैं और चैटबॉट से पूछने का विकल्प चुनते हैं? दुर्भाग्य से, यह पूरी तरह से अनजान है कि Reflex वास्तव में सक्षम है और इसके बजाय हमें बताता है कि यह अक्षम है। मुझे लगता है कि यही कारण है कि हमें इसकी त्रुटियों की जाँच करने के लिए याद दिलाया जाता है।

अन्य परिदृश्य

अगले परिदृश्य में, हम चैटबॉट को यह देखने के लिए जांचते हैं कि क्या यह RTX वीडियो सुपर रेज़ोल्यूशन (RTX VSR) को सक्षम करने का कोई तरीका खोज सकता है, जो एक वीडियो अपस्केलिंग तकनीक है जिसका उद्देश्य ऑनलाइन वीडियो (जैसे YouTube और Twitch) में प्रभावी रिज़ॉल्यूशन में सुधार करना और संपीड़न कलाकृतियों को कम करना है। अब, यदि आप League of Legends से परिचित हैं, तो आप जानते हैं कि कभी-कभी एक टीम की लड़ाई स्क्रीन को बहुत अस्त-व्यस्त कर सकती है और सभी प्रकार की दृश्य कलाकृतियों का कारण बन सकती है जो चंकी पिक्सेल के रूप में मौजूद हैं; या अन्य स्थितियों में, आप 1080p स्ट्रीम को अपने 4K डिस्प्ले तक अपस्केल करना चाहेंगे।

उचित होने के लिए, Project G-Assist, हालाँकि हमने विशेष रूप से सुविधा के नाम का उल्लेख नहीं किया, फिर भी यह पता लगाने में कामयाब रहा कि हम किस सुविधा की तलाश कर रहे थे; हालाँकि, इसमें यह पता लगाने की क्षमता नहीं है कि सुविधा सक्षम है या नहीं। (यह अजीब है क्योंकि G-Assist के लिए NVIDIA ऐप में सेटिंग की जाँच करना बहुत आसान नहीं होगा?)

ठीक है, तो यही है - हम शायद चैटबॉट से सीधे हमें उस सुविधा को सक्षम करने के लिए सेटिंग पृष्ठ पर ले जाने के लिए कहेंगे, सिर्फ़ इसे जितना संभव हो उतना अच्छा मौका देने के लिए। यह भी काम नहीं करता है, चैटबॉट कोई और सुझाव नहीं देता है, किसी भी आकस्मिक उपयोगकर्ता को Google से पूछने के लिए छोड़ देता है (जो अभी चीज़ों की तरह दिखती हैं, उन्हें एक और AI-जनरेट किया गया परिणाम देने की संभावना है)।

Project G-Assist का गहन विश्लेषण: क्या NVIDIA का AI सहायक लक्ष्य तक पहुँचता है?

NVIDIA का Project G-Assist AI का उपयोग करके PC प्रबंधन को सरल बनाने और गेमिंग अनुभव को बढ़ाने का वादा करता है। Meta के Llama-3.1-8B SLM द्वारा संचालित, जो स्थानीय रूप से चलता है, इसका उद्देश्य सिस्टम सेटिंग्स को अनुकूलित करने, प्रदर्शन की निगरानी करने और वॉयस या टेक्स्ट कमांड के माध्यम से पेरिफेरल को नियंत्रित करने के माध्यम से है। हालाँकि विचार आशाजनक है, लेकिन वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन एकदम सही से बहुत दूर है।

सेटअप की परेशानी: हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर बाधाएँ

Project G-Assist को सेट अप करने से कई बाधाएँ आती हैं। सबसे पहले, RTX 30-सीरीज़ या बाद के GPU की आवश्यकता, जिसमें कम से कम 12GB VRAM हो, इसके संभावित उपयोगकर्ता आधार को काफी हद तक सीमित करती है। यह प्रतिबंध कई खिलाड़ियों को बाहर कर देता है जिनके पास कम शक्तिशाली GPU हैं, जिनमें कई RTX xx60-सीरीज़ के मालिक भी शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, विशिष्ट ऑपरेटिंग सिस्टम संस्करणों और ड्राइवरों पर निर्भरता जटिलता की एक परत जोड़ती है।

समर्थित पेरिफेरल भी MSI मदरबोर्ड और Logitech G, Corsair और Nanoleaf के उपकरणों तक सीमित हैं, जो उन लोगों के लिए इसकी उपयोगिता को और सीमित करते हैं जिनके पास इन विशिष्ट ब्रांडों का हार्डवेयर नहीं है।

वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन: मिश्रित परिणाम

वास्तविक दुनिया के परीक्षण में, Project G-Assist ने विभिन्न कार्यों में असंगत प्रदर्शन किया। जबकि यह सिस्टम जानकारी को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करने और GPU बिजली की खपत की निगरानी करने में सक्षम था, लेकिन इसे अधिक जटिल प्रश्नों से जूझना पड़ा। उदाहरण के लिए, यह BenQ 4K डिस्प्ले के सही रिज़ॉल्यूशन की पहचान करने में विफल रहा और गेम सेटिंग्स को अनुकूलित करने के बारे में विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए संघर्ष किया।

गेमिंग के संदर्भ में, Project G-Assist Steam में गेम लॉन्च करने में सक्षम था, लेकिन प्रदर्शन समस्याओं को हल करने में इसकी उपयोगिता सीमित थी। जब Forza Horizon 5 को फ़्रेम दर समस्याओं का सामना करना पड़ा, तो G-Assist मूल कारण का निदान करने में असमर्थ था और इसके बजाय एक सामान्य प्रतिक्रिया प्रदान की जो उपयोगकर्ताओं के लिए सहायक नहीं थी। इसी तरह, Counter-Strike 2 में, यह विलंबता को कम करने के बारे में विशिष्ट सुझाव प्रदान करने में विफल रहा और NVIDIA Reflex की स्थिति को भी गलत तरीके से रिपोर्ट किया।

गायब सुविधाएँ और सीमाएँ

Project G-Assist की सीमाएँ केवल इसके असंगत प्रदर्शन से परे हैं। इसमें गेम सेटिंग्स पढ़ने और RTX वीडियो सुपर रेज़ोल्यूशन (RTX VSR) की स्थिति का पता लगाने जैसी महत्वपूर्ण सुविधाओं का भी अभाव है। ये चूकें एक व्यापक PC सहायक के रूप में इसकी उपयोगिता को काफी हद तक सीमित करती हैं।

इसके अतिरिक्त, G-Assist स्थानीय रूप से चलने वाले भाषा मॉडल पर निर्भर करता है, जिसका अर्थ है कि इसे महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। परीक्षण के दौरान, RTX 5090 FE ने हर बार चैटबॉट द्वारा प्रतिक्रिया उत्पन्न करने पर 350 वाट तक बिजली की खपत की। पुराने या कम शक्तिशाली हार्डवेयर वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, इससे प्रदर्शन की समस्याएँ हो सकती हैं।

बेहतर संचार और अपेक्षा प्रबंधन

इसकी वर्तमान स्थिति को देखते हुए, NVIDIA के लिए यह बताना बेहतर होगा कि Project G-Assist अभी भी परीक्षण के अधीन है। इसकी सीमित कार्यक्षमता और असंगत प्रदर्शन उन लोगों को निराश कर सकते हैं जो अधिक पॉलिश अनुभव की उम्मीद करते हैं। G-Assist की वर्तमान क्षमताओं के बारे में पारदर्शी रहकर, NVIDIA उचित उम्मीदें निर्धारित कर सकता है और अनावश्यक नकारात्मक प्रतिक्रिया से बच सकता है।

भविष्य की क्षमता: देखने वाली बात

सीमाओं के बावजूद, Project G-Assist में अभी भी भविष्य की क्षमता है। जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, NVIDIA भाषा मॉडल में सुधार कर सकता है, अपनी कार्यक्षमता का विस्तार कर सकता है और इसके प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकता है। वर्तमान सीमाओं को दूर करके और नई सुविधाएँ जोड़कर, Project G-Assist में आकस्मिक उपयोगकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनने की क्षमता है। हालाँकि, उस क्षमता तक पहुँचने से पहले, इसे एक लंबा रास्ता तय करना है।

अभी के लिए, Project G-Assist एक कमांड कंसोल के अधिक फैंसी, प्राकृतिक भाषा संस्करण की तरह लगता है, न कि एक व्यापक PC सहायक की तरह। जबकि यह कुछ बुनियादी कार्यों को पूरा करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन यह उन्नत समस्याओं को विश्वसनीय रूप से हल करने या व्यक्तिगत मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए पर्याप्त पॉलिश नहीं है। केवल निरंतर विकास और सुधार के माध्यम से ही Project G-Assist वास्तव में PC प्रबंधन को सरल बनाने और गेमिंग अनुभव को बढ़ाने के अपने वादे को पूरा कर सकता है।

एक और महत्वपूर्ण समस्या जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता है वह है सिस्टम आवश्यकताएँ। जब तक आपके पास 12GB या अधिक VRAM वाला काफी हाई-एंड GPU नहीं है, तब तक आप इस सुविधा का उपयोग बिल्कुल नहीं कर सकते हैं - जो लगभग सभी RTX xx60-सीरीज़ के मालिकों को बाहर कर देता है (जब तक कि आपके पास RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB या RTX 5060 Ti 16GB नहीं है), जो हाल के वर्षों में हमने देखे गए कई Steam हार्डवेयर सर्वेक्षणों में NVIDIA-संचालित PC का एक बड़ा हिस्सा हैं। मुझे वास्तव में उम्मीद है कि भाषा मॉडल को 8GB या यहाँ तक कि 6GB VRAM में फिट करने के लिए छोटा किया जा सकता है, अन्यथा, जब तक कि NVIDIA अभी से अपने GPU में अधिक VRAM स्थापित नहीं करता है, तब तक इसका व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाएगा।

NVIDIA Project G-Assist: परीक्षण - हमारी राय

इस वर्ष की शुरुआत में, NVIDIA ने आखिरकार Project G-Assist का अनावरण किया, जो कि एक वास्तविक उत्पाद है जिसे आप आज़मा सकते हैं, जिसकी अवधारणा पहली बार 2017 के अप्रैल में आई थी। मूल विचार (मजाकिया तौर पर) खिलाड़ियों को यथासंभव सहायता प्रदान करने के इर्द-गिर्द घूमता था ताकि वे कठिन स्तरों को आसानी से पार कर सकें, जबकि वास्तविक उत्पाद AI पर निर्भर करता है और खेल में सहायक से कहीं अधिक कार्य करता है।

Project G-Assist क्या है?

वर्तमान में, Project G-Assist मेटा के Llama-3.1-8B छोटे भाषा मॉडल (SLM) का उपयोग करता है, जो आपके कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से चलता है, विशेष रूप से, आपके RTX GPU पर। NVIDIA के अनुसार: "जैसे-जैसे आधुनिक कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली होते जा रहे हैं, उनका संचालन भी जटिल होता जा रहा है। G-Assist उपयोगकर्ताओं को गेम और सिस्टम सेटिंग्स को अनुकूलित करने, फ़्रेम दर और अन्य महत्वपूर्ण प्रदर्शन आँकड़ों को चित्रित करने, चुने हुए पेरिफेरल डिवाइस सेटिंग्स (जैसे प्रकाश) को नियंत्रित करने से लेकर विभिन्न PC सेटिंग्स को नियंत्रित करने में मदद करता है - यह सब बुनियादी आवाज या टेक्स्ट कमांड के माध्यम से किया जाता है।"

यह विचार Google और Apple द्वारा अपने संबंधित डिजिटल सहायकों को बढ़ाने के लिए AI मॉडल का उपयोग करने से बहुत अलग नहीं है, जिससे वे मानव भाषा को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और सिस्टम के विभिन्न कोनों में पेज-गहरे मेनू के माध्यम से नेविगेट किए बिना सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं। सैद्धांतिक रूप से, यह आकस्मिक उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है: जबकि हम जैसे लोग गीक हैं और अपनी इच्छा से नॉब्स को समायोजित करना पसंद करते हैं, GPU ओवरक्लॉकिंग या ग्राफिक सेटिंग्स को ट्यून करना उनके लिए बहुत मुश्किल हो सकता है - यहीं पर Project G-Assist आता है।

सेटअप

Project G-Assist स्थापित करने से पहले, आपको कुछ बातें जाननी होंगी, जिनमें से पहली सिस्टम आवश्यकताएँ हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपके पास RTX 30-सीरीज़ या बाद का GPU होना चाहिए जिसमें कम से कम 12GB VRAM हो (वर्तमान में लैपटॉप GPU शामिल नहीं हैं) - दुर्भाग्य से, पिछली पीढ़ी के कुछ अजीब VRAM कॉन्फ़िगरेशन के कारण, ऐसी स्थिति पैदा हो गई है जहाँ एक RTX 3060 12GB का मालिक मॉडल चला सकता है, जबकि एक हाई-एंड RTX 3080 (जिसमें 10GB VRAM है) का मालिक नहीं चला सकता है। उफ़।

यह मानते हुए कि आपका GPU हार्डवेयर आवश्यकताओं को पूरा करता है, आपको Windows 10 या Windows 11 ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ-साथ GPU ड्राइवर संस्करण 572.83 या बाद का संस्करण भी चाहिए; स्टोरेज के लिए, सिस्टम सहायक फ़ंक्शन को ठीक से काम करने के लिए कम से कम 6.5GB डिस्क स्थान की आवश्यकता होती है (वॉयस कमांड के लिए अतिरिक्त 3GB की आवश्यकता होगी)। वर्तमान में, केवल अंग्रेजी समर्थित है।

आपको अपने सिस्टम पर Project G-Assist को सक्षम करने के लिए NVIDIA ऐप भी इंस्टॉल करना होगा; पेरिफेरल-संबंधित हार्डवेयर आवश्यकताओं के लिए, वर्तमान संस्करण MSI मदरबोर्ड के साथ-साथ Logitech G, Corsair और Nanoleaf के पेरिफेरल का समर्थन करता है। इन ब्रांडों के सभी मॉडल समर्थित नहीं हैं - अधिक जानकारी के लिए, Project G-Assist होमपेज के तहत "सिस्टम आवश्यकताएँ" टैब देखें।

परीक्षण प्रणाली

• CPU: Intel Core i9-13900K
• कूलिंग: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
• थर्मल पेस्ट: Thermal Grizzly Kryonaut
• मदरबोर्ड: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
• मेमोरी: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
  • DDR5-6400 CL32 XMP प्रोफ़ाइल के रूप में कॉन्फ़िगर किया गया
• स्टोरेज: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
• पावर सप्लाई: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
• चेसिस: VECTOR बेंच केस (ओपन-एयर चेसिस)
• ऑपरेटिंग सिस्टम: Windows 11 Home 24H2

परीक्षण

जैसा कि उपरोक्त बेंचमार्क सिस्टम विनिर्देशों में बताया गया है, हम इस सुविधा को प्रदर्शित करने के लिए NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition का उपयोग करेंगे। इस फ्लैगशिप Blackwell-संचालित GPU में 32GB GDDR7 VRAM, 5वीं पीढ़ी के Tensor Core और 21,760 CUDA कोर हैं, जो सभी मिलकर AI-विशिष्ट FP4 प्रदर्शन के 3,352 TOPS प्रदान करते हैं (ध्यान दें कि इस संख्या की तुलना सीधे RTX 4090 के 1,321 TOPS से नहीं की जा सकती है, जो FP8 का उपयोग करता है)।

नोट: परीक्षण के समय, Project G-Assist अभी भी प्री-रिलीज़ संस्करण (संस्करण 0.1.9) में है, इसलिए कुछ सुविधाएँ अधूरी हो सकती हैं। नीचे किए गए परीक्षणों से उत्पन्न परिणाम केवल इस संस्करण पर लागू होंगे, क्योंकि AI मॉडल और सुविधाएँ समय के साथ अपडेट होने पर परिणाम अलग-अलग होंगे।

पहली बार उपयोग

यह वह है जिसे आप Alt+G कुंजी के माध्यम से सुविधा को सक्षम करने के बाद पहली बार देखते हैं, यह स्क्रीन पर किसी स्थान पर स्थायी रूप से तब तक रहता है जब तक कि आप इसे पूरी तरह से अक्षम नहीं कर देते (जिसे Alt+R कुंजी के माध्यम से त्वरित सेटिंग्स के माध्यम से किया जा सकता है)। AI भाषा मॉडल के साथ, अस्वीकरण लागू होता है - मतिभ्रम हो सकता है (भाषा मॉडल गलत परिणाम दे सकते हैं जो आमतौर पर अनभिज्ञ उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त करते हैं), इसलिए जहाँ तक संभव हो त्रुटियों की जाँच करें।

पहली बार संदेश/कमांड दर्ज करते समय एक अस्वीकरण संदेश भी प्रदर्शित होता है, यह दोहराते हुए कि AI-जनरेट किए गए परिणाम की पूरी तरह से गारंटी नहीं दी जा सकती है। यह संदेश देखने के बाद, चैटबॉट प्राकृतिक भाषा के माध्यम से कमांड का जवाब देने के लिए तैयार है - कहने का तात्पर्य यह है कि, इस संस्करण में अभी भी केवल सीमित संख्या में कमांड (प्राकृतिक भाषा या अन्य) उपलब्ध हैं, जिन्हें आप वेबसाइट पर देख सकते हैं।

सिस्टम जानकारी और निगरानी

सिस्टम की प्रकृति जैसे सरल प्रश्नों से शुरुआत करते हुए, G-Assist प्रतिक्रिया में सूचीबद्ध सभी महत्वपूर्ण हार्डवेयर जानकारी के साथ उचित रूप से प्रतिक्रिया करता है। हालाँकि, ऐसा लगता है कि इसे हमारे BenQ 4K डिस्प्ले का मान्य रिज़ॉल्यूशन (यानी 4K 60Hz) प्राप्त करने में कठिनाई हो रही है, लेकिन इसके अलावा, यह हमारे प्रारंभिक स्निफ परीक्षण को पास कर लेता है।

इसके बाद, एक और (संभवतः) सामान्य उपयोग का मामला GPU की बिजली खपत की निगरानी करना है। हमारे पास ऊपरी दाएं कोने में अधिक पारंपरिक टेलीमेट्री डेटा है, लेकिन जब तक आपके पास HWiNFO64 जैसे तृतीय-पक्ष उपकरण नहीं हैं, तब तक यह पूरी तस्वीर प्रदान नहीं करता है; इसलिए, इस स्थिति में, एक आकस्मिक उपयोगकर्ता चैटबॉट से वह जानकारी प्राप्त करने के लिए कह सकता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है।

हमने Project G-Assist चैटबॉट से तीन अलग-अलग प्रश्न पूछे, जिनमें से पहले दो का उत्तर बिना किसी समस्या के दिया गया; कहने का तात्पर्य यह है कि, तीसरा प्रश्न इसकी क्षमताओं से परे लग रहा था क्योंकि हम मूल रूप से यह चाहते थे कि यह उपलब्ध होने पर वास्तविक समय की निगरानी प्रदान करे। इसके बजाय, इसने हमें हमारी वर्तमान GPU बिजली खपत दी।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि जब GPU प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए संघर्ष कर रहा होता है, तो यह अपनी उपलब्ध शक्ति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा उपयोग करेगा, इस मामले में, हमारे RTX 5090 FE ने चैटबॉट को हर बार संकेत देने पर 350 वाट से अधिक की क्षणिक खपत की। पुराने या कमजोर हार्डवेयर पर, प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में अधिक समय लग सकता है (सबसे खराब स्थिति में RTX 3060 12GB, क्योंकि यह इस सुविधा तक पहुँचने के लिए पर्याप्त VRAM वाला सबसे निचला मॉडल है), लेकिन इस स्थिति में, हमने प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले लगभग आधा सेकंड का "सोचने" का समय देखा।

खेल और प्रदर्शन

आइए गियर बदलते हैं और गेमिंग पर एक नज़र डालते हैं। यदि आपके पास Steam में फ़िल्टर करने के लिए बहुत बड़ी लाइब्रेरी है, तो आप सीधे चैटबॉट से एक गेम लॉन्च कर सकते हैं - यह मानते हुए कि आपने किसी तरह अपने डेस्कटॉप या "स्टार्ट" मेनू पर एक गेम शॉर्टकट नहीं रखा है (इस स्थिति में, हमें Forza Horizon 5 का पूरा नाम लिखने की भी आवश्यकता नहीं है और यह पता लगा सकता है कि कौन सा गेम लॉन्च करना है, हालाँकि यह हमारे सिस्टम पर एकमात्र Forza गेम है)।

संयोग से, ड्राइवर अपडेट ने गेम में सेटिंग्स को गड़बड़ कर दिया होगा, जिससे FH5 खराब 15 FPS पर अटक गया। एक परेशान आकस्मिक खिलाड़ी तुरंत Alt+G हॉटकी को हिट कर सकता है और G-Assist से "क्या हो रहा है" पूछना शुरू कर सकता है, लेकिन यहीं पर G-Assist की सीमाएँ हैं: इसमें गेम सेटिंग पढ़ने की क्षमता का अभाव है, इसके बजाय यह एक सामान्य प्रतिक्रिया प्रदान करता है जो उपयोगकर्ता को समस्या का निदान करने के लिए कुछ बुनियादी दिशा प्रदान करता है।

मैन्युअल निदान के माध्यम से, हमें पता चला कि गेम ने किसी तरह अपनी आंतरिक फ़्रेम दर सीमा को केवल 15 FPS पर स्विच कर दिया था, जिसे G-Assist ने बिल्कुल भी नहीं पकड़ा। इसकी प्रतिक्रिया ने कहा कि "फ़्रेम दर सीमक अक्षम है", जो NVIDIA ऐप में NVIDIA की ड्राइवर-स्तरीय सेटिंग का उल्लेख कर सकता है, लेकिन एक आकस्मिक उपयोगकर्ता के अपने दम पर इसे ठीक करने की संभावना नहीं है और ऐसी प्रतिक्रिया से भ्रमित हो सकता है जो बहुत वांछनीय नहीं है।

इसके बाद, हम इसे Counter-Strike 2 में ले जाते हैं और देखते हैं कि क्या NVIDIA PC विलंबता को बेहतर बनाने का कोई तरीका खोज सकता है - यह एक ऐसा मेट्रिक है जिस पर प्रतिस्पर्धी गेमर को ध्यान देना चाहिए, लेकिन हर कोई इसे आसानी से नहीं समझ सकता है। G-Assist से औसत विलंबता रिपोर्ट के लिए पूछना करना आसान है, लेकिन यह इस मेट्रिक को और बेहतर बनाने के लिए कोई विशिष्ट सुझाव प्रदान करने में विफल रहा (और इसने हमें वही प्रतिक्रिया दी जो हमने अभी Forza Horizon 5 में देखी थी)।

यह अभी भी अच्छा है क्योंकि हम मानते हैं कि NVIDIA ने अपनी सुविधाओं को इतनी अच्छी तरह से बढ़ावा दिया है कि NVIDIA Reflex एक सुविधा है जिसे FPS गेमर्स को सबसे अधिक जानने की संभावना है। तो क्या होता है यदि वे CS2 की काफी जटिल इन-गेम सेटिंग में उस विकल्प का स्थान नहीं खोज पाते हैं और चैटबॉट से पूछने का विकल्प चुनते हैं? दुर्भाग्य से, यह पूरी तरह से अनजान है कि Reflex वास्तव में सक्षम है और इसके बजाय हमें बताता है कि यह अक्षम है। मुझे लगता है कि यही कारण है कि हमें इसकी त्रुटियों की जाँच करने के लिए याद दिलाया जाता है।

अन्य परिदृश्य

अगले परिदृश्य में, हम चैटबॉट को यह देखने के लिए जांचते हैं कि क्या यह RTX वीडियो सुपर रेज़ोल्यूशन (RTX VSR) को सक्षम करने का कोई तरीका खोज सकता है, जो एक वीडियो अपस्केलिंग तकनीक है जिसका उद्देश्य ऑनलाइन वीडियो (जैसे YouTube और Twitch) में प्रभावी रिज़ॉल्यूशन में सुधार करना और संपीड़न कलाकृतियों को कम करना है। अब, यदि आप League of Legends से परिचित हैं, तो आप जानते हैं कि कभी-कभी एक टीम की लड़ाई स्क्रीन को बहुत अस्त-व्यस्त कर सकती है और सभी प्रकार की दृश्य कलाकृतियों का कारण बन सकती है जो चंकी पिक्सेल के रूप में मौजूद हैं; या अन्य स्थितियों में, आप 1080p स्ट्रीम को अपने 4K डिस्प्ले तक अपस्केल करना चाहेंगे।

उचित होने के लिए, Project G-Assist, हालाँकि हमने विशेष रूप से सुविधा के नाम का उल्लेख नहीं किया, फिर भी यह पता लगाने में कामयाब रहा कि हम किस सुविधा की तलाश कर रहे थे; हालाँकि, इसमें यह पता लगाने की क्षमता नहीं है कि सुविधा सक्षम है या नहीं। (यह अजीब है क्योंकि G-Assist के लिए NVIDIA ऐप में सेटिंग की जाँच करना बहुत आसान नहीं होगा?)

ठीक है, तो यही है - हम शायद चैटबॉट से सीधे हमें उस सुविधा को सक्षम करने के लिए सेटिंग पृष्ठ पर ले जाने के लिए कहेंगे, सिर्फ़ इसे जितना संभव हो उतना अच्छा मौका देने के लिए। यह भी काम नहीं करता है, चैटबॉट कोई और सुझाव नहीं देता है, किसी भी आकस्मिक उपयोगकर्ता को Google से पूछने के लिए छोड़ देता है (जो अभी चीज़ों की तरह दिखती हैं, उन्हें एक और AI-जनरेट किया गया परिणाम देने की संभावना है)।

Project G-Assist का गहन विश्लेषण: क्या NVIDIA का AI सहायक लक्ष्य तक पहुँचता है?

NVIDIA का Project G-Assist AI का उपयोग करके PC प्रबंधन को सरल बनाने और गेमिंग अनुभव को बढ़ाने का वादा करता है। Meta के Llama-3.1-8B SLM द्वारा संचालित, जो स्थानीय रूप से चलता है, इसका उद्देश्य सिस्टम सेटिंग्स को अनुकूलित करने, प्रदर्शन की निगरानी करने और वॉयस या टेक्स्ट कमांड के माध्यम से पेरिफेरल को नियंत्रित करने के माध्यम से है। हालाँकि विचार आशाजनक है, लेकिन वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन एकदम सही से बहुत दूर है।

सेटअप की परेशानी: हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर बाधाएँ

Project G-Assist को सेट अप करने से कई बाधाएँ आती हैं। सबसे पहले, RTX 30-सीरीज़ या बाद के GPU की आवश्यकता, जिसमें कम से कम 12GB VRAM हो, इसके संभावित उपयोगकर्ता आधार को काफी हद तक सीमित करती है। यह प्रतिबंध कई खिलाड़ियों को बाहर कर देता है जिनके पास कम शक्तिशाली GPU हैं, जिनमें कई RTX xx60-सीरीज़ के मालिक भी शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, विशिष्ट ऑपरेटिंग सिस्टम संस्करणों और ड्राइवरों पर निर्भरता जटिलता की एक परत जोड़ती है।

समर्थित पेरिफेरल भी MSI मदरबोर्ड और Logitech G, Corsair और Nanoleaf के उपकरणों तक सीमित हैं, जो उन लोगों के लिए इसकी उपयोगिता को और सीमित करते हैं जिनके पास इन विशिष्ट ब्रांडों का हार्डवेयर नहीं है।

वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन: मिश्रित परिणाम

वास्तविक दुनिया के परीक्षण में, Project G-Assist ने विभिन्न कार्यों में असंगत प्रदर्शन किया। जबकि यह सिस्टम जानकारी को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करने और GPU बिजली की खपत की निगरानी करने में सक्षम था, लेकिन इसे अधिक जटिल प्रश्नों से जूझना पड़ा। उदाहरण के लिए, यह BenQ 4K डिस्प्ले के सही रिज़ॉल्यूशन की पहचान करने में विफल रहा और गेम सेटिंग्स को अनुकूलित करने के बारे में विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए संघर्ष किया।

गेमिंग के संदर्भ में, Project G-Assist Steam में गेम लॉन्च करने में सक्षम था, लेकिन प्रदर्शन समस्याओं को हल करने में इसकी उपयोगिता सीमित थी। जब Forza Horizon 5 को फ़्रेम दर समस्याओं का सामना करना पड़ा, तो G-Assist मूल कारण का निदान करने में असमर्थ था और इसके बजाय एक सामान्य प्रतिक्रिया प्रदान की जो उपयोगकर्ताओं के लिए सहायक नहीं थी। इसी तरह, Counter-Strike 2 में, यह विलंबता को कम करने के बारे में विशिष्ट सुझाव प्रदान करने में विफल रहा और NVIDIA Reflex की स्थिति को भी गलत तरीके से रिपोर्ट किया।

गायब सुविधाएँ और सीमाएँ

Project G-Assist की सीमाएँ केवल इसके असंगत प्रदर्शन से परे हैं। इसमें गेम सेटिंग्स पढ़ने और RTX वीडियो सुपर रेज़ोल्यूशन (RTX VSR) की स्थिति का पता लगाने जैसी महत्वपूर्ण सुविधाओं का भी अभाव है। ये चूकें एक व्यापक PC सहायक के रूप में इसकी उपयोगिता को काफी हद तक सीमित करती हैं।

इसके अतिरिक्त, G-Assist स्थानीय रूप से चलने वाले भाषा मॉडल पर निर्भर करता है, जिसका अर्थ है कि इसे महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। परीक्षण के दौरान, RTX 5090 FE ने हर बार चैटबॉट द्वारा प्रतिक्रिया उत्पन्न करने पर 350 वाट तक बिजली की खपत की। पुराने या कम शक्तिशाली हार्डवेयर वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, इससे प्रदर्शन की समस्याएँ हो सकती हैं।

बेहतर संचार और अपेक्षा प्रबंधन

इसकी वर्तमान स्थिति को देखते हुए, NVIDIA के लिए यह बताना बेहतर होगा कि Project G-Assist अभी भी परीक्षण के अधीन है। इसकी सीमित कार्यक्षमता और असंगत प्रदर्शन उन लोगों को निराश कर सकते हैं जो अधिक पॉलिश अनुभव की उम्मीद करते हैं। G-Assist की वर्तमान क्षमताओं के बारे में पारदर्शी रहकर, NVIDIA उचित उम्मीदें निर्धारित कर सकता है और अनावश्यक नकारात्मक प्रतिक्रिया से बच सकता है।

भविष्य की क्षमता: देखने वाली बात

सीमाओं के बावजूद, Project G-Assist में अभी भी भविष्य की क्षमता है। जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, NVIDIA भाषा मॉडल में सुधार कर सकता है, अपनी कार्यक्षमता का विस्तार कर सकता है और इसके प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकता है। वर्तमान सीमाओं को दूर करके और नई सुविधाएँ जोड़कर, Project G-Assist में आकस्मिक उपयोगकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनने की क्षमता है। हालाँकि, उस क्षमता तक पहुँचने से पहले, इसे एक लंबा रास्ता तय करना है।

अभी के लिए, Project G-Assist एक कमांड कंसोल के अधिक फैंसी, प्राकृतिक भाषा संस्करण की तरह लगता है, न कि एक व्यापक PC सहायक की तरह। जबकि यह कुछ बुनियादी कार्यों को पूरा करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन यह उन्नत समस्याओं को विश्वसनीय रूप से हल करने या व्यक्तिगत मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए पर्याप्त पॉलिश नहीं है। केवल निरंतर विकास और सुधार के माध्यम से ही Project G-Assist वास्तव में PC प्रबंधन को सरल बनाने और गेमिंग अनुभव को बढ़ाने के अपने वादे को पूरा कर सकता है।

एक और महत्वपूर्ण समस्या जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता है वह है सिस्टम आवश्यकताएँ। जब तक आपके पास 12GB या अधिक VRAM वाला काफी हाई-एंड GPU नहीं है, तब तक आप इस सुविधा का उपयोग बिल्कुल नहीं कर सकते हैं - जो लगभग सभी RTX xx60-सीरीज़ के मालिकों को बाहर कर देता है (जब तक कि आपके पास RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB या RTX 5060 Ti 16GB नहीं है), जो हाल के वर्षों में हमने देखे गए कई Steam हार्डवेयर सर्वेक्षणों में NVIDIA-संचालित PC का एक बड़ा हिस्सा हैं। मुझे वास्तव में उम्मीद है कि भाषा मॉडल को 8GB या यहाँ तक कि 6GB VRAM में फिट करने के लिए छोटा किया जा सकता है, अन्यथा, जब तक कि NVIDIA अभी से अपने GPU में अधिक VRAM स्थापित नहीं करता है, तब तक इसका व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाएगा।