OpenAI का GPT-4.1 निर्देशों का पालन करने में बेहतर होने का दावा करता है, लेकिन स्वतंत्र मूल्यांकन बताते हैं कि यह अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में कम विश्वसनीय हो सकता है। यह AI समुदाय में एक बहस छेड़ता है, जिससे AI विकास की दिशा और नैतिक संरेखण के बारे में सवाल उठते हैं।
OpenAI के GPT-4.1 पर चिंता जताई जा रही है क्योंकि कुछ परीक्षणों से पता चला है कि यह पिछले मॉडलों की तुलना में कम विश्वसनीय है। सुरक्षा रिपोर्ट जारी नहीं की गई, जिससे शोधकर्ताओं को इसकी कमियों की जांच करने के लिए प्रेरित किया गया।
गार्टनर के अनुसार, उद्यमों में छोटे, केंद्रित AI मॉडल की मांग बढ़ेगी, क्योंकि वे सामान्य-उद्देश्य LLM की तुलना में सस्ते और कुशल हैं। संसाधनों का अनुकूलन और परिचालन खर्च कम करना मुख्य कारण है।
C2S-Scale एकल-कोशिका स्तर पर जैविक डेटा को 'पढ़ने' और 'लिखने' के लिए LLMs का उपयोग करता है। यह नवाचार scRNA-seq डेटा को सुलभ बनाता है, जो रोगों के अध्ययन, निदान और उपचार में क्रांति ला सकता है।
अपने मैक पर स्थानीय रूप से डीपसीक और अन्य एलएलएम चलाएं। गोपनीयता, प्रदर्शन और लागत में सुधार करें।
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को तकनीकी क्षेत्रों के लिए अनुकूलित करने की चुनौती। फाइन-ट्यूनिंग (CPT, SFT, DPO, ORPO) और मॉडल मर्जिंग (SLERP) रणनीतियों का अन्वेषण। Llama, Mistral, और SmolLM पर प्रयोगों से पता चलता है कि SLERP विलय से कैसे नई क्षमताएं उभर सकती हैं।
शोधकर्ताओं ने Google Gemini मॉडल पर स्वचालित रूप से प्रभावी प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले बनाने के लिए फाइन-ट्यूनिंग सुविधा का दुरुपयोग करने का एक तरीका खोजा है, जो प्रशिक्षण हानि डेटा का उपयोग करता है।
पेरिस स्थित Mistral AI ने Mistral Small 3.1 जारी किया है, एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स AI मॉडल। Apache 2.0 लाइसेंस, 128k टोकन संदर्भ विंडो और तेज़ अनुमान गति के साथ, यह Gemma 3 और GPT-4o Mini जैसे मालिकाना सिस्टम को चुनौती देता है। फाइन-ट्यूनिंग क्षमताएं इसे विभिन्न उद्योगों के लिए अनुकूल बनाती हैं, AI परिदृश्य को नया आकार देती हैं।
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का तेजी से विकास हो रहा है। फाइन-ट्यूनिंग, एक प्रक्रिया जिसमें एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को एक छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, RAG दृष्टिकोण का एक विकल्प है, खासकर निजी कोडबेस के लिए। यह लेख फाइन-ट्यूनिंग, इसके लाभ, सीमाओं और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों पर प्रकाश डालता है।
गूगल का जेम्मा 3 1B एक छोटा लेकिन शक्तिशाली भाषा मॉडल है, जो मोबाइल और वेब ऐप्स में AI क्षमताओं को एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ऑफ़लाइन काम करता है, गोपनीयता बनाए रखता है, और प्राकृतिक भाषा को समझता है, जिससे डेवलपर्स को शानदार अनुभव बनाने में मदद मिलती है।
