बड़े भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं, इस प्राइमर के साथ अपने प्रोजेक्ट में मशीन लर्निंग मॉडल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल शुरू करने के लिए ज़रूरी मूलभूत बातें पाएँ - शुरू करने के लिए यहाँ क्लिक करें!
अगर आप मशीन लर्निंग की दुनिया में नए हैं, तो इन मॉडलों के काम करने के तरीके को आजमाना और समझना डराने वाला हो सकता है। हालाँकि, भाषा मॉडलिंग और टेक्स्ट डेटा के बारे में थोड़ी सी जानकारी के साथ, आप इन शक्तिशाली टूल को समझना शुरू कर सकते हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम मशीन लर्निंग मॉडल के बारे में जानकारी देंगे और डेटा साइंस में प्रशिक्षण और निष्कर्ष की मूल बातें खोजेंगे। इस प्राइमर के साथ, आपके पास अपने प्रोजेक्ट में मशीन लर्निंग मॉडल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल शुरू करने के लिए ज़रूरी मूलभूत बातें होंगी।
(छवि सुझाव: एक व्यक्ति जो मशीन लर्निंग मॉडल को समझना डराने वाला हो सकता है, कैप्शन के साथ एक बड़े मशीन लर्निंग मॉडल डायग्राम को देखकर असमंजस में और अभिभूत दिख रहा है। आइए साथ में मूलभूत बातें सीखते हैं!”)
मशीन लर्निंग मॉडल को समझना
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक क्षेत्र है जिसमें कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की सुविधा मिलती है। इस तकनीक को काफी समय हो गया है, लेकिन पिछले कुछ सालों में, कई नए मॉडलों की बदौलत इसकी लोकप्रियता में फिर से उछाल आया है। इनमें से एक मॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) हैं, जो सर्च इंजन नतीजों में आम होते जा रहे हैं।
एलएलएम पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल से अलग होते हैं क्योंकि उन्हें बड़ी मात्रा में डेटा मैनेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब है कि वे ऐसे मामलों को संभाल सकते हैं जहाँ नियमित मशीन लर्निंग मॉडल संघर्ष करते हैं, जैसे कि मेडिकल रिकॉर्ड का अंग्रेजी में अनुवाद करना। इसके अलावा, एलएलएम में सामान्यीकरण करने की क्षमता होती है — मतलब कि वे पहले देखे गए डेटा से सीख सकते हैं और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए इसका इस्तेमाल कर सकते हैं।
किसी भी मॉडल के बनने से पहले डेटा इकट्ठा किया जाना चाहिए और उसका विश्लेषण किया जाना चाहिए। यह हो जाने के बाद, एक एल्गोरिथम चुना जाना चाहिए, जो मशीन को डेटा से सीखने के साथ-साथ वांछित आउटपुट जेनरेट करने में मदद करे। टेक्नोलॉजी में लगातार हो रही तरक्की का मतलब है कि मशीन/एल्गोरिदम ज़्यादा सामान्यीकृत होते जा रहे हैं, जिससे उन्हें उनके मूल डोमेन के बाहर के कामों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, Google का बार्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है, ताकि सर्च से जुड़े सवालों के जवाब में प्राकृतिक भाषा में प्रतिक्रियाएं आ सकें - ऐसा कुछ जिसे कभी इंसान असंभव समझते थे!डेटा साइंस में
प्रशिक्षण और सोच की मूल बातें जानना और निष्कर्ष निकालना डेटा साइंस की
दो प्रमुख अवधारणाएं हैं जो ऐसे मॉडल बनाने के लिए ज़रूरी हैं जो पूर्वानुमान लगा सकने वाले मॉडल बनाने के लिए ज़रूरी हैं। इस सेक्शन में, हम इन अवधारणाओं के बारे में विस्तार से जानेंगे और प्रशिक्षण और निष्कर्ष से जुड़े चरणों के बारे में बताएंगे। हम डेटा विज्ञान से जुड़ी कुछ सामान्य समस्याओं का संक्षिप्त विवरण भी देंगे, जो इन तकनीकों का इस्तेमाल करती हैं, साथ ही इस बारे में भी चर्चा करेंगे कि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का इस्तेमाल करते समय पूर्वाग्रह के स्तर पर नज़र कैसे रखी जा सकती है। प्रशिक्षण और अनुमान की बुनियादी बातों को समझकर, आपको डेटा साइंस के काम करने के तरीके की बेहतर समझ होगी और आप अपने उद्योग में बेहतर जानकारी के साथ निर्णय ले पाएँगे।
इससे पहले कि हम किसी मॉडल को ट्रेनिंग दे सकें, हमें उसे डेटा के बारे में बताना होगा। यहीं से प्रशिक्षण चलन में आता है — एल्गोरिथम सिखाने की प्रक्रिया, डेटा के संपर्क में आकर कैसे सोचना है। इससे मिलने वाली जानकारी मॉडल में स्टोर की जाती है और इसे अलग-अलग संदर्भों में लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अगर आप नए प्रॉडक्ट लॉन्च के लिए ग्राहक के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए अपने मॉडल का इस्तेमाल करना चाहते हैं, तो आप पिछले लॉन्च के दौरान ही मॉडल को ग्राहक के व्यवहार के बारे में प्रशिक्षित करेंगे।
आपके मॉडल के प्रशिक्षित हो जाने के बाद, आप नए डेटा या कार्यों के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए इसका इस्तेमाल कर सकते हैं। अनुमान में एक प्रशिक्षित मॉडल के लिए नए डेटा या कार्यों को प्रस्तुत करना और उसे संभावित अनुमानित परिणाम देने की अनुमति देना शामिल है। इसमें यह अनुमान लगाना शामिल हो सकता है कि क्या कोई यूज़र कुछ शर्तों (जैसे कि अपना ईमेल पता दर्ज करना) को देखते हुए कोई उत्पाद खरीदेगा या नहीं, या यह अनुमान लगाना कि किस तरह के कॉन्टेंट से आपकी वेबसाइट पर ज़्यादा सहभागिता मिलेगी (पिछले कॉन्टेंट प्रदर्शन के आधार पर)।
डेटा वैज्ञानिकों का मॉडल के इंटरफ़ेस के डिज़ाइन पर पूरा नियंत्रण होता है, यह तय करता है कि किस तरह के इनपुट डेटा की ज़रूरत है, साथ ही दिए गए हर काम के लिए किस तरह का आउटपुट रिस्पॉन्स दिया जाना चाहिए (जैसे, टेक्स्ट या न्यूमेरिकल)। इससे प्रशिक्षण और अनुमान प्रक्रियाओं से उत्पन्न अंतर्दृष्टि को संगठनों द्वारा विज़ुअलाइज़ और इस्तेमाल कैसे किया जाता है, इस पर बारीकी से नियंत्रण किया जा सकता है।
समय के साथ भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स तकनीकें कंपनियों को मौजूदा भविष्यवाणियों (हर बार पूरी तरह से नई भविष्यवाणी करने के बजाय) पर बेहतर सटीकता के लिए सीखने के पिछले अनुभवों का लाभ उठाकर अपने मॉडल को और बेहतर बनाने की अनुमति देती हैं। ऐसा करने से, व्यवसाय राह में कई बार महंगी गलतियाँ करने से बच सकते हैं - ऐसा कुछ जो उन उद्योगों में बहुत आम है जहाँ बड़ी मात्रा में अज्ञात डेटा मौजूद है (जैसे कि बड़ा व्यवसाय एनालिटिक्स)। डेटा कैसे काम करता है, इस बारे में जानकारी रखने से निर्णय लेने वालों को बेहतर जानकारी वाली रणनीतियाँ बनाने में मदद मिलती है, जो उन उद्योगों के भीतर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करती हैं जहाँ बड़ी मात्रा में अज्ञात डेटा मौजूद बॉटम लाइन
मशीन लर्निंग मॉडल शक्तिशाली और जटिल होते हैं
लेकिन मूलभूत बातें समझने से आपको उनकी पूरी क्षमता से उनका इस्तेमाल शुरू करने में मदद मिल सकती है। हमने भाषा मॉडलिंग की बुनियादी बातों, प्रशिक्षण और डेटा विज्ञान में धारणा के बारे में पता लगाया और चर्चा की कि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का इस्तेमाल करते समय पूर्वाग्रह के स्तर पर नज़र कैसे रखी जा सकती है। इस जानकारी के साथ, आपको समझ में आ जाएगा कि मशीन लर्निंग मॉडल कैसे काम करते हैं और आप आत्मविश्वास के साथ उन्हें अपने प्रोजेक्ट पर लागू कर पाएँगे। आइए आज यहां हमने जो सीखा है, उस पर विचार करें और मशीन लर्निंग की संभावनाओं को तलाशना जारी रखें - इन शक्तिशाली टूल के लिए बहुत सारे रोमांचक एप्लिकेशन हैं!है।
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