Large Language Model क्या है? LLM in Hindi

नमस्कार दोस्तों, आज के इस ब्लॉग में हम जानेंगे Large Language Model क्या है? (what is large language model in hindi) और यह क्यों इतना महत्वपूर्ण है।

Large Language Model (LLM) जिसे हिंदी में “बड़ा भाषा मॉडल” कहा जाता है, एक कंप्यूटर प्रोग्राम है, जो गहन शिक्षण अल्गोरिथ्म्स (Deep learning algorithms) से बने होते है, जिन्हे मानव भाषा की समझ और सृजन के लिए बड़ी मात्रा में डाटासेट का उपयोग करके परिशिक्षित किया जाता है, जिससे यह किसी मानवीय भाषा को पहचानने, उसे सारांशित करने, उसका अनुवाद करने, भविष्यवाणी करने, और नई जानकारी को उत्पन्न करने में सक्षम होते है। चूँकि इसे बड़े पैमाने पर परिशिक्षित किया जाता है, इसीलिए इसे बड़ा भाषा मॉडल कहा जाता है।

आसान शब्दों में कहे तो बड़ा भाषा मॉडल (LLM) गहन शिक्षण मॉडल (Deep learning model) हैं, जो मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं। वे ट्रांसफार्मर मॉडल पर आधारित हैं, जो Google द्वारा आविष्कार किया गया एक प्रकार का न्युरल नेटवर्क आर्किटेक्चर (neural network architecture) है।

यदि आप large language model (LLM) को अधिक गहराई से समझना और इससे सम्बंधित हर जानकारी प्राप्त करना चाहते है। तो आपको इस ब्लॉग को शुरू से अंत तक पढ़ना होगा, तो आइये शुरू करते है।

LLM क्या है? Large Language Model in Hindi

Large language model एक गहन शिक्षण मॉडल है (यह मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है)। ये Transformer model (जो एक न्यूरल नेटवर्क है) का उपयोग करके अनुक्रमिक डाटा (जो एक क्रम में नहीं होता) के संबंधो को पहचानकर उसका संदर्भ और अर्थ सीखता है। जैसे: किसी वाक्य में उपस्तिथ शब्दों के बीच उसके संबंध, उसका व्याकरण, आदि।

किसी भाषा के सम्बन्ध और उसके व्याकरण को याद रखने के लिए इस मॉडल को सैकरों अरब मापदंडो (parameters) पर परिशिक्षित किया जाता है। इसीलिए इसे बड़ा भाषा मॉडेल कहा जाता है।

LLM जो सैकड़ो अरब पैरामीटर्स वाले न्यूरल नेटवर्क्स से बना है। यह हमे कम्प्यूटर्स के साथ प्राकृतिक भाषा में बातचीत करने में मदद करता है। आमतौर पर, इन न्यूरल नेटवर्क्स के पास जितनी अधिक पैरामीटर मौजूद होते हैं, वह उतना ही बेहतर इनपुट्स को समझने और उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया देने में सक्षम होते हैं।

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Transformer model क्या है?

Transformer model एक न्यूरल नेटवर्क है। जिसमे एक encoder और decoder होता है, जिसकी सहायता से मॉडेल मानव द्वारा दिए गए इनपुट डेटा को समझने में सक्षम होते है। इसके लिए ट्रांसफार्मर मॉडल इनपुट को tokenize करके उसे संबंधपूर्ण रूप में संसाधित करता है और फिर उन छोटे-छोटे tokens के बीच के संबंध की खोज करने के लिए गणितीय समीकरणों का उपयोग करते है। जिससे tokens के बीच मिले पैटर्न से मॉडेल को इनपुट समझने में मदद मिलता है, और वह दिए गए इनपुट के आधार पर प्रतिक्रिया दे पाते है।

ट्रांसफार्मर मॉडल self-attention तकनीक पर कार्य करते है, जो इसे ट्रेडिशनल मॉडल्स जैसे: long short-term memory मॉडल्स की तुलना में अधिक तेजी से सिखने में सक्षम बनाता है।

Self-attention तकनीक क्या हैं?

self-attention वह तकनीक है, जो मॉडल को पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए अनुक्रम के विभिन्न हिस्सों, या किसी वाक्य के संदर्भ पर विचार करने में सक्षम बनाता है।

Encoder क्या है?

यह transformer model का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो इनपुट डाटा को समझने का कार्य करता है। यह डेटा को tokenize करता है, यह किसी भाषा के वर्गीकरण (classification) और भावना विश्लेषण (sentiment analysis) को समझने में भी उपयुक्त होते है। जिसकी सहायता से मॉडल इनपुट डाटा को समझ पाते है।

Decoder क्या है?

Transformer model का एक और महत्वपूर्ण हिस्सा decoder है जो मॉडल को उचित तरीके से जवाब देने में मदद करता है। encoder द्वारा समझाया गया इनपुट डाटा को डिकोडर समझता है और उसे वास्तिविक रूप में बदलकर उसका आउटपुट तैयार करता है। ये आउटपुट वेक्टर्स के रूप में तैयार होते है। जिन्हे हमारी भाषा वाले शब्दों और वाक्यों में बदला जाता है। इससे मॉडल सीखता है की कैसे किसी प्रश्न का उत्तर देना है।

Large Language Model (LLM) क्यों महत्वपूर्ण है?

बड़े भाषा मॉडल (LLM) कई कारणों से महत्वपूर्ण हैं, जैसे: इसका उपयोग मानव-भाषा को समझने और उत्पन्न करने, बड़ी मात्रा में डेटा से जानकारी निकालने, रचनात्मक कार्य करने, भाषा सम्बन्धी कार्यो को स्वचालित करने, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) अनुसंधान की प्रगति और आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के विकाश, इत्यादि के लिए महत्वपूर्ण है।

Natural human understanding: Large language model (LLM) मानवीय प्राकृतिक भाषा को समझ और उत्पन्न कर सकते है, जिससे उन्हें प्राकृतिक भासा इनपुट को संसाधित करने और व्याख्या करने की शक्ति मिलती है, जो पहले कम्प्यूटर्स के लिए चुनौतीपूर्ण था।

Versality: इस प्रकार के मॉडल को भाषा अनुवाद, सारंशीकरण, प्रश्न-उत्तर और बहुत से कार्यो की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता। इसकी अनेको कार्य करने की क्षमता इसे विभन्न अनुप्रयोगों के लिए मूल्यवान बनाती है।

Knowledge Extraction: Large language model (LLM) बड़ी मात्रा में टेक्स्ट देता से जानकारी निकाल सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक जानकारी ढूंढने या बड़े डेटासेट से अंतदृष्टि प्राप्त करने में मदद मिलती है।

Creativity: Large language model (LLM) कई पारकर के रचनात्मक कार्य कर सकते हैं, जैसे सामग्री निर्माण, इमेज जनरेशन, लेखन सहायता और यहां तक कि किसी परियोजनाओं के लिए विचार उत्पन्न कर सकते है।

Automation: भाषा-संबंधी कार्यों को स्वचालित करके, LLM समय और संसाधनों को बचाने में सहायता कर सकते हैं।

Research & Developments: (LLM) ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) अनुसंधान में प्रगति में योगदान दिया है, मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने में मशीनें क्या हासिल कर सकती हैं, इसकी सीमाओं को आगे बढ़ाया है।

Accessibility: (LLM) वास्तविक समय में अनुवाद या सारांश सेवाएं प्रदान करके भाषा की बाधाओं को दूर करने और जानकारी को अधिक सुलभ बनाने में मदद कर सकता है।

Innovation: (LLM) का विकास आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के विकाश में योगदान देता है, जिससे AI के क्षेत्र में नए-नए innovation होता है।

Large Language Model (LLM) कैसे काम करता है?

LLM को बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का उपयोग करके अनुपरीक्षित unsupervised learning (अनुक्रमिक डेटा से स्वयं पैटर्न खोजना) मॉडल पर परिशिक्षित किया जाता है। जिसकी सहायता से यह बिना unlabelled data की सहायता से सिखने में सक्षम होते है। इससे फ़ायदा यह होता है की डाटा पर label लगाने की जरुरत नहीं पड़ती, जो AI मॉडल्स को बनाने में एक बड़ी दिक्कत होती है।

इसे सिखाने के लिए इन्हे बहुत व्यापक प्रशिक्षण (extensive training) दी जाती है, जिससे परिशिक्षण के बाद, इनको किसी विशेष काम के लिए अलग से परिशिक्षित करने की जरुरत नहीं होती, और यह कई कार्यो को करने में सक्षम होते है। इन मॉडल्स को foundation models कहा जाता है।

Foundation model का खाश बात है कि ये बिना किसी खाश अनुदेश या प्रशिक्षण के भी अलग-अलग कार्यो के लिए टेक्स्ट निर्माण कर सकते है। जिन्हे zero-shot learning कहते हैं। इसके एक और प्रकार है जिसे one-shot learning कहते हैं, जिसमे foundation model को कार्य कैसे करना है इसके लिए कुछ उदहारण दिए जाते है।

LLM के zero-shot लर्निंग capabilities के बावजूद, डेवेलपर्स और कंपनिया इन सिस्टम्स को अपने तरीके से नियंत्रण करना चाहती है, जिसके लिए इन्हे prompt tuning, fine tuning और adapters जैसे तकनीकों का उपयोग किया जाता है। जिससे इनकी सटीकता और बेहतर हो सके।

Prompt tuning क्या हैं?

Prompt tuning वह तकनीक है जिसमें हम large language model से बेहतर परिणामो को प्राप्त करने के लिए सवालों या टास्क्स के संरचनात्मक पूर्व-निर्देशों (pre-instruction) को समायोजित करते हैं। इससे मॉडल को विशिष्ट कार्यों के लिए सटीक और अधिक समर्थन मिलता है।

Fine tuning क्या हैं?

Fine tuning वह तकनीक है जिसमें हम Large Language Model को विशेष कार्यों या विषयों मे और अधिक सुसंगत बनाने के लिए अतिरिक्त डेटा पर पुनरावृत्ति (recurrence) करते हैं। यह मॉडल को विशिष्ट क्षेत्रों में सुधार करने में मदद करता है और बेहतर परिणाम प्राप्त करने मे मॉडेल की सहायता करता है।

Adapters क्या हैं?

Adapters वह तकनीक है जिसमें हम LLM को विभिन्न कार्यों और टास्क्स के लिए अलग-अलग भाषा क्षमताओं के साथ अनुकूलित करने के लिए विशेषाधिकृत मॉड्यूल्स (ये मॉड्यूल्स एक तरह के अलग-अलग कार्यों या टास्क्स के लिए विशिष्ट क्षमताओं को शामिल करने में सहायक होते हैं) जोड़ते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल विभिन्न कार्यों को सही तरीके से समझ सकता है और संदर्भों में सुधार करता है, बिना पूरे मॉडल को पुनः प्रशिक्षित किए बिना।

Large Language Model (LLM) के कुछ उपयोग

Large language model जिसका उपयोग मानवीय प्राकृतिक भाषा को समझने और उत्पन्न करने में किया जाता हैं, जैसे-जैसे आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस पर लोगो को निर्भरता बढ़ रही है, वैसे-वैसे LLM की क्षमताये भी बढ़ रही हैं। इसका उपयोग विभिन्न कार्यो को आसानीपूर्वक और स्वचालित रूप से करने के लिए किया जाता हैं। जिनमे शामिल है:-

• निर्माण (Generation): जैसे, कहानी लेखन, विपणन सामग्री निर्माण
• चैटबॉट (Chatbot): जैसे, ओपन डोमेन प्रश्न-उत्तर, वर्चुअल असिस्टेंट
• वर्गीकरण (Classifications): जैसे, विषाक्तता वर्गीकरण, भावना विश्लेषण
• अनुवादन (Translation): जैसे, भाषाओं के बीच, टेक्स्ट-टू-कोड
• सारंसीकरण (Summarization): जैसे, किसी दस्तावेज की व्याख्या और सारांश

Large language model का उपयोग बड़े स्तर कई उद्धोग मे नई-नई तकनीकों के विकाश के लिए भी किया जाता हैं। जिनमे कुछ शामिल है:-

• Improvement in health services:
  • Medical researcher LLMs का उपयोग करके नई तकनीकों से आगे बढ़कर रोगों के पैटर्न और उपचारों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
• Enhancing customer experience:
  • Retail business LLMs का उपयोग करके ग्राहकों को उत्कृष्ट चैटबॉट्स के माध्यम से अद्वितीय अनुभव प्रदान कर सकते हैं।
• Software development:
  • Developers LLMs का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर के लिए code लिखने और रोबोट्स को नए शारीरिक कार्यों को कैसे करना है, सिखाने के लिए कर सकते हैं।
• Financial advisory:
  • Financial advisor LLMs का उपयोग करके कमाई के कॉल्स को संक्षेपित करने और महत्वपूर्ण मीटिंग्स की ट्रांसक्रिप्ट बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
• Marketing designing:
  • Marketers LLMs को तैयार कर सकते हैं कि कैसे ग्राहक की प्रतिक्रिया और अनुरोधों को विभिन्न वर्गों में संग्रहित किया जा सकता है या उत्पादों को वर्गीकृत किया जा सकता है।

निष्कर्ष

मुझे पूर्णतः विश्वास है की इस ब्लॉग को पढ़ने के बाद large language model (LLM) क्या है, और इससे संबधित आव्यशक जानकारी जैसे: LLM क्या है, यह क्यों महत्वपूर्ण है, यह कैसे काम करता है, इसका क्या उपयोग है इत्यादि प्राप्त हो गयी होगी।

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