क्यों ChatGPT गलत जवाब देता है: एक त्वरित गाइड

चैटजीपीटी एक ए.आई. में एक गेम चेंजर है, लेकिन क्योंकि कभी-कभी यह गलत चीजें कैसे करता है? चलिए देखते हैं!

क्यों चैटजीपीटी गलत जानकारी प्रदान कर सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में, एक सामान्य समझौता है: ए.आई., चाहे वह कितनी भी उन्नत हो, अविश्वसनीय नहीं है। ग़लतियाँ केवल चैटजीपीटी की एक संकोच नहीं, बल्कि आई.आई. के क्षेत्र में एक प्राकृतिक चुनौती हैं। 'ChatGPT में कभी-कभी क्यों ग़लती हो सकती है' को समझने के लिए, हमें इसके तंत्र के आधारभूत सिद्धांतों और ए.आई. मॉडल के व्यापक परिदृश्य में गहराई से झाँकने की आवश्यकता है।

ChatGPT की गलतियों का मूल कारण

चैटजीपीटी गलत जवाब देने के कई कारण होते हैं। इसकी प्रमुख वजह इसके प्रशिक्षण डेटा में निहित है। चैटजीपीटी, जैसे अन्य ए.आई. मॉडल, विशाल मात्रा में जानकारी पर प्रशिक्षित होता है। लेकिन अगर कुछ जानकारी ग़लत, पुरानी या फिर ग़लत भी हो, तो मॉडल की प्राचीन डेटा पर आधारितता का मतलब हो सकता है कि वह पुराने विचारों को मानता है या जिन तथ्यों का मेरिट हो चुका है या फिर आपत्तिजनक हैं।

इसके अतिरिक्त, चैटजीपीटी की डेटा की व्याख्या कभी-कभी ग़लत भी हो सकती है। जितनी ज्यादा डेटा वह संसाधित करता है, वह कभी-कभी संबंध या निष्कर्षण खींच सकता है जो तांत्रिक रूप से वैध हो सकता है, लेकिन वास्तविक दुनिया के संदर्भ में संवेगशील नहीं हो सकता।

न्यूरल नेटवर्क की प्रतिकूलताएँ

चैटजीपीटी का मूल न्यूरल नेटवर्क में स्थित है, विशेषकर एक प्रकार की वास्तविकता नेटवर्क नामक संरचना में। हालाँकि यह संरचना शक्तिशाली और बहुमुखी है, लेकिन इसकी कई खामियाँ भी हैं। न्यूरल नेटवर्क की स्वभाव संदर्भ में डेटा में पैड बनाना होता है। कभी-कभी, ये पैटर्न्स भ्रामक हो सकते हैं या अतिरिक्तीकरण में परिणाम दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, अगर जानकारी का एक टुकड़ा वेब पर पर्याप्त बार दोहराया गया है, तो न्यूरल नेटवर्क उसे एक वैध पैटर्न के रूप में पहचान सकता है, जिससे चैटजीपीटी के जवाब में अनियमितताएँ हो सकती हैं।

ChatGPT vs. मानव यथार्थता

हमारे सारी मानसिक कुशलता के साथ, हमें अभी भी ग़लतियाँ होती हैं। चाहे वह ज्ञानापराधों, जानकारी की कमी, या सरल लापरवाही की वजह से हो, ग़लतियाँ हमारे प्राकृतिक स्वभाव का हिस्सा हैं। समान रूप से, चैटजीपीटी के अपने चुनौतियाँ हैं। जबकि यह बिजली की रफ्तार से असीम मात्रा में जानकारी प्रसंस्करण कर सकता है, लेकिन इसमें विशेषता और संदर्भ-जागरूकता नहीं होती है जैसी मानव ज्ञानापराध देता है। उदाहरण के लिए, मानव सामाजिक संदर्भ, भावनाएँ, और नैतिक मान्यताएँ को वह अपने निष्कर्षणों में लिए जा सकता है, जिन पहले चैटजीपीटी हो मायारथमान या कोई त्रुटि हो सकती है।

प्रशिक्षण डेटा का प्रभाव ग़लतियों पर

किसी भी ए.आई. की यथार्थता की मूल कड़ी इसकी प्रशिक्षण डेटा में होती है। एक ए.आई. मॉडल, चाहे उसकी बृहतीन वास्तविकता विज्ञान हो, सिर्फ उसी धरती है जितना कि डेटा है जिस पर वह प्रशिक्षित होता है। ChatGPT एक वर्गीकृत डेटा, मानव प्रशिक्षकों द्वारा बनाई गई डेटा और इंटरनेट से की गई विशाल मात्रा के टेक्स्ट की मिश्रण पर प्रशिक्षित है। इसका मतलब है कि जबकि इसके पास एक व्यापक ज्ञान का आधार है, तो इसमें उन बैरहूपभावनाओं और असटीत तथ्यों के तहत बत्ता होने के संबंध में प्रासंगिकता होगी। इस परिणामस्वरूप, चैटजीपीटी की इस विशाल डेटा भंडार की आश्रितता कभी-कभी उसकी एकलीस पंजीकरण की कमजोरी हो सकती है, जो कि इसे ऐसे उत्तर प्रदान करने पर विलंबित कर सकती हैं जो यह सदैव सत्य नहीं होते हैं या सटीक नहीं।

ओपनएआई के असटीतियों को मुक़ाबले में कठिनाइयाँ

ओपनएआई, चैटजीपीटी के पीछे स्थित संगठन, उनके द्वारा प्रदर्शन की जाने वाली चुनौतियों के पूर्ण दृष्टि से परिचित है। वे चैटजीपीटी की यथार्थता और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए अनेकतामूलक उपायों को लेकर कठिनाइयाँ मिटाने के हर प्रयास कर रहे हैं, जिनको ए.आई.-मानव अंतराघर्षणों में भरोसे के महत्व को समझते हैं। उनके प्रमुख उद्यमों में से कुछ निम्नलिखित हैं:

• अनुक्रमणिका मॉडल प्रशिक्षण: ओपनएआई किसी मॉडल को जारी करता है और उसे भूल देता है नहीं। बजाय इसके, मॉडेल नए डेटा, प्रयोक्ता प्रतिक्रिया, और चल रहे अनुसंधान विकासों पर आधारित अनुक्रमणिकों से गुर्णित होते रहते हैं।

• प्रतिक्रिया लूप: सबसे महत्वपूर्ण मापों में से एक एक प्रबल प्रतिक्रिया विधिका की स्थापना है। प्रयोक्ता चैटजीपीटी ग़लत जवाब देता है, और इस प्रतिक्रिया का उसके बाद के संस्करणों को सुधारने के लिए उपयोग किया जाता है।

• मानव समीक्षकों के साथ फाइन-ट्यूनिंग: ओपनएआई संयुक्त रूप से मानव समीक्षकों के साथ काम करता है जो निरंतर प्रतिक्रियाओं के एक सम