ചാറ്റ് ജിപിടിയുടെ പ്രവർത്തനം




 ചാറ്റ് ജിപിടിയുടെ പ്രവർത്തനം


ആദ്യം ലേഖനങ്ങളോ സംഭാഷണങ്ങളോ പോലുള്ള വലിയ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റ് ചാറ്റ് ജിപിടിക്ക് നൽകുന്നു. അതിലുള്ള ഭാഷയുടെ പാറ്റേണുകളും ഘടനയും പഠിക്കാൻ ചാറ്റ് ജിപിടി ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാഷയെക്കുറിച്ച് വേണ്ടത്ര പഠിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, തന്നിരിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റിനെയോ വിഷയത്തെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചാറ്റ് ജിപിടിക്ക് സ്വന്തമായി ആ ഭാഷയിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കാൻ സാധിക്കും.


ഉദാഹരണത്തിന് കാലാവസ്ഥയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ നൽകിയ ശേഷം നിങ്ങൾ ചാറ്റ് ജിടിപിയോട് ഇന്നത്തെ കാലാവസ്ഥയെ കുറിച്ച് ചോദിച്ചാൽ നിങ്ങൾ നൽകിയ ഡാറ്റയിലെ ഭാഷയുടെ ഘടനയും കാലാവസ്ഥയെ കുറിച്ച് എങ്ങനെയാണ് എഴുതേണ്ടത് എന്ന രീതിയും പഠിച്ചതിന് ശേഷം കാലാവസ്ഥ ഡാറ്റ കൂടി പരിശോധിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായ മറുപടി ചാറ്റ് ജിപിടി നൽകുന്നു.

ചാറ്റ് ജിപിടിക്ക് ലഭിച്ചിട്ടുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ മനുഷ്യരുടെ ഭാഷയ്ക്ക് സമാനമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നത് ട്രാസ്ഫോർമാർ എന്ന അൽഗോരിതമാണ്. ലഭിച്ചിട്ടുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്നും മനുഷ്യർ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷാ രീതിയിൽ എഴുതാനും ആളുകളോട് സംസാരിക്കാനും സാധിക്കുന്ന വിധത്തിൽ ഭാഷ രൂപപ്പെടുത്തുന്നത് ഈ അൽഗോരിതമാണ്.

ചാറ്റ് ജിപിടിക്ക് പിന്നിലെ അൽഗോരിതം


ചാറ്റ് ജിപിടിയെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗോരിതത്തിന്റെ പേര് മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ ട്രാൻസ്ഫോർമർ എന്നാണ്. ഈ അൽഗോരിതം ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഇത് മനുഷ്യന്റെ തലച്ചോറ് പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയെ അനുകരിക്കുന്ന തരത്തിൽ ഡിസൈൻ ചെയ്ത ഒരു തരം കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമാണ്.


ട്രാൻസ്ഫോർമർ അൽഗോരിതത്തിന് ടെക്സ്റ്റ് പോലുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. മനുഷ്യരുടെ സംഭാഷണത്തിന് സമാനമായ ടെക്സ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കാൻ ഈ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലൂടെ നേടിയ അറിവ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചുരുക്കത്തിൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് മനസിലാക്കാനും ക്രിയേറ്റ് ചെയ്യാനും സാധിക്കുന്ന ഒരുതരം എഐ ആണ് ചാറ്റ് ജിപിടി.

ഭാവിയോ ഭീഷണിയോ?


അടുത്തിടെ പുറത്ത് വന്ന റിപ്പോർട്ടുകൾ അനുസരിച്ച് ചാറ്റ് ജിപിടി വെറുതെ മനുഷ്യരെ പോലെ ടെക്സ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്. ഈ സേവനം കോഡിങ് പോലും ചെയ്യാൻ ശേഷിയുള്ളതാണ്. കോഡിങ് പിഴവുകൾ കണ്ടെത്താനും മറ്റും ഈ സേവനത്തിന് സാധിക്കും. ചാറ്റ് ജിപിടി സജീവമാകുന്നതോടെ മനുഷ്യർ ചെയ്ത പല കാര്യങ്ങളും ഈ എഐ തന്നെ ചെയ്യും.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

"Mastering Deep Learning: A Dive into Deep Neural Networks"

Image
  ഇൻപുട്ടിനും output ട്ട് പുട്ട് ലെയറുകൾക്കുമിടയിൽ ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുള്ള ഒരു തരം കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കാണ് ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (ഡിഎൻഎൻ). ഈ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറുകൾ ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണവും ശ്രേണിപരവുമായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും പ്രതിനിധീകരിക്കാനും നെറ്റ് വർക്കിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണ് ഡി എൻ എൻ എസ്,  ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചില പ്രധാന സവിശേഷതകളും ആശയങ്ങളും ഇതാ: 1. Deep Learning : ** യന്ത്ര പഠനത്തിന്റെ ഉപഫീൽഡായ  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ  പഠനത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകമാണ് ഡി എൻ എൻ എസ്. " ഡീപ് ലേണിംഗ് " എന്ന പദം നെറ്റ് വർക്കിലെ ഒന്നിലധികം പാളികളെ (മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ) സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണ സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു . 2.  Multiple Hidden Layers : **  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിൽ സാധാരണയായി ഇൻപുട്ടും output ട്ട് പുട്ട് ലെയറുകളും തമ്മിൽ ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട വാസ്തുവിദ്യയും പ്രശ്നവും അനുസരിച്ച് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന...
Read more

"The Power of Neural Networks: From Brain-Inspired Models to Real-World Applications"

Image
 തീർച്ചയായും!  ഡീപ് ലേണിംഗ് ന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നിർമാണ ബ്ലോക്കുകളായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. അവ പല മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും കാതലാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്താണെന്നും അവ എന്തിനാണ് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നതെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം 1. ** Inspired by the Human Brain  **: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ. ഞങ്ങളുടെ തലച്ചോറുകൾ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന രീതി അനുകരിക്കുകയും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ആശയം. ബയോളജിക്കൽ തലച്ചോറിനേക്കാൾ വളരെ ലളിതമാണെങ്കിലും, സമാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. 2. ** Nodes and Layers :  **: ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ പാളികളായി ക്രമീകരിച്ച കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്ന നോഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. സാധാരണയായി മൂന്ന് തരം പാളികളുണ്ട്:    - **  Input Layer :  **: ഈ ലെയറിന് ബാഹ്യ ലോകത്ത് നിന്ന് ഡാറ്റയോ വിവരങ്ങളോ ലഭിക്കുന്നു...
Read more