एआई का भविष्य: छोटे भाषा मॉडल्स बनाम बड़े भाषा मॉडल्स
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जनरेटिव एआई (gen AI) का उदय बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) जैसे GPT-4 और जेमिनी द्वारा बहुत अधिक आकार लिया गया है, लेकिन छोटे भाषा मॉडल्स (SLMs) अपनी अनुकूल विशिष्टताओं के लिए मान्यता प्राप्त कर रहे हैं। SLMs महत्वपूर्ण मुद्दों जैसे सीमित बजट, डेटा गोपनीयता और जोखिम प्रबंधन को संबोधित करते हैं। गार्टनर एक संयोजित रणनीति का सुझाव देता है जो कि SLMs और LLMs दोनों का लाभ उठाती है AI के भविश्य का मार्गदर्शन करने के लिए। Claire Thompson समेत विशेषज्ञ, विशेष रूप से हेल्थकेयर में डोमेन-विशिष्ट मॉडल विकसित करने की वकालत करते हैं, जबकि Nick Woods उन अनुप्रयोगों को चुनने की सलाह देते हैं जो विशेष अनुप्रयोगों के लिए तैयार किए गए हैं। Gabriela Vogel संगठनों में प्रयासणीय छोटे मॉडल के अनुप्रयोग की ओर एक परिवर्तन देख रही हैं बजाय केवल प्रयोगणा के। Ollie Wildeman बताते हैं कि SLMs डेटा की कमजोरियों को कम करने में मदद करते हैं, और Rahul Todkar बल देते हैं पहले पक्ष डेटा का उपयोग करने वाले अनुकूल मॉडल की महत्ता। समझते हुए कि जेन AI की प्रभावी प्रगति भिन्न व्यवसाय आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए छोटे और बड़े दोनों मॉडल की सामंजस्यपूर्ण एकीकरण पर निर्भर करती है।ജനറേറ്റിവ് എ. ഐയുടെ (gen AI) ഉയർച്ച OpenAI, Google Gemini, और Anthropic Claude जैसे प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (LLMs) द्वारा प्रेरित है। तथापि, छोटे भाषा मॉडल (SLMs) कुछ विशेषज्ञों के अनुसार क्षेत्र में संभावित नेता के रूप में उभर रहे हैं। गार्टनर के अनुसंधान से संकेत मिलता है कि यद्यपि LLMs ने भाषा मॉडल विकास का नेतृत्व किया है, SLMs व्यावसायों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियों जैसे बजट बाधाएं, डेटा संरक्षण, गोपनीयता और जोखिम शमन पर ध्यान दे सकते हैं। व्यावसायों को खुद को बड़े बनाम छोटे मॉडल के फायदे तौलते हुए पा सकते हैं क्योंकि वे gen AI की खोज में हैं। इस विषय पर पांच व्यावसायिक नेता अपनी अंतर्दृष्टि साझा करते हैं: 1. **डोमेन-विशिष्ट मॉडल**: L&G की Claire Thompson एक ऐसे भविष्य की कल्पना करती हैं जहाँ LLMs और SLMs दोनों सह-अस्तित्व करेंगे, विशेष रूप से जब LLMs विशिष्ट विषयों के लिए परिष्कृत होते हैं। वे हेल्थकेयर और वित्त जैसे कॉर्पोरेट क्षेत्रों के लिए विशेष मॉडल विकसित करने में विश्वास करते हैं लेकिन कंपनियों को उन्हें शुरू से बनाने के लिए संसाधन देने को संशय में हैं। 2. **सही मॉडल का चयन**: MAG Airports Group के Nick Woods एक मिश्रित दृष्टिकोण की वकालत करते हैं, जहाँ विशिष्ट व्यावसायिक उपयोग मामलों पर आधारित मॉडल का चयन किया जाता है बजाय जहाँ एक आकार सब फिट करता है। वे व्यावसायिक परिवर्तन पर ध्यान केंद्रित करने पर बल देते हैं और विशेष आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए छोटे मॉडल को उपयुक्त बताते हैं। 3.
**प्रासंगिक अनुप्रयोग**: गार्टनर की Gabriela Vogel कंपनियों के छोटे, प्रासंगिक अनुप्रयोगों के लिए तैयार किए गए मॉडल के उपयोग की बढ़ती प्रवृत्ति को उजागर करती हैं, जैसा कि संगठन अधिक फोकस्ड gen AI समाधानों को लागू करने की दिशा में आगे बढ़ते हैं। 4. **भ्रम को कम करना**: Big Bus Tours के Ollie Wildeman बताते हैं कि छोटे मॉडल अक्सर व्यावसायिक के लिए बेहतर परिणाम देते हैं, क्योंकि वे विशिष्ट डेटा को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किए गए हैं। यह दृष्टिकोण डेटा सुरक्षा को बढ़ाता है और अशुद्धियों को कम करता है, जिससे कंपनियों द्वारा डोमेन-विशिष्ट मॉडल को पसंद किया जाता है। 5. **प्रथम पार्टी डेटा का उपयोग**: Tripadvisor के Rahul Todkar बताते हैं कि एआई मॉडल की प्रभावशीलता इस बात पर निर्भर करती है कि वे व्यवसाय के संदर्भ में कैसे अनुकूलित कर सकते हैं और प्रथम पार्टी डेटा का प्रभावी रूप से उपयोग कैसे कर सकते हैं। वे तर्क करते हैं कि एआई का भविष्य बड़े और छोटे मॉडल के चयन के बजाय विशेष मॉडल बनाने के इर्द-गिर्द होगा। संक्षेप में, जबकि LLMs ध्यान आकर्षित करते हैं, चर्चा का सुझाव है कि SLMs विशेष अनुप्रयोगों और व्यावसायिक परिस्थितियों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण वादा रख सकते हैं।
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