पारंपरिक मॉडलों की तुलना में बड़े बिजनेस मॉडल (एलएएम) एआई की दुनिया में क्रांति ला रहे हैं।
जनरेटिव एआई-संचालित चैटबॉट्स के उद्भव ने एक "बड़े भाषा मॉडल" (एलएलएम) की अवधारणा को जन्म दिया है, जो एक उन्नत एआई तकनीक है जो उपयोगकर्ता के प्रश्नों के आधार पर सार्थक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए प्राकृतिक भाषा का विश्लेषण और समझ करती है। बड़े भाषा मॉडल सुसंगत, मानव-जैसी विषय-वस्तु उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जिससे यह आभास होता है कि AI की अपनी स्वयं की "सोच" है।
हालाँकि, भाषा मॉडल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में योगदान देने वाली एकमात्र तकनीक नहीं है; बड़े व्यवसाय मॉडल (एलएएम) अगला कदम हो सकते हैं। ये मॉडल व्यावहारिक संदर्भों में विश्लेषणात्मक और निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तथा स्वचालन और व्यवसाय प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में संभावित रूप से बदलाव लाते हैं। इस लेख में, हम सीखेंगे कि एलएलएम और एलएएम दोनों कैसे काम करते हैं, और एआई अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने और इसके दायरे का विस्तार करने में उनका बढ़ता प्रभाव क्या है।
वृहद व्यवसाय मॉडल (LAM) क्या है?
वृहद क्रिया मॉडल (एलएएम) एक एआई मॉडल है जो मानव इनपुट को समझने और उसके अनुरूप कार्रवाई करने में सक्षम है, जिससे यह मानव जैसे तरीके से दुनिया के साथ बातचीत करने में सक्षम हो जाता है। यह एआई मॉडल से थोड़ा अलग दृष्टिकोण है जो केवल प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित करता है। "बिग बिजनेस मॉडल" शब्द को सबसे पहले रैबिट इंक. द्वारा पेश किया गया था, जो रैबिट आर1 का डेवलपर है। कंपनी के रैबिट आर1 लॉन्च वीडियो में कहा गया है कि एलएएम एक नया आधारभूत मॉडल है जो एआई को शब्दों से क्रिया में बदलने में मदद करता है।
एलएएम को उपयोगकर्ता क्रिया डेटा के बड़े सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है; इसलिए, वे मानवीय क्रियाओं की नकल करके या प्रदर्शन के माध्यम से सीखते हैं। डेमो के माध्यम से, LAM मॉडल विभिन्न वेबसाइटों या मोबाइल एप्लिकेशन के उपयोगकर्ता इंटरफेस को समझ और नेविगेट कर सकता है और आपके निर्देशों के आधार पर विशिष्ट क्रियाएं कर सकता है। के अनुसार खरगोशLAM यह कार्य तब भी कर सकता है, जब इंटरफ़ेस में थोड़ा परिवर्तन किया जाए।
आप एलएएम को एलएलएम की मौजूदा क्षमताओं के विस्तार के रूप में सोच सकते हैं। जबकि एलएलएम में जनरेटिव टेक्स्ट या मीडिया आउटपुट अगले शब्द या टोकन की भविष्यवाणी करके उपयोगकर्ता इनपुट पर निर्भर करते हैं (आप एक प्रश्न पूछते हैं, और एलएलएम मॉडल टेक्स्ट या मीडिया आउटपुट प्रदान करता है), एलएएम आपकी ओर से जटिल क्रियाएं करने की क्षमता जोड़कर इसे और आगे ले जाता है।
एलएएम क्या कर सकते हैं?
LAMs का उद्देश्य आपकी ओर से जटिल कार्य करना है। हालाँकि, ध्यान देने योग्य महत्वपूर्ण बात जटिल कार्य करने की क्षमता है। इससे LAM उन्नत कार्यों के लिए अधिक उपयोगी हो जाते हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे सरल कार्य नहीं कर सकते।
सिद्धांत रूप में, इसका अर्थ यह है कि आप, उदाहरण के लिए, LAM मॉडल से आपके लिए कुछ करने को कह सकते हैं, जैसे कि पास के कैफे से कॉफी मंगवाना, उबर की सवारी करवाना, या यहां तक कि होटल में आरक्षण करवाना। इसलिए यह गूगल असिस्टेंट, सिरी या एलेक्सा से टीवी या लिविंग रूम की लाइट चालू करने के लिए कहने जैसे सरल कार्यों से अलग है।
रैबिट इंक द्वारा साझा किए गए दृष्टिकोण के अनुसार, एलएएम मॉडल उबर जैसी प्रासंगिक वेबसाइट या ऐप तक पहुंचने और उसके इंटरफेस के माध्यम से कार्रवाई करने में सक्षम है, जैसे कि सवारी का अनुरोध करना या यदि आप अपना मन बदलते हैं तो उसे रद्द करना।
एलएएम (LAM) एलएलएम (LLM) से बेहतर प्रदर्शन करेंगे, लेकिन वे इसके लिए तैयार नहीं हैं (अभी तक)।
एलएएम की अवधारणा रोमांचक है, शायद एलएलएम से भी अधिक। जनरेटिव एआई के बाद बड़े पैमाने पर कार्य करने वाले मॉडल (एलएएम) ही भविष्य होंगे, जो हमें रोजमर्रा के कार्यों से मुक्त होकर अन्य महत्वपूर्ण गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाएंगे। हालाँकि, यह सुनने में जितना रोमांचक लगता है, LAMs अभी तैयार नहीं हैं।
पहला वाणिज्यिक उत्पाद जिसने LAM (रैबिट आर1) का लाभ उठाने का वादा किया था, वह अपने उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने के अपने विपणन वादे को पूरी तरह से पूरा नहीं कर सका। यह उपकरण अपने मूल विक्रय बिंदु पर इतनी बुरी तरह विफल रहा कि अनेक प्रत्यक्ष समीक्षाओं में इसे काफी बेकार बताया गया।
इससे भी बदतर बात यह है कि यूट्यूब उपयोगकर्ता कॉफ़ीज़िला द्वारा रैबिट r1 डेटाबेस के एक हिस्से तक पहुंच रखने वाले सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के एक चुनिंदा समूह के सहयोग से की गई जांच में पाया गया कि रैबिट ने LAM के बजाय कार्य करने के लिए प्लेराइटर स्क्रिप्ट का उपयोग किया था। तो, एक अद्वितीय एआई मॉडल चलाने वाली मशीन के बजाय, यह वास्तव में बस If > then कथनों का एक समूह चला रही थी; यह वादा किये गये एलएएम मॉडल से बहुत दूर है।
यदि आप रैबिट आर1 से कुछ सीख सकते हैं, तो वह यह है कि हां, इसमें दूरदृष्टि मौजूद है। हालाँकि, कार्यान्वयन से पहले काम पूरा होना ज़रूरी है, इसलिए अभी उत्साहित न हों।
