લાર્જ લૅન્ગ્વેજ મોડલ્સ (LLMs) અંગે નોંધો

GPT અને LLMs ની પરિચય

• GPT શું છે?
  • GPT અર્થ જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર.
  • GPT એક લાર્જ લૅન્ગ્વેજ મોડલ (LLM) છે જે માનવી સમાન ટેક્સ્ટ જનરેટ કરવા સક્ષમ છે.

પ્રેઝેન્ટેશનની રૂપરેખા

1. LLM શું છે?
2. LLMs કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
3. લાંગ્વેજ મોડલ્સના બિઝનેસ પ્રવૃત્તિઓ.

1. લાર્જ લૅન્ગ્વેજ મોડલ (LLM) શું છે?

• વ્યાખ્યા:
  • ટેક્સ્ટ અને ટેક્સ્ટ સમાન સામગ્રી પર કેન્દ્રિત ફાઉન્ડેશન મોડલનું ઉદાહરણ.
• ફાઉન્ડેશન મોડલ્સ:
  • જોખમકારક અને સ્વયંની બધી જાણકારી તેમના પર આધારિત.
  • ડેટાના પેટર્નમાંથી શીખથ વ માટે સામાન્ય પરિણામો જનરેટ કરવા સક્ષમ.
• ટ્રેનિંગ ડેટા:
  • પૂઠાં, લેખો, અને વાર્તાલાપ જવા જેવા વિસ્તૃત ડેટાસેટ્સ પર તાલીમ આપવી.
  • કદ:
    • મોડલ્સ દસ ગિગાબાઇટ્સના મોડલ્સ કરતા વધારે હોઇ શકે છે, જે અન્ય એટલા ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે (1 પૅટાબાઇટ = ~1 મિલિયન ગિગાબાઇટ્સ).
    • ઉદાહરણ: એક 1 GB ટેક્સ્ટ ફાઇલમાં લગભગ 178 મિલિયન શબ્દો સાચવિ શકાય છે.
• પેરામિટર્સ:
  • LLMs ની વિશાળ પેરામિટર ગણત્વ ખૂબ જ અગત્યનું છે.
  • ઉદાહરણ: GPT-3 પાસે 175 બિલિયન પેરામિટર્સ છે અને તે 45 ટેરાબાઇટ્સ ડેટા પર તાલીમ મેળવી છે.

2. LLMs કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

• LLM ના ઘટકો:
  1. ડેટા
  2. આર્કિટક્ચર
  3. ટ્રેનિંગ
• આર્કિટક્ચર:
  • ન્યૂરલ નેટવર્ક્સ આધારિત, ખાસ કરીને ટ્રાન્સફોર્મર મોડલ આધારિત.
  • ટ્રાન્સફોર્મર્સ:
    • ડેટાના સિલસિલાઓ (સેન્ટેંસ /કોડ) સંભાળી શકે છે.
    • દરેક શબ્દને અન્ય શબ્દોની સાથે સંબંધિત વિવેકથી અર્થ સમજવાનો પ્રયાસ કરે છે.
• ટ્રેનિંગ પ્રોસેસ:
  • મોડલ એક વાક્યમાં બીજું શબ્દ ભવિષ્યવાણી કરે છે, અનુમાન સામેના અસલ પરિણામ કરતા પેરામિટર્સને સમાયોજિત કરવું.
  • ઉદાહરણ: "બગ" જેવા અનુમાનથી, મોડલ "બ્લુ" નું અનુમાન કરવા શીખે છે.
• ફાઇન ટ્યુનિંગ:
  • વિશેષ કાર્યકારી જ્ઞાન મેળવવા માટે નાના, ખાસ ડેટાસેટસ પર સમર્થન કરવું.

3. LLMs ના બિઝનેસ প্রয়ોજન

• ગ્રાહક સેવા:
  • સમજદાર ચેટબોટ્સ ગ્રાહક પ્રશ્નો મેનેજ કરવા માટે, માનવી એજન્ટો જટિલ સમસ્યાઓ પર કામ કરવા માટે મૂકો.
• સામગ્રી નિર્માણ:
  • લેખો, Emails, સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ્સ, અને સ્ક્રિપ્ટ્સ જનરેટ કરવા માટે સહાય કરે છે.
• સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ:
  • કોડ જનરેશન અને કોડ રીવ્યૂ માટે સહાય કરે છે.
• ભવિષ્યની સંભાવના:
  • LLMs ના ઘણા નવું અને આગાઉ છે જાણી શકાય તેવી આધુનિક એપ્લિકેશન્સ.

નિષ્કર્ષ

• LLMs માટે ઉત્તેજના:
  • આ ક્ષેત્ર માં સતત સુધારણા આકર્ષક તકોને આશા આપે છે.
• પ્રોત્સાહન:
  • દર્શકોને પ્રશનો પૂછવા અને વધુ સામગ્રી માટે સબ્સ્ક્રાઇબ કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરો.