
Microsoft ने LAM - लार्ज एक्शन मॉडल नामक एक अभूतपूर्व AI मॉडल का अनावरण किया है । पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत जो केवल प्रोसेसिंग और टेक्स्ट बनाने तक सीमित हैं, LAM वास्तव में कार्य कर सकता है। इसका मतलब है कि केवल सवालों के जवाब देने के बजाय, LAM उपयोगकर्ता के निर्देशों के आधार पर कार्रवाई कर सकता है। Microsoft ने पहले ही copilot के साथ AI उद्योग में क्रांति ला दी थी ।
एलएएम को अलग क्या बनाता है?
LAM को सिर्फ़ निर्देशों को समझने के लिए नहीं बल्कि उन्हें लागू करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, अगर आप AI से पावरपॉइंट प्रेजेंटेशन बनाने के लिए कहते हैं, तो LAM न सिर्फ़ इस कमांड को समझ सकता है, बल्कि पावरपॉइंट खोलेगा, स्लाइड बनाएगा और उन्हें आपकी पसंद के हिसाब से फ़ॉर्मेट भी करेगा।
एल.ए.एम. की आवश्यकता
पारंपरिक AI मॉडल, जैसे कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल ( LLMs ) , टेक्स्ट जेनरेशन में उत्कृष्ट हैं। वे चैट कर सकते हैं, कहानियाँ लिख सकते हैं, या कोड भी बना सकते हैं। हालाँकि, वे वास्तविक दुनिया के कार्यों के साथ संघर्ष करते हैं। LAM अलग है क्योंकि यह केवल प्रतिक्रिया देने के बजाय कार्य करता है । यह AI तकनीक में एक महत्वपूर्ण छलांग है।
एलएएम कैसे काम करते हैं?
LAMs को विभिन्न तरीकों के मिश्रण का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है:
- फ़ाइन-ट्यूनिंग - मॉडल को समायोजित करना ताकि उसकी कार्य-संचालन क्षमता में सुधार हो सके।
- अनुकरणात्मक शिक्षण - मनुष्यों द्वारा की गई क्रियाओं की नकल करके शिक्षण।
- सुदृढीकरण सीखना - सफलतापूर्वक कार्य पूरा करने के लिए एआई को पुरस्कृत करना, जिससे उसे गलतियों से सीखने का अवसर मिले।
यह संयोजन LAM को कमांड समझने और कार्य को कुशलतापूर्वक करने में मदद करता है। वे अपने परिवेश से मिलने वाले फीडबैक के आधार पर वास्तविक समय में अनुकूलन भी कर सकते हैं, जिससे वे अधिक बहुमुखी और उत्तरदायी बन जाते हैं।
एलएएम का प्रशिक्षण
एलएएम का प्रशिक्षण जटिल है।
इस प्रक्रिया में 5 प्रमुख चरण शामिल हैं:
- डेटा संग्रहण - LAM को दो प्रकार के डेटा की आवश्यकता होती है - उच्च-स्तरीय कार्य योजना (जैसे, दस्तावेज़ बनाना) और कार्य-क्रिया डेटा (जैसे, Word खोलने के लिए विशिष्ट चरण)।
- पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग - LAMs मानव मार्गदर्शन के साथ नियंत्रित वातावरण में सीखते हैं।
- सुदृढीकरण सीखना - उन्हें सही कार्यों के लिए पुरस्कृत किया जाता है और परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखते हैं।
- वास्तविक दुनिया परीक्षण - अंततः, LAMs का परीक्षण जीवंत वातावरण में किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे विभिन्न स्थितियों के अनुकूल हो सकें।
- प्रणालियों के साथ एकीकरण - परीक्षण के बाद, LAM को वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए विंडोज़ जैसे ऑपरेटिंग सिस्टम में एकीकृत किया जाता है।
नीचे मैंने एक प्रवाह आरेख बनाया है जो स्पष्ट रूप से दिखाता है कि यह कैसे काम करता है:
एलएएम के लाभ
एलएएम आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) की ओर अगला बड़ा कदम है , जहां एआई न केवल मानव निर्देशों को समझता है बल्कि स्वायत्त रूप से कार्य भी कर सकता है।
इसके अनुप्रयोग बहुत व्यापक हैं। उदाहरण के लिए:
- स्वचालन: LAMs विभिन्न उद्योगों में जटिल कार्यप्रवाह को स्वचालित कर सकते हैं।
- सुगम्यता: वे विकलांग लोगों को ऐसे कार्य करने में सहायता कर सकते हैं जिन्हें वे स्वयं नहीं कर सकते।
- दक्षता: व्यवसाय परिचालन को सुव्यवस्थित करने, समय और संसाधनों की बचत करने के लिए LAM का उपयोग कर सकते हैं।
वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग
कल्पना करें कि आप किसी AI से रिपोर्ट लिखने, उसमें संपादन करने और उसे आपके विनिर्देशों के अनुसार प्रारूपित करने के लिए कहें। LAM यह सब सहजता से कर सकते हैं। वे सॉफ्टवेयर को नियंत्रित करने और यहां तक कि रोबोट के साथ बातचीत करने जैसे अधिक जटिल कार्यों में भी उत्कृष्ट हैं।
एलएएम का भविष्य
जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ेगी, LAM को जल्द ही कई क्षेत्रों में एकीकृत किया जा सकेगा। व्यवसाय से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक, कार्य करने की उनकी क्षमता उन्हें एक आवश्यक उपकरण बना देगी। LAM दैनिक कार्यालय के काम से लेकर जटिल औद्योगिक प्रक्रियाओं तक सब कुछ बदल सकता है।
संक्षेप में, LAM AI विकास में एक प्रमुख मील का पत्थर है। यह पाठ से आगे बढ़कर कार्रवाई में उतरता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक नए युग की शुरुआत को चिह्नित करता है।
माइक्रोसॉफ्ट का लार्ज एक्शन मॉडल (LAM) कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम है।
मुख्य बिंदुओं का सारांश इस प्रकार है:
- LAM क्या है?
LAM एक AI मॉडल है जिसे उपयोगकर्ता के निर्देशों के आधार पर कार्य निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो केवल पाठ को समझने और उत्पन्न करने से परे है। - प्रमुख क्षमताएं:
LAM पाठ, आवाज और छवियों जैसे इनपुट को संसाधित कर सकता है और उन्हें सॉफ्टवेयर संचालन से लेकर रोबोट को नियंत्रित करने तक के क्रियाशील कार्यों में परिवर्तित कर सकता है। - वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग:
LAM जटिल कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जैसे ऐप्स खोलना, प्रस्तुतीकरण बनाना, तथा दस्तावेजों को प्रारूपित करना, जिससे यह माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस जैसे उत्पादकता उपकरणों के लिए उपयोगी हो जाता है। - तकनीकी आधार:
LAMs को कार्य-विशिष्ट क्षमताओं को विकसित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग, अनुकरण सीखने और सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। - एलएलएम से अंतर:
पारंपरिक वृहद भाषा मॉडल (एलएलएम) के विपरीत, जो मुख्य रूप से पाठ उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एलएएम क्रिया-संचालित मॉडल हैं जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में कार्य करने में सक्षम हैं। - प्रशिक्षण प्रक्रिया:
LAMs कई चरणों से गुजरते हैं: डेटा संग्रह, पर्यवेक्षित फ़ाइन-ट्यूनिंग, सुदृढ़ीकरण सीखना, और विंडोज़ GUI जैसी प्रणालियों में एकीकृत होने से पहले वास्तविक दुनिया परीक्षण। - संभावित उपयोग के मामले:
LAMs कार्यप्रवाह को स्वचालित करने, विकलांग लोगों की सहायता करने और ऐसे कार्यों को निष्पादित करने में सहायक हो सकते हैं जिनके लिए फीडबैक के आधार पर गतिशील अनुकूलन की आवश्यकता होती है। - भविष्य का दृष्टिकोण:
जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होगी, LAM विभिन्न उद्योगों में एक मानक AI उपकरण बन सकता है, जो रोजमर्रा के कार्यों में उत्पादकता और दक्षता को सुव्यवस्थित कर सकता है।