जनरेटिव AI कैसे काम करता है?

Delhi दिल्ली। जनरेटिव AI तेज़ी से एक परिवर्तनकारी तकनीक बन रही है, जो मशीनों को स्क्रैच से नई, मूल सामग्री बनाने की अनुमति देती है। इसमें इमेज और टेक्स्ट से लेकर संगीत और वीडियो तक शामिल हो सकते हैं, ये सभी ऐसे मॉडल द्वारा बनाए जाते हैं जो मौजूदा डेटा की विशाल मात्रा से सीखते हैं। लेकिन यह कैसे संभव है? जनरेटिव AI वास्तव में कैसे काम करता है? आइए उन प्रक्रियाओं, मॉडलों और अनुप्रयोगों में गोता लगाएँ जो इस आकर्षक तकनीक को कारगर बनाते हैं।

जनरेटिव AI आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जिसे मौजूदा डेटा में पाए जाने वाले पैटर्न और संरचनाओं के आधार पर नई सामग्री बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक AI के विपरीत, जो अक्सर जानकारी को पहचानने या वर्गीकृत करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जनरेटिव AI डेटा से सीखकर टेक्स्ट, इमेज या संगीत जैसे मूल आउटपुट तैयार करता है। ये AI मॉडल आमतौर पर डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क तकनीकों पर बनाए जाते हैं, जो उन्हें बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने, पैटर्न को पहचानने और मानव-जनित सामग्री से मिलते-जुलते आउटपुट बनाने में सक्षम बनाते हैं। उदाहरण के लिए, लैंडस्केप की हज़ारों छवियों पर प्रशिक्षित एक जनरेटिव AI मॉडल उन छवियों की विशेषताओं को सीख सकता है और फिर अपने आप पूरी तरह से नई, फिर भी प्रशंसनीय, लैंडस्केप छवियां तैयार कर सकता है। इसी तरह, जनरेटिव AI का उपयोग सार्थक टेक्स्ट बनाने, नया संगीत तैयार करने या यहाँ तक कि वीडियो गेम के स्तर बनाने के लिए भी किया जा सकता है।

यात्रा एक बड़े, विविध डेटासेट को इकट्ठा करने से शुरू होती है। यह डेटासेट उस प्रकार की सामग्री से निकटता से मेल खाना चाहिए जो AI मॉडल बनाएगा। उदाहरण के लिए, यदि लक्ष्य बिल्लियों की यथार्थवादी छवियाँ बनाना है, तो हज़ारों बिल्लियों की छवियों का संग्रह एकत्र किया जाएगा। फिर इस डेटा को पैटर्न और संबंधों के बारे में सिखाने के लिए मॉडल में डाला जाता है।

एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, अगला चरण मॉडल को प्रशिक्षित करना है। जनरेटिव AI आमतौर पर डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है, जहाँ मॉडल अंतर्निहित विशेषताओं को जानने के लिए डेटासेट का विश्लेषण करता है। एक लोकप्रिय दृष्टिकोण जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN) या वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) का उपयोग करना है। ये मॉडल AI को जटिल डेटा वितरण को समझने में मदद करते हैं, यह सीखते हैं कि डेटा में विभिन्न तत्व एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं।

प्रशिक्षण के बाद, मॉडल लेटेंट स्पेस नामक एक गणितीय प्रतिनिधित्व बनाता है। यह अमूर्त प्रतिनिधित्व प्रशिक्षण डेटा के सार को पकड़ता है। यह AI को सीखी गई सामग्री की मुख्य विशेषताओं को समझने की अनुमति देता है, जानकारी को इस तरह से संपीड़ित करता है कि बाद में नए उदाहरण उत्पन्न करना संभव हो सके।

इस स्तर पर, AI अव्यक्त स्थान से नमूना लेकर नई सामग्री उत्पन्न कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक छवि बनाते समय, मॉडल अव्यक्त स्थान में एक बिंदु चुनेगा और इसे वापस एक ऐसी छवि में डिकोड करेगा जो प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई छवियों से मिलती जुलती हो। यहीं पर AI अपनी समझ से कुछ नया बनाने के लिए रचनात्मक-चित्रण प्राप्त करता है।