जेनरेटिव AI में प्रगति

जनरेटिव AI कॉन्सेप्ट्स

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

एक सामूहिक प्रयास

विश्वविद्यालय
सरकारें और सिविक संगठन
ओपन-सोर्स समुदाय
स्टार्टअप और बड़ी कंपनियाँ

विश्वविद्यालय

नया शोध, जैसे GANs का आविष्कार
नए शोधकर्ता
अन्य सेक्टरों के साथ साझेदारी

मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय के AI केंद्र का होमपेज

¹ मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय वेबसाइट

सरकारें और सिविक संगठन

सरकारें

रेगुलेटरी वातावरण बनाती और लागू करती हैं
बुनियादी शोध को फंड करती हैं

सिविक संस्थान

स्वतंत्र विश्लेषण प्रदान करते हैं
संसाधन, जैसे डेटासेट्स
प्रोजेक्ट फंडिंग

कॉन्फ्रेंस एग्ज़िबिशन बूथों की छवि, ऊपर बैनर पर "DARPA Demo Day" लिखा है

¹ National Defense Magazine, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2016/5/11/darpa-shows-off-technology-at-demo-day

ओपन-सोर्स समुदाय

टूल्स और मॉडल्स तक ओपन एक्सेस देते हैं
एंट्री, प्रयोग और शेयरिंग की बाधाएँ कम करते हैं
सतत चलाना और गुणवत्ता बनाए रखना कठिन
दुरुपयोग का जोखिम बढ़ता है

कुछ जेनरेटिव AI ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स

ओपन-सोर्स जेनरेटिव AI टूल और मॉडल्स के लोगो का संग्रह

स्टार्टअप और बड़ी कंपनियाँ

प्रतिस्पर्धी बढ़त चाहते हैं
जेनरेटिव AI को व्यापक अपनाने तक लाते हैं
प्रतिभा आकर्षित करने और निवेशकों को प्रभावित करने के लिए प्रगति दिखाते हैं

बड़ी कंपनियाँ अतिरिक्त रूप से:

शोध फंड करती हैं, जैसे Google द्वारा ट्रांसफॉर्मर्स का परिचय
स्टार्टअप्स का अधिग्रहण करती हैं
हार्डवेयर और क्लाउड संसाधन ऑफर करती हैं

ओपननेस की चुनौती

फायदे

डेवलपर सपोर्ट
टैलेंट आकर्षण
व्यापक फीडबैक

नुकसान

प्रतिस्पर्धी बढ़त खोना
दुरुपयोग पर देयता का जोखिम

जेनरेटिव AI विकास की सीमाएँ

त्वरक

हार्डवेयर लागत में कमी
शोध प्रगति
प्रतिस्पर्धी और भू-राजनीतिक दबाव

धीमारक

तकनीकी सीमाएँ
अत्यधिक नियमन
बंद इकोसिस्टम्स
सीमित आर्थिक संसाधन

अभ्यास करते हैं!

जनरेटिव AI कॉन्सेप्ट्स

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