LLMs किस दिशा में बढ़ रहे हैं?

Large Language Models (LLMs) कॉन्सेप्ट्स

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

अब तक की यात्रा

LLMs की बुनियादी बातें

NLP में LLMs के उपयोग

ट्रेनिंग में डेटा, नैतिकता और पर्यावरण का विचार

LLMs का भविष्य

भरोसा और व्याख्यात्मकता

¹ Freepik

Computational efficiency
- कम compute में उच्च-गुणवत्ता आउटपुट
तेज़ और कुशल
- मॉडल compression
- optimization
फायदे: बेहतर स्टोरेज, कम ऊर्जा उपयोग
Accessibility और sustainability
- Green AI को बढ़ावा
- ऑपरेटिंग लागत घटती है

दक्षता

¹ Freepik

Biased data -> भेदभाव
Unsupervised bias handling
- Bias detection और mitigation techniques, स्वतः
- स्पष्ट मानव-लेबल्ड डेटा की ज़रूरत नहीं
- पैटर्न विश्लेषण से पहचानता और घटाता है
चुनौतियाँ
- सूक्ष्म, पकड़ना कठिन
- नए biases ला सकता है

Supervision

AI द्वारा जनरेट की गई चार छवियाँ

¹ https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf

Large Language Models (LLMs) कॉन्सेप्ट्स