प्रकाशित तिथि: 2 अगस्त, 2025 / अद्यतन तिथि: 2 अगस्त, 2025 – लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टाइन
एआई के अग्रदूत कौन हैं? डीप लर्निंग क्रांति का एक व्यापक विश्लेषण – चित्र: एक्सपर्ट.डिजिटल
चैटजीपीटी को भूल जाइए: 2017 का गूगल पेपर 'अटेंशन इज़ ऑल यू नीड' ही एआई विस्फोट का असली कारण है
गहन शिक्षण युग क्या है?
डीप लर्निंग युग 2010 के बाद से उस अवधि को संदर्भित करता है जिसमें कई तकनीकी सफलताओं के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में मौलिक रूप से तेज़ी आई है। यह युग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास में एक महत्वपूर्ण मोड़ है, क्योंकि जटिल तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक पूर्वापेक्षाएँ पहली बार एक साथ आईं: पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति, बड़ी मात्रा में डेटा और बेहतर एल्गोरिदम।
डीप लर्निंग शब्द बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को संदर्भित करता है जो डेटा से अमूर्त विशेषताओं को स्वचालित रूप से निकाल सकते हैं। पिछले तरीकों के विपरीत, इन प्रणालियों को अब उन विशेषताओं की पहचान करने के लिए मैन्युअल रूप से प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है जिन्हें उन्हें पहचानना चाहिए; इसके बजाय, वे प्रशिक्षण डेटा से स्वतंत्र रूप से इन पैटर्नों को सीखते हैं।
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गहन शिक्षण क्रांति 2010 में क्यों शुरू हुई?
वर्ष 2010 निर्णायक रहा, क्योंकि तीन महत्वपूर्ण घटनाएँ एक साथ घटीं। सबसे पहले, इमेजनेट डेटाबेस जारी किया गया, जिसमें 1,000 श्रेणियों में 1 करोड़ से ज़्यादा लेबल वाली छवियाँ शामिल थीं, जिससे पहली बार डीप न्यूरल नेटवर्क्स के प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त रूप से बड़ा डेटासेट उपलब्ध हुआ।
दूसरा, ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) इतनी शक्तिशाली हो गई थीं कि वे बड़ी मात्रा में डेटा की समानांतर प्रोसेसिंग कर सकती थीं। 2007 में शुरू किए गए NVIDIA के CUDA प्लेटफ़ॉर्म ने शोधकर्ताओं को डीप लर्निंग के लिए आवश्यक गहन गणनाएँ करने की अनुमति दी।
तीसरा, एल्गोरिथम संबंधी सुधारों, खासकर पारंपरिक सिग्मॉइड फ़ंक्शनों के बजाय ReLU एक्टिवेशन फ़ंक्शन के इस्तेमाल से प्रशिक्षण में उल्लेखनीय तेज़ी आई। इस अभिसरण ने अंततः 1980 के दशक के सैद्धांतिक आधारों को व्यवहार में लागू करना संभव बना दिया।
किस सफलता ने गहन शिक्षण क्रांति की शुरुआत को चिह्नित किया?
निर्णायक सफलता 30 सितंबर, 2012 को इमेजनेट प्रतियोगिता में एलेक्सनेट की जीत के साथ मिली। एलेक्स क्रिज़ेव्स्की, इल्या सुत्स्केवर और जेफ्री हिंटन द्वारा विकसित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क ने 15.3 प्रतिशत की शीर्ष-5 त्रुटि दर हासिल की, जो दूसरे स्थान पर रहने वाले एल्गोरिथम से 10 प्रतिशत अंक अधिक थी।
एलेक्सनेट डीप न्यूरल नेटवर्क, बड़े डेटासेट और GPU कंप्यूटिंग को सफलतापूर्वक संयोजित करने वाला पहला प्रोग्राम था। उल्लेखनीय बात यह है कि प्रशिक्षण क्रिज़ेव्स्की के बेडरूम में सिर्फ़ दो NVIDIA ग्राफ़िक्स कार्ड पर हुआ। इस सफलता ने वैज्ञानिक समुदाय को यह साबित कर दिया कि डीप लर्निंग न केवल सैद्धांतिक रूप से दिलचस्प है, बल्कि व्यावहारिक रूप से भी बेहतर है।
एलेक्सनेट की सफलता ने विकास की एक श्रृंखला को गति दी। 2015 की शुरुआत में ही, SENet मॉडल ने 2.25 प्रतिशत की त्रुटि दर के साथ, इमेजनेट की मानव पहचान दर को भी पीछे छोड़ दिया। कुछ ही वर्षों में हुए इस नाटकीय सुधार ने डीप लर्निंग तकनीक की अपार क्षमता को प्रदर्शित किया।
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर ने क्या भूमिका निभाई?
2017 में, गूगल की एक टीम ने एक अभूतपूर्व शोधपत्र "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" प्रकाशित किया, जिसमें ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का परिचय दिया गया। इस आर्किटेक्चर ने पूरी तरह से अटेंशन मैकेनिज़्म पर निर्भर रहकर और रीकरंट न्यूरल नेटवर्क की ज़रूरत को खत्म करके नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में क्रांति ला दी।
ट्रांसफ़ॉर्मर्स की खासियत यह है कि वे डेटा को समानांतर रूप से प्रोसेस कर सकते हैं: जहाँ पिछले मॉडलों को क्रमिक रूप से, शब्द-दर-शब्द काम करना पड़ता था, वहीं ट्रांसफ़ॉर्मर्स पूरे वाक्यों को एक साथ प्रोसेस कर सकते हैं। सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज़्म मॉडल को वाक्य में सभी शब्दों के बीच के संबंधों को समझने में सक्षम बनाता है, चाहे उनकी स्थिति कुछ भी हो।
ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर BERT से लेकर GPT और जेमिनी तक, सभी आधुनिक बड़े पैमाने के भाषा मॉडलों का आधार बन गया। मूल शोधपत्र को 2025 तक 173,000 से ज़्यादा बार उद्धृत किया गया और इसे 21वीं सदी के सबसे प्रभावशाली वैज्ञानिक कार्यों में से एक माना जाता है।
गूगल एआई का अग्रणी अग्रदूत क्यों है?
एपोच एआई के विश्लेषण के अनुसार, गूगल 168 "उल्लेखनीय" एआई मॉडलों के साथ इस क्षेत्र में बड़े अंतर से अग्रणी है। इस प्रभुत्व को कंपनी द्वारा शुरुआती दौर में लिए गए कई रणनीतिक फैसलों से समझा जा सकता है।
गूगल ने 2000 के दशक की शुरुआत में ही एआई अनुसंधान में भारी निवेश किया और न्यूरल नेटवर्क की क्षमता को जल्दी ही पहचान लिया। 2014 में डीपमाइंड के अधिग्रहण से कंपनी को अतिरिक्त विशेषज्ञता मिली। 2015 में ओपन सोर्स के रूप में टेंसरफ्लो फ्रेमवर्क का रिलीज़ होना भी महत्वपूर्ण था, जिसने दुनिया भर में एआई विकास को गति दी।
ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर में गूगल का योगदान विशेष रूप से महत्वपूर्ण रहा है। गूगल शोधकर्ताओं द्वारा 2017 में प्रकाशित इस पेपर ने आज के जनरेटिव एआई की नींव रखी। इसी पर आधारित, गूगल ने BERT (2018) विकसित किया, जिसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी, और बाद में जेमिनी मॉडल भी।
गूगल में अनुसंधान और उत्पाद विकास के घनिष्ठ एकीकरण ने भी उच्च दृश्यता में योगदान दिया। एआई मॉडल सीधे गूगल सेवाओं जैसे सर्च, यूट्यूब और एंड्रॉइड में एकीकृत होते हैं, जो व्यावहारिक उपयोग में योगदान देता है और इस प्रकार "उल्लेखनीय" मॉडल के मानदंडों को पूरा करता है।
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माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और मेटा का विकास कैसे हुआ?
माइक्रोसॉफ्ट 43 उल्लेखनीय एआई मॉडलों के साथ दूसरे स्थान पर है। कंपनी को ओपनएआई के साथ अपनी रणनीतिक साझेदारी से लाभ हुआ, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट ने कई अरब डॉलर का निवेश किया था। इस सहयोग ने माइक्रोसॉफ्ट को बिंग और कोपायलट जैसे उत्पादों में शुरुआती दौर में ही जीपीटी मॉडलों को एकीकृत करने में सक्षम बनाया।
ओपनएआई, 2015 में ही स्थापित होने के बावजूद, 40 मॉडलों के साथ तीसरे स्थान पर है। जीपीटी-1 (2018) से लेकर जीपीटी-4 और o3 जैसे वर्तमान मॉडलों तक, जीपीटी श्रृंखला के विकास ने ओपनएआई को बड़े भाषा मॉडलों के अग्रणी डेवलपर के रूप में स्थापित किया है। 2022 में जारी चैटजीपीटी, पाँच दिनों के भीतर दस लाख उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गया और एआई को लोगों की नज़रों में ला दिया।
मेटा (फेसबुक) ने बंद मॉडलों के एक ओपन-सोर्स विकल्प के रूप में, 35 मॉडलों वाली LLaMA श्रृंखला विकसित की। LLaMA मॉडल, विशेष रूप से LLaMA 3 और नए LLaMA 4, ने प्रदर्शित किया कि ओपन-सोर्स मॉडल भी मालिकाना समाधानों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
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एआई मॉडल को “उल्लेख करने लायक” क्या बनाता है?
एपोच एआई किसी एआई मॉडल को "ध्यान देने योग्य" तभी मानता है जब वह चार मानदंडों में से कम से कम एक को पूरा करता हो। पहला, उसे किसी मान्यता प्राप्त मानक से बेहतर तकनीकी सुधार हासिल करना चाहिए। दूसरा, उसे 1,000 से ज़्यादा उद्धरणों की उच्च उद्धरण आवृत्ति हासिल करनी चाहिए। तीसरा, ऐतिहासिक प्रासंगिकता एक मानदंड हो सकती है, भले ही मॉडल अब तकनीकी रूप से पुराना हो चुका हो। चौथा, महत्वपूर्ण व्यावहारिक उपयोग को ध्यान में रखा जाता है।
यह परिभाषा न केवल तकनीकी प्रगति पर, बल्कि वैज्ञानिक और आर्थिक परिवेश में वास्तविक प्रभाव और प्रासंगिकता पर भी केंद्रित है। इस प्रकार, एक मॉडल तभी उल्लेखनीय माना जा सकता है जब उसका व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोग हो, भले ही वह तकनीकी रूप से सबसे उन्नत न हो।
एपोच एआई डेटाबेस में 1950 से लेकर अब तक के 2,400 से ज़्यादा मशीन लर्निंग मॉडल शामिल हैं, जो इसे अपनी तरह का सबसे बड़ा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संग्रह बनाता है। यह व्यापक डेटाबेस 70 से ज़्यादा वर्षों के एआई विकास का गहन विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।
गहन शिक्षण युग से पहले एआई का विकास कैसे हुआ?
2010 से पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास आशावाद और निराशा के चक्रों से भरा रहा है। 1950 और 1960 के दशक में अपार आशावाद देखा गया, जिसका प्रतीक फ्रैंक रोसेनब्लैट का परसेप्ट्रॉन (1957) था। इन शुरुआती तंत्रिका नेटवर्कों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसन्न आगमन की आशा जगाई।
पहली एआई शीत ऋतु 1970 के दशक की शुरुआत में शुरू हुई, जिसकी शुरुआत मार्विन मिंस्की और सेमोर पैपर्ट की पुस्तक "परसेप्ट्रॉन की सीमाओं पर" (1969) से हुई। ब्रिटिश संसद को सौंपी गई 1973 की लाइटहिल रिपोर्ट के कारण अनुसंधान निधि में भारी कटौती हुई। यह दौर लगभग 1980 तक चला और इसने एआई अनुसंधान को काफी धीमा कर दिया।
1980 के दशक में MYCIN जैसी विशेषज्ञ प्रणालियों, जो एक चिकित्सा निदान प्रणाली है, के कारण इसका पुनरुत्थान हुआ। उसी समय, जेफ्री हिंटन, डेविड रूमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स ने 1986 में बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिथम विकसित किया, जिसने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव बनाया। यान लेकन ने 1989 में ही हस्तलेखन पहचान के लिए एक प्रारंभिक कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क, LeNet, विकसित किया।
दूसरा एआई शीतकाल 1980 के दशक के उत्तरार्ध में आया, जब विशेषज्ञ प्रणालियों और LISP मशीनों से जुड़ी उच्च उम्मीदें धराशायी हो गईं। यह चरण 1990 के दशक तक चला और तंत्रिका नेटवर्क के प्रति संशयवाद से चिह्नित था।
कौन सी तकनीकी नींव ने गहन शिक्षण को संभव बनाया?
तीन प्रमुख सफलताओं ने डीप लर्निंग क्रांति को संभव बनाया। शक्तिशाली GPU का विकास मौलिक था, क्योंकि उन्होंने बड़ी मात्रा में डेटा की समानांतर प्रोसेसिंग को संभव बनाया। 2007 में NVIDIA के CUDA प्लेटफ़ॉर्म ने GPU कंप्यूटिंग को मशीन लर्निंग के लिए सुलभ बना दिया।
बड़े, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट दूसरी शर्त थे। 2010 में फी-फी ली द्वारा प्रकाशित इमेजनेट, 1 करोड़ से ज़्यादा लेबल वाली छवियों वाला डेटासेट प्रदान करने वाला पहला डेटासेट था। डीप न्यूरल नेटवर्क्स को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए इतनी मात्रा में डेटा आवश्यक था।
एल्गोरिथम संबंधी सुधारों ने तीसरा स्तंभ बनाया। सिग्मॉइड फ़ंक्शन के बजाय ReLU एक्टिवेशन फ़ंक्शन का उपयोग करने से प्रशिक्षण में उल्लेखनीय वृद्धि हुई। बेहतर अनुकूलन प्रक्रियाओं और ड्रॉपआउट जैसी नियमितीकरण तकनीकों ने ओवरफिटिंग समस्या को हल करने में मदद की।
एआई प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटिंग लागत कैसे विकसित हुई?
एआई मॉडलों के प्रशिक्षण की लागत में तेज़ी से वृद्धि हुई है। मूल ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल को 2017 में प्रशिक्षित करने में केवल $930 का खर्च आया था। BERT-Lerge की लागत 2018 में $3,300 थी, जबकि GPT-3 की लागत 2020 में लगभग $4.3 मिलियन थी।
आधुनिक मॉडलों की लागत और भी ज़्यादा होती है: GPT-4 की अनुमानित लागत 78.4 मिलियन डॉलर है, जबकि गूगल का जेमिनी अल्ट्रा, लगभग 191.4 मिलियन डॉलर का, अब तक प्रशिक्षित किया गया सबसे महंगा मॉडल हो सकता है। यह प्रवृत्ति मॉडलों की बढ़ती जटिलता और आकार को दर्शाती है।
एपोच एआई के अनुसार, प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति लगभग हर पाँच महीने में दोगुनी हो जाती है। यह विकास मूर के नियम से कहीं आगे है और एआई अनुसंधान के तेज़ी से विस्तार को दर्शाता है। साथ ही, यह एआई विकास को आवश्यक संसाधनों वाली कुछ ही कंपनियों के हाथों में केंद्रित कर देता है।
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आगे AI विकास के लिए क्या चुनौतियाँ मौजूद हैं?
एआई विकास कई महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना कर रहा है। जटिल तार्किक तर्क के लिए अनुकूलित तर्क मॉडल 2026 तक अपनी स्केलिंग सीमा तक पहुँच सकते हैं। भारी कम्प्यूटेशनल लागत उन लोगों के दायरे को सीमित कर देती है जो अत्याधुनिक एआई अनुसंधान में भाग ले सकते हैं।
मतिभ्रम जैसी तकनीकी समस्याएँ, जहाँ एआई प्रणालियाँ झूठी जानकारी उत्पन्न करती हैं, अभी तक पूरी तरह से हल नहीं हुई हैं। साथ ही, भ्रामक रूप से वास्तविक सामग्री उत्पन्न करने की संभावना से नैतिक प्रश्न उठते हैं, जैसा कि पोप की डाउन कोट पहने वायरल एआई छवि से स्पष्ट होता है।
उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता एक बढ़ती हुई बाधा बनती जा रही है। कई मॉडलों को पहले ही उपलब्ध इंटरनेट डेटा के एक बड़े हिस्से का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा चुका है, जिसके लिए डेटा निर्माण के नए तरीकों की आवश्यकता है।
एआई विकास समाज को कैसे प्रभावित करता है?
गहन शिक्षण क्रांति का समाज पर पहले से ही व्यापक प्रभाव पड़ रहा है। चिकित्सा निदान, वित्त और स्वचालित वाहनों जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एआई प्रणालियों का उपयोग किया जा रहा है। वैज्ञानिक खोजों में तेज़ी लाने से लेकर शिक्षा को व्यक्तिगत बनाने तक, सकारात्मक बदलाव की अपार संभावनाएँ हैं।
साथ ही, नए जोखिम भी उभर रहे हैं। वास्तविक नकली सामग्री बनाने की क्षमता सूचना की अखंडता के लिए ख़तरा है। स्वचालन से नौकरियाँ ख़तरे में पड़ सकती हैं, जर्मन संघीय श्रम मंत्रालय का अनुमान है कि 2035 तक कोई भी नौकरी बिना एआई सॉफ़्टवेयर के नहीं होगी।
कुछ ही तकनीकी कंपनियों में एआई शक्ति का संकेंद्रण इस शक्तिशाली तकनीक के लोकतांत्रिक नियंत्रण पर सवाल खड़े करता है। डीप लर्निंग के अग्रदूतों में से एक, जेफ्री हिंटन जैसे विशेषज्ञों ने भविष्य की एआई प्रणालियों के संभावित खतरों के बारे में चेतावनी दी है।
डीप लर्निंग युग के एआई अग्रदूतों ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जिसमें मानवता को मौलिक रूप से बदलने की क्षमता है। 168 उल्लेखनीय एआई मॉडलों के विकास में गूगल का नेतृत्व, जिसके बाद माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और मेटा का स्थान आता है, कुछ ही खिलाड़ियों के बीच नवाचार शक्ति के संकेंद्रण को दर्शाता है। डीप लर्निंग क्रांति, जो 2010 से जारी है और एलेक्सनेट और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर जैसी सफलताओं द्वारा शुरू हुई है, ने पहले ही हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है और भविष्य में और भी अधिक बदलेगी। चुनौती यह है कि इस शक्तिशाली तकनीक का उपयोग मानवता के लाभ के लिए किया जाए और साथ ही इसके जोखिमों को कम से कम किया जाए।
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