प्रमुख एआई मॉडलों का तुलनात्मक विश्लेषण: गूगल जेमिनी 2.0, डीपसीक आर2 और ओपनएआई का जीपीटी-4.5

बुद्धिमान मशीनों का उदय

हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति के युग में जी रहे हैं। हाल के वर्षों में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के विकास ने ऐसी गति पकड़ी है जिसने कई विशेषज्ञों और पर्यवेक्षकों को आश्चर्यचकित कर दिया है। ये परिष्कृत एआई प्रणालियाँ अब केवल विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए उपकरण मात्र नहीं रह गई हैं; ये हमारे जीवन के अधिकाधिक क्षेत्रों में व्याप्त हो रही हैं, हमारे काम करने, संवाद करने और अपने आसपास की दुनिया को समझने के तरीके को बदल रही हैं।.

इस तकनीकी क्रांति में सबसे आगे तीन मॉडल हैं जो वैज्ञानिक समुदाय और उससे परे हलचल मचा रहे हैं: गूगल डीपमाइंड का जेमिनी 2.0, डीपसीक एआई का डीपसीक और ओपनएआई का जीपीटी-4.5। ये मॉडल एआई अनुसंधान और विकास में वर्तमान अत्याधुनिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर कोड निर्माण से लेकर जटिल तार्किक तर्क और रचनात्मक सामग्री निर्माण तक, विभिन्न क्षेत्रों में प्रभावशाली क्षमताएं प्रदर्शित करते हैं।.

यह रिपोर्ट इन तीनों मॉडलों का व्यापक और तुलनात्मक विश्लेषण करती है ताकि उनकी खूबियों, कमियों और अनुप्रयोग क्षेत्रों का विस्तार से अध्ययन किया जा सके। इसका उद्देश्य इन अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के बीच अंतर और समानताओं की गहरी समझ विकसित करना और उनकी क्षमता और सीमाओं का आकलन करने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करना है। ऐसा करने में, हम न केवल तकनीकी विशिष्टताओं और प्रदर्शन डेटा की जांच करेंगे, बल्कि इन मॉडलों को विकसित करने वाले डेवलपर्स के अंतर्निहित दार्शनिक और रणनीतिक दृष्टिकोणों का भी अध्ययन करेंगे।.

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एआई प्रतियोगिता की गतिशीलता: दिग्गजों की त्रिपक्षीय लड़ाई

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में वर्चस्व की होड़ बेहद तीव्र है और इस पर कुछ ही प्रभावशाली खिलाड़ियों का दबदबा है। गूगल डीपमाइंड, डीपसीक एआई और ओपनएआई सिर्फ प्रौद्योगिकी कंपनियां ही नहीं हैं, बल्कि वे एआई नवाचार में अग्रणी अनुसंधान संस्थान भी हैं। उनके मॉडल सिर्फ उत्पाद ही नहीं हैं, बल्कि एआई के भविष्य और समाज में इसकी भूमिका के बारे में उनकी अपनी-अपनी सोच का साकार रूप भी हैं।.

अनुसंधान में अपनी गहरी पकड़ और अपार कंप्यूटिंग क्षमता के साथ, Google DeepMind जेमिनी 2.0 के साथ एक बहुमुखी और बहुआयामी दृष्टिकोण अपना रहा है। कंपनी भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की कल्पना ऐसे बुद्धिमान एजेंटों के रूप में करती है जो जटिल वास्तविक दुनिया के कार्यों को संभालने में सक्षम हों और साथ ही विभिन्न प्रकार की सूचनाओं - पाठ, चित्र, ऑडियो और वीडियो - को सहजता से संसाधित और उत्पन्न कर सकें।.

चीन स्थित उभरती हुई कंपनी डीपसीक एआई ने अपने उत्पाद "डीपसीक" के माध्यम से उल्लेखनीय दक्षता, सशक्त तर्क क्षमता और ओपन सोर्स के प्रति प्रतिबद्धता के लिए ख्याति अर्जित की है। डीपसीक एआई बाजार में एक मजबूत दावेदार के रूप में अपनी पहचान बना रही है और स्थापित दिग्गज कंपनियों के मॉडलों के लिए एक शक्तिशाली लेकिन सुलभ विकल्प प्रदान कर रही है।.

ChatGPT और GPT मॉडल परिवार के लिए प्रसिद्ध OpenAI ने GPT-4.5 के साथ संवादात्मक AI के विकास में एक बार फिर एक नया मुकाम हासिल किया है। OpenAI का ध्यान ऐसे मॉडल बनाने पर केंद्रित है जो न केवल बुद्धिमान हों, बल्कि सहज, सहानुभूतिपूर्ण और मनुष्यों के साथ गहरे स्तर पर संवाद करने में सक्षम हों। GPT-4.5 इसी सोच को साकार करता है और मानव-मशीन संचार की सीमाओं को आगे बढ़ाने का लक्ष्य रखता है।.

जेमिनी 2.0: एजेंटों के युग के लिए एआई मॉडल का एक परिवार

जेमिनी 2.0 केवल एक मॉडल नहीं है, बल्कि गूगल डीपमाइंड द्वारा आधुनिक एआई इकोसिस्टम की विविध आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विकसित एआई सिस्टमों का एक पूरा परिवार है। इस परिवार में कई प्रकार शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक को विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्रों और प्रदर्शन आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया गया है।.

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हाल के घटनाक्रम और घोषणाएँ (मार्च 2025 तक): जेमिनी परिवार का विस्तार हो रहा है।

2025 के दौरान, Google DeepMind ने जेमिनी 2.0 परिवार के नए सदस्यों को लगातार पेश किया, जो AI बाजार में इसकी महत्वाकांक्षाओं को रेखांकित करता है। विशेष रूप से उल्लेखनीय है जेमिनी 2.0 फ्लैश और जेमिनी 2.0 फ्लैश-लाइट की व्यापक उपलब्धता, जिन्हें डेवलपर्स के लिए शक्तिशाली और किफायती विकल्पों के रूप में प्रस्तुत किया गया है।.

गूगल खुद जेमिनी 2.0 फ्लैश को "वर्कहॉर्स" मॉडल बताता है। यह पदनाम इसकी गति, विश्वसनीयता और बहुमुखी प्रतिभा के मामले में इसकी खूबियों को उजागर करता है। इसे कम विलंबता के साथ उच्च प्रदर्शन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जहां तेज़ प्रतिक्रिया समय महत्वपूर्ण है, जैसे कि चैटबॉट, रीयल-टाइम अनुवाद या इंटरैक्टिव एप्लिकेशन।.

दूसरी ओर, जेमिनी 2.0 फ्लैश-लाइट का लक्ष्य अधिकतम लागत दक्षता हासिल करना है। यह मॉडल उच्च-थ्रूपुट अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है, जहाँ प्रति अनुरोध कम परिचालन लागत महत्वपूर्ण होती है, जैसे कि बल्क टेक्स्ट प्रोसेसिंग, स्वचालित सामग्री मॉडरेशन, या सीमित संसाधनों वाले वातावरण में एआई सेवाओं की डिलीवरी।.

इन आम तौर पर उपलब्ध मॉडलों के अलावा, Google ने Gemini 2.0 Pro और Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental जैसे प्रायोगिक संस्करणों की भी घोषणा की है। ये मॉडल अभी भी विकास के चरण में हैं और इनका उद्देश्य AI अनुसंधान में संभावनाओं की सीमाओं का पता लगाना और डेवलपर्स और शोधकर्ताओं से प्रारंभिक प्रतिक्रिया प्राप्त करना है।.

जेमिनी 2.0 प्रो को इस परिवार का सबसे शक्तिशाली मॉडल माना जाता है, खासकर कोडिंग और तकनीकी ज्ञान के मामले में। इसकी एक उल्लेखनीय विशेषता इसका 20 लाख टोकन का बेहद लंबा कॉन्टेक्स्ट विंडो है। इसका मतलब है कि जेमिनी 2.0 प्रो बहुत बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस और समझ सकता है, जिससे यह उन कार्यों के लिए आदर्श है जिनमें जटिल संबंधों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है, जैसे कि व्यापक दस्तावेज़ों का विश्लेषण करना, जटिल प्रश्नों के उत्तर देना या बड़े सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स के लिए कोड जनरेट करना।.

दूसरी ओर, जेमिनी 2.0 फ्लैश थिंकिंग एक्सपेरिमेंटल मॉडल तर्क क्षमता को बेहतर बनाने पर केंद्रित है। यह मॉडल अपनी विचार प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने में सक्षम है, जिससे प्रदर्शन में सुधार होता है और एआई निर्णयों की व्याख्यात्मकता बढ़ती है। यह विशेषता उन अनुप्रयोग क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां एआई निर्णयों की पारदर्शिता और पता लगाने की क्षमता अत्यंत आवश्यक है, जैसे कि चिकित्सा, वित्त और कानून।.

जेमिनी 2.0 के हालिया घटनाक्रम का एक और महत्वपूर्ण पहलू यह है कि Google ने जेमिनी 1.x सीरीज़ के पुराने मॉडल, साथ ही PaLM और Codey मॉडल को बंद कर दिया है। कंपनी इन पुराने मॉडलों के उपयोगकर्ताओं को सलाह देती है कि वे सेवा में किसी भी तरह की रुकावट से बचने के लिए जेमिनी 2.0 फ्लैश पर माइग्रेट कर लें। इस कदम से पता चलता है कि Google को जेमिनी 2.0 जेनरेशन की आर्किटेक्चर और परफॉर्मेंस में हुई प्रगति पर पूरा भरोसा है और वह इसे अपनी AI सेवाओं के लिए भविष्य के प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करना चाहता है।.

जेमिनी 2.0 फ्लैश की वैश्विक पहुंच इस बात से स्पष्ट होती है कि यह जेमिनी वेब एप्लिकेशन के माध्यम से 40 से अधिक भाषाओं और 230 से अधिक देशों और क्षेत्रों में उपलब्ध है। यह उन्नत एआई तकनीक तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए गूगल की प्रतिबद्धता और विश्वभर के लोगों के लिए सुलभ और उपयोगी एआई के उसके दृष्टिकोण को दर्शाता है।.

वास्तुकला का अवलोकन और तकनीकी आधार: बहुविधता और एजेंट कार्यों पर ध्यान केंद्रित

जेमिनी 2.0 परिवार को "एजेंट युग" के लिए शुरू से ही डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब है कि ये मॉडल न केवल टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम हैं, बल्कि वास्तविक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने, टूल्स का उपयोग करने, इमेज बनाने और स्पीच को समझने और उत्पन्न करने में भी सक्षम हैं। ये मल्टीमॉडल क्षमताएं और एजेंट फ़ंक्शन भविष्य के AI अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं पर केंद्रित गहन आर्किटेक्चरल दृष्टिकोण का परिणाम हैं।.

जेमिनी 2.0 के विभिन्न संस्करण अलग-अलग क्षेत्रों पर केंद्रित हैं ताकि व्यापक उपयोग के मामलों को कवर किया जा सके। जेमिनी 2.0 फ्लैश को एक बहुमुखी, कम विलंबता वाले मॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो कई प्रकार के कार्यों के लिए उपयुक्त है। दूसरी ओर, जेमिनी 2.0 प्रो कोडिंग, विश्व ज्ञान और लंबे संदर्भों में विशेषज्ञता रखता है, और उन उपयोगकर्ताओं को लक्षित करता है जिन्हें इन क्षेत्रों में शीर्ष प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। जेमिनी 2.0 फ्लैश-लाइट लागत-अनुकूलित अनुप्रयोगों के लिए है, जो प्रदर्शन और लागत के बीच संतुलन प्रदान करता है। अंत में, जेमिनी 2.0 फ्लैश थिंकिंग एक्सपेरिमेंटल का उद्देश्य तर्क क्षमताओं को बढ़ाना और एआई मॉडल की तार्किक सोच प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के नए तरीकों का पता लगाना है।.

जेमिनी 2.0 आर्किटेक्चर की एक प्रमुख विशेषता मल्टीमॉडल इनपुट के लिए इसका समर्थन है। ये मॉडल टेक्स्ट, कोड, इमेज, ऑडियो और वीडियो को इनपुट के रूप में प्रोसेस कर सकते हैं, जिससे विभिन्न संवेदी माध्यमों से प्राप्त जानकारी को एकीकृत किया जा सकता है। आउटपुट भी मल्टीमॉडल हो सकता है, जेमिनी 2.0 टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो उत्पन्न करने में सक्षम है। वीडियो जैसे कुछ आउटपुट माध्यम वर्तमान में निजी पूर्वावलोकन में हैं और भविष्य में इनके आम तौर पर उपलब्ध होने की उम्मीद है।.

जेमिनी 2.0 का प्रभावशाली प्रदर्शन गूगल के विशेष हार्डवेयर में किए गए निवेश के कारण भी है। कंपनी अपने खुद के ट्रिलियम टीपीयू (टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट) पर निर्भर करती है, जिन्हें विशेष रूप से एआई गणनाओं को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह विशेष रूप से निर्मित हार्डवेयर गूगल को अपने एआई मॉडल को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित और संचालित करने की अनुमति देता है, जिससे उसे एआई बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त होता है।.

जेमिनी 2.0 की वास्तुकला में बहुआयामी कार्यप्रणाली और वास्तविक दुनिया के साथ परस्पर क्रिया करने में सक्षम एआई एजेंटों पर केंद्रित दृष्टिकोण इसे अन्य एआई मॉडलों से अलग बनाता है। जेमिनी 2.0 परिवार के भीतर विभिन्न वेरिएंट की मौजूदगी एक मॉड्यूलर दृष्टिकोण को दर्शाती है, जिससे Google विशिष्ट प्रदर्शन या लागत आवश्यकताओं के अनुसार मॉडलों को लचीले ढंग से अनुकूलित कर सकता है। अपने स्वयं के हार्डवेयर का उपयोग एआई अवसंरचना को आगे बढ़ाने के लिए Google की दीर्घकालिक प्रतिबद्धता और एआई युग में अग्रणी भूमिका निभाने के उसके दृढ़ संकल्प को रेखांकित करता है।.

प्रशिक्षण डेटा: दायरा, स्रोत और सीखने की कला

हालांकि जेमिनी 2.0 के प्रशिक्षण डेटा के सटीक दायरे और संरचना के बारे में विस्तृत जानकारी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है, लेकिन मॉडल की क्षमताओं से पता चलता है कि इसे विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। इन डेटासेट में संभवतः टेराबाइट्स या यहां तक ​​कि पेटाबाइट्स में टेक्स्ट और कोड डेटा, साथ ही 2.0 संस्करणों के लिए मल्टीमॉडल डेटा शामिल है, जिसमें चित्र, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं।.

गूगल के पास इंटरनेट से प्राप्त डेटा का एक अमूल्य भंडार है, जिसमें डिजिटल पुस्तकें, वैज्ञानिक प्रकाशन, समाचार लेख, सोशल मीडिया पोस्ट और अनगिनत अन्य स्रोत शामिल हैं। डेटा की यह विशाल मात्रा गूगल के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने का आधार बनती है। यह माना जा सकता है कि गूगल प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने और संभावित पूर्वाग्रहों या अवांछित सामग्री को फ़िल्टर करने के लिए परिष्कृत विधियों का उपयोग करता है।.

जेमिनी 2.0 की मल्टीमॉडल क्षमताओं के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया में छवि, ऑडियो और वीडियो डेटा को शामिल करना आवश्यक है। यह डेटा संभवतः विभिन्न स्रोतों से प्राप्त होता है, जिनमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छवि डेटाबेस, ऑडियो संग्रह, वीडियो प्लेटफ़ॉर्म और संभवतः Google के स्वामित्व वाले डेटासेट शामिल हैं। मल्टीमॉडल डेटा संग्रह और प्रसंस्करण की चुनौती विभिन्न डेटा पद्धतियों को सार्थक रूप से एकीकृत करने और यह सुनिश्चित करने में निहित है कि मॉडल उनके बीच के संबंधों और जुड़ावों को सीख सके।.

जेमिनी 2.0 जैसे बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण की प्रक्रिया में अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है और इसके लिए शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर और विशेष एआई हार्डवेयर का उपयोग करना पड़ता है। यह एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसमें मॉडल को बार-बार प्रशिक्षण डेटा दिया जाता है और इसके मापदंडों को तब तक समायोजित किया जाता है जब तक कि यह वांछित कार्यों को पूरा न कर ले। इस प्रक्रिया में कई सप्ताह या महीने भी लग सकते हैं और इसके लिए अंतर्निहित एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग की बारीकियों की गहरी समझ आवश्यक है।.

प्रमुख क्षमताएं और विविध अनुप्रयोग: जेमिनी 2.0 का क्रियान्वयन

जेमिनी 2.0 फ्लैश, प्रो और फ्लैश-लाइट कई प्रभावशाली क्षमताओं की पेशकश करते हैं, जो उन्हें विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में विविध प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं। प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:

मल्टीमॉडल इनपुट और आउटपुट

टेक्स्ट, कोड, इमेज, ऑडियो और वीडियो को प्रोसेस करने और जनरेट करने की क्षमता मानव-मशीन इंटरैक्शन और मल्टीमॉडल कंटेंट के निर्माण के लिए नई संभावनाएं खोलती है।.

उपकरण का उपयोग

जेमिनी 2.0 सूचना प्राप्त करने, क्रियाएं निष्पादित करने और जटिल कार्यों को संभालने के लिए बाहरी उपकरणों और एपीआई का उपयोग कर सकता है। इससे मॉडल अपनी क्षमताओं से आगे बढ़कर गतिशील वातावरण के अनुकूल ढल सकता है।.

लंबे संदर्भ विंडो

विशेष रूप से, जेमिनी 2.0 प्रो, अपनी 2 मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो के साथ, अत्यंत लंबे पाठों को संसाधित और समझ सकता है, जिससे यह व्यापक दस्तावेजों का विश्लेषण करने या लंबी बातचीत का सारांश तैयार करने जैसे कार्यों के लिए आदर्श बन जाता है।.

तर्क क्षमता में सुधार

प्रायोगिक संस्करण जेमिनी 2.0 फ्लैश थिंकिंग एक्सपेरिमेंटल का उद्देश्य मॉडल की तार्किक सोच प्रक्रियाओं में सुधार करना और इसे अधिक जटिल समस्याओं को हल करने और तर्कसंगत निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।.

कोडन

जेमिनी 2.0 प्रो कोडिंग में उत्कृष्ट है और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में उच्च गुणवत्ता वाला कोड उत्पन्न कर सकता है, कोड में त्रुटियों का पता लगा सकता है और उन्हें ठीक कर सकता है, और सॉफ्टवेयर विकास में सहायता कर सकता है।.

फ़ंक्शन कॉलिंग

फंक्शन को कॉल करने की क्षमता जेमिनी 2.0 को अन्य सिस्टम और एप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट करने और जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करने की अनुमति देती है।.

जेमिनी 2.0 के संभावित अनुप्रयोग लगभग असीमित हैं। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

सामग्री निर्माण

विभिन्न प्रारूपों और शैलियों में पाठ, लेख, ब्लॉग पोस्ट, पटकथा, कविता, संगीत और अन्य रचनात्मक सामग्री का निर्माण करना।.

स्वचालन

नियमित कार्यों का स्वचालन, डेटा विश्लेषण, प्रक्रिया अनुकूलन, ग्राहक सेवा और अन्य व्यावसायिक प्रक्रियाएं।.

कोडिंग सहायता

कोड जनरेशन, बग फिक्सिंग, कोड डॉक्यूमेंटेशन और नई प्रोग्रामिंग भाषाओं को सीखने में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की सहायता करना।.

बेहतर खोज अनुभव

अधिक स्मार्ट और प्रासंगिक खोज परिणाम जो पारंपरिक कीवर्ड खोजों से परे जाते हैं, उपयोगकर्ताओं को जटिल प्रश्नों के उत्तर देने और जानकारी में गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।.

व्यवसाय और उद्यम अनुप्रयोग

विपणन, बिक्री, मानव संसाधन, वित्त, कानूनी और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में दक्षता, निर्णय लेने की क्षमता और ग्राहक संतुष्टि में सुधार के लिए तैनाती।.

जेमिनी 2.0: रोजमर्रा की जिंदगी और काम के लिए एक परिवर्तनकारी एआई एजेंट

प्रोजेक्ट एस्ट्रा, जो एक सार्वभौमिक एआई सहायक की भविष्य की क्षमताओं का पता लगाता है, और प्रोजेक्ट मेरिनर, एक ब्राउज़र स्वचालन प्रोटोटाइप, जैसे विशिष्ट प्रोजेक्ट जेमिनी 2.0 के व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करते हैं। ये प्रोजेक्ट दिखाते हैं कि गूगल जेमिनी तकनीक को न केवल व्यक्तिगत कार्यों के लिए एक उपकरण के रूप में देखता है, बल्कि व्यापक एआई समाधान विकसित करने की नींव के रूप में भी देखता है जो लोगों को उनके दैनिक जीवन और व्यावसायिक गतिविधियों में सहायता करने में सक्षम हैं।.

जेमिनी 2.0 मॉडल परिवार की बहुमुखी प्रतिभा इसे सामान्य अनुप्रयोगों से लेकर कोडिंग और जटिल तर्क जैसे विशिष्ट क्षेत्रों तक, कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग करने की अनुमति देती है। एजेंट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करना अधिक सक्रिय और सहायक एआई प्रणालियों की ओर एक प्रवृत्ति को दर्शाता है जो न केवल आदेशों का जवाब देती हैं बल्कि स्वतंत्र रूप से कार्य करने और समस्याओं को हल करने में भी सक्षम हैं।.

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• Google मिथुन 2.0, द आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स: जेमिनी रोबोटिक्स और जेमिनी रोबोटिक्स-एर

उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए उपलब्धता और पहुंच: सभी के लिए एआई

Google, Gemini 2.0 को डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए सुलभ बनाने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है। Gemini 2.0 Flash और Flash-Lite, Google AI Studio और Vertex AI में Gemini API के माध्यम से उपलब्ध हैं। Google AI Studio एक वेब-आधारित विकास वातावरण है जो डेवलपर्स को Gemini 2.0 के साथ प्रयोग करने, प्रोटोटाइप बनाने और AI एप्लिकेशन विकसित करने की अनुमति देता है। Vertex AI, मशीन लर्निंग के लिए Google का क्लाउड प्लेटफॉर्म है, जो AI मॉडल को प्रशिक्षित करने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए उपकरणों और सेवाओं का एक व्यापक सूट प्रदान करता है।.

वर्टेक्स एआई में प्रायोगिक संस्करण जेमिनी 2.0 प्रो भी उपलब्ध है, लेकिन यह मुख्य रूप से उन्नत उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं के लिए है जो मॉडल की नवीनतम सुविधाओं और क्षमताओं का पता लगाना चाहते हैं।.

जेमिनी 2.0 फ्लैश एक्सपेरिमेंटल का चैट-अनुकूलित संस्करण जेमिनी वेब एप्लिकेशन और मोबाइल ऐप में उपलब्ध है। इससे अंतिम उपयोगकर्ता संवादात्मक संदर्भ में जेमिनी 2.0 की क्षमताओं का अनुभव कर सकते हैं और मॉडल के आगे विकास में योगदान देने वाली प्रतिक्रिया दे सकते हैं।.

इसके अलावा, जेमिनी को जीमेल, डॉक्स, शीट्स और स्लाइड्स जैसे गूगल वर्कस्पेस एप्लिकेशन में एकीकृत किया गया है। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को जेमिनी 2.0 की एआई क्षमताओं का सीधे अपने दैनिक कार्यों में लाभ उठाने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, ईमेल लिखते समय, दस्तावेज़ बनाते समय, स्प्रेडशीट में डेटा का विश्लेषण करते समय या प्रस्तुतियाँ बनाते समय।.

जेमिनी 2.0 को चरणबद्ध तरीके से जारी करने से, प्रायोगिक संस्करणों से लेकर आम तौर पर उपलब्ध मॉडलों तक, एक नियंत्रित रोलआउट और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया प्राप्त करने में मदद मिलती है। यह Google की उस रणनीति का एक महत्वपूर्ण पहलू है जिसके तहत यह सुनिश्चित किया जाता है कि व्यापक दर्शकों के लिए उपलब्ध कराए जाने से पहले मॉडल स्थिर, विश्वसनीय और उपयोगकर्ता-अनुकूल हों। Google Workspace जैसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण से व्यापक उपयोगकर्ता आधार के लिए मॉडल की क्षमताओं का लाभ उठाना आसान हो जाता है और AI को लोगों के दैनिक जीवन में एकीकृत करने में मदद मिलती है।.

ज्ञात खूबियां और कमियां: जेमिनी 2.0 पर एक निष्पक्ष नज़र

जेमिनी 2.0 को एआई समुदाय और शुरुआती उपयोगकर्ता परीक्षणों में इसकी प्रभावशाली क्षमताओं के लिए काफी प्रशंसा मिली है। रिपोर्ट की गई खूबियों में शामिल हैं:

बेहतर मल्टीमॉडल क्षमताएं

जेमिनी 2.0 मल्टीमॉडल डेटा के प्रसंस्करण और निर्माण में अपने पूर्ववर्तियों और कई अन्य मॉडलों को पीछे छोड़ देता है, जिससे यह मीडिया, संचार और रचनात्मक उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आदर्श बन जाता है।.

तेज़ प्रोसेसिंग

जेमिनी 2.0 फ्लैश और फ्लैश-लाइट को गति के लिए अनुकूलित किया गया है और ये कम विलंबता प्रदान करते हैं, जिससे ये वास्तविक समय के अनुप्रयोगों और इंटरैक्टिव सिस्टम के लिए आदर्श बन जाते हैं।.

तर्क क्षमता और प्रासंगिक समझ में सुधार

जेमिनी 2.0 तार्किक तर्क और जटिल संदर्भों को समझने में प्रगति प्रदर्शित करता है, जिससे अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर और परिणाम प्राप्त होते हैं।.

लंबे संदर्भों को एन्कोड करने और संसाधित करने में उत्कृष्ट प्रदर्शन

विशेष रूप से, जेमिनी 2.0 प्रो कोड जनरेशन और विश्लेषण में अपनी क्षमताओं के साथ-साथ अपनी बेहद लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो से प्रभावित करता है, जो इसे बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस करने की अनुमति देता है।.

इन प्रभावशाली खूबियों के बावजूद, जेमिनी 2.0 में सुधार की गुंजाइश वाले क्षेत्र भी हैं। रिपोर्ट की गई कमियों में शामिल हैं:

संभावित विकृतियाँ

कई बड़े भाषा मॉडलों की तरह, जेमिनी 2.0 भी अपने प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकता है, जिससे पक्षपातपूर्ण या भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आ सकते हैं। गूगल इन पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है।.

जटिल वास्तविक समय की समस्या समाधान में सीमाएँ

हालांकि जेमिनी 2.0 तर्क क्षमता में प्रगति दिखाता है, फिर भी यह वास्तविक समय में बहुत जटिल समस्याओं के साथ अपनी सीमाओं तक पहुंच सकता है, खासकर कुछ प्रकार के तर्क कार्यों के लिए अनुकूलित विशेष मॉडलों की तुलना में।.

जीमेल के कंपोज़िशन टूल में सुधार की आवश्यकता है।

कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि जीमेल में जेमिनी 2.0 पर आधारित कंपोज़िशन टूल अभी तक सभी पहलुओं में परिपूर्ण नहीं है और इसमें सुधार की गुंजाइश है, उदाहरण के लिए शैलीगत एकरूपता या विशिष्ट उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं पर विचार करने के मामले में।.

ग्रोक और जीपीटी-4 जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, जेमिनी 2.0 मल्टीमॉडल कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन कुछ तर्क संबंधी मानकों में पिछड़ सकता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई बाजार बहुत गतिशील है और विभिन्न मॉडलों का सापेक्ष प्रदर्शन लगातार बदलता रहता है।.

कुल मिलाकर, जेमिनी 2.0 प्रभावशाली क्षमताएं प्रदान करता है और बड़े भाषा मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। हालांकि, अन्य एलएलएम की तरह, इसे भी सभी कार्यों में पूर्वाग्रह और सुसंगत तर्क से संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। गूगल डीपमाइंड द्वारा जेमिनी 2.0 के निरंतर विकास और सुधार से भविष्य में इन कमियों को और कम करने और इसकी खूबियों को बढ़ाने की उम्मीद है।.

प्रासंगिक मानकों और प्रदर्शन तुलनाओं के परिणाम: आंकड़े खुद ही सब कुछ बयां करते हैं।

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि जेमिनी 2.0 फ्लैश और प्रो विभिन्न स्थापित बेंचमार्क जैसे MMLU (मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग), LiveCodeBench, Bird-SQL, GPQA (ग्रेजुएट-लेवल गूगल-प्रूफ क्यू एंड ए), MATH, HiddenMath, ग्लोबल MMLU, MMMU (मैसिव मल्टी-डिसिप्लिन मल्टीमॉडल अंडरस्टैंडिंग), COGoST2 (कन्वर्सेशनल वॉयस टू स्पीच ट्रांसलेशन) और EgoSchema में अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि प्रदर्शित करते हैं।.

जेमिनी 2.0 के विभिन्न संस्करण अलग-अलग खूबियां प्रदर्शित करते हैं, जिसमें प्रो संस्करण आमतौर पर अधिक जटिल कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि फ्लैश और फ्लैश-लाइट को गति और लागत दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है।.

GPT-40 और DeepSeek जैसी अन्य कंपनियों के मॉडलों की तुलना में, सापेक्ष प्रदर्शन विशिष्ट बेंचमार्क और तुलना किए जा रहे मॉडलों के आधार पर भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, Gemini 2.0 प्रमुख बेंचमार्क में Flash 1.5 Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि इसकी गति दोगुनी है। यह Gemini आर्किटेक्चर के विकास के माध्यम से Google द्वारा प्राप्त दक्षता लाभों को दर्शाता है।.

जेमिनी 2.0 प्रो, जेमिनी 1.5 प्रो की तुलना में एसडब्ल्यूई-बेंच सटीकता (सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क), कोड डिबगिंग गति और मल्टी-फाइल कंसिस्टेंसी जैसे क्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन करता है। ये सुधार विशेष रूप से सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण हैं जो कोड जनरेशन और विश्लेषण के लिए एआई का उपयोग करती हैं।.

MATH और HiddenMath जैसे गणितीय मानकों में भी, 2.0 मॉडल अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार दिखाते हैं। इससे पता चलता है कि Google ने Gemini 2.0 की तर्क क्षमता को बेहतर बनाने में प्रगति की है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जिनमें तार्किक सोच और गणितीय समझ की आवश्यकता होती है।.

हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बेंचमार्क परिणाम समग्र तस्वीर का केवल एक हिस्सा ही दर्शाते हैं। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में किसी एआई मॉडल का वास्तविक प्रदर्शन विशिष्ट आवश्यकताओं और संदर्भ के आधार पर भिन्न हो सकता है। फिर भी, बेंचमार्क डेटा विभिन्न मॉडलों की सापेक्षिक खूबियों और कमियों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है और उनके प्रदर्शन की वस्तुनिष्ठ तुलना करने में सहायक होता है।.

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किफायती एआई क्षेत्र में अग्रणी: डीपसीक बनाम एआई दिग्गज – एक शक्तिशाली विकल्प – चित्र: Xpert.Digital

डीपसीक: तर्क और ओपन सोर्स पर केंद्रित एक कुशल प्रतिद्वंद्वी

डीपसीक एआई द्वारा विकसित डीपसीक एक एआई मॉडल है, जो अपनी उल्लेखनीय दक्षता, मजबूत तर्क क्षमता और ओपन सोर्स के प्रति प्रतिबद्धता के लिए जाना जाता है। स्थापित एआई दिग्गजों के मॉडलों के एक शक्तिशाली और किफायती विकल्प के रूप में स्थापित डीपसीक ने एआई समुदाय में पहले ही काफी ध्यान आकर्षित कर लिया है।.

वास्तुशिल्पीय ढांचा और तकनीकी विशिष्टताएं: नवाचार के माध्यम से दक्षता

DeepSeek एक संशोधित ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो ग्रुपेड क्वेरी अटेंशन (GQA) और डायनामिक स्पार्स एक्टिवेशन (मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स – MoE) के माध्यम से दक्षता को प्राथमिकता देता है। ये आर्किटेक्चरल नवाचार DeepSeek को अपेक्षाकृत कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं।.

डीपसीक का पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संस्करण, डीपसीक आर1 मॉडल, में 671 बिलियन पैरामीटर हैं, लेकिन प्रति टोकन केवल 37 बिलियन ही सक्रिय होते हैं। यह "विरल सक्रियण" दृष्टिकोण अनुमान के दौरान गणना लागत को काफी कम कर देता है, क्योंकि प्रत्येक इनपुट के लिए मॉडल का केवल एक छोटा सा हिस्सा ही सक्रिय होता है।.

डीपसीक की एक और महत्वपूर्ण वास्तुशिल्पीय विशेषता मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन (एमएलए) तंत्र है। एमएलए, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के केंद्रीय घटक, अटेंशन तंत्र को अनुकूलित करता है और मॉडल में सूचना प्रसंस्करण की दक्षता में सुधार करता है।.

DeepSeek का मुख्य उद्देश्य प्रदर्शन और व्यावहारिक सीमाओं के बीच संतुलन बनाए रखना है, विशेष रूप से कोड जनरेशन और बहुभाषी समर्थन के क्षेत्र में। यह मॉडल इन क्षेत्रों में उत्कृष्ट परिणाम देने के साथ-साथ लागत प्रभावी और संसाधन कुशल भी बना रहता है।.

डीपसीक द्वारा उपयोग की जाने वाली MoE आर्किटेक्चर AI मॉडल को अलग-अलग सबनेटवर्क में विभाजित करती है, जिनमें से प्रत्येक इनपुट डेटा के एक उपसमूह में विशेषज्ञता रखता है। प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान, प्रत्येक इनपुट के लिए केवल सबनेटवर्क का एक उपसमूह ही सक्रिय होता है, जिससे गणना लागत में काफी कमी आती है। यह दृष्टिकोण डीपसीक को अनुमान की गति या लागत को अत्यधिक बढ़ाए बिना कई मापदंडों वाले एक बहुत बड़े मॉडल को प्रशिक्षित और चलाने की अनुमति देता है।.

प्रशिक्षण डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि: मात्रा से अधिक गुणवत्ता और विशेषज्ञता का महत्व

डीपसीक कोडिंग और चीनी भाषा के लिए डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा पर विशेष बल देता है। कंपनी का मानना ​​है कि प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता, किसी एआई मॉडल के प्रदर्शन के लिए उसकी मात्रा से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।.

DeepSeek-V3 के प्रशिक्षण कोष में 14.8 ट्रिलियन टोकन शामिल हैं। इस डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कोडिंग और चीनी भाषा पर केंद्रित डोमेन-विशिष्ट स्रोतों से प्राप्त होता है। इससे DeepSeek इन क्षेत्रों में असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन कर पाता है।.

DeepSeek की प्रशिक्षण पद्धति में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) शामिल है, जिसमें DeepSeek-R1-Zero के लिए अद्वितीय Pure-RL दृष्टिकोण और DeepSeek-R1 के लिए कोल्ड-स्टार्ट डेटा का उपयोग शामिल है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक मशीन लर्निंग विधि है जिसमें एक एजेंट वांछित कार्यों के लिए पुरस्कार और अवांछित कार्यों के लिए दंड प्राप्त करके वातावरण में व्यवहार करना सीखता है।.

DeepSeek-R1-Zero को प्रारंभिक पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (SFT) के बिना प्रशिक्षित किया गया था ताकि केवल सुदृढ़ीकरण अधिगम के माध्यम से तर्क कौशल को बढ़ावा दिया जा सके। पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग एक सामान्य तकनीक है जिसमें एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल को विशिष्ट कार्यों पर उसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक छोटे, एनोटेटेड डेटासेट के साथ फाइन-ट्यून किया जाता है। हालांकि, DeepSeek ने दिखाया है कि केवल सुदृढ़ीकरण अधिगम का उपयोग करके SFT के बिना भी मजबूत तर्क कौशल प्राप्त करना संभव है।.

दूसरी ओर, DeepSeek-R1, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से पहले कोल्ड-स्टार्ट डेटा को एकीकृत करता है ताकि तर्क और गैर-तर्क दोनों तरह के कार्यों के लिए एक मजबूत आधार तैयार हो सके। कोल्ड-स्टार्ट डेटा वह डेटा है जिसका उपयोग प्रशिक्षण की शुरुआत में मॉडल को भाषा और दुनिया की बुनियादी समझ देने के लिए किया जाता है। कोल्ड-स्टार्ट डेटा को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ मिलाकर, DeepSeek एक ऐसा मॉडल प्रशिक्षित कर सकता है जिसमें मजबूत तर्क क्षमता और व्यापक सामान्य ज्ञान दोनों हों।.

ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (जीआरपीओ) जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग आरएल प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने और प्रशिक्षण की स्थिरता और दक्षता में सुधार करने के लिए भी किया जाता है।.

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मुख्य क्षमताएं और संभावित उपयोग के उदाहरण: डीपसीक का व्यावहारिक प्रदर्शन

DeepSeek-R1 में कई प्रमुख क्षमताएं हैं जो इसे विभिन्न उपयोग मामलों के लिए आदर्श बनाती हैं:

मजबूत तर्क क्षमता

DeepSeek-R1 तार्किक तर्क और समस्या-समाधान में उत्कृष्ट है, विशेष रूप से गणित और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में।.

कोडिंग और गणित में उत्कृष्ट प्रदर्शन

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि कोडिंग और गणित के बेंचमार्क में डीपसीक-आर1 अक्सर कई अन्य मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, जिसमें ओपनएआई के कुछ मॉडल भी शामिल हैं।.

बहुभाषी समर्थन

DeepSeek-R1 कई भाषाओं के लिए समर्थन प्रदान करता है, जिससे यह वैश्विक अनुप्रयोगों और बहुभाषी उपयोगकर्ताओं के लिए आकर्षक बन जाता है।.

लागत क्षमता

DeepSeek-R1 की कुशल वास्तुकला मॉडल को अपेक्षाकृत कम कंप्यूटिंग लागत पर संचालित करने की अनुमति देती है, जिससे यह व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए एक लागत प्रभावी विकल्प बन जाता है।.

ओपन सोर्स उपलब्धता

DeepSeek AI ओपन-सोर्स सिद्धांत के प्रति प्रतिबद्ध है और DeepSeek LLM और DeepSeek Coder सहित अपने कई मॉडल ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध कराता है। इससे पारदर्शिता, सहयोग और AI प्रौद्योगिकी के विकास को बढ़ावा मिलता है।.

DeepSeek-R1 के संभावित उपयोग के मामलों में निम्नलिखित शामिल हैं:

सामग्री निर्माण

तकनीकी ग्रंथों, दस्तावेज़ों, रिपोर्टों और अन्य ऐसी सामग्री का निर्माण करना जिनमें उच्च स्तर की सटीकता और विस्तार की आवश्यकता होती है।.

एआई ट्यूटर

गणित, कंप्यूटर विज्ञान और अन्य तकनीकी विषयों के क्षेत्र में एक बुद्धिमान शिक्षक के रूप में तैनात करना, ताकि शिक्षार्थियों को समस्या-समाधान और जटिल अवधारणाओं को समझने में सहायता मिल सके।.

विकास उपकरण

कोड जनरेशन, डिबगिंग, कोड विश्लेषण और अनुकूलन में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की सहायता के लिए विकास परिवेशों और उपकरणों में एकीकरण।.

वास्तुकला और शहरी नियोजन

डीपसीक एआई का उपयोग वास्तुकला और शहरी नियोजन में भी किया जाता है, जिसमें जीआईएस डेटा प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कोड जनरेशन शामिल है। यह दर्शाता है कि डीपसीक में विशिष्ट और जटिल अनुप्रयोग क्षेत्रों में भी अतिरिक्त मूल्य सृजित करने की क्षमता है।.

DeepSeek-R1 जटिल समस्याओं को अलग-अलग चरणों में तोड़कर और विचार प्रक्रिया को पारदर्शी बनाकर उनका समाधान कर सकता है। यह क्षमता उन अनुप्रयोग क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां AI निर्णयों की ट्रेसबिलिटी और व्याख्यात्मकता महत्वपूर्ण है।.

उपलब्धता और लाइसेंसिंग विकल्प: नवाचार और सुलभता के लिए ओपन सोर्स

DeepSeek ओपन सोर्स का पुरजोर समर्थन करता है और इसने अपने कई मॉडल ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत जारी किए हैं। DeepSeek LLM और DeepSeek Coder ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध हैं और समुदाय द्वारा इनका स्वतंत्र रूप से उपयोग, संशोधन और आगे विकास किया जा सकता है।.

DeepSeek-R1 को MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो एक बेहद उदार ओपन-सोर्स लाइसेंस है और मॉडल के व्यावसायिक और गैर-व्यावसायिक उपयोग, संशोधन और पुनर्वितरण की अनुमति देता है। यह ओपन-सोर्स रणनीति DeepSeek को कई अन्य AI कंपनियों से अलग करती है जो आमतौर पर अपने मॉडलों को मालिकाना हक में रखती हैं।.

DeepSeek-R1 विभिन्न प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है, जिनमें Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock और IBM watsonx.ai शामिल हैं। Hugging Face AI मॉडल और डेटासेट प्रकाशित करने और साझा करने का एक लोकप्रिय प्लेटफॉर्म है। Azure AI Foundry, Amazon Bedrock और IBM watsonx.ai क्लाउड प्लेटफॉर्म हैं जो API के माध्यम से DeepSeek-R1 और अन्य AI मॉडल तक पहुंच प्रदान करते हैं।.

प्रशिक्षण और अनुमान लगाने की लागत दोनों के मामले में, डीपसीक के मॉडल प्रतिस्पर्धियों की तुलना में किफायती होने के लिए जाने जाते हैं। यह उन कंपनियों और डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है जो अपने उत्पादों और सेवाओं में एआई तकनीक को एकीकृत करना चाहते हैं, लेकिन अपने बजट का ध्यान रखना आवश्यक है।.

ओपन सोर्स और लागत-दक्षता के प्रति डीपसीक की प्रतिबद्धता इसे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स से लेकर व्यवसायों और संगठनों तक, उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाती है। ओपन सोर्स उपलब्धता पारदर्शिता, सहयोग और एआई समुदाय द्वारा डीपसीक तकनीक के तीव्र विकास को बढ़ावा देती है।.

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रिपोर्ट की गई खूबियाँ और कमियाँ: डीपसीक का एक आलोचनात्मक विश्लेषण

कोडिंग, गणित और तर्क क्षमता में अपनी खूबियों के कारण डीपसीक को एआई समुदाय में काफी पहचान मिली है। इसकी प्रमुख खूबियों में शामिल हैं:

कोडिंग और गणित में उत्कृष्ट प्रदर्शन

बेंचमार्क डेटा और स्वतंत्र समीक्षाएं कोडिंग और गणितीय बेंचमार्क में डीपसीक-आर1 के उत्कृष्ट प्रदर्शन की पुष्टि करती हैं, जो अक्सर ओपनएआई मॉडल से बेहतर होता है।.

लागत क्षमता

DeepSeek-R1 की कुशल वास्तुकला मॉडल को कई अन्य तुलनीय मॉडलों की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल लागत पर चलाने की अनुमति देती है।.

ओपन सोर्स उपलब्धता

डीपसीक मॉडल की ओपन-सोर्स लाइसेंसिंग एआई समुदाय में पारदर्शिता, सहयोग और नवाचार को बढ़ावा देती है।.

मजबूत तर्क क्षमता

DeepSeek-R1 तार्किक तर्क और समस्या-समाधान में प्रभावशाली क्षमताएं प्रदर्शित करता है, विशेष रूप से तकनीकी क्षेत्रों में।.

इन खूबियों के बावजूद, कुछ ऐसे क्षेत्र भी हैं जहाँ DeepSeek में सुधार की गुंजाइश है। रिपोर्ट की गई कमियों में शामिल हैं:

संभावित विकृतियाँ

सभी बड़े भाषा मॉडलों की तरह, डीपसीक भी अपने प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित कर सकता है, हालांकि डीपसीक एआई इन्हें कम करने का प्रयास करता है।.

स्थापित प्रदाताओं की तुलना में छोटा पारिस्थितिकी तंत्र

DeepSeek एक अपेक्षाकृत नई कंपनी है और अभी तक इसके पास Google या OpenAI जैसे स्थापित प्रदाताओं की तरह उपकरणों, सेवाओं और सामुदायिक संसाधनों का व्यापक इकोसिस्टम नहीं है।.

टेक्स्ट और कोड के अलावा सीमित मल्टीमॉडल समर्थन

DeepSeek मुख्य रूप से टेक्स्ट और कोड प्रोसेसिंग पर केंद्रित है और वर्तमान में Gemini 2.0 की तरह छवियों, ऑडियो और वीडियो के लिए व्यापक मल्टीमॉडल समर्थन प्रदान नहीं करता है।.

फिर भी मानवीय पर्यवेक्षण की आवश्यकता है

हालांकि डीपसीक-आर1 कई क्षेत्रों में प्रभावशाली प्रदर्शन प्रदान करता है, फिर भी त्रुटियों या अवांछित परिणामों से बचने के लिए महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों में मानवीय निगरानी और सत्यापन की आवश्यकता होती है।.

कभी-कभार मतिभ्रम होना

अन्य सभी बड़े भाषा मॉडलों की तरह, डीपसीक भी कभी-कभी भ्रम पैदा कर सकता है, अर्थात् गलत या अप्रासंगिक जानकारी उत्पन्न कर सकता है।.

बड़े कंप्यूटिंग संसाधनों पर निर्भरता

डीपसीक-आर1 के प्रशिक्षण और संचालन के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, हालांकि मॉडल की कुशल वास्तुकला अन्य मॉडलों की तुलना में इन आवश्यकताओं को कम करती है।.

कुल मिलाकर, डीपसीक एक आशाजनक एआई मॉडल है जिसमें कोडिंग, गणित और तर्क क्षमताएं विशेष रूप से मजबूत हैं। इसकी किफायती कीमत और ओपन-सोर्स उपलब्धता इसे कई उपयोगकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाती है। डीपसीक एआई के आगे के विकास से भविष्य में इसकी कमियों को दूर करने और इसकी खूबियों को बढ़ाने की उम्मीद है।.

प्रासंगिक बेंचमार्क और प्रदर्शन तुलनाओं के परिणाम: डीपसीक की तुलना

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि DeepSeek-R1 कई तर्क संबंधी बेंचमार्क में OpenAI-o1 के बराबर या उससे भी बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, खासकर गणित और कोडिंग में। यहां OpenAI-o1 से तात्पर्य GPT-4.5 से पहले जारी किए गए OpenAI के पुराने मॉडलों से है, जो तर्क जैसे कुछ क्षेत्रों में अभी भी प्रतिस्पर्धी हो सकते हैं।.

AIME 2024 (अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स एग्जामिनेशन) और MATH-500 जैसे गणितीय मानकों में, DeepSeek-R1 उच्च अंक प्राप्त करता है और अक्सर OpenAI मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह गणितीय तर्क और समस्या-समाधान में DeepSeek की मजबूत क्षमताओं को रेखांकित करता है।.

कोडिंग के क्षेत्र में, DeepSeek-R1 LiveCodeBench और Codeforces जैसे बेंचमार्क में भी उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। LiveCodeBench कोड जनरेशन का बेंचमार्क है, जबकि Codeforces प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं का एक मंच है। इन बेंचमार्क में DeepSeek-R1 के अच्छे परिणाम उच्च गुणवत्ता वाला कोड जनरेट करने और जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों को हल करने की इसकी क्षमता को दर्शाते हैं।.

GPQA डायमंड (स्नातक-स्तरीय गूगल-प्रूफ प्रश्नोत्तर) जैसे सामान्य ज्ञान मानकों में, DeepSeek-R1 अक्सर OpenAI-o1 के बराबर या उससे थोड़ा कम प्रदर्शन करता है। GPQA डायमंड एक चुनौतीपूर्ण मानक है जो AI मॉडल के सामान्य ज्ञान और तर्क क्षमता का परीक्षण करता है। परिणाम बताते हैं कि DeepSeek-R1 इस क्षेत्र में भी प्रतिस्पर्धी है, हालांकि यह विशेषीकृत मॉडलों के समान प्रदर्शन स्तर तक नहीं पहुंच पाता है।.

लामा और क्वेन जैसे छोटे मॉडलों पर आधारित डीपसीक-आर1 के परिष्कृत संस्करण विभिन्न बेंचमार्क में प्रभावशाली परिणाम दिखाते हैं, कुछ मामलों में तो ये ओपनएआई-ओ1-मिनी को भी पीछे छोड़ देते हैं। परिष्करण एक ऐसी तकनीक है जिसमें एक छोटे मॉडल को एक बड़े मॉडल के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। डीपसीक-आर1 के परिष्कृत संस्करण यह दर्शाते हैं कि डीपसीक की मूल तकनीक का उपयोग छोटे मॉडलों में प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, जो इसकी बहुमुखी प्रतिभा और विस्तारशीलता को उजागर करता है।.

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GPT-4.5: संवादात्मक उत्कृष्टता और स्वाभाविक अंतःक्रिया पर केंद्रित – चित्र: Xpert.Digital

जीपीटी-4.5: संवादात्मक उत्कृष्टता और स्वाभाविक अंतःक्रिया पर ध्यान केंद्रित करना

GPT-4.5, जिसका कोडनेम “ओरियन” है, OpenAI का नवीनतम प्रमुख मॉडल है और यह कंपनी के उस दृष्टिकोण को दर्शाता है जिसमें एक ऐसी AI विकसित की गई है जो न केवल बुद्धिमान है बल्कि सहज, सहानुभूतिपूर्ण और मनुष्यों के साथ गहरे स्तर पर संवाद करने में सक्षम है। GPT-4.5 मुख्य रूप से संवाद के अनुभव को बेहतर बनाने, तथ्यात्मक सटीकता बढ़ाने और भ्रम को कम करने पर केंद्रित है।.

वर्तमान विनिर्देश और मुख्य विशेषताएं (मार्च 2025 तक): GPT-4.5 का खुलासा हुआ

GPT-4.5 को फरवरी 2025 में एक रिसर्च प्रीव्यू के रूप में जारी किया गया था और OpenAI ने स्वयं इसे अब तक का "सबसे बड़ा और सर्वश्रेष्ठ चैट मॉडल" बताया है। यह कथन संवादात्मक क्षमताओं और मानव-मशीन इंटरैक्शन को अनुकूलित करने पर मॉडल के प्राथमिक फोकस को रेखांकित करता है।.

इस मॉडल में 128,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 16,384 टोकन की अधिकतम आउटपुट लंबाई है। हालांकि जेमिनी 2.0 प्रो की तुलना में कॉन्टेक्स्ट विंडो छोटी है, फिर भी यह काफी बड़ी है और GPT-4.5 को लंबी बातचीत करने और अधिक जटिल प्रश्नों को संभालने की अनुमति देती है। अधिकतम आउटपुट लंबाई मॉडल द्वारा उत्पन्न की जा सकने वाली प्रतिक्रियाओं की लंबाई को सीमित करती है।.

GPT-4.5 का नॉलेज बेस सितंबर 2023 तक ही सीमित है। इसका मतलब है कि मॉडल के पास उस तारीख तक की जानकारी और घटनाएँ तो हैं, लेकिन उसके बाद के घटनाक्रमों की कोई जानकारी नहीं है। समय-संवेदनशील या वर्तमान जानकारी के लिए GPT-4.5 का उपयोग करते समय इस महत्वपूर्ण सीमा को ध्यान में रखना आवश्यक है।.

GPT-4.5 में ChatGPT के साथ वेब सर्च, फाइल और इमेज अपलोड, और कैनवास टूल जैसी सुविधाएं शामिल की गई हैं। वेब सर्च से मॉडल इंटरनेट से नवीनतम जानकारी प्राप्त कर सकता है और अपने जवाबों को नवीनतम ज्ञान से समृद्ध कर सकता है। फाइल और इमेज अपलोड की मदद से उपयोगकर्ता मॉडल को फाइलों या छवियों के रूप में अतिरिक्त जानकारी प्रदान कर सकते हैं। कैनवास टूल एक इंटरैक्टिव ड्राइंग बोर्ड है जो उपयोगकर्ताओं को GPT-4.5 के साथ अपनी बातचीत में दृश्य तत्वों को शामिल करने की अनुमति देता है।.

o1 और o3-mini जैसे मॉडल, जो चरणबद्ध तर्क पर ध्यान केंद्रित करते हैं, के विपरीत, GPT-4.5 अनसुपरवाइज्ड लर्निंग को व्यापक स्तर पर लागू करता है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक मशीन लर्निंग विधि है जिसमें मॉडल बिना किसी स्पष्ट निर्देश या लेबल के, बिना किसी एनोटेशन वाले डेटा से सीखता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य मॉडल को अधिक सहज और संवादात्मक बनाना है, लेकिन जटिल समस्या-समाधान कार्यों में इसके प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।.

वास्तुकला डिजाइन और नवाचार: संवाद के लिए मापन और संरेखण

GPT-4.5 ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो अधिकांश आधुनिक बड़े भाषा मॉडलों का आधार बन चुका है। OpenAI, GPT-4.5 को प्रशिक्षित और संचालित करने के लिए Microsoft Azure AI सुपरकंप्यूटरों की अपार कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाता है। कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा को बढ़ाना बड़े भाषा मॉडलों के प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण कारक है।.

GPT-4.5 के विकास का एक प्रमुख लक्ष्य विश्व मॉडल और सहज ज्ञान की सटीकता में सुधार के लिए अनसुपरवाइज्ड लर्निंग को बढ़ाना है। OpenAI का मानना ​​है कि दुनिया की गहरी समझ और बेहतर सहज ज्ञान ऐसे AI मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो लोगों के साथ स्वाभाविक और मानवीय तरीके से बातचीत कर सकें।.

मानवों के साथ सहयोग और बारीकियों को समझने में सुधार के लिए नई स्केलेबल अलाइनमेंट तकनीकें विकसित की गई हैं। अलाइनमेंट से तात्पर्य किसी एआई मॉडल को मानवीय मूल्यों, लक्ष्यों और प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए संरेखित करने की प्रक्रिया से है। बड़े भाषा मॉडलों को बड़े पैमाने पर तैनात किए जाने पर उनकी सुरक्षा, उपयोगिता और नैतिक मूल्यों को सुनिश्चित करने के लिए स्केलेबल अलाइनमेंट तकनीकें आवश्यक हैं।.

ओपनएआई का दावा है कि जीपीटी-4.5, जीपीटी-40 की तुलना में 10 गुना से अधिक प्रोसेसिंग क्षमता प्रदान करता है। जीपीटी-40 ओपनएआई का एक पुराना मॉडल है जो अपनी संवादात्मक क्षमताओं के लिए जाना जाता है। जीपीटी-4.5 की बढ़ी हुई क्षमता से मॉडल को तेजी से और कम लागत में चलाया जा सकता है, जिससे संभावित रूप से नए अनुप्रयोग क्षेत्रों के द्वार खुल सकते हैं।.

प्रशिक्षण डेटा पर विवरण: दायरा, सीमा और ज्ञान तथा अंतर्ज्ञान का मिश्रण।

हालांकि GPT-4.5 के प्रशिक्षण डेटा का सटीक आकार सार्वजनिक रूप से प्रकट नहीं किया गया है, लेकिन मॉडल की क्षमताओं और OpenAI के संसाधनों को देखते हुए यह बहुत बड़ा होने का अनुमान है। यह अनुमान लगाया गया है कि प्रशिक्षण डेटा में पेटबाइट्स या यहां तक ​​कि एक्सबाइट्स में टेक्स्ट और इमेज डेटा शामिल है।.

इस मॉडल का नॉलेज बेस सितंबर 2023 तक का है। ट्रेनिंग डेटा में संभवतः इंटरनेट, किताबें, वैज्ञानिक प्रकाशन, समाचार लेख, सोशल मीडिया पोस्ट और अन्य स्रोतों से प्राप्त विविध प्रकार के टेक्स्ट और इमेज डेटा शामिल हैं। OpenAI संभवतः ट्रेनिंग डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा संग्रह, तैयारी और फ़िल्टरिंग के लिए परिष्कृत विधियों का उपयोग करता है।.

GPT-4.5 को प्रशिक्षित करने के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है और इसमें सप्ताह या महीने लग सकते हैं। सटीक प्रशिक्षण प्रक्रिया गोपनीय है और OpenAI द्वारा सार्वजनिक रूप से विस्तृत रूप से वर्णित नहीं है। हालांकि, यह माना जा सकता है कि मानव प्रतिक्रिया से सुदृढ़ीकरण अधिगम (RLHF) प्रशिक्षण प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। RLHF एक ऐसी तकनीक है जो मानव प्रतिक्रिया का उपयोग करके एक AI मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करती है और उसे मानव प्राथमिकताओं के अनुरूप ढालती है।.

के लिए उपयुक्त:

• एजेंटिक एआई | ओपनएआई के चैटजीपीटी में नवीनतम विकास: गहन अनुसंधान, जीपीटी-4.5 / जीपीटी-5, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और परिशुद्धता

प्राथमिक क्षमताएं और लक्षित अनुप्रयोग: जीपीटी-4.5 का उपयोग जारी है

GPT-4.5 रचनात्मक लेखन, सीखने, नए विचारों की खोज और सामान्य बातचीत जैसे क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह मॉडल स्वाभाविक, मानवीय और आकर्षक बातचीत को सुगम बनाने और उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के कार्यों में सहायता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।.

GPT-4.5 की सबसे महत्वपूर्ण क्षमताओं में निम्नलिखित शामिल हैं:

त्वरित अनुपालन में सुधार

GPT-4.5 प्रॉम्प्ट में उपयोगकर्ता के निर्देशों और अनुरोधों को समझने और लागू करने में बेहतर है।.

संदर्भ प्रसंस्करण

यह मॉडल लंबी बातचीत और अधिक जटिल संदर्भों को संसाधित कर सकता है और तदनुसार अपनी प्रतिक्रियाओं को समायोजित कर सकता है।.

डेटा सटीकता

GPT-4.5 पिछले मॉडलों की तुलना में बेहतर तथ्यात्मक सटीकता प्रदर्शित करता है और कम मतिभ्रम उत्पन्न करता है।.

भावात्मक बुद्धि

जीपीटी-4.5 टेक्स्ट में भावनाओं को पहचानने और उचित प्रतिक्रिया देने में सक्षम है, जिससे अधिक स्वाभाविक और सहानुभूतिपूर्ण बातचीत होती है।.

उत्कृष्ट लेखन प्रदर्शन

GPT-4.5 रचनात्मक लेखों से लेकर तकनीकी दस्तावेज़ों तक, विभिन्न शैलियों और प्रारूपों में उच्च गुणवत्ता वाले लेख उत्पन्न कर सकता है।.

यह मॉडल संचार को अनुकूलित करने, सामग्री निर्माण को बेहतर बनाने और कोडिंग एवं स्वचालन कार्यों को समर्थन देने की क्षमता रखता है। GPT-4.5 विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जो जटिल तार्किक तर्क के बजाय प्राकृतिक भाषा संवाद, रचनात्मक निर्माण और सटीक तथ्यात्मक प्रस्तुति को प्राथमिकता देते हैं।.

GPT-4.5 के लिए लक्षित अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरणों में निम्नलिखित शामिल हैं:

चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट

ग्राहक सेवा, शिक्षा, मनोरंजन और अन्य क्षेत्रों के लिए उन्नत चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट का विकास।.

रचनात्मक लेखन

लेखकों, पटकथा लेखकों, कॉपीराइटरों और अन्य रचनात्मक पेशेवरों को विचार-मंथन, पाठ लेखन और रचनात्मक सामग्री निर्माण में सहायता प्रदान करना।.

शिक्षा और सीखना

विभिन्न शैक्षिक क्षेत्रों में एक बुद्धिमान ट्यूटर, लर्निंग पार्टनर या रिसर्च असिस्टेंट के रूप में तैनाती।.

सामग्री निर्माण

ब्लॉग पोस्ट, लेख, सोशल मीडिया पोस्ट, उत्पाद विवरण और अन्य प्रकार की वेब सामग्री तैयार करना।.

अनुवाद और स्थानीयकरण

मशीन अनुवाद और स्थानीयकरण प्रक्रियाओं की गुणवत्ता और दक्षता में सुधार करना।.

विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए उपलब्धता और पहुंच

GPT-4.5 प्लस, प्रो, टीम, एंटरप्राइज और एडू प्लान वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यह स्तरीय एक्सेस संरचना OpenAI को मॉडल को नियंत्रित तरीके से लॉन्च करने और विभिन्न आवश्यकताओं और बजट वाले उपयोगकर्ता समूहों को संबोधित करने की अनुमति देती है।.

डेवलपर चैट कंप्लीशन एपीआई, असिस्टेंट एपीआई और बैच एपीआई के माध्यम से जीपीटी-4.5 तक पहुंच सकते हैं। ये एपीआई डेवलपर्स को जीपीटी-4.5 की क्षमताओं को अपने स्वयं के एप्लिकेशन और सेवाओं में एकीकृत करने की अनुमति देते हैं।.

जीपीटी-4.5 की कीमत जीपीटी-40 से अधिक है। यह जीपीटी-4.5 के बेहतर प्रदर्शन और अतिरिक्त सुविधाओं को दर्शाता है, लेकिन कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए यह एक बाधा हो सकती है।.

GPT-4.5 वर्तमान में एक शोध पूर्वावलोकन है, और API की दीर्घकालिक उपलब्धता सीमित हो सकती है। OpenAI भविष्य में GPT-4.5 की उपलब्धता और पहुँच की शर्तों में परिवर्तन करने का अधिकार सुरक्षित रखता है।.

माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो में सीमित पूर्वावलोकन के तहत जीपीटी-4.5 का परीक्षण भी कर रहा है। कोपायलट स्टूडियो चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट विकसित करने और तैनात करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट का एक प्लेटफॉर्म है। कोपायलट स्टूडियो में जीपीटी-4.5 को एकीकृत करने से उद्यम अनुप्रयोगों और व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन के लिए इस मॉडल की क्षमता का और विस्तार हो सकता है।.

मान्यता प्राप्त खूबियां और कमियां: जीपीटी-4.5 की गहन जांच

प्रारंभिक उपयोगकर्ता परीक्षणों और समीक्षाओं में GPT-4.5 को इसकी बेहतर संवाद क्षमता और उच्च तथ्यात्मक सटीकता के लिए काफी प्रशंसा मिली है। इसकी कुछ प्रमुख खूबियाँ इस प्रकार हैं:

बेहतर संवाद प्रवाह

GPT-4.5 पिछले मॉडलों की तुलना में अधिक स्वाभाविक, सहज और आकर्षक बातचीत को बढ़ावा देता है।.

उच्चतर तथ्यात्मक सटीकता

यह मॉडल मतिभ्रम की संभावना को कम करता है और अधिक सटीक एवं विश्वसनीय जानकारी प्रदान करता है।.

मतिभ्रम में कमी

हालांकि बड़े भाषा मॉडलों में मतिभ्रम अभी भी एक समस्या है, लेकिन जीपीटी-4.5 ने इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है।.

भावनात्मक बुद्धिमत्ता में सुधार

जीपीटी-4.5 टेक्स्ट में भावनाओं को पहचानने और उचित प्रतिक्रिया देने में बेहतर है, जिससे अधिक सहानुभूतिपूर्ण बातचीत होती है।.

उत्कृष्ट लेखन प्रदर्शन

यह मॉडल विभिन्न शैलियों और प्रारूपों में उच्च गुणवत्ता वाले पाठ उत्पन्न कर सकता है।.

इन खूबियों के बावजूद, कुछ ऐसे क्षेत्र भी हैं जहां GPT-4.5 की कुछ सीमाएँ हैं। इनमें से कुछ प्रमुख कमियाँ इस प्रकार हैं:

जटिल तर्क करने में कठिनाइयाँ

GPT-4.5 मुख्य रूप से जटिल तार्किक तर्क के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है और इस क्षेत्र में डीपसीक जैसे विशेष मॉडलों से पीछे रह सकता है।.

कुछ लॉजिक परीक्षणों में GPT-4o की तुलना में संभावित रूप से खराब प्रदर्शन

कुछ परीक्षणों से संकेत मिलता है कि कुछ तर्क परीक्षणों में जीपीटी-4.5 का प्रदर्शन जीपीटी-40 से खराब है, जिससे पता चलता है कि संवादात्मक कौशल पर ध्यान केंद्रित करने से तर्क क्षमता पर नकारात्मक प्रभाव पड़ा होगा।.

जीपीटी-40 की तुलना में अधिक लागत

GPT-4.5 का उपयोग करना GPT-40 की तुलना में अधिक महंगा है, जो कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए एक कारक हो सकता है।.

सितंबर 2023 तक की जानकारी की स्थिति

जब अद्यतन जानकारी की आवश्यकता होती है, तो मॉडल का सीमित ज्ञान आधार एक नुकसान साबित हो सकता है।.

आत्म-सुधार और बहुस्तरीय तर्क में कठिनाइयाँ

कुछ परीक्षणों से पता चलता है कि जीपीटी-4.5 को त्रुटियों के स्व-सुधार और बहु-स्तरीय तार्किक तर्क में कठिनाई होती है।.

यह बात स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है कि GPT-4.5 को जटिल तर्क क्षमता वाले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। इसका प्राथमिक उद्देश्य संवादात्मक अनुभव को बेहतर बनाना और ऐसे AI मॉडल बनाना है जो मनुष्यों के साथ स्वाभाविक और मानवीय तरीके से बातचीत कर सकें।.

प्रासंगिक बेंचमार्क और प्रदर्शन तुलनाओं के परिणाम: जीपीटी-4.5 की तुलना इसके पूर्ववर्ती संस्करणों से की गई है।

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि तथ्यात्मक सटीकता और बहुभाषी समझ जैसे क्षेत्रों में जीपीटी-4.5 ने जीपीटी-40 की तुलना में सुधार किया है, लेकिन गणित और कुछ कोडिंग बेंचमार्क में पीछे रह सकता है।.

SimpleQA (सिंपल क्वेश्चन आंसरिंग) जैसे बेंचमार्क में, GPT-4.5, GPT-4o, o1 और o3-mini की तुलना में अधिक सटीकता और कम भ्रम दर प्राप्त करता है। यह तथ्यात्मक सटीकता में सुधार और भ्रम को कम करने में OpenAI द्वारा की गई प्रगति को रेखांकित करता है।.

GPQA जैसे तर्क क्षमता परीक्षणों में, GPT-4.5, GPT-40 से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन o3-mini से पीछे रह जाता है। यह तर्क क्षमता में o3-mini की खूबियों और बातचीत कौशल पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की GPT-4.5 की प्रवृत्ति की पुष्टि करता है।.

गणितीय कार्यों (AIME) में, GPT-4.5 का प्रदर्शन o3-mini की तुलना में काफी खराब है। इससे पता चलता है कि GPT-4.5 गणितीय तर्क में o3-mini जैसे विशेष मॉडलों जितना सक्षम नहीं है।.

SWE-Lancer Diamond जैसे कोडिंग बेंचमार्क में, GPT-4.5, GPT-40 से बेहतर प्रदर्शन करता है। इससे पता चलता है कि GPT-4.5 ने कोड जनरेशन और विश्लेषण में भी प्रगति की है, हालांकि यह DeepSeek Coder जैसे विशेष कोडिंग मॉडल जितना शक्तिशाली नहीं हो सकता है।.

मानव मूल्यांकन से पता चलता है कि अधिकांश मामलों में, विशेष रूप से व्यावसायिक पूछताछ के लिए, GPT-4.5 को प्राथमिकता दी जाती है। इससे यह संकेत मिलता है कि व्यवहार में, GPT-4.5 अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक आकर्षक और उपयोगी संवादात्मक अनुभव प्रदान करता है, भले ही यह कुछ विशिष्ट मानकों पर हमेशा सर्वोत्तम परिणाम न दे पाए।.

के लिए उपयुक्त:

• ओपनएआई द्वारा विकसित चैटजीपीटी में वर्तमान घटनाक्रम (मार्च 2025)

तुलनात्मक मूल्यांकन: सही एआई मॉडल का चयन

जेमिनी 2.0, डीपसीक और जीपीटी-4.5 की प्रमुख विशेषताओं के तुलनात्मक विश्लेषण से मॉडलों के बीच महत्वपूर्ण अंतर और समानताएं सामने आती हैं। जेमिनी 2.0 (फ्लैश) एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल है जो मल्टीमोडैलिटी और एजेंट कार्यों पर केंद्रित है, जबकि जेमिनी 2.0 (प्रो) समान आर्किटेक्चर का उपयोग करता है लेकिन कोडिंग और लंबे संदर्भों के लिए अनुकूलित है। डीपसीक (आर1) MoE, GQA और MLA जैसी तकनीकों के साथ एक संशोधित ट्रांसफॉर्मर पर आधारित है, और जीपीटी-4.5 अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के माध्यम से स्केलिंग पर निर्भर करता है। प्रशिक्षण डेटा के संदर्भ में, जेमिनी मॉडल और जीपीटी-4.5 दोनों टेक्स्ट, कोड, इमेज, ऑडियो और वीडियो जैसे बड़े डेटासेट पर आधारित हैं, जबकि डीपसीक 14.8 ट्रिलियन टोकन और डोमेन-विशिष्ट डेटा और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएल) पर केंद्रित होने के कारण अलग दिखता है। मॉडलों की प्रमुख क्षमताएं भिन्न हैं: जेमिनी 2.0 टूल उपयोग और कम विलंबता के साथ मल्टीमॉडल इनपुट और आउटपुट प्रदान करता है, जबकि प्रो संस्करण अतिरिक्त रूप से 2 मिलियन टोकन तक के संदर्भ का समर्थन करता है। दूसरी ओर, डीपसीक अपनी मजबूत तर्क क्षमता, कोडिंग, गणित और बहुभाषी क्षमताओं के साथ-साथ ओपन-सोर्स उपलब्धता से प्रभावित करता है। जीपीटी-4.5 विशेष रूप से संवाद, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और तथ्यात्मक सटीकता के क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।.

इन मॉडलों की उपलब्धता भी अलग-अलग है: जेमिनी API के साथ-साथ वेब और मोबाइल ऐप भी प्रदान करता है, जबकि प्रो संस्करण वर्टेक्स AI के माध्यम से प्रायोगिक तौर पर उपलब्ध है। डीपसीक हगिंगफेस, एज़्योर AI, अमेज़न बेडरॉक और IBM watsonx.ai जैसे प्लेटफॉर्म पर ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध है। दूसरी ओर, GPT-4.5 चैटGPT (प्लस, प्रो, टीम, एंटरप्राइज़, एडू) और ओपनएआई API जैसे विभिन्न विकल्प प्रदान करता है। जेमिनी 2.0 (फ्लैश) में मल्टीमोडैलिटी और गति, और जेमिनी 2.0 (प्रो) में कोडिंग, विश्व ज्ञान और लंबे संदर्भों जैसी खूबियां इन मॉडलों की मुख्य विशेषताएं हैं। डीपसीक लागत-दक्षता, उत्कृष्ट कोडिंग और गणितीय क्षमताओं, और मजबूत तर्क क्षमता के लिए बेहतर साबित होता है। GPT-4.5 उच्च तथ्यात्मक सटीकता और भावनात्मक बुद्धिमत्ता से प्रभावित करता है। हालांकि, कुछ कमजोरियां भी पहचानी जा सकती हैं, जैसे कि जेमिनी 2.0 (फ्लैश) में विकृतियां या वास्तविक समय में समस्या समाधान में समस्याएं, प्रो संस्करण में प्रयोगात्मक सीमाएं और दर प्रतिबंध, डीपसीक में सीमित बहुविधता और एक छोटा पारिस्थितिकी तंत्र, साथ ही जटिल तर्क, गणित और जीपीटी-4.5 में सीमित ज्ञान के साथ कठिनाइयां।.

बेंचमार्क परिणामों से और अधिक जानकारी मिलती है: जेमिनी 2.0 (फ्लैश) MMLU में 77.6%, LiveCodeBench में 34.5% और MATH में 90.9% अंक प्राप्त करता है, जबकि जेमिनी 2.0 (प्रो) थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हुए MMLU में 79.1%, LiveCodeBench में 36.0% और MATH में 91.8% अंक प्राप्त करता है। डीपसीक इन बेंचमार्कों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, MMLU में 90.8%, GPQA में 71.5%, MATH में 97.3% और AIME में 79.8% अंक प्राप्त करता है, जबकि GPT-4.5 विभिन्न क्षेत्रों पर केंद्रित है: GPQA में 71.4%, AIME में 36.7% और SimpleQA में 62.5% अंक प्राप्त करता है।.

सबसे महत्वपूर्ण अंतरों और समानताओं का विश्लेषण

जेमिनी 2.0, डीपसीक और जीपीटी-4.5 तीनों मॉडलों में समानताएं और महत्वपूर्ण अंतर दोनों हैं, जो उन्हें विभिन्न अनुप्रयोगों और उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त बनाते हैं।.

समानताएँ

ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर

ये तीनों मॉडल ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित हैं, जिसने बड़े भाषा मॉडलों के लिए प्रमुख आर्किटेक्चर के रूप में अपनी पहचान स्थापित कर ली है।.

उन्नत कौशल

ये तीनों मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कोड जनरेशन, तर्क क्षमता और एआई के अन्य क्षेत्रों में उन्नत क्षमताओं का प्रदर्शन करते हैं।.

बहुविधता (विभिन्न स्तरों पर):

तीनों मॉडल बहुआयामी कार्यप्रणाली के महत्व को पहचानते हैं, हालांकि समर्थन और ध्यान का स्तर अलग-अलग होता है।.

मतभेद

मुख्य क्षेत्र और प्रमुख क्षेत्र

• जेमिनी 2.0: बहुमुखी प्रतिभा, बहुविधता, एजेंट कार्य, अनुप्रयोगों की व्यापक श्रेणी।.
• डीपसीक: दक्षता, तर्क, कोडिंग, गणित, ओपन सोर्स, लागत दक्षता।.
• जीपीटी-4.5: वार्तालाप, प्राकृतिक भाषा अंतःक्रिया, तथ्यात्मक सटीकता, भावनात्मक बुद्धिमत्ता।.

वास्तुशिल्पीय नवाचार

DeepSeek में MoE, GQA और MLA जैसी आर्किटेक्चरल नवीनताएं शामिल हैं, जिनका उद्देश्य दक्षता बढ़ाना है। GPT-4.5 बेहतर संवाद कौशल के लिए अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और अलाइनमेंट तकनीकों को स्केल करने पर केंद्रित है।.

प्रशिक्षण डेटा

DeepSeek कोडिंग और चीनी भाषा के लिए डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा पर जोर देता है, जबकि Gemini 2.0 और GPT-4.5 द्वारा व्यापक और अधिक विविध डेटासेट का उपयोग किए जाने की संभावना है।.

उपलब्धता और पहुंच

DeepSeek ओपन सोर्स पर काफी हद तक निर्भर करता है और अपने मॉडल विभिन्न प्लेटफार्मों पर उपलब्ध कराता है। GPT-4.5 मुख्य रूप से OpenAI के अपने प्लेटफार्मों और API के माध्यम से उपलब्ध है, जिसमें एक स्तरीय एक्सेस मॉडल है। Gemini 2.0 Google सेवाओं और API के माध्यम से व्यापक रूप से उपलब्ध है।.

शक्तियां और कमजोरियां

प्रत्येक मॉडल की अपनी-अपनी खूबियां और कमियां होती हैं, जो इसे कुछ विशेष अनुप्रयोगों के लिए कम या ज्यादा उपयुक्त बनाती हैं।.

आधिकारिक प्रकाशनों और स्वतंत्र मूल्यांकनों की जांच: विशेषज्ञों का दृष्टिकोण

आधिकारिक प्रकाशन और स्वतंत्र मूल्यांकन मूल रूप से इस रिपोर्ट में प्रस्तुत तीनों मॉडलों की खूबियों और कमियों की पुष्टि करते हैं।.

आधिकारिक प्रकाशन

Google, DeepSeek AI और OpenAI नियमित रूप से ब्लॉग पोस्ट, तकनीकी रिपोर्ट और बेंचमार्क परिणाम प्रकाशित करते हैं जिनमें उनके मॉडल प्रदर्शित किए जाते हैं और उनकी तुलना प्रतिस्पर्धियों से की जाती है। ये प्रकाशन मॉडलों के तकनीकी विवरण और प्रदर्शन के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन स्वाभाविक रूप से अक्सर विपणन-प्रेरित होते हैं और इनमें कुछ पूर्वाग्रह भी हो सकता है।.

स्वतंत्र परीक्षण और समीक्षाएँ

विभिन्न स्वतंत्र संगठन, अनुसंधान संस्थान और एआई विशेषज्ञ मॉडलों का स्वयं परीक्षण और मूल्यांकन करते हैं और अपने परिणामों को ब्लॉग पोस्ट, लेख, वैज्ञानिक प्रकाशनों और बेंचमार्क तुलनाओं के रूप में प्रकाशित करते हैं। ये स्वतंत्र मूल्यांकन मॉडलों की सापेक्षिक खूबियों और कमियों पर अधिक वस्तुनिष्ठ दृष्टिकोण प्रदान करते हैं और उपयोगकर्ताओं को अपनी आवश्यकताओं के लिए सही मॉडल का चयन करते समय सोच-समझकर निर्णय लेने में मदद करते हैं।.

विशेष रूप से स्वतंत्र समीक्षाएँ, गणित और कोडिंग बेंचमार्क में डीपसीक की मज़बूती और ओपनएआई की तुलना में इसकी लागत-प्रभावशीलता की पुष्टि करती हैं। जीपीटी-4.5 की बेहतर संवादात्मक क्षमताओं और मतिभ्रम की कम दर के लिए प्रशंसा की जाती है, लेकिन जटिल तर्क में इसकी कमज़ोरियों को भी उजागर किया गया है। जेमिनी 2.0 को इसकी बहुमुखी प्रतिभा और मल्टीमॉडल क्षमताओं के लिए सराहा जाता है, लेकिन इसका प्रदर्शन विशिष्ट बेंचमार्क के आधार पर भिन्न हो सकता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य बहुआयामी है।

जेमिनी 2.0, डीपसीक और जीपीटी-4.5 के तुलनात्मक विश्लेषण से स्पष्ट होता है कि प्रत्येक मॉडल की अपनी अनूठी खूबियाँ और अनुकूलन हैं जो इसे विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए बेहतर बनाते हैं। कोई एक "सर्वश्रेष्ठ" एआई मॉडल नहीं है, बल्कि कई मॉडल हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और सीमाएँ हैं।.

जेमिनी 2.0

जेमिनी 2.0 एक बहुमुखी परिवार के रूप में सामने आता है जो बहुविधता और एजेंट कार्यक्षमता को प्राथमिकता देता है, और विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप विभिन्न प्रकार के विकल्प उपलब्ध कराता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श विकल्प है जिन्हें व्यापक बहुविध समर्थन की आवश्यकता होती है और जो जेमिनी 2.0 परिवार की गति और बहुमुखी प्रतिभा से लाभ उठा सकते हैं।.

डीपसीक

DeepSeek अपनी तर्क-आधारित संरचना, लागत-प्रभावशीलता और ओपन-सोर्स उपलब्धता के कारण विशिष्ट स्थान रखता है। यह कोडिंग और गणित जैसे तकनीकी क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिससे यह उन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प बन जाता है जो प्रदर्शन, दक्षता और पारदर्शिता को महत्व देते हैं।.

जीपीटी-4.5

GPT-4.5 का मुख्य उद्देश्य तथ्यात्मक सटीकता बढ़ाकर, भ्रम को कम करके और भावनात्मक बुद्धिमत्ता को बढ़ाकर संवाद में उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम विकल्प है जिन्हें स्वाभाविक और आकर्षक संवादात्मक अनुभव की आवश्यकता होती है, जैसे कि चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट और रचनात्मक लेखन।.

बहुविधता और ओपन सोर्स: अगली पीढ़ी की एआई के रुझान

सबसे उपयुक्त मॉडल का चुनाव काफी हद तक विशिष्ट उपयोग के मामले और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है। कंपनियों और डेवलपर्स को अपनी जरूरतों और आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक विश्लेषण करना चाहिए और विभिन्न मॉडलों की खूबियों और कमियों का आकलन करके सबसे अच्छा विकल्प चुनना चाहिए।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडलों के तीव्र विकास से संकेत मिलता है कि ये मॉडल लगातार बेहतर होते रहेंगे और तेजी से विकसित होते रहेंगे। भविष्य के रुझानों में बहुआयामी कार्यप्रणाली का और अधिक एकीकरण, तर्क क्षमता में वृद्धि, ओपन-सोर्स पहलों के माध्यम से सुलभता में वृद्धि और विभिन्न प्लेटफार्मों पर व्यापक उपलब्धता शामिल हो सकती है। लागत कम करने और दक्षता बढ़ाने के निरंतर प्रयास विभिन्न उद्योगों में इन प्रौद्योगिकियों को व्यापक रूप से अपनाने और लागू करने को और बढ़ावा देंगे।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य एकरूप नहीं, बल्कि विविध और गतिशील है। जेमिनी 2.0, डीपसीक और जीपीटी-4.5 वर्तमान एआई बाजार की विविधता और नवाचार की भावना के मात्र तीन उदाहरण हैं। उम्मीद है कि ये मॉडल भविष्य में और भी अधिक शक्तिशाली, बहुमुखी और सुलभ हो जाएंगे, जिससे प्रौद्योगिकी के साथ हमारे जुड़ाव और हमारे आसपास की दुनिया को समझने के तरीके में मौलिक परिवर्तन आएगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की यात्रा अभी शुरू ही हुई है, और आने वाले वर्षों में और भी रोमांचक विकास और सफलताओं का वादा है।.

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्संरेखण

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☑️ वैश्विक और डिजिटल B2B ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

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Konrad Wolfenstein

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