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GenAI मॉडल का उपयोग प्राकृतिक-भाषा संकेतों की सहायता से पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो, कोड और सिमुलेशन सहित सामग्री उत्पन्न करने के लिए किया जा रहा है। अगस्त में मैकिन्से ग्लोबल सर्वेक्षण में एक तिहाई उत्तरदाताओं ने कहा कि उनका उपयोग कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में किया जा रहा है। इसके अलावा, 40% उत्तरदाताओं ने कहा कि जेनरेटिव एआई में प्रगति के कारण उनके संगठन कुल मिलाकर एआई में निवेश बढ़ाएंगे। यह बताता है कि क्यों बिग टेक कंपनियां GenAI में अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे निकलने में कोई कसर नहीं छोड़ रही हैं।

इन घटनाक्रमों पर विचार करें. मेटा, एक के अनुसार वॉल स्ट्रीट जर्नल में रिपोर्टएक नए AI सिस्टम पर काम कर रहा है जिसके GPT-4 से अधिक शक्तिशाली होने की उम्मीद है (जब यह रिपोर्ट प्रकाशित हुई थी तब जेमिनी जारी नहीं हुई थी)।

प्रणाली, जो डब्ल्यूएसजे के अनुसार अगले वर्ष तैयार हो सकती है, का उद्देश्य कंपनियों को परिष्कृत पाठ विश्लेषण विकसित करने और अन्य सेवाएं प्रदान करने में मदद करना है। उम्मीद है कि नया एआई मॉडल मेटा के अपने लामा 2 से कई गुना अधिक शक्तिशाली होगा।

कंपनी AI प्रशिक्षण के लिए Nvidia के H100s चिप्स प्राप्त करने की प्रक्रिया में है और है मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद के लिए डेटा सेंटर का निर्माण. (एनवीडिया के अनुसार, एच100 एआई प्रशिक्षण के लिए नौ गुना तेज है और ए100 की तुलना में अनुमान के लिए 30 गुना तेज है)।

माइक्रोसॉफ्ट ने 16 नवंबर को सिएटल में अपने इग्नाइट 2023 इवेंट में दो कस्टम-डिज़ाइन किए गए चिप्स और सिस्टम का अनावरण किया, एक ऐसा कदम जो कंपनी को एनवीडिया जैसी कंपनियों से चिप्स पर निर्भरता कम करने, ओपनएआई में अपने निवेश का लाभ उठाने और पसंद से प्रतिस्पर्धा को रोकने में मदद करेगा। इंटेल और एएमडी का।

जबकि Microsoft के Azure Maia AI Accelerator को AI- और जेनरेटिव AI-विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है, इसका Azure कोबाल्ट CPU एक आर्म-आधारित प्रोसेसर है जो Microsoft क्लाउड पर सामान्य-उद्देश्य वाले कार्यों को पूरा करेगा। Maia का परीक्षण पहले ही OpenAI द्वारा किया जा चुका है। माइक्रोसॉफ्ट को उम्मीद है कि वह अगले साल की शुरुआत में अपने डेटा केंद्रों में नए चिप्स पेश करेगा और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट और एज़्योर ओपनएआई सर्विस जैसी बिजली सेवाओं में उनका उपयोग शुरू करेगा।

Google भी जेमिनी के साथ अपना AI गौरव फिर से हासिल करना चाहता है। आख़िरकार, इसके ट्रांसफार्मर मॉडल GPT-4 सहित अधिकांश फाउंडेशन मॉडल और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए आधार हैं। जेमिनी को Google के “अगली पीढ़ी के फाउंडेशन मॉडल” के रूप में प्रचारित किया जा रहा था, तब भी जब यह प्रशिक्षण में था। अब जब इसे ठीक किया गया है और सुरक्षा के लिए परीक्षण किया गया है, तो जेमिनी तीन आकारों में उपलब्ध है – अल्ट्रा, प्रो और नैनो. जेमिनी अल्ट्रा इसका “अत्यधिक जटिल कार्यों के लिए सबसे बड़ा और सबसे सक्षम मॉडल” है, प्रो “कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को बढ़ाने के लिए” है, और नैनो “ऑन-डिवाइस कार्यों” के लिए है।

उदाहरण के लिए, नैनो, Google के Pixel 8 Pro पर रिकॉर्डर ऐप में ‘सारांश’ को शक्ति प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को उनकी रिकॉर्ड की गई बातचीत, साक्षात्कार, प्रस्तुतियों और बहुत कुछ का सारांश प्राप्त करने की अनुमति देता है – भले ही वे ऑफ़लाइन हों. चारण जेमिनी प्रो के एक परिष्कृत संस्करण का उपयोग करता है। Google का कहना है कि जेमिनी “आने वाले महीनों में” उसके अधिक उत्पादों और सेवाओं जैसे सर्च, विज्ञापन, क्रोम और डुएट एआई में उपलब्ध होगा।

कंपनी ने पहले ही खोज में जेमिनी के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया है, “जहां यह गुणवत्ता में सुधार के साथ-साथ अमेरिका में अंग्रेजी में विलंबता में 40% की कमी के साथ उपयोगकर्ताओं के लिए हमारे खोज जेनरेटर अनुभव (एसजीई) को तेज़ बना रहा है”।

Abacus.AI के सीईओ बिंदू रेड्डी ने एक्स पर लिखा, “एजीआई की ओर दौड़ आधिकारिक तौर पर शुरू हो गई है! हम आज जहां हैं वहां से हमें कुछ और महत्वपूर्ण सफलताओं की आवश्यकता होगी! ओपन-सोर्स को कम मत समझिए, पहले शॉट देने में हम अभी भी बहुत अच्छे हैं! अधिक से अधिक कंपनियाँ ओएसएस (ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर) क्रांति में शामिल होंगी!”

देशी मल्टीमॉडल एआई पर दांव लगाना

Google का तर्क है कि जेमिनी 1.0 की ताकत यह है कि इसे अलग-अलग मीडिया के लिए अलग-अलग घटकों को प्रशिक्षित करने के बाद स्क्रैच से बनाया गया है और एक साथ नहीं जोड़ा गया है।

Google के ब्लॉग में लिखा है, “हमने जेमिनी को मूल रूप से मल्टीमॉडल के रूप में डिज़ाइन किया है, जो विभिन्न तौर-तरीकों पर शुरू से ही पूर्व-प्रशिक्षित है। फिर हमने इसकी प्रभावशीलता को और निखारने के लिए इसे अतिरिक्त मल्टीमॉडल डेटा के साथ ठीक किया।” इसमें कहा गया है कि जेमिनी 1.0 को एक साथ पाठ, चित्र, ऑडियो और बहुत कुछ को पहचानने और समझने के लिए प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह सूक्ष्म जानकारी को बेहतर ढंग से समझ सके और जटिल विषयों के बारे में सवालों के जवाब दे सके। यह इसे गणित और भौतिकी जैसे जटिल विषयों में तर्क करने में विशेष रूप से अच्छा बनाता है, जहां जीपीटी जैसे मॉडल की कमी पाई जाती है। आप मिथुन राशि का अन्वेषण कर सकते हैं यहां मल्टीमॉडल क्षमताएं हैं.

सेमीकंडक्टर रिसर्च और कंसल्टिंग फर्म सेमिनानैलिसिस ने डायलन पटेल और डैनियल निशाबॉल के 28 अगस्त के पेपर में कहा कि गूगल जेमिनी धराशायी हो जाएगा चैटजीपीटी-2023 के अंत तक 4x 5x और 2024 के अंत तक 100x। लेखकों के अनुसार, “Google के पास साम्राज्य की सभी चाबियाँ थीं, लेकिन उन्होंने बैग को टटोला।” वे Google के MEENA मॉडल का उल्लेख कर रहे थे, जो इससे पहले जारी किया गया था। महामारी।

“मीना मॉडल में 2.6 बिलियन पैरामीटर हैं और इसे सार्वजनिक डोमेन सोशल मीडिया वार्तालापों से फ़िल्टर किए गए 341 जीबी टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया गया है। 28 जनवरी 2020 के ब्लॉग में लिखा है, ”मौजूदा अत्याधुनिक जेनरेटिव मॉडल, ओपनएआई जीपीटी-2 की तुलना में, मीना की मॉडल क्षमता 1.7 गुना अधिक है और उसे 8.5 गुना अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। लेकिन Google मीना का फायदा नहीं उठा सका। संभावित, और 1 दिसंबर 2022 को, OpenAI के ChatGPT ने शो चुरा लिया। सेमिनानैलिसिस के अनुसार, Google को जेमिनी के साथ अपना मोजो वापस मिल जाएगा।

अपेक्षित रूप से, ओपनएआई के सैम ऑल्टमैन ने 29 अगस्त को एक ट्वीट के साथ जवाबी कार्रवाई की: “अतुल्य Google ने उस सेमियानालिसिस व्यक्ति को अपना आंतरिक विपणन/भर्ती चार्ट प्रकाशित करने के लिए कहा। हाहाहा”। एलोन मस्क जवाब दिया: “क्या संख्याएँ ग़लत हैं?” जिस पर पटेल ने उत्तर दिया: “वे सही हैं”। बहस अभी शुरू ही हुई थी.

Google ने कहा, जेमिनी, “MMLU (मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) पर मानव विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करने वाला पहला मॉडल है, जो AI मॉडल के ज्ञान और समस्या निवारण क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक है”। यह Google के इन-हाउस टेन्सर चिप्स और कस्टम-डिज़ाइन किए गए AI एक्सेलेरेटर का उपयोग करता है जो सर्च, यूट्यूब, जीमेल, Google मैप्स, Google Play और Android सहित Google के AI-संचालित उत्पादों को शक्ति प्रदान कर रहा है। निस्संदेह, इसका तात्पर्य यह है कि Google एनवीडिया के जीपीयू चिप्स पर अपनी निर्भरता कम करना चाहता है, जिसके साथ वह भी है Google क्लाउड के लिए भागीदार.

एआई चिप्स के लिए बाजार का अवसर बहुत बड़ा है। रिसर्च फर्म गार्टनर के 22 अगस्त के नोट के अनुसार, एआई वर्कलोड को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किए गए चिप्स 2023 में उद्योग के लिए 53.4 बिलियन डॉलर के राजस्व अवसर का प्रतिनिधित्व करेंगे, जो 2022 से 20.9% की वृद्धि है।

एनवीडिया अपने स्वयं के चिप्स का निर्माण नहीं करता है। दूसरी ओर, इंटेल के पास चिप्स बनाने के लिए अपनी खुद की फाउंड्री है, लेकिन कंपनी ने ताइवान सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग कंपनी (टीएसएमसी) के हाथों अपनी पकड़ खो दी है, जिससे इसके प्रतिद्वंद्वियों एएमडी और एनवीडिया को इसकी बाजार हिस्सेदारी में सेंध लगाने में मदद मिली है।

इंटेल भी इंटेल कोर अल्ट्रा प्रोसेसर के साथ एआई पीसी का निर्माण कर रहा है। इसके मुख्य परिचालन अधिकारी जेरी काओ के अनुसार, एसर पहले से ही इन प्रोसेसरों के साथ अपने लैपटॉप को पावर देने पर काम कर रहा है।

मिथुन को अभी प्रभावित करना बाकी है

एआई वैज्ञानिक और लेखक गैरी मार्कस के अनुसार, “ऐसा लगता है कि मिथुन, कई उपायों से, जीपीटी-4 से मेल खाता है या उससे थोड़ा अधिक है, लेकिन इसे उड़ा नहीं दिया है।” हालाँकि, उन्होंने रेखांकित किया कि जेमिनी GPT-4 का एक व्यावसायिक प्रतियोगी है, जो “ओपनएआई के लिए एक बड़ी समस्या पैदा करेगा, विशेष रूप से पोस्ट-ड्रामा, जब कई ग्राहक अब बैकअप योजना की तलाश कर रहे हैं”। हालाँकि, वह पूछते हैं: “तकनीकी दृष्टिकोण से, मुख्य प्रश्न यह है: क्या एलएलएम एक पठार के करीब हैं?”

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल ऑफ बिजनेस के एसोसिएट प्रोफेसर एथन मॉलिक ने एक्स पर पोस्ट किया कि “बार्ड अब अधिक जटिल संकेतों के लिए स्क्रिप्ट का पालन करता है, जैसे हमारा संकेत जो शिक्षकों को अवधारणाओं को समझाने के लिए सादृश्य खोजने में मदद करता है। हालाँकि, बार्ड आत्मविश्वास से बिल्कुल गलत व्याख्या प्रस्तुत करता है – जिससे चीजें उलट जाती हैं। मैंने GPT-4 से इसकी जाँच करने के लिए कहा और इसने धीरे-धीरे त्रुटियों को ठीक कर दिया।”

जैसा कि कहा गया है, ये अभी भी शुरुआती दिन हैं और यह देखना समझ में आता है कि उपयोगकर्ता और कंपनियां इन नए संस्करणों को कैसे अपनाती हैं। इस बीच, अधिक प्रतिस्पर्धा का हमेशा स्वागत है।