जेनरेटिव एआई क्या है? शुरुआती लोगों के लिए एक गाइड

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने लोगों के रोजमर्रा की विभिन्न प्रक्रियाओं को संभालने के तरीके को बदल दिया है। इसकी सबसे दिलचस्प शाखाओं में से एक जेनरेटिव एआई है।

आप पहले से ही जानते होंगे कि मीडिया और मनोरंजन से लेकर स्वास्थ्य सेवा और वित्त तक विभिन्न उद्योग कुछ समय से एआई प्रौद्योगिकियों को नियोजित कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, Spotify AI एल्गोरिदम का उपयोग करता है और इसके वैयक्तिकृत संगीत अनुशंसा प्रणाली को शक्ति प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग। एक अन्य उदाहरण डीपमाइंड हेल्थ है, जो Google की हेल्थ की सहायक कंपनी है जो चिकित्सा अनुसंधान में एआई तकनीक को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करती है।

लेकिन जेनरेटिव एआई - यह चीजों को बिल्कुल नए स्तर पर ले जाता है!

जेनरेटिव एआई शुरू से ही सामग्री तैयार कर सकता है। इसमें छवियों, पाठ और संगीत की पीढ़ी शामिल है।

अद्वितीय और यथार्थवादी आउटपुट उत्पन्न करने की अपनी क्षमता के साथ, जेनेरिक एआई ने दुनिया भर में महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। यह प्रौद्योगिकी को समझने और उसके साथ बातचीत करने के हमारे तरीके को नया आकार दे रहा है।

इस लेख में, हम जेनरेटिव एआई की दुनिया में गहराई से उतरेंगे, इसकी परिभाषा, आंतरिक कामकाज, अनुप्रयोगों, चुनौतियों और बहुत कुछ की खोज करेंगे। विवरण जानने के लिए पढ़ते रहें!

जेनरेटिव एआई क्या है?

जेनरेटिव एआई, जिसे जेनेरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम इंटेलिजेंस तकनीकों के एक सबसेट को संदर्भित करता है जो नई और मूल सामग्री बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है।

पारंपरिक एआई दृष्टिकोणों के विपरीत, जो पूर्व निर्धारित नियमों और मौजूदा डेटा का विश्लेषण करने पर निर्भर करते हैं, जेनरेटिव एआई मॉडल में किसी दिए गए डेटासेट से पैटर्न और संरचनाओं को सीखकर नई सामग्री उत्पन्न करने की क्षमता होती है।

जेनरेटिव एआई के पीछे मुख्य अवधारणा ऐसी सामग्री का निर्माण है जो मौजूदा डेटा की प्रत्यक्ष प्रतिकृति नहीं है, बल्कि एक अभिनव रचना है।

जेनरेटिव एआई कैसे काम करता है?

जेनरेटिव एआई बड़े डेटासेट से पैटर्न और संरचनाओं को सीखने के लिए जटिल एल्गोरिदम और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके काम करता है। तकनीकी बातों में पड़े बिना, यह कैसे काम करता है इसकी एक सरल व्याख्या यहां दी गई है:

प्रशिक्षण: जेनरेटिव एआई मॉडल को एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें उस प्रकार की सामग्री के उदाहरण होते हैं जिसे इसे उत्पन्न करना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि लक्ष्य छवियां उत्पन्न करना है, तो मॉडल को छवियों के व्यापक सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।
सीखने के पैटर्न: प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, एआई मॉडल डेटासेट का विश्लेषण करता है और सामग्री के अंतर्निहित पैटर्न, शैलियों और विशेषताओं को सीखता है। यह विभिन्न तत्वों के बीच सामान्य विशेषताओं और सहसंबंधों की पहचान करता है।
नई सामग्री तैयार करना: एक बार प्रशिक्षण पूरा हो जाने पर, जेनरेटिव एआई मॉडल सीखे गए पैटर्न और सुविधाओं का उपयोग करके नई सामग्री उत्पन्न कर सकता है। यह यादृच्छिक इनपुट लेता है, जिसे एक अव्यक्त वेक्टर के रूप में जाना जाता है, और इसे एक सार्थक आउटपुट में बदल देता है जो उन उदाहरणों से मिलता जुलता है जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।
फ़ाइन ट्यूनिंग: उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, फीडबैक प्रदान करके मॉडल को ठीक किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि उत्पन्न छवियां पर्याप्त यथार्थवादी नहीं हैं, तो मानव मूल्यांकनकर्ता गुणवत्ता का मूल्यांकन कर सकते हैं, और मॉडल बेहतर परिणाम देने के लिए अपने मापदंडों को समायोजित कर सकता है।
पुनरावृत्ति: जेनरेटर एआई मॉडल को परिष्कृत करने और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए इसके आउटपुट में सुधार करने के लिए प्रशिक्षण, निर्माण और फाइन-ट्यूनिंग की प्रक्रिया को कई बार दोहराया जा सकता है।

यह ध्यान देने योग्य है कि जेनेरिक एआई मॉडल उपयोग में आने वाले विशिष्ट कार्य और तकनीकों के आधार पर जटिलता और वास्तुकला में भिन्न हो सकते हैं।

कुछ लोकप्रिय जेनेरिक एआई मॉडल शामिल करना:

जनरेटिव प्रतिकूल नेटवर्क (जीएएन) मल्टीमीडिया पीढ़ी के लिए, जैसे चित्र और संगीत
वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स (वीएई) सिंथेटिक डेटा उत्पादन के लिए
जीपीटी जैसे ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल (जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर) मानव-सदृश पाठ और सामग्री निर्माण के लिए

विभिन्न प्रकार की सामग्री तैयार करने के लिए कई AI उपकरण जो अब आपको मिलेंगे, GPT का उपयोग करते हैं। जीपीटी-4 नवीनतम संस्करण है.

जेनरेटिव एआई के अनुप्रयोग

जेनरेटिव एआई के विभिन्न डोमेन में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। मैं आगे आने वाले अनुभागों में कुछ उल्लेखनीय उदाहरणों के बारे में बताऊंगा।

1. पाठ निर्माण

जेनरेटिव एआई मॉडल पुस्तकों, लेखों और अन्य पाठ-आधारित संसाधनों सहित, खिलाए गए विशाल पाठ्य डेटा के आधार पर सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक पाठ भी उत्पन्न कर सकते हैं। इसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में अनुप्रयोग हैं, जहां इसका उपयोग संवादी एजेंट बनाने, उत्पाद विवरण तैयार करने के लिए किया जा सकता है। ब्लॉग लेख लिखें, या रचनात्मक लेखन में भी सहायता करें।

आप बस एआई को बताएं कि आपको किस प्रकार का टेक्स्ट चाहिए और वह इसे तैयार कर देगा। उदाहरण के लिए, आप टेक्स्ट जेनरेशन के लिए एक एआई टूल को एक प्रेम गीत, एक रोमांस लघु कहानी, एक ट्वीट और बहुत कुछ लिखने का निर्देश दे सकते हैं।

पाठ उत्पन्न करने के लिए अधिकांश एआई उपकरण टेम्पलेट प्रदान करते हैं (विभिन्न प्रकार की लिखित सामग्री के लिए) जिन्हें आप चुन सकते हैं और फिर विषय, आवाज के स्वर और भाषा जैसी चीजों के बारे में अपना इनपुट प्रदान कर सकते हैं।

अन्य चैटजीपीटी की तरह एक चैट फ़ंक्शन के साथ आएं जहां आप टेक्स्ट-आधारित सहायता का अनुरोध कर सकते हैं। इस मामले में, आप उनसे कुछ भी लिखने, व्याख्या करने, या यहां तक कि लेखन के एक लंबे टुकड़े को सुपाच्य बिंदुओं में सारांशित करने के लिए कहने के लिए स्वतंत्र हैं।

नीचे एक AI-जनित कविता है:

2. छवि निर्माण

जेनेरिक एआई मॉडल जैसे जेनेरिक एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) यथार्थवादी और उच्च गुणवत्ता वाली छवियां उत्पन्न कर सकते हैं। इन मॉडलों का उपयोग कला, डिज़ाइन और विज्ञापन जैसे क्षेत्रों में नई दृश्य सामग्री बनाने, मौजूदा छवियों की विविधताएँ उत्पन्न करने और यहां तक कि आभासी वातावरण के निर्माण में सहायता करने के लिए किया गया है।

आप बस अपनी इच्छित छवि का वर्णन करें, और एआई चित्रों के बड़े डेटासेट के आधार पर विभिन्न विविधताएं प्रदान करेगा जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।

क्या आपको घोड़े पर सवार पोप, ट्रैक्टर चलाती बिल्ली या किसी अस्तित्वहीन एलियन की छवि चाहिए? आपको यह मिला!

AI-जनरेटेड छवि का यह उदाहरण देखें:

3. आवाज निर्माण

यदि आप नहीं जानते हैं, तो पाठ से यथार्थवादी और मानव-सदृश भाषण बनाना जेनेरिक एआई के लिए धन्यवाद है। इस तकनीक में हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण प्रगति देखी गई है।

आज, कृत्रिम आवाज़ों की पीढ़ी संभव है जिन्हें वास्तविक मानवीय आवाज़ों से अलग करना मुश्किल है।

एआई वॉयस जेनरेशन का उपयोग विभिन्न उद्योगों में किया जा सकता है। इनमें मनोरंजन, गेमिंग, वर्चुअल असिस्टेंट, ऑडियोबुक और बोलने में अक्षम उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सेसिबिलिटी टूल शामिल हैं।

For instance, voice assistants like Siri, Alexa, and Google Assistant rely on generative AI to provide spoken responses to user queries. What’s more, this technology, brought forth by AI voice generators like Murf.ai, has given birth to faceless YouTube channels.

YouTubers वास्तव में बिना बोले विभिन्न प्रकार के वीडियो बना सकते हैं। आपको बस आवाज और वॉइला के साथ प्रासंगिक स्लाइड, क्लिप या एनिमेशन का एक सेट एक साथ रखना है!

हालाँकि, ध्वनि संश्लेषण में जेनेरिक एआई के विकास ने नैतिक चिंताएँ भी बढ़ा दी हैं। कोई व्यक्ति डीपफेक ऑडियो बनाने के लिए आसानी से तकनीक का दुरुपयोग कर सकता है, जहां किसी की सहमति के बिना उसकी आवाज की नकल की जाती है। इसका धोखाधड़ी, प्रतिरूपण और गलत सूचना पर प्रभाव पड़ता है।

4. संगीत रचना

जेनरेटिव एआई की मदद से मूल संगीत की रचना करना संभव है। मॉडल मौजूदा रचनाओं से सीखकर ऐसा करने में सक्षम हैं।

वे धुनें, स्वर-संगति और यहां तक कि संपूर्ण संगीत रचनाएं भी उत्पन्न कर सकते हैं। एआई-जनित संगीत संगीत उत्पादन को सरल बनाता है और फिल्मों या गेम के लिए साउंडट्रैक या मार्केटिंग वीडियो के लिए पृष्ठभूमि संगीत प्रदान करने में मदद करता है।

5. वीडियो जनरेशन

यह AI-जनरेटेड टेक्स्ट, इमेज, आवाज और संगीत के संयोजन की तरह है। हालाँकि AI वीडियो निर्माण अभी तक पूर्ण नहीं हुआ है, फिर भी AI का उपयोग करके वीडियो बनाना संभव है।

मेरे कहने का कारण यह है कि यह अभी तक मौजूद नहीं है, क्योंकि वर्तमान समय की अधिकांश वीडियो-पीढ़ी एआई विशिष्ट प्रकार के वीडियो बना सकती है, जो टॉकिंग हेड वीडियो हैं।

जेनरेटिव एआई के माध्यम से, आप यथार्थवादी और अभिव्यंजक आभासी चरित्र बना सकते हैं, जिन्हें एआई अवतार कहा जाता है, जो शब्द बोल सकते हैं या अन्य लोगों के साथ बातचीत भी कर सकते हैं। ये अवतार मानव जैसी चेहरे की गतिविधियों, भावों और भाषण पैटर्न की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

इस प्रकार के AI-जनित वीडियो व्याख्याता, शैक्षिक और प्रचार वीडियो के लिए अच्छी तरह से काम करते हैं जिनके लिए प्रस्तुतकर्ता की आवश्यकता होती है। आपको बस सही टूल ढूंढना है, वह अवतार चुनना है जो आपकी वीडियो प्राथमिकताओं के अनुरूप हो, और वह टेक्स्ट इनपुट करें जिसे आप कहना चाहते हैं।

अधिकांश उपलब्ध AI वीडियो जेनरेशन प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रकार के AI अवतार प्रदान करते हैं। आप उन्हें लिंग, उम्र, नस्ल और अन्य आधार पर पा सकते हैं।

एआई अवतार टॉकिंग हेड्स का उपयोग फिल्मों, टीवी शो और वीडियो गेम में डिजिटल अभिनेताओं के लिए किया जा सकता है। यह तकनीक आभासी पात्रों के निर्माण की अनुमति देती है जो विशिष्ट परिदृश्यों में मानव अभिनेताओं की आवश्यकता के बिना पंक्तियों को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत कर सकते हैं और भावनाओं को चित्रित कर सकते हैं।

इस तकनीक का दुरुपयोग होने पर जोखिम भी पैदा होता है। अपने पसंदीदा सेलिब्रिटी को अपने निजी संदेशों में आपके नाम से बुलाते हुए चित्रित करें (कोई व्यक्ति जाल में फंस सकता है!)

जनरेटिव एआई की चुनौतियाँ और सीमाएँ

जबकि जेनरेटिव एआई ने उल्लेखनीय क्षमताएं दिखाई हैं, इसे कई चुनौतियों और सीमाओं का भी सामना करना पड़ता है। यहां कुछ प्रमुख हैं:

गुणवत्ता और सुसंगतता: जबकि मॉडल में निरंतर सुधार हो रहा है, कुछ मामलों में उच्च-गुणवत्ता और सुसंगत सामग्री तैयार करना उनके लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है। वे ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं जो दृश्य या प्रासंगिक रूप से असंगत हैं और अवास्तविक या निरर्थक परिणाम दे सकते हैं।
पूर्वाग्रह और अनुचितता: जेनरेटिव एआई मॉडल जिस मौजूदा डेटा से सीखते हैं, उसमें पूर्वाग्रह हो सकते हैं। इन पूर्वाग्रहों और सामाजिक असमानताओं को उत्पन्न सामग्री में प्रतिबिंबित किया जा सकता है।
डेटा निर्भरता: जेनरेटिव एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए बड़े और विविध डेटासेट पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं और प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता उत्पन्न सामग्री को प्रभावित कर सकती है। सीमित या पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा के परिणामस्वरूप इष्टतम से कम या पक्षपाती एआई आउटपुट हो सकता है।
कम्प्यूटेशनल संसाधन: जेनरेटिव एआई मॉडल का प्रशिक्षण और संचालन कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है और इसके लिए महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है, आपको शक्तिशाली हार्डवेयर और बड़ी मात्रा में मेमोरी की आवश्यकता होती है और ऐसी आवश्यकताएं इन मॉडलों की पहुंच और स्केलेबिलिटी को सीमित करती हैं।
नैतिक प्रतिपूर्ति: जब लोग जेनरेटिव एआई के बारे में बात करते हैं तो विभिन्न चिंताएं मौजूद होती हैं, जैसे दुरुपयोग की संभावना, डीपफेक और भ्रामक या हानिकारक सामग्री का निर्माण।

इन चुनौतियों से निपटने के लिए निरंतर अनुसंधान और विकास की आवश्यकता है। डेटा संवर्द्धन, नियमितीकरण और प्रतिकूल प्रशिक्षण जैसी तकनीकें उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता और विविधता को बढ़ावा देने में मदद कर सकती हैं।

जेनेरिक एआई के जिम्मेदार उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए नैतिक दिशानिर्देशों, पूर्वाग्रह का पता लगाने और शमन रणनीतियों को नियोजित करने की आवश्यकता है। इन मॉडलों में विश्वास और भरोसा पैदा करने के लिए व्याख्यात्मकता में सुधार और उत्पन्न आउटपुट पर नियंत्रण के लिए निरंतर प्रयास भी आवश्यक हैं।

जनरेटिव एआई उपकरण

विभिन्न जेनेरिक एआई उपकरण उपलब्ध हैं, कुछ मुफ़्त, अन्य भुगतान, या दोनों विकल्पों का मिश्रण।

जैस्पर एआई (पाठ के लिए)

एआई सामग्री तैयार करने के लिए जैस्पर इस समय सबसे अच्छे एआई टूल में से एक है। यह एक उपकरण है जिसका उपयोग मैंने स्वयं ब्लॉग शीर्षक, मेटा विवरण और शीर्षक जैसे टेक्स्ट बनाने के लिए किया है।

लेकिन वह सब नहीं है। जैस्पर आपको पूर्ण लंबाई वाले ब्लॉग पोस्ट या उत्पाद विवरण, सोशल मीडिया पोस्ट और ईमेल जैसी मार्केटिंग सामग्री लिखने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, एक चैट सुविधा है जो आपको जैस्पर से किसी भी प्रकार के टेक्स्ट का अनुरोध करने में सक्षम बनाती है।

जैसे कि यह पर्याप्त नहीं है, जैस्पर छवियां उत्पन्न करने के लिए एक उपकरण प्रदान करता है। आप मानव चेहरों, प्रकृति, भोजन, घरों, जानवरों या किसी अन्य चीज़ की छवियां बना सकते हैं।

DALLE-E 2 (छवियों के लिए)

DALL-E 2 OpenAI द्वारा विकसित एक उन्नत छवि निर्माण मॉडल है। यह मूल DALL-E मॉडल का उत्तराधिकारी है और छवि गुणवत्ता और आउटपुट की विविधता के मामले में एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करता है।

DALL-E 2 की प्रमुख विशेषताओं में से एक इसकी पाठ्य विवरण से अत्यधिक विस्तृत और यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करने की क्षमता है। इसका मतलब यह है कि एक संकेत या विवरण दिए जाने पर, DALL-E 2 उस विवरण के अनुरूप एक छवि उत्पन्न कर सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप "तितली पंखों वाला एक बैंगनी हाथी" जैसा संकेत प्रदान करते हैं, तो DALL-E2 उस विवरण से मेल खाने वाली छवि उत्पन्न कर सकता है।

DALL-E2 छवि संपादन और हेरफेर की अनुमति देता है। यह एक मौजूदा छवि ले सकता है और इसे आपके निर्देशों के अनुसार संशोधित कर सकता है। उदाहरण के लिए, आप एक संकेत दर्ज कर सकते हैं जिसमें DALL-E2 से किसी छवि में किसी ऑब्जेक्ट का रंग बदलने या उसमें विशिष्ट तत्व जोड़ने के लिए कहा जा सकता है।

सिंथेसिया (वीडियो + आवाज के लिए)

सिंथेसिया एक एआई-संचालित वीडियो संश्लेषण मंच है जो विभिन्न भाषाओं और विभिन्न अभिव्यक्तियों में बोलने या प्रस्तुत करने वाले लोगों के जीवंत वीडियो बनाने में माहिर है। यह किसी व्यक्ति के चेहरे के पूर्व-रिकॉर्ड किए गए फुटेज को टेक्स्ट इनपुट के साथ जोड़कर इन वीडियो को बनाने के लिए जेनरेटिव एआई तकनीकों का उपयोग करता है।

यह एआई टूल आपके द्वारा प्रदान किए गए किसी भी टेक्स्ट इनपुट को बोले गए शब्दों में परिवर्तित करने के लिए टेक्स्ट-टू-स्पीच (टीटीएस) तकनीक का भी उपयोग करता है। इसका AI मॉडल संबंधित ऑडियो उत्पन्न करता है और फिर इसे वीडियो के साथ सिंक्रोनाइज़ करता है।

परिणामी वीडियो एक पूर्व-रिकॉर्ड किया गया चेहरा होगा जो दिए गए पाठ को बोलता हुआ प्रतीत होता है। सबसे बढ़कर, वीडियो में स्वचालित बंद कैप्शन शामिल किए गए हैं!

माइक स्टुज़ी की जेनरेटिव एआई सॉफ्टवेयर की सूची

अब मैं विभिन्न मल्टीमीडिया प्रकारों के लिए कुछ शीर्ष एआई जेनरेशन टूल के बारे में लेख साझा करूंगा जिनकी समीक्षा मैं इस साइट पर पहले ही कर चुका हूं। उनमें पाठ, चित्र, आवाज, वीडियो और बहुत कुछ उत्पन्न करने वाले शामिल हैं।

वर्गीकृत जेनेरिक एआई सॉफ़्टवेयर समीक्षाएँ (सर्वोत्तम):

व्यक्तिगत जेनरेटर एआई सॉफ्टवेयर समीक्षाएँ:

निष्कर्ष

निष्कर्षतः, जेनरेटिव एआई एक शक्तिशाली तकनीक है जो नई और यथार्थवादी सामग्री बनाने की क्षमता रखती है, चाहे वह चित्र, वीडियो या आवाजें हों। यह वास्तविक दुनिया के उदाहरणों जैसा डेटा उत्पन्न करने के लिए जटिल एल्गोरिदम और गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है।

मनोरंजन, गेमिंग, वर्चुअल असिस्टेंट और अन्य जैसे विभिन्न उद्योगों में अपने संभावित अनुप्रयोगों के साथ, जेनरेटिव एआई हमारे डिजिटल सामग्री बनाने, उसके साथ बातचीत करने और अनुभव करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार है। हालाँकि, यह चुनौतियाँ और चिंताएँ भी प्रस्तुत करता है जिन पर प्रौद्योगिकी विकसित होने के साथ ध्यान देने की आवश्यकता है।

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