मजकूर डेटा सेट उदाहरणे जनरेटिव्ह कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा सेटमध्ये बुककॉर्पस, विकिपीडिया समाविष्ट आहे
कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे कोणते मजकूर डेटा सेट उदाहरण
Context:जनरेटिव्ह कृत्रिम बुद्धिमत्ता किंवा जनरेटिव्ह एआय ही एक प्रकारची एआय प्रणाली आहे जी प्रॉम्प्टच्या प्रतिसादात मजकूर, प्रतिमा किंवा इतर माध्यम तयार करण्यास सक्षम आहे. जनरेटिव्ह एआय सिस्टम जनरेटिव्ह मॉडेलचा वापर करतात जसे की मोठ्या भाषेचे मॉडेल जे त्यांना तयार करण्यासाठी वापरल्या गेलेल्या प्रशिक्षण डेटा सेटवर आधारित नवीन डेटाचे सांख्यिकीय नमुने घेतात.  उल्लेखनीय जनरेटिव्ह एआय प्रणालींमध्ये चॅटजीपीटी, जीपीटी -3 आणि जीपीटी -4 मोठ्या भाषेच्या मॉडेलचा वापर करून ओपनएआयने तयार केलेला चॅटबॉट आणि लाएमडीए मॉडेलचा वापर करून गुगलने तयार केलेला चॅटबॉट बार्ड यांचा समावेश आहे. इतर जनरेटिव्ह एआय मॉडेलमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता कला प्रणाली जसे की स्थिर प्रसार, मिडजॉर्नी आणि डॉल-ई समाविष्ट आहेत.  जनरेटिव्ह एआयचे सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट, मार्केटिंग आणि फॅशनसह विविध उद्योगांमध्ये संभाव्य अनुप्रयोग आहेत. 2020 च्या दशकाच्या सुरुवातीला जनरेटिव्ह एआयमध्ये गुंतवणूक वाढली, मायक्रोसॉफ्ट, गूगल आणि बाइडू सारख्या मोठ्या कंपन्यांसह तसेच असंख्य लहान कंपन्यांनी जनरेटिव्ह एआय मॉडेल विकसित केले.  पद्धती भविष्यातील ऑपेरा दृश्यातील आकडेवारीचे तपशीलवार तेल चित्र थियेटर डी ऑपेरा स्पेसियल, मिडजॉर्नीने तयार केलेली प्रतिमा एक जनरेटिव्ह एआय प्रणाली डेटा सेटवर अनसुपरव्हेटेड किंवा सेल्फ-सुपरव्हेटेड मशीन लर्निंग लागू करून तयार केली जाते. जनरेटिव्ह एआय सिस्टीमची क्षमता वापरल्या जाणाऱ्या डेटा सेटच्या प्रकारावर अवलंबून असते.  मजकूर: शब्दांवर किंवा शब्द टोकनवर प्रशिक्षित जनरेटिव्ह एआय सिस्टीममध्ये जीपीटी -3, लाएमडीए, एलएएमए, ब्लूम, जीपीटी -4, आणि इतर समाविष्ट आहेत (बड्या भाषा मॉडेलची यादी पहा). ते नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, मशीन भाषांतर आणि नैसर्गिक भाषा निर्मिती करण्यास सक्षम आहेत आणि इतर कामांसाठी पायाभूत मॉडेल म्हणून वापरले जाऊ शकतात. डेटा सेटमध्ये बुक कॉर्पस, विकिपीडिया आणि इतर (टेक्स्ट कॉर्पसची यादी पहा) यांचा समावेश आहे. कोड: नैसर्गिक भाषेच्या मजकूराव्यतिरिक्त, मोठ्या भाषेच्या मॉडेलला प्रोग्रामिंग भाषेच्या मजकूरावर प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, ज्यामुळे त्यांना नवीन संगणक प्रोग्रामसाठी स्त्रोत कोड तयार करता येईल. उदाहरणामध्ये ओपनएआय कोडेक्सचा समावेश आहे. प्रतिमा: मजकूर कॅप्शनसह प्रतिमांच्या संचावर प्रशिक्षित जनरेटिव्ह एआय सिस्टममध्ये इमेजेन, डॉल-ई, मिडजॉर्नी, स्थिर प्रसार आणि इतर (कृत्रिम बुद्धिमत्ता कला, जनरेटिव्ह आर्ट, सिंथेटिक मीडिया पहा) समाविष्ट आहेत. ते सामान्यतः मजकूर-ते-प्रतिमा निर्मिती आणि तंत्रिका शैली हस्तांतरणासाठी वापरले जातात. डेटासेटमध्ये LAION-5B आणि इतर समाविष्ट आहेत (कंप्यूटर व्हिजनमधील डेटासेट पहा). अणू: जनरेटिव्ह एआय सिस्टम्सना एमिनो ऍसिडच्या अनुक्रमावर किंवा डीएनए किंवा प्रथिने दर्शविणार्या स्माइल्ससारख्या आण्विक प्रतिनिधित्वावर प्रशिक्षित केले जाऊ शकते. अल्फाफोल्ड सारख्या या प्रणाली प्रोटीन संरचना अंदाज आणि औषध शोधण्यासाठी वापरल्या जातात. डेटासेटमध्ये विविध जैविक डेटासेट समाविष्ट आहेत. संगीत: म्युझिकएलएम सारख्या जनरेटिव्ह एआय सिस्टमला रेकॉर्ड केलेल्या संगीताच्या ऑडिओ वेव्हफॉर्मवर मजकूर एनोटेशनसह प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, जेणेकरून "एक विकृत गिटार रिफद्वारे समर्थित शांत व्हायोलिन मेलोडी" सारख्या मजकूर वर्णनावर आधारित नवीन संगीत नमुने तयार केले जाऊ शकतात. व्हिडिओ: एनोटेटेड व्हिडिओवर प्रशिक्षित केलेली जनरेटिव्ह एआय वेळेनुसार सुसंगत व्हिडिओ क्लिप तयार करू शकते. उदाहरणांमध्ये रनवेएमएल द्वारे जेन 1 आणि मेटा प्लॅटफॉर्मद्वारे मेक-ए-व्हिडिओ समाविष्ट आहे. मल्टीमोडल: एकाधिक जनरेटिव्ह मॉडेलमधून जनरेटिव्ह एआय सिस्टम तयार केली जाऊ शकते, किंवा एका मॉडेलला एकाधिक प्रकारच्या डेटावर प्रशिक्षित केले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, ओपनएआयच्या जीपीटी -4 ची एक आवृत्ती मजकूर आणि प्रतिमा इनपुट दोन्ही स्वीकारते.