टैग: जेनएआई
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एआई के साथ वर्तमान में बने रहना: आजीवन सीखने वाले की आदतें
संपादक की टिप्पणी: यह लेख चैंपलेन कॉलेज, सेंट-लैम्बर्ट में एआई प्रोजेक्ट लीड और एआई सर्टिफिकेट समन्वयक, स्टीफ़न पैक्वेट के साथ एक साक्षात्कार पर आधारित है। स्पष्टता और संक्षिप्तता के लिए उत्तरों को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है और ये मूल बातचीत का शब्दशः प्रतिरूपण नहीं हैं। विचार साक्षात्कार के समय वक्ता के दृष्टिकोण को दर्शाते हैं। प्रश्न:…
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बातचीत का भ्रम: शिक्षा में एआई इंटरफेस पर पुनर्विचार
संपादक की टिप्पणी: यह लेख चैंपलेन कॉलेज, सेंट-लैम्बर्ट में एआई प्रोजेक्ट लीड और एआई सर्टिफिकेट समन्वयक, स्टीफ़न पैक्वेट के साथ एक साक्षात्कार पर आधारित है। स्पष्टता और संक्षिप्तता के लिए उत्तरों को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है और ये मूल बातचीत का शब्दशः प्रतिरूपण नहीं हैं। विचार साक्षात्कार के समय वक्ता के दृष्टिकोण को दर्शाते हैं। प्रश्न:…
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एआई के लिए लेखन: नई साक्षरता जिसकी हम सभी को आवश्यकता है
संपादक की टिप्पणी: यह लेख चैंपलेन कॉलेज, सेंट-लैम्बर्ट में एआई प्रोजेक्ट लीड और एआई सर्टिफिकेट समन्वयक, स्टीफ़न पैक्वेट के साथ एक साक्षात्कार पर आधारित है। स्पष्टता और संक्षिप्तता के लिए उत्तरों को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है और ये मूल बातचीत का शब्दशः प्रतिरूपण नहीं हैं। विचार साक्षात्कार के समय वक्ता के दृष्टिकोण को दर्शाते हैं। प्रश्न:…
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एआई मतिभ्रम को समझना
एआई मतिभ्रम एक आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्या है जो एआई मॉडलों को गलत, मनगढ़ंत या निरर्थक जानकारी उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करती है। आइए जानें कि ऐसा क्यों होता है और ये क्यों महत्वपूर्ण हैं। एआई मतिभ्रम क्या हैं? एआई मतिभ्रम तब होता है जब एआई सिस्टम ऐसी सामग्री तैयार करते हैं जिसका उनके प्रशिक्षण डेटा में कोई आधार नहीं होता या जो वास्तविकता से मेल नहीं खाती। ये त्रुटियाँ यादृच्छिक नहीं होतीं...
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AI में संदर्भ विंडो को समझना
एआई में संदर्भ विंडो, उस अधिकतम पाठ या डेटा की मात्रा को संदर्भित करती है जिसे एक एआई मॉडल एक ही इंटरैक्शन में संसाधित कर सकता है। यह परिभाषित करता है कि एआई सार्थक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए एक बार में कितनी जानकारी "याद" रख सकता है। उदाहरण: कल्पना कीजिए कि किताब पढ़ते समय आपकी स्मृति अल्पकालिक सीमा तक सीमित हो। अगर आप केवल अंतिम 2...
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एआई में अनुकूलन और विशेषज्ञता
फ़ाइन-ट्यूनिंग, ट्रांसफ़र लर्निंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करके AI मॉडल को विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित और विशिष्ट बनाया जा सकता है। ये तकनीकें AI के प्रदर्शन, दक्षता और सटीकता को बेहतर बनाने में मदद करती हैं। फ़ाइन-ट्यूनिंग फ़ाइन-ट्यूनिंग क्या है? फ़ाइन-ट्यूनिंग, किसी पूर्व-प्रशिक्षित AI मॉडल को विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित करके उसे किसी विशिष्ट कार्य या उद्योग के लिए अनुकूलित करती है। उदाहरण: - एक सामान्य AI चैटबॉट को फ़ाइन-ट्यून किया जाता है...
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विचार-श्रृंखला तर्क (सरल व्याख्या)
विचार-श्रृंखला तर्क (CoT) क्या है? "विचार-श्रृंखला (CoT) मानवीय तर्क को प्रतिबिम्बित करती है, तार्किक निष्कर्षों की एक सुसंगत श्रृंखला के माध्यम से व्यवस्थित समस्या-समाधान को सुगम बनाती है।" आईबीएम: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts मूलतः, CoT एक AI मॉडल को अंतिम उत्तर तक पहुँचने से पहले मध्यवर्ती चरण लेने के लिए प्रोत्साहित करता है। सीधे समाधान पर जाने के बजाय, मॉडल अपनी विचार प्रक्रिया को...
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आरएजी क्या है और यह कैसे काम करता है?
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG), जनरेटिव AI की एक उन्नत तकनीक है जो टेक्स्ट जेनरेशन को रीयल-टाइम सूचना पुनर्प्राप्ति के साथ जोड़ती है। सरल शब्दों में, RAG, AI मॉडल्स को बाहरी डेटाबेस या नॉलेज बेस तक पहुँच प्रदान करता है ताकि प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते समय सटीक और अद्यतन जानकारी प्राप्त की जा सके। यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न सामग्री न केवल सुसंगत हो, बल्कि तथ्यात्मक रूप से सही और प्रासंगिक भी हो...
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