जैसे संवादी चैटबॉट्स की लोकप्रियता में वृद्धि के साथ ChatGPT, प्रतिस्पर्धियों का उभरना केवल कुछ समय की बात थी। और वह है Google का बार्ड AI चैटबॉट, जिसे कंपनी के सर्च इंजन के पूरक के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विभिन्न विषयों पर बातचीत कर सकता है और अद्वितीय पाठ उत्पन्न कर सकता है।
चारण चैटजीपीटी और बिंग चैट के समान। यह रचनात्मक कार्यों में मदद कर सकता है, जटिल विषयों की व्याख्या कर सकता है, और आम तौर पर विभिन्न स्रोतों से जानकारी खींच सकता है, साथ ही आपके फ्रिज में मौजूद सामग्री से व्यंजनों को खोजने जैसे अधिक जटिल प्रश्नों को संभाल सकता है।
सरल प्रश्नों के अलावा, आप उससे कुछ इस तरह पूछ सकते हैं: "क्या सीखना आसान है - पियानो या गिटार, और उनमें से प्रत्येक के लिए कितना अभ्यास आवश्यक है?"। यह एक खुला प्रश्न है, और इसे खोजने में एक व्यक्ति को कम से कम कुछ मिनट लगते हैं, लेकिन Google का दावा है कि यह दर्जनों पृष्ठों की जानकारी को कुछ पैराग्राफों में संक्षिप्त कर सकता है।
बार्ड और चैटजीपीटी में कुछ समानता है। दोनों अपने मूल में एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं और खुली बातचीत के लिए अनुकूलित किए गए हैं। हालाँकि, ChatGPT GPT-3.5 का उपयोग करता है, जबकि बार्ड को Google के अपने LaMDA मॉडल के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है। LaMDA और के साथ समस्या ChatGPT उसमें, उनकी क्षमताओं के बावजूद, उत्तरों की गुणवत्ता बहुत भिन्न होती है। आखिरकार, टेक्स्ट उत्पन्न करने की चैटबॉट की क्षमता उसके प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी 2021 के बाद डेटा नहीं लेता है। यदि आप उसके बाद की घटनाओं के बारे में पूछेंगे, तो वह सिर्फ एक उत्तर देगा। इसी तरह, प्रशिक्षण डेटा में किसी भी पक्षपात से तिरछी प्रतिक्रियाएँ हो सकती हैं।
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ये दो सीमाएं शायद समझाती हैं कि बार्ड को बाज़ार में लाने में Google को इतना समय क्यों लगा, क्योंकि गलत लेकिन आधिकारिक उत्तर गलत सूचना के प्रसार का कारण बन सकते हैं। और ऐसे ही परिस्थिति उनके प्रचार वीडियो के साथ हुआ, जिसके कारण Google के शेयर भी गिर गए।
LaMDA एक मशीन लर्निंग मॉडल है जिसे टेक्स्ट सैंपल पर प्रशिक्षित किया जाता है और शब्द और वाक्य भविष्यवाणी के लिए अनुकूलित किया जाता है। इसे बनाने के लिए, Google ने ट्रांसफ़ॉर्मर पर आधारित ओपन सोर्स कोड के साथ अपने स्वयं के न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग किया और संवाद के लिए मॉडल में सुधार किया। वैसे, OpenAI भाषा मॉडल के अपने GPT परिवार के लिए समान ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। Google ने "सार्वजनिक संवाद डेटा और अन्य सार्वजनिक दस्तावेज़ों" से लिए गए LaMDA के लिए 1,56 ट्रिलियन शब्दों के डेटासेट का उपयोग किया।
LaMDA के तीन प्रमुख लक्ष्य हैं - गुणवत्ता, सुरक्षा और वैधता - जो चैटबॉट को तार्किक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में मदद करते हैं जो क्वेरी के संदर्भ में दिलचस्प लगती हैं। उदाहरण के लिए, वह "समझ गई" या "सुनकर खुशी हुई" जैसी सामान्य बातों का जवाब नहीं देगी Google ने मॉडल को उत्तरों के पूरक के लिए वास्तविक समय में बाहरी स्रोतों से जानकारी खोजने की क्षमता प्रदान की।
दुर्भाग्य से, Google ने अभी तक सामान्य उपलब्धता के बारे में जानकारी नहीं दी है चारण. यह वर्तमान में "विश्वसनीय परीक्षकों" के लिए उपलब्ध है। संवादी चैटबॉट्स की मांग को देखते हुए, कंपनी शुरुआत में कम संख्या में उपयोगकर्ताओं तक पहुंच प्रदान करेगी। दूसरे शब्दों में, बार्ड का पूर्वावलोकन चरण प्रतीक्षा सूची तक सीमित हो सकता है।
अन्य मशीन लर्निंग-आधारित चैटबॉट्स की तरह, बार्ड को कंप्यूटिंग संसाधनों में एक कंपनी को बहुत पैसा खर्च करने की संभावना है। कुछ अनुमानों के अनुसार, चैटबॉट के प्रत्येक उत्तर की कीमत नियमित खोज की तुलना में दस गुना अधिक होगी। कम संख्या में उपयोगकर्ताओं के लिए बार्ड की दृश्यता और उपयोग को सीमित करने से कंपनी को समय के साथ इन लागतों को कम करने में मदद मिलेगी।
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बार्ड और चैटजीपीटी के बीच सबसे बड़ा अंतर यह है कि Google के चैटबॉट के पास वेब पर नवीनतम जानकारी तक पहुंच होगी (2021 के बाद भी)। बार्ड संभावित रूप से अन्य Google उत्पादों जैसे में फिट हो सकता है Android, क्रोम ओएस, जीमेल, डॉक्स और यहां तक कि क्रोम ब्राउज़र भी। Microsoft, अपनी ओर से, पहले ही एकीकृत हो चुका है बिंग एज ब्राउज़र में चैट करें, चैट करें Skype और टीम ऐप।
एक और अंतर उनकी भाषा क्षमताओं का है - बार्ड हमें Google के LaMDA मॉडल का पहला स्वाद देगा। अब तक, लगभग सभी AI चैटबॉट्स ने OpenAI के GPT-3.5 मॉडल की विविधता पर भरोसा किया है। अंत में, Google का चैटबॉट उपयोगकर्ताओं को वह ढूंढने में मदद करने के लिए छोटे उत्तर प्रदान कर सकता है जो वे तेजी से खोज रहे हैं।
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