Coordinates: 37°45′44″N 122°24′53″W / 37.7623°N 122.4148°W / 37.7623; -122.4148

ओपन एआई: Difference between revisions

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{{Infobox company
{{Infobox company
| name = OpenAI
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माइक्रोसॉफ्ट के [[पीटर ली (कंप्यूटर वैज्ञानिक)]] ने कहा कि एक शीर्ष एआई शोधकर्ता की लागत शीर्ष राष्ट्रीय फुटबॉल लीग क्वार्टरबैक संभावना की लागत से अधिक है।<ref name="wired_inside2" />OpenAI की क्षमता और मिशन ने इन शोधकर्ताओं को फर्म की ओर आकर्षित किया; Google के एक कर्मचारी ने कहा कि वह आंशिक रूप से लोगों के बहुत मजबूत समूह के कारण और बहुत हद तक, इसके मिशन के कारण OpenAI के लिए Google छोड़ने को तैयार था।<ref name="wired_inside2" />ब्रॉकमैन ने कहा कि सबसे अच्छी चीज जिसकी मैं कल्पना कर सकता था वह थी मानवता को एक सुरक्षित तरीके से वास्तविक एआई के निर्माण के करीब ले जाना।<ref name="wired_inside2" />OpenAI के सह-संस्थापक वोज्शिएक ज़रेम्बा ने कहा कि उन्होंने OpenAI में शामिल होने के लिए अपने बाजार मूल्य के दो से तीन गुना के सीमावर्ती पागल प्रस्तावों को ठुकरा दिया।<ref name="wired_inside2" />
माइक्रोसॉफ्ट के [[पीटर ली (कंप्यूटर वैज्ञानिक)]] ने कहा कि एक शीर्ष एआई शोधकर्ता की लागत शीर्ष राष्ट्रीय फुटबॉल लीग क्वार्टरबैक संभावना की लागत से अधिक है।<ref name="wired_inside2" />OpenAI की क्षमता और मिशन ने इन शोधकर्ताओं को फर्म की ओर आकर्षित किया; Google के एक कर्मचारी ने कहा कि वह आंशिक रूप से लोगों के बहुत मजबूत समूह के कारण और बहुत हद तक, इसके मिशन के कारण OpenAI के लिए Google छोड़ने को तैयार था।<ref name="wired_inside2" />ब्रॉकमैन ने कहा कि सबसे अच्छी चीज जिसकी मैं कल्पना कर सकता था वह थी मानवता को एक सुरक्षित तरीके से वास्तविक एआई के निर्माण के करीब ले जाना।<ref name="wired_inside2" />OpenAI के सह-संस्थापक वोज्शिएक ज़रेम्बा ने कहा कि उन्होंने OpenAI में शामिल होने के लिए अपने बाजार मूल्य के दो से तीन गुना के सीमावर्ती पागल प्रस्तावों को ठुकरा दिया।<ref name="wired_inside2" />


अप्रैल 2016 में, OpenAI ने सुदृढीकरण सीखने के अनुसंधान के लिए अपने मंच OpenAI जिम का एक सार्वजनिक बीटा जारी किया।<ref name=":0" />दिसंबर 2016 में, OpenAI ने यूनिवर्स जारी किया, जो दुनिया भर में खेलों, वेबसाइटों और अन्य अनुप्रयोगों की आपूर्ति के लिए AI की सामान्य बुद्धि को मापने और प्रशिक्षित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है।<!--AI training ground that spans any software running on any machine, from games to web browsers to protein folders-->.<ref>{{cite magazine|url=https://www.wired.com/2016/12/openais-universe-computers-learn-use-apps-like-humans/|title=एलोन मस्क की लैब कंप्यूटर को इंसानों की तरह ही एप्स का इस्तेमाल करना सिखाना चाहती है|last1=Metz|first1=Cade|magazine=WIRED|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 13, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190113173007/https://www.wired.com/2016/12/openais-universe-computers-learn-use-apps-like-humans/|url-status=live}}</ref><ref>{{cite news|url=https://techcrunch.com/2016/12/05/openais-universe-is-the-fun-parent-every-artificial-intelligence-deserves/|title=OpenAI का यूनिवर्स मज़ेदार माता-पिता है जिसका हर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हकदार है|last1=Mannes|first1=John|work=TechCrunch|access-date=December 31, 2016|archive-date=February 19, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190219080426/https://techcrunch.com/2016/12/05/openais-universe-is-the-fun-parent-every-artificial-intelligence-deserves/|url-status=live}}</ref><ref>{{cite web|url=https://universe.openai.com/|title=OpenAI – Universe|language=en-us|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 1, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170101001551/https://universe.openai.com/|url-status=dead}}</ref><ref>{{cite web|url=https://www.theregister.co.uk/2016/12/05/openai_universe_reinforcement_learning/|title=Elon Musk-backed OpenAI reveals Universe – a universal training ground for computers|last1=Claburn|first1=Thomas|website=The Register|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 1, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170101002022/http://www.theregister.co.uk/2016/12/05/openai_universe_reinforcement_learning/|url-status=live}}</ref>
अप्रैल 2016 में, OpenAI ने सुदृढीकरण सीखने के अनुसंधान के लिए अपने मंच OpenAI जिम का एक सार्वजनिक बीटा जारी किया।<ref name=":0" />दिसंबर 2016 में, OpenAI ने यूनिवर्स जारी किया, जो दुनिया भर में खेलों, वेबसाइटों और अन्य अनुप्रयोगों की आपूर्ति के लिए AI की सामान्य बुद्धि को मापने और प्रशिक्षित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है।.<ref>{{cite magazine|url=https://www.wired.com/2016/12/openais-universe-computers-learn-use-apps-like-humans/|title=एलोन मस्क की लैब कंप्यूटर को इंसानों की तरह ही एप्स का इस्तेमाल करना सिखाना चाहती है|last1=Metz|first1=Cade|magazine=WIRED|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 13, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190113173007/https://www.wired.com/2016/12/openais-universe-computers-learn-use-apps-like-humans/|url-status=live}}</ref><ref>{{cite news|url=https://techcrunch.com/2016/12/05/openais-universe-is-the-fun-parent-every-artificial-intelligence-deserves/|title=OpenAI का यूनिवर्स मज़ेदार माता-पिता है जिसका हर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हकदार है|last1=Mannes|first1=John|work=TechCrunch|access-date=December 31, 2016|archive-date=February 19, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190219080426/https://techcrunch.com/2016/12/05/openais-universe-is-the-fun-parent-every-artificial-intelligence-deserves/|url-status=live}}</ref><ref>{{cite web|url=https://universe.openai.com/|title=OpenAI – Universe|language=en-us|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 1, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170101001551/https://universe.openai.com/|url-status=dead}}</ref><ref>{{cite web|url=https://www.theregister.co.uk/2016/12/05/openai_universe_reinforcement_learning/|title=Elon Musk-backed OpenAI reveals Universe – a universal training ground for computers|last1=Claburn|first1=Thomas|website=The Register|access-date=December 31, 2016|archive-date=January 1, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170101002022/http://www.theregister.co.uk/2016/12/05/openai_universe_reinforcement_learning/|url-status=live}}</ref>
 
2017 में OpenAI ने अकेले क्लाउड कंप्यूटिंग पर $7.9 मिलियन, या अपने कार्यात्मक खर्चों का एक चौथाई खर्च किया।<ref>{{cite news |date=July 22, 2019 |title=Microsoft to invest $1&nbsp;billion in OpenAI |language=en |work=Reuters |url=https://www.reuters.com/article/us-microsoft-openai/microsoft-to-invest-1-billion-in-openai-idUSKCN1UH1H9 |access-date=March 6, 2020 |archive-date=May 25, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200525132055/https://www.reuters.com/article/us-microsoft-openai/microsoft-to-invest-1-billion-in-openai-idUSKCN1UH1H9 |url-status=live }}</ref> इसकी तुलना में, 2017 में [[डीपमाइंड]] का कुल खर्च $442 मिलियन था। 2018 की गर्मियों में, केवल OpenAI के Dota 2 बॉट्स को प्रशिक्षित करने के लिए Google से कई हफ्तों के लिए 128,000 CPU और 256 GPU किराए पर लेने की आवश्यकता होती है।
2017 में OpenAI ने अकेले क्लाउड कंप्यूटिंग पर $7.9 मिलियन, या अपने कार्यात्मक खर्चों का एक चौथाई खर्च किया।<ref>{{cite news |date=July 22, 2019 |title=Microsoft to invest $1&nbsp;billion in OpenAI |language=en |work=Reuters |url=https://www.reuters.com/article/us-microsoft-openai/microsoft-to-invest-1-billion-in-openai-idUSKCN1UH1H9 |access-date=March 6, 2020 |archive-date=May 25, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200525132055/https://www.reuters.com/article/us-microsoft-openai/microsoft-to-invest-1-billion-in-openai-idUSKCN1UH1H9 |url-status=live }}</ref> इसकी तुलना में, 2017 में [[डीपमाइंड]] का कुल खर्च $442 मिलियन था। 2018 की गर्मियों में, केवल OpenAI के Dota 2 बॉट्स को प्रशिक्षित करने के लिए Google से कई हफ्तों के लिए 128,000 CPU और 256 GPU किराए पर लेने की आवश्यकता होती है।


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=== जिम ===
=== जिम ===
2016 में घोषित, जिम का उद्देश्य विभिन्न प्रकार के वातावरणों पर एक आसानी से लागू सामान्य-इंटेलिजेंस [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)]] प्रदान करना है - पर्यवेक्षित शिक्षण अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले [[इमेजनेट लार्ज स्केल विज़ुअल रिकॉग्निशन चैलेंज]] के समान, लेकिन व्यापक। यह एआई अनुसंधान प्रकाशनों में पर्यावरण को परिभाषित करने के तरीके को मानकीकृत करने की उम्मीद करता है, ताकि प्रकाशित शोध अधिक आसानी से प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हो जाए।<ref name=":0">{{cite news|author1=Dave Gershgorn|title=एलोन मस्क का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्रुप एआई को प्रशिक्षित करने के लिए एक 'जिम' खोलता है|url=http://www.popsci.com/elon-musks-artificial-intelligence-group-opens-gym-to-train-ai|access-date=April 29, 2016|work=Popular Science|date=April 27, 2016|archive-date=April 30, 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160430045139/http://www.popsci.com/elon-musks-artificial-intelligence-group-opens-gym-to-train-ai|url-status=live}}</ref><ref>{{cite web|author1=Greg Brockman|author2=John Schulman|title=ओपनएआई जिम बीटा|url=https://openai.com/blog/openai-gym-beta/|website=OpenAI Blog|publisher=OpenAI|access-date=April 29, 2016|language=en-us|date=April 27, 2016|archive-date=February 26, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190226173517/https://openai.com/blog/openai-gym-beta/|url-status=live}}</ref> परियोजना उपयोगकर्ता को एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करने का दावा करती है। जून तक{{Spaces}}2017, जिम का उपयोग केवल [[पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा)]] के साथ किया जा सकता है।<ref>{{cite web|title=ओपनएआई जिम|url=https://gym.openai.com/|website=GitHub|access-date=May 8, 2017|archive-date=January 28, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190128083037/https://gym.openai.com/|url-status=dead}}</ref> सितंबर 2017 तक, जिम प्रलेखन साइट का रखरखाव नहीं किया गया था, और सक्रिय कार्य इसके गिटहब पृष्ठ पर केंद्रित था।<ref>{{Cite web|url=https://twitter.com/gdb/status/907855318591438848|title=हां, जीथब रेपो पिछले एक साल से परियोजना का फोकस रहा है। जिम साइट अच्छी दिखती है लेकिन इसका रखरखाव नहीं किया गया है।|last=Brockman|first=Greg|date=September 12, 2017|website=@gdb|language=en|access-date=November 7, 2017|archive-date=September 13, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170913235337/https://twitter.com/gdb/status/907855318591438848|url-status=live}}</ref>{{Primary source inline|date=March 2023}}
2016 में घोषित, जिम का उद्देश्य विभिन्न प्रकार के वातावरणों पर एक आसानी से लागू सामान्य-इंटेलिजेंस [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)]] प्रदान करना है - पर्यवेक्षित शिक्षण अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले [[इमेजनेट लार्ज स्केल विज़ुअल रिकॉग्निशन चैलेंज]] के समान, लेकिन व्यापक। यह एआई अनुसंधान प्रकाशनों में पर्यावरण को परिभाषित करने के तरीके को मानकीकृत करने की उम्मीद करता है, ताकि प्रकाशित शोध अधिक आसानी से प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हो जाए।<ref name=":0">{{cite news|author1=Dave Gershgorn|title=एलोन मस्क का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्रुप एआई को प्रशिक्षित करने के लिए एक 'जिम' खोलता है|url=http://www.popsci.com/elon-musks-artificial-intelligence-group-opens-gym-to-train-ai|access-date=April 29, 2016|work=Popular Science|date=April 27, 2016|archive-date=April 30, 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160430045139/http://www.popsci.com/elon-musks-artificial-intelligence-group-opens-gym-to-train-ai|url-status=live}}</ref><ref>{{cite web|author1=Greg Brockman|author2=John Schulman|title=ओपनएआई जिम बीटा|url=https://openai.com/blog/openai-gym-beta/|website=OpenAI Blog|publisher=OpenAI|access-date=April 29, 2016|language=en-us|date=April 27, 2016|archive-date=February 26, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190226173517/https://openai.com/blog/openai-gym-beta/|url-status=live}}</ref> परियोजना उपयोगकर्ता को एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करने का दावा करती है। जून तक2017, जिम का उपयोग केवल [[पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा)]] के साथ किया जा सकता है।<ref>{{cite web|title=ओपनएआई जिम|url=https://gym.openai.com/|website=GitHub|access-date=May 8, 2017|archive-date=January 28, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190128083037/https://gym.openai.com/|url-status=dead}}</ref> सितंबर 2017 तक, जिम प्रलेखन साइट का रखरखाव नहीं किया गया था, और सक्रिय कार्य इसके गिटहब पृष्ठ पर केंद्रित था।<ref>{{Cite web|url=https://twitter.com/gdb/status/907855318591438848|title=हां, जीथब रेपो पिछले एक साल से परियोजना का फोकस रहा है। जिम साइट अच्छी दिखती है लेकिन इसका रखरखाव नहीं किया गया है।|last=Brockman|first=Greg|date=September 12, 2017|website=@gdb|language=en|access-date=November 7, 2017|archive-date=September 13, 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170913235337/https://twitter.com/gdb/status/907855318591438848|url-status=live}}</ref>{{Primary source inline|date=March 2023}}


=== रोबोसुमो ===
=== रोबोसुमो ===
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पहली बार मई 2020 में वर्णित, जनरेटिव प्री-प्रशिक्षित{{efn|The term "pre-training" refers to general language training as distinct from fine-tuning for specific tasks.<ref>{{cite web |title=Pre-trained Language Models: Simplified |url=https://towardsdatascience.com/pre-trained-language-models-simplified-b8ec80c62217 |date=December 17, 2019 |last=Ganesh |first=Prakhar |access-date=September 9, 2020 |quote="The intuition behind pre-trained language models is to create a black box which understands the language and can then be asked to do any specific task in that language." |archive-date=February 3, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230203201105/https://towardsdatascience.com/pre-trained-language-models-simplified-b8ec80c62217?gi=e65405eee1f8 |url-status=live }}</ref>}} ट्रांसफॉर्मर 3 (GPT-3) एक अप्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर लैंग्वेज मॉडल है और #GPT-2|GPT-2 का उत्तराधिकारी है।<ref>{{Cite web |date=May 29, 2020 |title=openai/gpt-3 |url=https://github.com/openai/gpt-3 |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20201114165742/https://github.com/openai/gpt-3 |archive-date=November 14, 2020 |access-date=May 29, 2020 |publisher=OpenAI}}</ref><ref>{{Cite web |last=Sagar |first=Ram |date=June 3, 2020 |title=OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far |url=https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20200804173452/https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/ |archive-date=August 4, 2020 |access-date=June 14, 2020 |website=Analytics India Magazine |language=en-US}}</ref><ref name="gpt3" />OpenAI ने कहा कि GPT-3 के पूर्ण संस्करण में 175 बिलियन [[पैरामीटर (मशीन लर्निंग)]] शामिल हैं,<ref name="gpt3" />1.5 बिलियन पैरामीटर से बड़े परिमाण के दो आदेश<ref name="gpt2-with-quote">{{cite journal |title=लैंग्वेज मॉडल्स अनसुपर्वाइज्ड मल्टीटास्क लर्नर्स हैं|url=https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |access-date=December 4, 2019 |quote="GPT-2, is a 1.5B parameter Transformer" |archive-date=December 12, 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191212223916/https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |url-status=live }}</ref> GPT-2 के पूर्ण संस्करण में (हालांकि GPT-3 मॉडल के रूप में कम से कम 125 मिलियन मापदंडों को भी प्रशिक्षित किया गया था)।<ref name="gpt3-with-compare-quote">{{Cite arXiv|last1=Brown|first1=Tom |last2=Mann|first2=Benjamin|last3=Ryder|first3=Nick|last4=Subbiah|first4=Melanie|last5=Kaplan|first5=Jared|last6=Dhariwal|first6=Prafulla|last7=Neelakantan|first7=Arvind|last8=Shyam|first8=Pranav|last9=Sastry|first9=Girish|last10=Askell|first10=Amanda|last11=Agarwal|first11=Sandhini|date=June 1, 2020|title=लैंग्वेज मॉडल फ्यू-शॉट लर्नर्स हैं|class=cs.CL |eprint=2005.14165|quote="Since we increase the capacity by over two orders of magnitude from GPT-2 to GPT-3"}}</ref>
पहली बार मई 2020 में वर्णित, जनरेटिव प्री-प्रशिक्षित{{efn|The term "pre-training" refers to general language training as distinct from fine-tuning for specific tasks.<ref>{{cite web |title=Pre-trained Language Models: Simplified |url=https://towardsdatascience.com/pre-trained-language-models-simplified-b8ec80c62217 |date=December 17, 2019 |last=Ganesh |first=Prakhar |access-date=September 9, 2020 |quote="The intuition behind pre-trained language models is to create a black box which understands the language and can then be asked to do any specific task in that language." |archive-date=February 3, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230203201105/https://towardsdatascience.com/pre-trained-language-models-simplified-b8ec80c62217?gi=e65405eee1f8 |url-status=live }}</ref>}} ट्रांसफॉर्मर 3 (GPT-3) एक अप्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर लैंग्वेज मॉडल है और #GPT-2|GPT-2 का उत्तराधिकारी है।<ref>{{Cite web |date=May 29, 2020 |title=openai/gpt-3 |url=https://github.com/openai/gpt-3 |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20201114165742/https://github.com/openai/gpt-3 |archive-date=November 14, 2020 |access-date=May 29, 2020 |publisher=OpenAI}}</ref><ref>{{Cite web |last=Sagar |first=Ram |date=June 3, 2020 |title=OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far |url=https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20200804173452/https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/ |archive-date=August 4, 2020 |access-date=June 14, 2020 |website=Analytics India Magazine |language=en-US}}</ref><ref name="gpt3" />OpenAI ने कहा कि GPT-3 के पूर्ण संस्करण में 175 बिलियन [[पैरामीटर (मशीन लर्निंग)]] शामिल हैं,<ref name="gpt3" />1.5 बिलियन पैरामीटर से बड़े परिमाण के दो आदेश<ref name="gpt2-with-quote">{{cite journal |title=लैंग्वेज मॉडल्स अनसुपर्वाइज्ड मल्टीटास्क लर्नर्स हैं|url=https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |access-date=December 4, 2019 |quote="GPT-2, is a 1.5B parameter Transformer" |archive-date=December 12, 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191212223916/https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |url-status=live }}</ref> GPT-2 के पूर्ण संस्करण में (हालांकि GPT-3 मॉडल के रूप में कम से कम 125 मिलियन मापदंडों को भी प्रशिक्षित किया गया था)।<ref name="gpt3-with-compare-quote">{{Cite arXiv|last1=Brown|first1=Tom |last2=Mann|first2=Benjamin|last3=Ryder|first3=Nick|last4=Subbiah|first4=Melanie|last5=Kaplan|first5=Jared|last6=Dhariwal|first6=Prafulla|last7=Neelakantan|first7=Arvind|last8=Shyam|first8=Pranav|last9=Sastry|first9=Girish|last10=Askell|first10=Amanda|last11=Agarwal|first11=Sandhini|date=June 1, 2020|title=लैंग्वेज मॉडल फ्यू-शॉट लर्नर्स हैं|class=cs.CL |eprint=2005.14165|quote="Since we increase the capacity by over two orders of magnitude from GPT-2 to GPT-3"}}</ref>
OpenAI ने कहा कि GPT-3 कुछ [[मेटा-लर्निंग]] कार्यों में सफल होता है। यह एकल इनपुट-आउटपुट जोड़ी के उद्देश्य को सामान्य कर सकता है। पेपर अंग्रेजी और रोमानियाई के बीच और अंग्रेजी और जर्मन के बीच अनुवाद और क्रॉस-भाषाई स्थानांतरण सीखने का एक उदाहरण देता है।<ref name="gpt3">{{Cite arXiv|last1=Brown|first1=Tom |last2=Mann|first2=Benjamin|last3=Ryder|first3=Nick|last4=Subbiah|first4=Melanie|last5=Kaplan|first5=Jared|last6=Dhariwal|first6=Prafulla|last7=Neelakantan|first7=Arvind|last8=Shyam|first8=Pranav|last9=Sastry|first9=Girish|last10=Askell|first10=Amanda|last11=Agarwal|first11=Sandhini|date=June 1, 2020|title=लैंग्वेज मॉडल फ्यू-शॉट लर्नर्स हैं|eprint=2005.14165|page=appendix|class=cs.CL}}</ref>
OpenAI ने कहा कि GPT-3 कुछ [[मेटा-लर्निंग]] कार्यों में सफल होता है। यह एकल इनपुट-आउटपुट जोड़ी के उद्देश्य को सामान्य कर सकता है। पेपर अंग्रेजी और रोमानियाई के बीच और अंग्रेजी और जर्मन के बीच अनुवाद और क्रॉस-भाषाई स्थानांतरण सीखने का एक उदाहरण देता है।<ref name="gpt3">{{Cite arXiv|last1=Brown|first1=Tom |last2=Mann|first2=Benjamin|last3=Ryder|first3=Nick|last4=Subbiah|first4=Melanie|last5=Kaplan|first5=Jared|last6=Dhariwal|first6=Prafulla|last7=Neelakantan|first7=Arvind|last8=Shyam|first8=Pranav|last9=Sastry|first9=Girish|last10=Askell|first10=Amanda|last11=Agarwal|first11=Sandhini|date=June 1, 2020|title=लैंग्वेज मॉडल फ्यू-शॉट लर्नर्स हैं|eprint=2005.14165|page=appendix|class=cs.CL}}</ref>
GPT-3 ने बेंचमार्क परिणामों में नाटकीय रूप से सुधार किया <!-- describe results --> GPT-2 से अधिक। OpenAI ने आगाह किया है कि भाषा मॉडल के इस तरह के स्केलिंग को भविष्यवाणिय भाषा मॉडल की मौलिक क्षमता सीमाओं के निकट या सामना करना पड़ सकता है।<ref name="zdnet-openai-statement">{{cite news |last1=Ray |first1=Tiernan |title=OpenAI's gigantic GPT-3 hints at the limits of language models for AI |url=https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/ |access-date=June 5, 2020 |publisher=ZDNet |year=2020 |language=en |archive-date=June 1, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200601081629/https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/ |url-status=live }}</ref> प्री-ट्रेनिंग GPT-3 के लिए कई हजार पेटाफ्लॉप/सेकंड-दिनों की आवश्यकता होती है{{efn|One petaflop/s-day is approximately equal to 10<sup>20</sup> neural net operations.<ref>{{cite web |title=AI and Compute |url=https://openai.com/blog/ai-and-compute/#fn2 |date=May 16, 2018 |last1=Amodei |first1=Dario |last2=Hernandez |first2=Danny |quote="A petaflop/s-day (pfs-day) consists of performing 10<sup>15</sup> neural net operations per second for one day, or a total of about 10<sup>20</sup> operations. The compute-time product serves as a mental convenience, similar to kW-hr for energy." |access-date=August 30, 2020 |archive-date=June 17, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200617200602/https://openai.com/blog/ai-and-compute/#fn2 |url-status=live }}</ref>}} की गणना<!--"compute" is the correct technical term; do not correct to computations (see {{url|https://openai.com/blog/ai-and-compute/#fn2}})-->पूर्ण GPT-2 मॉडल के लिए दसियों पेटाफ्लॉप/s-दिनों की तुलना में।<ref name="gpt3" />अपने पूर्ववर्ती की तरह,<ref name="gpt2-not-immediate-release" />GPT-3 के पूरी तरह से प्रशिक्षित मॉडल को संभावित दुरुपयोग के आधार पर तुरंत जनता के लिए जारी नहीं किया गया था, हालांकि OpenAI ने जून 2020 में शुरू होने वाले दो महीने के मुफ्त निजी बीटा के बाद एक पेड क्लाउड एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस के माध्यम से एक्सेस की अनुमति देने की योजना बनाई थी।<ref name="gpt3-whynotfullmodel">{{Cite web|date=June 11, 2020|title=ओपनएआई एपीआई|url=https://openai.com/blog/openai-api/|access-date=June 14, 2020|website=OpenAI|language=en|quote="Why did OpenAI choose to release an API instead of open-sourcing the models?<br />There are three main reasons we did this. First, commercializing the technology helps us pay for our ongoing AI research, safety, and policy efforts. Second, many of the models underlying the API are very large, taking a lot of expertise to develop and deploy and making them very expensive to run. This makes it hard for anyone except larger companies to benefit from the underlying technology. We’re hopeful that the API will make powerful AI systems more accessible to smaller businesses and organizations. Third, the API model allows us to more easily respond to misuse of the technology. Since it is hard to predict the downstream use cases of our models, it feels inherently safer to release them via an API and broaden access over time, rather than release an [[open source]] model where access cannot be adjusted if it turns out to have harmful applications."|archive-date=June 11, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200611150951/https://openai.com/blog/openai-api/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|last=Eadicicco|first=Lisa|title=एलोन मस्क ने जिस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी की मदद की थी, वह अब टेक्स्ट-जेनरेशन सॉफ्टवेयर बेच रही है, जिसे पहले लॉन्च करने के लिए बहुत खतरनाक बताया गया था|url=https://www.businessinsider.com/elon-musk-openai-sell-text-tool-it-said-was-dangerous-2020-6|access-date=July 6, 2020|website=Business Insider|archive-date=November 14, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20201114205255/https://www.businessinsider.com/elon-musk-openai-sell-text-tool-it-said-was-dangerous-2020-6|url-status=live}}</ref>
GPT-3 ने बेंचमार्क परिणामों में नाटकीय रूप से सुधार किया GPT-2 से अधिक। OpenAI ने आगाह किया है कि भाषा मॉडल के इस तरह के स्केलिंग को भविष्यवाणिय भाषा मॉडल की मौलिक क्षमता सीमाओं के निकट या सामना करना पड़ सकता है।<ref name="zdnet-openai-statement">{{cite news |last1=Ray |first1=Tiernan |title=OpenAI's gigantic GPT-3 hints at the limits of language models for AI |url=https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/ |access-date=June 5, 2020 |publisher=ZDNet |year=2020 |language=en |archive-date=June 1, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200601081629/https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/ |url-status=live }}</ref> प्री-ट्रेनिंग GPT-3 के लिए कई हजार पेटाफ्लॉप/सेकंड-दिनों की आवश्यकता होती है{{efn|One petaflop/s-day is approximately equal to 10<sup>20</sup> neural net operations.<ref>{{cite web |title=AI and Compute |url=https://openai.com/blog/ai-and-compute/#fn2 |date=May 16, 2018 |last1=Amodei |first1=Dario |last2=Hernandez |first2=Danny |quote="A petaflop/s-day (pfs-day) consists of performing 10<sup>15</sup> neural net operations per second for one day, or a total of about 10<sup>20</sup> operations. The compute-time product serves as a mental convenience, similar to kW-hr for energy." |access-date=August 30, 2020 |archive-date=June 17, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200617200602/https://openai.com/blog/ai-and-compute/#fn2 |url-status=live }}</ref>}} की गणनापूर्ण GPT-2 मॉडल के लिए दसियों पेटाफ्लॉप/s-दिनों की तुलना में।<ref name="gpt3" />अपने पूर्ववर्ती की तरह,<ref name="gpt2-not-immediate-release" />GPT-3 के पूरी तरह से प्रशिक्षित मॉडल को संभावित दुरुपयोग के आधार पर तुरंत जनता के लिए जारी नहीं किया गया था, हालांकि OpenAI ने जून 2020 में शुरू होने वाले दो महीने के मुफ्त निजी बीटा के बाद एक पेड क्लाउड एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस के माध्यम से एक्सेस की अनुमति देने की योजना बनाई थी।<ref name="gpt3-whynotfullmodel">{{Cite web|date=June 11, 2020|title=ओपनएआई एपीआई|url=https://openai.com/blog/openai-api/|access-date=June 14, 2020|website=OpenAI|language=en|quote="Why did OpenAI choose to release an API instead of open-sourcing the models?<br />There are three main reasons we did this. First, commercializing the technology helps us pay for our ongoing AI research, safety, and policy efforts. Second, many of the models underlying the API are very large, taking a lot of expertise to develop and deploy and making them very expensive to run. This makes it hard for anyone except larger companies to benefit from the underlying technology. We’re hopeful that the API will make powerful AI systems more accessible to smaller businesses and organizations. Third, the API model allows us to more easily respond to misuse of the technology. Since it is hard to predict the downstream use cases of our models, it feels inherently safer to release them via an API and broaden access over time, rather than release an [[open source]] model where access cannot be adjusted if it turns out to have harmful applications."|archive-date=June 11, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200611150951/https://openai.com/blog/openai-api/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|last=Eadicicco|first=Lisa|title=एलोन मस्क ने जिस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी की मदद की थी, वह अब टेक्स्ट-जेनरेशन सॉफ्टवेयर बेच रही है, जिसे पहले लॉन्च करने के लिए बहुत खतरनाक बताया गया था|url=https://www.businessinsider.com/elon-musk-openai-sell-text-tool-it-said-was-dangerous-2020-6|access-date=July 6, 2020|website=Business Insider|archive-date=November 14, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20201114205255/https://www.businessinsider.com/elon-musk-openai-sell-text-tool-it-said-was-dangerous-2020-6|url-status=live}}</ref>
23 सितंबर, 2020 को GPT-3 को विशेष रूप से Microsoft के लिए लाइसेंस दिया गया था।<ref>{{Cite web|title=OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model|url=https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008729/openai-is-giving-microsoft-exclusive-access-to-its-gpt-3-language-model/|access-date=September 24, 2020|website=MIT Technology Review|language=en|archive-date=February 5, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210205121656/https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008729/openai-is-giving-microsoft-exclusive-access-to-its-gpt-3-language-model/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|date=September 22, 2020|title=Microsoft gets exclusive license for OpenAI's GPT-3 language model|url=https://venturebeat.com/2020/09/22/microsoft-gets-exclusive-license-for-openais-gpt-3-language-model/|access-date=September 24, 2020|website=VentureBeat|language=en-US|archive-date=November 8, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20201108090524/https://venturebeat.com/2020/09/22/microsoft-gets-exclusive-license-for-openais-gpt-3-language-model/|url-status=live}}</ref>
23 सितंबर, 2020 को GPT-3 को विशेष रूप से Microsoft के लिए लाइसेंस दिया गया था।<ref>{{Cite web|title=OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model|url=https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008729/openai-is-giving-microsoft-exclusive-access-to-its-gpt-3-language-model/|access-date=September 24, 2020|website=MIT Technology Review|language=en|archive-date=February 5, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210205121656/https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008729/openai-is-giving-microsoft-exclusive-access-to-its-gpt-3-language-model/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|date=September 22, 2020|title=Microsoft gets exclusive license for OpenAI's GPT-3 language model|url=https://venturebeat.com/2020/09/22/microsoft-gets-exclusive-license-for-openais-gpt-3-language-model/|access-date=September 24, 2020|website=VentureBeat|language=en-US|archive-date=November 8, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20201108090524/https://venturebeat.com/2020/09/22/microsoft-gets-exclusive-license-for-openais-gpt-3-language-model/|url-status=live}}</ref>


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==== कानाफूसी ====
==== कानाफूसी ====
{{anchor|OpenAI Whisper}}
2022 में जारी, व्हिस्पर एक सामान्य-उद्देश्य वाक् पहचान मॉडल है।<ref>{{Cite web |last=Wiggers |first=Kyle |date=September 21, 2022 |title=OpenAI ओपन-सोर्स व्हिस्पर, एक बहुभाषी वाक् पहचान प्रणाली|url=https://techcrunch.com/2022/09/21/openai-open-sources-whisper-a-multilingual-speech-recognition-system/ |access-date=February 12, 2023 |website=TechCrunch |language=en-US |archive-date=February 12, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230212154543/https://techcrunch.com/2022/09/21/openai-open-sources-whisper-a-multilingual-speech-recognition-system/ |url-status=live }}</ref> इसे विविध ऑडियो के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है और यह एक बहु-कार्य मॉडल भी है जो बहुभाषी वाक् पहचान के साथ-साथ वाक् अनुवाद और भाषा पहचान भी कर सकता है।<ref name="Radford Kim Xu Brockman p.">{{Cite arXiv |eprint=2212.04356 |first1=Alec |last1=Radford |first2=Jong Wook |last2=Kim |title=बड़े पैमाने पर कमजोर पर्यवेक्षण के माध्यम से मजबूत भाषण मान्यता|last3=Xu |first3=Tao |last4=Brockman |first4=Greg |last5=McLeavey |first5=Christine |last6=Sutskever |first6=Ilya |year=2022 |page=|class=eess.AS }}</ref>
2022 में जारी, व्हिस्पर एक सामान्य-उद्देश्य वाक् पहचान मॉडल है।<ref>{{Cite web |last=Wiggers |first=Kyle |date=September 21, 2022 |title=OpenAI ओपन-सोर्स व्हिस्पर, एक बहुभाषी वाक् पहचान प्रणाली|url=https://techcrunch.com/2022/09/21/openai-open-sources-whisper-a-multilingual-speech-recognition-system/ |access-date=February 12, 2023 |website=TechCrunch |language=en-US |archive-date=February 12, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230212154543/https://techcrunch.com/2022/09/21/openai-open-sources-whisper-a-multilingual-speech-recognition-system/ |url-status=live }}</ref> इसे विविध ऑडियो के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है और यह एक बहु-कार्य मॉडल भी है जो बहुभाषी वाक् पहचान के साथ-साथ वाक् अनुवाद और भाषा पहचान भी कर सकता है।<ref name="Radford Kim Xu Brockman p.">{{Cite arXiv |eprint=2212.04356 |first1=Alec |last1=Radford |first2=Jong Wook |last2=Kim |title=बड़े पैमाने पर कमजोर पर्यवेक्षण के माध्यम से मजबूत भाषण मान्यता|last3=Xu |first3=Tao |last4=Brockman |first4=Greg |last5=McLeavey |first5=Christine |last6=Sutskever |first6=Ilya |year=2022 |page=|class=eess.AS }}</ref>


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{{main|GPT-4}}


14 मार्च, 2023 को, OpenAI ने टेक्स्ट या इमेज इनपुट स्वीकार करने में सक्षम जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 4 (GPT-4) जारी करने की घोषणा की।<ref name=":3">{{Cite web |last=Vincent |first=James |date=March 14, 2023 |title=OpenAI announces GPT-4—the next generation of its AI language model |url=https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning |access-date=March 14, 2023 |website=The Verge |language=en-US |archive-date=March 14, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230314195326/https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning |url-status=live }}</ref> OpenAI ने घोषणा की कि अद्यतन तकनीक ने एक सिम्युलेटेड लॉ स्कूल बार परीक्षा उत्तीर्ण की है, जिसमें शीर्ष 10% परीक्षार्थियों का स्कोर है; इसके विपरीत, पूर्व संस्करण, GPT-3.5, ने लगभग 10% नीचे स्कोर किया। GPT-4 पाठ के 25,000 शब्दों को पढ़, विश्लेषण या उत्पन्न कर सकता है, और सभी प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड लिख सकता है।<ref name=":4">{{Cite web |last=Wiggers |first=Kyle |date=March 14, 2023 |title=OpenAI releases GPT-4, a multimodal AI that it claims is state-of-the-art |url=https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ |access-date=March 14, 2023 |website=TechCrunch |language=en-US |archive-date=March 15, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230315003723/https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ |url-status=live }}</ref><!--
14 मार्च, 2023 को, OpenAI ने टेक्स्ट या इमेज इनपुट स्वीकार करने में सक्षम जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 4 (GPT-4) जारी करने की घोषणा की।<ref name=":3">{{Cite web |last=Vincent |first=James |date=March 14, 2023 |title=OpenAI announces GPT-4—the next generation of its AI language model |url=https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning |access-date=March 14, 2023 |website=The Verge |language=en-US |archive-date=March 14, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230314195326/https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning |url-status=live }}</ref> OpenAI ने घोषणा की कि अद्यतन तकनीक ने एक सिम्युलेटेड लॉ स्कूल बार परीक्षा उत्तीर्ण की है, जिसमें शीर्ष 10% परीक्षार्थियों का स्कोर है; इसके विपरीत, पूर्व संस्करण, GPT-3.5, ने लगभग 10% नीचे स्कोर किया। GPT-4 पाठ के 25,000 शब्दों को पढ़, विश्लेषण या उत्पन्न कर सकता है, और सभी प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड लिख सकता है।<ref name=":4">{{Cite web |last=Wiggers |first=Kyle |date=March 14, 2023 |title=OpenAI releases GPT-4, a multimodal AI that it claims is state-of-the-art |url=https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ |access-date=March 14, 2023 |website=TechCrunch |language=en-US |archive-date=March 15, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230315003723/https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ |url-status=live }}</ref>
During an interview with StrictlyVC, Altman [...] “It’ll come out at some point, when we are confident we can do it safely and responsibly,” he said.


When asked about one viral (and factually incorrect) chart that purportedly compares the number of parameters in GPT-3 (175 billion) to GPT-4 (100 trillion), Altman called it “complete bullshit.”
-->




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== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
<!-- Please keep entries in alphabetical order & add a short description per [[WP:SEEALSO]]. -->
* मानवशास्त्रीय
* मानवशास्त्रीय
* [[मानवता संस्थान का भविष्य]]
* [[मानवता संस्थान का भविष्य]]
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{{Existential risk from artificial intelligence}}
{{Existential risk from artificial intelligence}}
{{Elon Musk}}
{{Elon Musk}}
{{Portal bar|Companies|California}}
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Revision as of 20:05, 20 May 2023

Not to be confused with OpenAL.
OpenAI
IndustryArtificial intelligence
FoundedDecember 10, 2015; 10 years ago (2015-12-10)
Founders
HeadquartersPioneer Building, San Francisco, California, U.S.[3][4]
Key people
Products
Number of employees
c. 375 (2023)[5]

OpenAI एक अमेरिकी कृत्रिम होशियारी (AI) अनुसंधान प्रयोगशाला है जिसमें गैर-लाभकारी संगठन | गैर-लाभकारी OpenAI निगमित और इसकी लाभकारी सहायक कंपनी OpenAI Limited Partnership शामिल है। OpenAI मित्रवत AI को बढ़ावा देने और विकसित करने के घोषित इरादे से AI अनुसंधान करता है। OpenAI सिस्टम Microsoft के Microsoft Azure- आधारित सुपर कंप्यूटर प्लेटफॉर्म पर चलता है।[6][7][8] OpenAI की स्थापना 2015 में Ilya Sutskever, Greg Brockman, Trevor Blackwell, Vicki Cheung, Andrej Karpathy, Durk Kingma, John Schulman, Pamela Vagata, और Wojciech Zaremba द्वारा की गई थी, जिसमें सैम ऑल्टमैन और एलोन मस्क प्रारंभिक बोर्ड के सदस्य थे।[9][2][10] Microsoft ने OpenAI LP को 2019 में $1 बिलियन का निवेश और 2023 में $10 बिलियन का निवेश प्रदान किया।[11][12]

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