आज के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के क्षेत्र में, जटिल डेटा को सही ढंग से दर्शाने वाले चार्ट बनाना अभी भी एक बड़ी चुनौती है। चार्ट को न केवल सटीक लेआउट, रंग और टेक्स्ट प्लेसमेंट को कैप्चर करने की आवश्यकता होती है, बल्कि इन दृश्य विवरणों को कोड में बदलने की भी आवश्यकता होती है ताकि अपेक्षित डिज़ाइन को फिर से बनाया जा सके। हालाँकि, पारंपरिक तरीके आमतौर पर सीधे विज़ुअल-भाषा मॉडल (VLM) जैसे GPT-4V को निर्देशित करने पर निर्भर करते हैं, जिन्हें जटिल दृश्य तत्वों को सिंटैक्टिक रूप से सही पाइथन कोड में बदलने में कठिनाई होती है। छोटी सी गलती भी चार्ट को डिज़ाइन लक्ष्य तक पहुँचने से रोक सकती है।

गूगल ने हाल ही में एक विस्तृत श्वेत पत्र जारी किया, जो जनरेटिव एआई एजेंटों के विकास और कार्यों पर गहराई से चर्चा करता है। इस दस्तावेज़ में बताया गया है कि ये बुद्धिमान एजेंट बाहरी उपकरणों का उपयोग कैसे करते हैं, पारंपरिक भाषाई मॉडलों की क्षमताओं को पार कर अधिक जटिल कार्यों को पूरा करते हैं। श्वेत पत्र में, जनरेटिव एआई एजेंटों को एक ऐसे आवेदन के रूप में परिभाषित किया गया है, जो अपने पर्यावरण का अवलोकन करके और तदनुसार कार्य करके विशेष लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए है। इन एजेंटों की एक प्रमुख विशेषता उनकी स्वायत्तता है, जो स्पष्ट लक्ष्यों के मार्गदर्शन में मानव हस्तक्षेप के बिना स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकती है।

बड़े भाषाई मॉडल (LLM) के आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुप्रयोगों में व्यापक उपयोग के साथ, चैटबॉट और कोड जनरेटर जैसे उपकरण इन मॉडलों की क्षमताओं पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, इसके साथ आने वाली इनफेरेंस प्रक्रिया में दक्षता की समस्याएँ भी बढ़ती जा रही हैं। विशेष रूप से, ध्यान तंत्र जैसे FlashAttention और SparseAttention को संभालते समय, विविध कार्यभार, गतिशील इनपुट पैटर्न और GPU संसाधन सीमाओं का सामना करते समय, अक्सर यह काफी कठिन हो जाता है। इन चुनौतियों के साथ-साथ उच्च विलंबता और मेमोरी बाधाएं भी हैं।

आज की तेजी से विकसित हो रही तकनीक के संदर्भ में, बड़े भाषाई मॉडल (LLM) कई उद्योगों में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं, जो कार्यों को स्वचालित करने और निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने में मदद कर रहे हैं। हालांकि, चिप डिज़ाइन जैसे विशेष क्षेत्रों में, इन मॉडलों को विशिष्ट चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। NVIDIA द्वारा हाल ही में प्रस्तुत ChipAlign को इन चुनौतियों का सामना करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिसका उद्देश्य सामान्य निर्देश सेट के LLM को चिप-विशिष्ट LLM के लाभों के साथ संयोजित करना है। ChipAlign एक नई मॉडल विलय रणनीति को अपनाता है, जो कि यह रणनीति नहीं।

हाल के वर्षों में, बड़े भाषा मॉडल (LLM) के व्यापक उपयोग के साथ, ये मॉडल जटिल तर्क और समस्या समाधान कार्यों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इनमें, OpenAI के o1 आर्किटेक्चर से प्रेरित o1-जैसे मॉडल अपनी अद्वितीय मानव सोच और क्रमिक तर्क की क्षमता के लिए बाहर निकलते हैं। हालाँकि, इन मॉडल में एक प्रमुख अपर्याप्तता की समस्या है, जिसे “अधिक विचार करना” कहा जाता है। अधिक विचार करने का तात्पर्य है कि मॉडल कुछ सरल प्रश्नों को संभालते समय अक्सर अनावश्यक रूप से गणना संसाधनों का उपभोग करता है, यहाँ तक कि तर्क के दौरान निरर्थक कदमों को पुनः दोहराता है।

कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कली के अनुसंधान से पता चला है कि बड़े भाषाई मॉडल के स्वचालित सुझाव संशोधन के बाद, DALL-E3 द्वारा उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता में 58% की महत्वपूर्ण कमी आई। DALL-E2, DALL-E3 और स्वचालित सुझाव संशोधित DALL-E3 के ऑनलाइन प्रयोगात्मक तुलना के माध्यम से, यह पाया गया कि DALL-E3 तकनीकी क्षमता में वृद्धि और उपयोगकर्ता सुझाव रणनीति अनुकूलता के मामले में DALL-E2 से बेहतर है। अनुसंधान ने बताया है कि DALL-E3 उपयोगकर्ता लंबी, अर्थ की समानता और वर्णनात्मकता से भरी सुझावों के माध्यम से उच्चतर छवि मेल प्राप्त करते हैं।

हाल ही में, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की शोध टीम ने विभिन्न कार्यों में बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के प्रदर्शन का गहन विश्लेषण किया। अध्ययन में पाया गया कि LLMs परिचित कार्यों पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन असामान्य या अज्ञात परिदृश्यों का सामना करने पर तर्क क्षमता में गंभीर सीमाएँ प्रदर्शित करते हैं। 'डिफ़ॉल्ट कार्य' और 'विरोधाभासी परिदृश्य' की तुलना करके, और मॉडल की प्रतिक्रिया परिणामों का परीक्षण करने के लिए कार्य डिज़ाइन को समायोजित करके, यह प्रदर्शित किया गया कि भले ही मॉडल दशमलव अंकगणित में उत्कृष्ट हो, लेकिन गैर-दशमलव वातावरण और संगीत, स्थानिक तर्क और शतरंज जैसे अन्य कार्यों में बिल्कुल भिन्न प्रदर्शन दर्शाते हैं।

सेंसेटेक ने DTGO ग्रुप और Quinnnova के साथ मिलकर दुनिया का पहला बहुभाषी एआई बड़ा मॉडल 'डोंगफेंग' विकसित किया है, जो थाई, चीनी और अंग्रेजी तीन भाषाओं को कुशलता से संसाधित कर सकता है, जिसका उद्देश्य थाईलैंड और समाज को स्थानीयकृत जनरेटिव एआई अनुभव प्रदान करना है। सेंसेटेक की मूल मॉडल और गणना में विशेषज्ञता को DTGO की थाई स्थानीय संस्कृति और भाषा की गहरी समझ के साथ मिलाकर, 'डोंगफेंग' व्यक्तिगत उपयोगकर्ता, व्यवसायों और सरकारी ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो भाषाई आवश्यकताओं को पूरा करता है और थाईलैंड के एआई पारिस्थितिकी तंत्र के विकास को बढ़ावा देता है। यह द वंडे को एकीकृत करेगा।

गूगल ने जेमिना 2 लॉन्च किया, जो इसके ओपन-सोर्स हल्के भाषाई मॉडल का नवीनतम संस्करण है, जो 90 अरब (9B) और 270 अरब (27B) पैरामीटर आकार प्रदान करता है। पुराने जेमिना मॉडल की तुलना में, यह नया संस्करण प्रदर्शन को बढ़ाने और अधिक तेज़ अनुमान गति का वादा करता है।

अलेफ़ अल्फा एक जर्मन एआई स्टार्टअप है जिसने 5 बिलियन डॉलर की श्रृंखला B निवेश फंडिंग हासिल की है जिसमें SAP, Schwarz समूह जैसे जर्मन कंपनियों ने योगदान दिया है। फंडिंग के बाद, अलेफ़ अल्फा अपनी भाषाई मॉडल विकास क्षमता को मजबूत करेगी। अलेफ़ अल्फा डेटा संप्रभुता के सिद्धांत को बनाए रखता है और यूरोप में एक लाभ को बनाए रखने की कोशिश करता है। अलेफ़ अल्फा ओपनएआई के साथ प्रतिस्पर्धा करने और भाषाई मॉडल में अग्रणी बनने की उम्मीद करता है।

शोधकर्ताओं ने GitHub पर एजेंटट्यूनिंग नामक एक परियोजना को ओपन-सोर्स किया है, जो भाषाई मॉडल को समायोजित करने का एक नया तरीका प्रदान करता है। एजेंटट्यूनिंग विभिन्न कार्यों और परिदृश्यों के साथ मेल खाने के लिए भाषाई मॉडल को प्रशिक्षित और समायोजित करने के लिए कई एजेंट कार्यों में इंटरैक्शन ट्रैजेक्टरी का उपयोग करता है। यह विधि भाषाई मॉडल की प्रभावशीलता और सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाने में मदद करती है, साथ ही मैनुअल समायोजन का कार्यभार कम करती है। एजेंटट्यूनिंग को संवाद उत्पन्न करने, प्रश्न-उत्तर प्रणाली, सारांश उत्पन्न करने जैसे कई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में मान्यता प्राप्त है।

गूगल डीपमाइंड द्वारा डिजाइन किया गया भाषाई मॉडल SayTap मानव आदेशों को मशीन कुत्ते के लिए समझने योग्य प्रारूप में परिवर्तित करता है। SayTap जटिल और अस्पष्ट आदेशों को संभाल सकता है जिससे मशीन कुत्ते उचित प्रतिक्रिया दे सके। SayTap प्राकृतिक भाषा को मशीन के लिए समझने योग्य प्रारूप में बदल सकता है, भविष्य में यह रोबोटों को मानव भाषाई आदेशों का पालन करने की अनुमति देगा।