जीपीटी-3: Difference between revisions

जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3.5 (GPT-3.5)
Original author(s)	OpenAI
Initial release	March 15, 2022; 2 years ago
Repository	n/a
Predecessor	GPT-3
Successor	GPT-4
Type	Large language model; Generative pre-trained transformer; Foundation model;
License	Proprietary
Website	n/a

जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3(GPT-3)
Original author(s)	OpenAI
Initial release	June 11, 2020 (beta)
Predecessor	GPT-2
Successor	GPT-3.5
Type	Large language model; Generative pre-trained transformer; Foundation model;
Website	openai.com/blog/openai-api

Latest revision as of 17:15, 6 June 2023

जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 3 (जीपीटी-3) 2020 में विवृत एआई द्वारा जारी एक स्वप्रतिगामी भाषा मॉडल है जो मानव-समान मूलपाठ बनाने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है। जब एक संकेत दिया जाता है, तो यह पाठ उत्पन्न करेगा जो संकेत को जारी रखता है।

वस्तुकला एक डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) है जिसमें 2048-लेक्सिकल विश्लेषण-लंबा संदर्भ और 175 बिलियन पैरामीटर (मशीन लर्निंग) का अभूतपूर्व आकार है, जिसे इकट्ठा करने के लिए 800GB की आवश्यकता होती है। मॉडल को जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, यह भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि अगला संकेत पिछले संकेत के आधार पर क्या है। मॉडल ने कई कार्यों पर मजबूत जीरो-शॉट लर्निंग और सम-शॉट लर्निंग (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) का प्रदर्शन किया।^[2]

जीपीटी-2, जीपीटी-3 का उत्तराधिकारी विवृत एआई एक सैन फ्रांसिस्को स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला द्वारा निर्मित नींव मॉडल की एक जीपीटी श्रृंखला में तीसरी पीढ़ी का भाषा पूर्वानुमान मॉडल है।^[3]जीपीटी-3 जिसे मई 2020 में प्रस्तुत किया गया था और जुलाई 2020 तक बीटा परीक्षण में था,^[4] पूर्व-प्रशिक्षित भाषा अभ्यावेदन की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) प्रणालियों में एक प्रवृत्ति का हिस्सा है।^[1]

जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता इतनी अधिक है कि यह निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है कि यह किसी मानव द्वारा लिखा गया था या नहीं, जिसके लाभ और नुकसान दोनों हैं।^[5]इकतीस विवृत एआई शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने जीपीटी-3 को प्रस्तुत करते हुए 28 मई 2020 को मूल लेख्य प्रस्तुत किया। अपने लेख्य में उन्होंने जीपीटी-3 के संभावित खतरों के बारे में आगाह किया और जोखिम को कम करने के लिए अनुसंधान का आह्वान किया।^[1]^: 34 डेविड चाल्मर्स एक ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक ने जीपीटी-3 को अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण एआई प्रणालियों में से एक के रूप में वर्णित किया।^[6]द न्यू यॉर्क टाइम्स में अप्रैल 2022 की समीक्षा में जीपीटी-3 की क्षमताओं का वर्णन किया गया है, जो मानव के समतुल्य प्रवाह के साथ मूल गद्य लिखने में सक्षम हैं।^[7]

माइक्रोसॉफ्ट ने 22 सितंबर 2020 को घोषणा की कि उसने जीपीटी-3 के "अनन्य" उपयोग का लाइसेंस प्राप्त कर लिया है, अन्य अभी भी आउटपुट प्राप्त करने के लिए सार्वजनिक एपीआई का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट के पास जीपीटी-3 के अंतर्निहित मॉडल तक पहुंच है।^[8]

पृष्ठभूमि

अर्थशास्त्री के अनुसार बेहतर एल्गोरिदम, शक्तिशाली कंप्यूटर और डिजीटल डेटा में वृद्धि ने 2010 में नई तकनीकों के साथ यंत्र अधिगम में क्रांति को बढ़ावा दिया है, जिसके परिणामस्वरूप भाषा में हेरफेर सहित "कार्यों में तेजी से सुधार" हुआ है।^[9] सॉफ़्टवेयर मॉडल को हज़ारों या लाखों उदाहरणों का उपयोग करके सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है ... "संरचना ... मस्तिष्क के तंत्रिका वास्तुकला पर आधारित" है।^[9]प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में उपयोग कि जाने वाली एक वास्तुकला एक तंत्रिका नेटवर्क है जो एक गहन शिक्षण मॉडल पर आधारित है जिसे पहली बार 2017 में प्रस्तुत किया गया था- ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) वास्तुकला।^[10] कई एनएलपी प्रणालियां प्रसंस्करण, खनन, आयोजन, जोड़ने और शाब्दिक निवेश के विपरीत होने के साथ-साथ प्रश्नों के सही उत्तर देने में सक्षम हैं।^[11]

11 जून 2018, को विवृत एआई के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने पहला जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) का परिचय दिया गया था—एक प्रकार का जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज माडल जो डेटासेट (मशीन लर्निंग) के माध्यम से एक विशाल और विविध मूलपाठ कॉर्पस के साथ पूर्व-प्रशिक्षित होता है, जिसके बाद भेदभावपूर्ण फाइन-ट्यूनिंग (मशीन लर्निंग) होता है। किसी विशिष्ट कार्य पर ध्यान केंद्रित करने के लिए विवेकपूर्ण फाइन-ट्यूनिंग द्वारा जीपीटी मॉडल ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क वास्तुकला हैं। उस बिंदु तक सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले तंत्रिका एनएलपी मॉडल ने सामान्यतौर पर बड़ी मात्रा में मैनुअल रूप से नामपत्र किए गए डेटा से सीखने की निगरानी की जिसने इसे बहुत बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए निषेधात्मक रूप से महंगा और समय लेने वाला बना दिया।^[2]

उस पहले जीपीटी मॉडल को "जीपीटी-1" के रूप में जाना जाता है और उसके बाद फरवरी 2019 में "जीपीटी-2" का अनुसरण किया गया। जीपीटी-2 को जीपीटी-1 के प्रत्यक्ष स्केल-अप के रूप में बनाया गया था जिसमें इसके पैरामीटर गणना और डेटासेट आकार दोनों में 10 गुना वृद्धि हुई थी। इसमें 1.5 बिलियन पैरामीटर थे और इसे 8 मिलियन वेब पेजों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।^[12] फरवरी 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपना ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (T-NLG) प्रस्तुत किया जिसके बारे में दावा किया गया था कि यह 17 बिलियन मापदंडों पर प्रकाशित अब तक का सबसे बड़ा भाषा मॉडल है।^[13] इसने विभिन्न प्रकार के कार्यों में किसी भी अन्य भाषा मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया जिसमें पाठों का सारांश और प्रश्नों के उत्तर सम्मिलित था।

प्रशिक्षण और क्षमताएं

A sample student essay about pedagogy written by GPT-3

The construct of “learning styles” is problematic because it fails to account for the processes through which learning styles are shaped. Some students might develop a particular learning style because they have had particular experiences. Others might develop a particular learning style by trying to accommodate to a learning environment that was not well suited to their learning needs. Ultimately, we need to understand the interactions among learning styles and environmental and personal factors, and how these shape how we learn and the kinds of learning we experience.

– Text generated by Mike Sharples^[14]

28 मई 2020 को विवृत एआई में 31 इंजीनियरों और शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा एक arXiv प्रीप्रिंट ने जीपीटी-3 के विकास का वर्णन किया जो तीसरी पीढ़ी का "अत्याधुनिक भाषा मॉडल" है।^[1]^[5] जिससे जीपीटी-3 को अब तक का सबसे बड़ा गैर-विरल भाषा मॉडल बन गया^[1]^: 14^[3] क्योंकि जीपीटी-3 संरचनात्मक रूप से अपने पूर्ववर्तियों के समान है,^[1]इसकी अधिक सटीकता को इसकी बढ़ी हुई क्षमता और अधिक संख्या में मापदंडों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है।^[15] जीपीटी-3 की क्षमता माइक्रोसॉफ्ट के ट्यूरिंग एनएलजी की तुलना में दस गुना अधिक है जो उस समय ज्ञात अगला सबसे बड़ा एनएलपी मॉडल था।^[5]

लैम्बडालैब्स ने 2020 में एक जीपीयू पर जीपीटी-3 को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग $4.6 मिलियन अमेरिकी डॉलर और 355 वर्षों की अनुमानित लागत का अनुमान लगाया,^[16] समानांतर में अधिक जीपीयू का उपयोग करके समय के साथ कम वास्तविक प्रशिक्षण।

जीपीटी-3 के लिए भारित पूर्व-प्रशिक्षण डेटासेट का साठ प्रतिशत सामान्य क्रॉल के निस्पंदन किए गए संस्करण से आता है जिसमें 410 बिलियन बाइट जोड़ी-एन्कोडेड संकेत सम्मिलित हैं।^[1]^: 9 अन्य स्रोत वेब पाठ 2 से 19 बिलियन संकेत है जो 22% का प्रतिनिधित्व करते हैं, Books1 से 12 बिलियन संकेत 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, 55 बिलियन संकेत Books2 से 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, और 3 बिलियन संकेत विकिपीडिया से 3% का प्रतिनिधित्व करते हैं।^[1]^: 9 जीपीटी-3 को सैकड़ों अरबों शब्दों पर प्रशिक्षित किया गया था और यह सीएसएस, जेएसएक्स और पायथन अन्य में कोडिंग करने में भी सक्षम है।^[4]

जीपीटी-3 प्रशिक्षण डेटा^[1]^: 9
Dataset	# tokens	Proportion within trएआईning
Common Crawl	410 billion	60%
WebText2	19 billion	22%
Books1	12 billion	8%
Books2	55 billion	8%
Wikipedia	3 billion	3%

चूँकि जीपीटी-3 का प्रशिक्षण डेटा सर्वव्यापी था इसलिए इसे विशिष्ट भाषा कार्यों के लिए और प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है।^[4]प्रशिक्षण डेटा में कभी-कभार जहरीली भाषा होती है और जीपीटी-3 कभी-कभी अपने प्रशिक्षण डेटा की नकल करने के परिणामस्वरूप जहरीली भाषा उत्पन्न करता है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय के एक अध्ययन में पाया गया कि जीपीटी-3 ने जीपीटी-2 और सीटीआरएल के समान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल की तुलना में विषाक्तता स्तर पर जहरीली भाषा का उत्पादन किया। विवृत एआई ने जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न विषाक्त भाषा की मात्रा को सीमित करने के लिए कई रणनीतियाँ लागू की हैं, परिणामस्वरूप जीपीटी-3 ने अपने पूर्ववर्ती मॉडल जीपीटी-1 की तुलना में कम जहरीली भाषा का उत्पादन किया, हालांकि इसने सीटीआरएल(CTRL) विकी की तुलना में जहरीली भाषा की अधिक पीढ़ियों और उच्च विषाक्तता दोनों का उत्पादन किया, जो पूरी तरह से विकिपीडिया डेटा पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल है।^[17]

11 जून 2020 को विवृत एआई ने घोषणा की कि उपयोगकर्ता इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल जीपीटी-3 एपीआई - एक मशीन लर्निंग टूलसेट तक पहुँच का अनुरोध कर सकते हैं - विवृत एआई को इस नई तकनीक की ताकत और सीमाओं का पता लगाने में मदद करने के लिए।^[18]^[19] आमंत्रण में बताया गया है कि कैसे इस एपीआई में एक सामान्य-उद्देश्य वाला मूलपाठ इन, मूलपाठ आउट अंतराफलक है जो सामान्य एकल उपयोग-स्थिति के बजाय लगभग किसी भी अंग्रेजी भाषा के कार्य को पूरा कर सकता है।^[18]एक उपयोगकर्ता के अनुसार जिसकी विवृत एआई जीपीटी-3 एपीआई की एक निजी प्रारंभिक प्रकाशन तक पहुंच थी, जीपीटी-3 केवल कुछ सरल संकेतों के साथ आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत पाठ लिखने में अच्छा था।^[20] एक प्रारंभिक प्रयोग में 80 अमेरिकी विषयों को न्याय करने के लिए कहा गया था कि क्या लघु ~200 शब्दों के लेख मनुष्यों या जीपीटी-3 द्वारा लिखे गए थे। प्रतिभागियों ने 52% समय सही ढंग से निर्णय लिया यादृच्छिक अनुमान लगाने से केवल थोड़ा बेहतर किया।^[1]

18 नवंबर 2021 को विवृत एआई ने घोषणा की कि पर्याप्त सुरक्षा उपायों को लागू किया गया है कि इसके एपीआई तक पहुंच अप्रतिबंधित होगी।^[21] विवृत एआई ने विकासक को एक कंटेंट मॉडरेशन उपकरण प्रदान किया है जो उन्हें विवृत एआई की सामग्री नीति का पालन करने में मदद करता है।^[22] 27 जनवरी 2022 को विवृत एआई ने घोषणा की कि इसके नवीनतम जीपीटी-3 भाषा मॉडल, जिन्हें सामूहिक रूप से अनुदेशित जीपीटी के रूप में जाना जाता है, अब उनके एपीआई पर उपयोग की जाने वाली डिफ़ॉल्ट भाषा मॉडल थी। विवृत एआई के अनुसार अनुदेशित जीपीटी ने ऐसी सामग्री का उत्पादन किया जो निर्देशों का बेहतर ढंग से पालन करके कम गढ़े हुए तथ्यों को उत्पन्न करके और कुछ हद तक कम विषाक्त सामग्री का उत्पादन करके उपयोगकर्ता के इरादों से बेहतर ढंग से जुड़ा हुआ था।^[23]

क्योंकि जीपीटी-3 ऐसे समाचार लेख उत्पन्न कर सकता है जिन्हें मानव मूल्यांकनकर्ताओं को मनुष्यों द्वारा लिखे गए लेखों से अलग करने में कठिनाई होती है,^[5]जीपीटी-3 में भाषा मॉडलों के लाभकारी और हानिकारक दोनों अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने की क्षमता है।^[1]^: 34 अपने 28 मई, 2020 के लेख्य में शोधकर्ताओं ने "जीपीटी-3 के हानिकारक प्रभावों" का विस्तार से वर्णन किया^[5]जिसमें गलत सूचना, स्पैमिंग, मछली पकड़ना, कानूनी और सरकारी प्रक्रियाओं का दुरुपयोग, कपटपूर्ण शैक्षणिक निबंध लेखन और सामाजिक इंजीनियरिंग का बहाना बनाना सम्मिलित हैं।^[1]लेखक जोखिम प्रबंधन पर शोध करने के लिए इन खतरों की ओर ध्यान आकर्षित करते हैं।^[1]^: 34

जीपीटी-3 जीरो-शॉट और सम-शॉट लर्निंग (एक-शॉट सहित) करने में सक्षम है।^[1]

जून 2022 में, अलमीरा उस्मानोविक थुनस्ट्रॉम ने लिखा कि जीपीटी-3 स्वयं पर एक लेख का प्राथमिक लेखक था, जिसे उन्होंने प्रकाशन के लिए प्रस्तुत किया था^[24] और इसकी समीक्षा पूरी होने की प्रतीक्षा करते हुए इसे पूर्व-प्रकाशित किया गया था।^[25]

मॉडल

इसके सात मॉडल हैं।^[26] इनमें जीपीटी-3.5 और कोडेक्स सम्मिलित नहीं हैं।

मूलपाठ-क्यूरी-001
मूलपाठ-बबेज-001
मूलपाठ-एडा-001
दा विंसी
क्यूरी
बैबेज
एडीए

रिसेप्शन

अनुप्रयोग

जीपीटी-3 विशेष रूप से कोडेक्स मॉडल गिटहब कोपिलॉट का आधार है, जो एक कोड पूर्णता और संतति सॉफ़्टवेयर है जिसका उपयोग विभिन्न कोड संपादकों और आईडीई में किया जा सकता है।^[27]^[28]
जीपीटी-3 का उपयोग कुछ माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों में पारंपरिक भाषा को औपचारिक कंप्यूटर कोड में अनुवाद करने के लिए किया जाता है।^[29]^[30]
^[31] स्ट्रक्चर्ड क्वैरी लैग्विज (SQL) प्रसंस्करण के लिए क्वेरी-विशिष्ट कोड उत्पन्न करने के लिए कोडेक्सडीबी में जीपीटी-3 का उपयोग किया गया है।
जीपीटी-3 का उपयोग जेसन रोहरर द्वारा "प्रोजेक्ट दिसंबर" नामक एक रेट्रो-थीम वाले चैटबॉट परियोजना में किया गया है, जो ऑनलाइन उपलब्ध है और उपयोगकर्ताओं को जीपीटी-3 तकनीक का उपयोग करके कई एआई के साथ संपर्क करने की अनुमति देता है।^[32]
जीपीटी-3 का उपयोग अभिभावक द्वारा एआई के मानव के लिए हानिकारक होने के बारे में एक लेख लिखने के लिए किया गया था। इसमें कुछ विचार दिए गए और आठ अलग-अलग निबंध तैयार किए गए, जिन्हें अंततः एक लेख में मिला दिया गया था।^[33]
जीपीटी-3 का उपयोग एआई डंगऑन में किया गया था, जो पाठ-आधारित साहसिक खेल उत्पन्न करता है, बाद में विवृत एआई ने उत्पन्न की गई सामग्री के संबंध में अपनी नीति में बदलाव के बाद इसे एक प्रतिस्पर्धी मॉडल से बदल दिया।^[34]^[35]
जीपीटी-3 का उपयोग प्रतिलिपि (प्रकाशन) और अन्य विपणन सामग्री लिखने में सहायता के लिए किया जाता है।^[36]
ड्रेक्सेल विश्वविद्यालय के 2022 के एक अध्ययन ने सुझाव दिया कि जीपीटी-3-आधारित प्रणालियों का उपयोग अल्जाइमर रोग के प्रारंभिक लक्षणों की जांच के लिए किया जा सकता है।^[37]^[38]

समीक्षा

द न्यूयॉर्क टाइम्स में जुलाई 2020 की समीक्षा में फरहाद मंजू ने कहा कि जीपीटी-3 की कंप्यूटर कोड, कविता और गद्य उत्पन्न करने की क्षमता न केवल अद्भुत", "डरावना" और "विनम्र" है, बल्कि थोड़ी भयानक से भी अधिक है।^[39]

डेली नूस ने जीपीटी-3 पर नौ दार्शनिकों द्वारा लेखों की एक श्रृंखला प्रस्तुत की।^[40] ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक डेविड चाल्मर्स ने जीपीटी-3 को अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और "महत्वपूर्ण एआई सिस्टम में से एक" के रूप में वर्णित किया है।^[6]
वायर्ड (पत्रिका) में एक समीक्षा में कहा गया है कि जीपीटी-3 सिलिकॉन वैली में ठंडक पैदा कर रहा था।^[41]
राष्ट्रीय कानून की समीक्षा ने कहा कि जीपीटी-3 बड़ी प्रक्रिया में एक प्रभावशाली कदम है, जिसमें विवृत एआई और अन्य लोगों ने अधिक कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की दिशा में काम करना जारी रखते हुए इस सभी शक्ति के लिए उपयोगी आवेदन ढूंढे हैं।^[42]
एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा में एक लेख, डीप लर्निंग समीक्षक गैरी मार्कस द्वारा लिखित हैं।

फेसबुक एआई प्रयोगशाला के प्रमुख जेरोम पेसेंटी ने कहा कि जीपीटी-3 असुरक्षित है जो यहूदियों, महिलाओं, काले लोगों और प्रलय पर चर्चा करने के लिए कहा गया था, जब प्रणाली द्वारा उत्पन्न जातिवाद, नस्लवादी और अन्य पक्षपाती और नकारात्मक भाषा की ओर इशारा किया गया था।
नबला, एक फ्रांसीसी स्टार्ट-अप जो स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी में विशेषज्ञता रखती हैं जीपीटी-3 का एक मेडिकल चैटबॉट के रूप में परीक्षण किया, हालाँकि विवृत एआई ने स्वयं इस तरह के उपयोग के खिलाफ चेतावनी दी थी, जैसा कि अपेक्षित था। जीपीटी-3 ने कई सीमाएँ दिखाईं , उदाहरण के लिए मानसिक स्वास्थ्य के विषय के बारे में जीपीटी-3 प्रतिक्रियाओं का परीक्षण करते समय एआई ने नकली रोगी को आत्महत्या करने की सलाह दी।

नोम चौमस्की ने जीपीटी-3 के वैज्ञानिक मूल्य के बारे में अपना संदेह व्यक्त किया: यह कोई भाषा मॉडल नहीं है। यह असंभव भाषाओं के साथ-साथ वास्तविक भाषाओं के लिए भी काम करता है इसलिए सामान्य वैज्ञानिक मानदंडों द्वारा भाषा मॉडल के रूप में इरादा होने पर इसका खंडन किया जाता है, शायद यह किसी उद्देश्य के लिए उपयोगी है लेकिन ऐसा लगता है कि यह हमें सामान्य तौर पर भाषा या अनुभूति के बारे में कुछ नहीं बताता है।

लुसियानो फ्लोरिडी और मास्सिमो चिरियत्ती ने अच्छी, अर्थ-संबंधी कलाकृतियों के सस्ते उत्पादन के जोखिम पर प्रकाश डाला।

विवृत एआई के सैम ऑल्टमैन ने स्वयं इसकी आलोचना की जिसे उन्होंने "जीपीटी-3 प्रचार" कहा, यह स्वीकार करते हुए कि जीपीटी-3 में गंभीर कमज़ोरी है और कभी-कभी बहुत मूर्खतापूर्ण गलतियाँ करता है... एआई दुनिया को बदलने जा रहा है, लेकिन जीपीटी-3 केवल एक बहुत प्रारंभिक झलक है।

आलोचना

जीपीटी-3 के निर्माता विवृत एआई को प्रारंभ में 2015 में एक गैर-लाभकारी संस्था के रूप में स्थापित किया गया था।^[43] 2019 में, विवृत एआई ने जीपीटी-3 के पूर्ववर्ती मॉडल को सार्वजनिक रूप से जारी नहीं करके अपने सामान्य विवृत-स्रोत मानकों को तोड़ दिया, इस चिंता का हवाला देते हुए कि मॉडल नकली समाचारों के प्रसार को सुगम बना सकता है। विवृत एआई ने अंततः जीपीटी-2 का एक संस्करण जारी किया जो मूल मॉडल के आकार का 8% था।^[44] उसी वर्ष विवृत एआई को एक फ़ायदेमंद कंपनी के रूप में पुनर्गठित किया गया।^[45] 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि कंपनी के पास विवृत एआई में बहु-अरब डॉलर के निवेश के बाद माइक्रोसॉफ्ट के उत्पादों और सेवाओं के लिए जीपीटी-3 का विशेष लाइसेंस है। अनुबंध विवृत एआई को एक सार्वजनिक-सामना करने वाले एपीआई की उपस्थिति की अनुमति देता है, जैसे कि उपयोगकर्ता मॉडल के आउटपुट प्राप्त करने के लिए जीपीटी-3 को पाठ भेज सकते हैं, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट के पास जीपीटी-3 के स्रोत कोड तक पहुंच होगी।^[8]

जीपीटी-3 जैसे बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण के पर्यावरणीय प्रभाव और मॉडलों को संग्रहीत करने के लिए गूगल के एआई नैतिकता शोधकर्ताओं में से कुछ की आलोचना के अधीन आ गए हैं, 2021 में तिमनिट गेब्रू और एमिली एम. बेंडर द्वारा सह-लेखक एक लेख्य में विस्तार से बताया गया है। .^[46]

जीपीटी-3 और अन्य भाषा उत्पादक पर आधारित स्वचालित लेखन तकनीकों के बढ़ते उपयोग ने अकादमिक अखंडता के बारे में चिंताएँ बढ़ा दी हैं^[47] और इस बात का दांव उठाया कि विश्वविद्यालय और स्कूल कैसे साहित्यिक चोरी जैसे शैक्षणिक कदाचार का गठन करेंगे।^[48]

विवृत एआई की जीपीटी श्रृंखला को 12 वर्षों की अवधि में 60 मिलियन कार्यक्षेत्र से खंड किए गए प्रतिलिप्याधिकार लेखों, इंटरनेट पोस्ट, वेब पेजों और पुस्तकों के एक समूह, सामान्य क्रॉल डेटासेट के डेटा के साथ बनाया गया था। टेकक्रंच की रिपोर्ट है कि इस प्रशिक्षण डेटा में बीबीसी, द न्यूयॉर्क टाइम्स, रेडिट , ऑनलाइन पुस्तकों का पूरा पाठ और बहुत कुछ से प्रतिलिप्याधिकार सामग्री सम्मिलित है।^[49] संयुक्त राज्य अमेरिका पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय (यूएसपीटीओ) से कृत्रिम बुद्धि नवाचार के लिए बौद्धिक संपदा संरक्षण पर टिप्पणियों के लिए 2019 के अनुरोध के जवाब में विवृत एआई ने तर्क दिया कि वर्तमान कानून के अंतर्गत प्रशिक्षण एआई सिस्टम [जैसे इसके जीपीटी मॉडल] उचित उपयोग का गठन करते हैं, लेकिन उस बिंदु पर निर्णय विधि की कमी को देखते हुए विवृत एआई और हमारे जैसे अन्य एआई विकासक को पर्याप्त कानूनी अनिश्चितता और अनुपालन लागत का सामना करना पड़ता है।^[50]

जीपीटी-3.5

जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 3.5 (जीपीटी-3.5) 2022 में विवृत एआई द्वारा बनाया गया एक बड़ा भाषा मॉडल है।

15 मार्च 2022 को विवृत एआई ने अपने एपीआई में जीपीटी-3 और विवृत एआई कोडेक्स के नए संस्करणों को "मूलपाठ-डेविन्सी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" नामों के अंतर्गत संपादन और सम्मिलन क्षमताओं के साथ उपलब्ध कराया।^[51] इन मॉडलों को पिछले संस्करणों की तुलना में अधिक सक्षम बताया गया था और जून 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था।^[52] 28 नवंबर, 2022 को विवृत एआई ने मूलपाठ-डेविन्सी-003 प्रस्तुत किया।^[53] 30 नवंबर, 2022 को विवृत एआई ने इन मॉडलों को जीपीटी-3.5 श्रृंखला से संबंधित के रूप में संदर्भित करना प्रारंभ किया^[52]और चैट जीपीटी जारी किया, जो जीपीटी-3.5 श्रृंखला में एक मॉडल से फाइन-ट्यून किया गया था।^[54] विवृत एआई जीपीटी-3 में जीपीटी-3.5 सम्मिलित नहीं है।^[55]

मॉडल

इसमें चार मॉडल हैं।^[56]

चैट
- जीपीटी-3.5-टर्बो
पाठ मिश्रता
- मूलपाठ-डेविंसी-003
- मूलपाठ-डेविंसी-002
- कोड-डेविंसी-002 - कोड-पूर्ण कार्यों के लिए अनुकूलित

जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग

10 अप्रैल 2023, को विवृत एआई ने अपने जीपीटी-3.5 श्रृंखला मॉडल का एक नया संस्करण प्रस्तुत किया, जिसे जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) के रूप में जाना जाता है।^[57] यह अद्यतन मॉडल अपने पूर्ववर्तियों "मूलपाठ-डेविंसी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" की क्षमताओं पर आधारित है।^[58] जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल के साथ ऑनलाइन जानकारी तक पहुँचने और ब्राउज़ करने की क्षमता को सम्मिलित करके अपने प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए उचित और अद्यतित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त होती हैं।^[57]

जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल का प्राथमिक लक्ष्य अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना है। इसे सितंबर 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो पिछले जीपीटी-3.5 मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन की अनुमति देता है, जिन्हें जून 2021 तक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। विवृत एआई ने इस मॉडल को विकासक और उपयोगकर्ताओं को एक उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण प्रदान करने के लिए जारी किया है जो ऑनलाइन जानकारी को प्रभावी ढंग से पुनः प्राप्त और संश्लेषित कर सकते हैं। ^[57]

ब्राउज़िंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए विवृत एआई ने एक नया एपीआई लागू किया है जो जीपीटी-3.5 को ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल के साथ संचालन के दौरान चयनित ऑनलाइन संसाधनों तक पहुंचने की अनुमति देता है। ^[59] यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को इस अपेक्षा के साथ प्रश्न पूछने या सूचना का अनुरोध करने का अधिकार देती है कि मॉडल नवीनतम ऑनलाइन स्रोतों के आधार पर अद्यतन, उचित और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करेगा।

27 अप्रैल 2023 को विवृत एआई ने जीपीटी-3.5 को ब्राउजिंग (अल्फा) मॉडल के साथ जीपीटी प्लस उपयोगकर्ताओं के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया, इसकी अत्याधुनिक क्षमताओं और सुविधाओं तक पहुंच को व्यापक बनाया।^[59]

यह भी देखें

संदर्भ

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-जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3 (जीपीटी-3) 2020 में [[OpenAI|ओपन एआई]] द्वारा जारी एक स्वप्रतिगामी भाषा [[ भाषा मॉडल |मॉडल]] है जो मानव-समान टेक्स्ट बनाने के लिए [[ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना|डीप लर्निंग]] का उपयोग करता है। जब एक संकेत दिया जाता है, तो यह पाठ उत्पन्न करेगा जो संकेत को जारी रखता है।
+जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 3 (जीपीटी-3) 2020 में [[OpenAI|विवृत एआई]] द्वारा जारी एक स्वप्रतिगामी भाषा [[ भाषा मॉडल |मॉडल]] है जो मानव-समान मूलपाठ बनाने के लिए [[ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना|डीप लर्निंग]] का उपयोग करता है। जब एक संकेत दिया जाता है, तो यह पाठ उत्पन्न करेगा जो संकेत को जारी रखता है।
-वस्तुकला एक डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) है जिसमें 2048-लेक्सिकल विश्लेषण-लंबा संदर्भ और 175 बिलियन [[पैरामीटर (मशीन लर्निंग)]] का अभूतपूर्व आकार है, जिसे इकट्ठा करने के लिए 800GB की आवश्यकता होती है। मॉडल को जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, यह भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि अगला टोकन पिछले टोकन के आधार पर क्या है। मॉडल ने कई कार्यों पर मजबूत [[जीरो-शॉट लर्निंग]] और कुछ-शॉट लर्निंग (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) का प्रदर्शन किया।<ref name="OpenAI_Radford_20200611">{{Cite web| pages = 12| access-date = July 31, 2020| date = June 11, 2018| last1 = Radford| first1 = Alec| last2 = Narasimhan| first2 = Karthik| last3 = Salimans| first3 = Tim| last4 = Sutskever| first4 = Ilya| title = जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग द्वारा भाषा की समझ में सुधार| url = https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf| archive-date = January 26, 2021| archive-url = https://web.archive.org/web/20210126024542/https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf| url-status = live}}</ref>
+वस्तुकला एक डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) है जिसमें 2048-लेक्सिकल विश्लेषण-लंबा संदर्भ और 175 बिलियन [[पैरामीटर (मशीन लर्निंग)]] का अभूतपूर्व आकार है, जिसे इकट्ठा करने के लिए 800GB की आवश्यकता होती है। मॉडल को जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, यह भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि अगला संकेत पिछले संकेत के आधार पर क्या है। मॉडल ने कई कार्यों पर मजबूत [[जीरो-शॉट लर्निंग]] और सम-शॉट लर्निंग (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) का प्रदर्शन किया।<ref name="OpenAI_Radford_20200611">{{Cite web| pages = 12| access-date = July 31, 2020| date = June 11, 2018| last1 = Radford| first1 = Alec| last2 = Narasimhan| first2 = Karthik| last3 = Salimans| first3 = Tim| last4 = Sutskever| first4 = Ilya| title = जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग द्वारा भाषा की समझ में सुधार| url = https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf| archive-date = January 26, 2021| archive-url = https://web.archive.org/web/20210126024542/https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf| url-status = live}}</ref>
-जीपीटी-2, जीपीटी-3 का उत्तराधिकारी ओपन एआई एक सैन फ्रांसिस्को स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला द्वारा निर्मित [[नींव मॉडल]] की एक जीपीटी श्रृंखला में तीसरी पीढ़ी का भाषा पूर्वानुमान मॉडल है।<ref name="CNBC_Shead_20200723" />जीपीटी-3 जिसे मई 2020 में प्रस्तुत किया गया था और जुलाई 2020 तक बीटा परीक्षण में था,<ref name="Medium_Bussler_20200721">{{Cite web| last = Bussler| first = Frederik| title = क्या GPT-3 कोडिंग को खत्म कर देगा?| work = Towards Data Science| access-date = August 1, 2020| date = July 21, 2020| url = https://towardsdatascience.com/will-gpt-3-kill-coding-630e4518c04d| archive-date = August 19, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200819070430/https://towardsdatascience.com/will-gpt-3-kill-coding-630e4518c04d| url-status = live}}</ref> पूर्व-प्रशिक्षित भाषा अभ्यावेदन की [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण]] (NLP) प्रणालियों में एक प्रवृत्ति का हिस्सा है।<ref name="preprint" />
+जीपीटी-2, जीपीटी-3 का उत्तराधिकारी विवृत एआई एक सैन फ्रांसिस्को स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला द्वारा निर्मित [[नींव मॉडल]] की एक जीपीटी श्रृंखला में तीसरी पीढ़ी का भाषा पूर्वानुमान मॉडल है।<ref name="CNBC_Shead_20200723" />जीपीटी-3 जिसे मई 2020 में प्रस्तुत किया गया था और जुलाई 2020 तक बीटा परीक्षण में था,<ref name="Medium_Bussler_20200721">{{Cite web| last = Bussler| first = Frederik| title = क्या GPT-3 कोडिंग को खत्म कर देगा?| work = Towards Data Science| access-date = August 1, 2020| date = July 21, 2020| url = https://towardsdatascience.com/will-gpt-3-kill-coding-630e4518c04d| archive-date = August 19, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200819070430/https://towardsdatascience.com/will-gpt-3-kill-coding-630e4518c04d| url-status = live}}</ref> पूर्व-प्रशिक्षित भाषा अभ्यावेदन की [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण]] (NLP) प्रणालियों में एक प्रवृत्ति का हिस्सा है।<ref name="preprint" />
-जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता इतनी अधिक है कि यह निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है कि यह किसी मानव द्वारा लिखा गया था या नहीं, जिसके लाभ और जोखिम दोनों हैं।<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />इकतीस ओपन एआई शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने जीपीटी-3 को प्रस्तुत करते हुए 28 मई 2020 को मूल लेख्य प्रस्तुत किया। अपने लेख्य में उन्होंने जीपीटी-3 के संभावित खतरों के बारे में आगाह किया और जोखिम को कम करने के लिए अनुसंधान का आह्वान किया।<ref name="preprint" />{{rp|34}} [[डेविड चाल्मर्स]] एक ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक ने जीपीटी-3 को अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण एआई प्रणालियों में से एक के रूप में वर्णित किया।<ref name="DailyNous_Weinberg_Chalmer_20200730" />द न्यू यॉर्क टाइम्स में अप्रैल 2022 की समीक्षा में जीपीटी-3 की क्षमताओं का वर्णन किया गया है, जो मानव के समतुल्य प्रवाह के साथ मूल गद्य लिखने में सक्षम हैं।<ref name="Johnson April 2022">{{cite web |last1=Johnson |first1=Steven |last2=Iziev |first2=Nikita |date=15 April 2022 |title=A.I. Is Mastering Language. Should We Trust What It Says? |url=https://www.nytimes.com/2022/04/15/magazine/ai-language.html |website=The New York Times |access-date=April 23, 2022 |archive-date=November 24, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221124151408/https://www.nytimes.com/2022/04/15/magazine/ai-language.html |url-status=live }}</ref>
+जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता इतनी अधिक है कि यह निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है कि यह किसी मानव द्वारा लिखा गया था या नहीं, जिसके लाभ और नुकसान दोनों हैं।<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />इकतीस विवृत एआई शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने जीपीटी-3 को प्रस्तुत करते हुए 28 मई 2020 को मूल लेख्य प्रस्तुत किया। अपने लेख्य में उन्होंने जीपीटी-3 के संभावित खतरों के बारे में आगाह किया और जोखिम को कम करने के लिए अनुसंधान का आह्वान किया।<ref name="preprint" />{{rp|34}} [[डेविड चाल्मर्स]] एक ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक ने जीपीटी-3 को अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण एआई प्रणालियों में से एक के रूप में वर्णित किया।<ref name="DailyNous_Weinberg_Chalmer_20200730" />द न्यू यॉर्क टाइम्स में अप्रैल 2022 की समीक्षा में जीपीटी-3 की क्षमताओं का वर्णन किया गया है, जो मानव के समतुल्य प्रवाह के साथ मूल गद्य लिखने में सक्षम हैं।<ref name="Johnson April 2022">{{cite web |last1=Johnson |first1=Steven |last2=Iziev |first2=Nikita |date=15 April 2022 |title=A.I. Is Mastering Language. Should We Trust What It Says? |url=https://www.nytimes.com/2022/04/15/magazine/ai-language.html |website=The New York Times |access-date=April 23, 2022 |archive-date=November 24, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221124151408/https://www.nytimes.com/2022/04/15/magazine/ai-language.html |url-status=live }}</ref>
 [[Microsoft|माइक्रोसॉफ्ट]] ने 22 सितंबर 2020 को घोषणा की कि उसने जीपीटी-3 के "अनन्य" उपयोग का लाइसेंस प्राप्त कर लिया है, अन्य अभी भी आउटपुट प्राप्त करने के लिए सार्वजनिक एपीआई का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट के पास जीपीटी-3 के अंतर्निहित मॉडल तक पहुंच है।<ref name="MSgotcode">{{Cite magazine |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/ |date=September 23, 2020 |last=Hao |first=Karen |access-date=2020-09-25 |magazine=[[MIT Technology Review]] |language=en |quote="The companies say OpenAI will continue to offer its public-facing [[API]], which allows chosen users to send text to GPT-3 or OpenAI's other models and receive its output. Only Microsoft, however, will have access to GPT-3's underlying code, allowing it to embed, repurpose, and modify the model as it pleases." |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>
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 == पृष्ठभूमि ==
 {{further|अधिक जानकारी: GPT-2 § पृष्ठभूमि}}
-[[अर्थशास्त्री]] के अनुसार बेहतर एल्गोरिदम, शक्तिशाली कंप्यूटर और डिजीटल डेटा में वृद्धि ने 2010 में नई तकनीकों के साथ [[ यंत्र अधिगम ]] में क्रांति को बढ़ावा दिया है, जिसके परिणामस्वरूप भाषा में हेरफेर सहित "कार्यों में तेजी से सुधार" हुआ है।<ref name="theeconomist_20200611">{{Cite news| issn = 0013-0613| title = एआई की सीमाओं को समझने की शुरुआत हो रही है| newspaper = The Economist| date = June 11, 2020| access-date = July 31, 2020| url = https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/an-understanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in| archive-date = July 31, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200731060114/https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/an-understanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in| url-status = live}</ref> सॉफ़्टवेयर मॉडल को हज़ारों या लाखों उदाहरणों का उपयोग करके सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है{{nbsp}}... "संरचना ... मस्तिष्क के तंत्रिका वास्तुकला पर आधारित" है।<ref name="theeconomist_20200611" />प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में उपयोग कि जाने वाली एक वास्तुकला एक [[कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क|तंत्रिका नेटवर्क]] है जो एक गहन शिक्षण मॉडल पर आधारित है जिसे पहली बार 2017 में पेश किया गया था- ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) वास्तुकला।<ref name="Polosukhin_2017">{{cite arXiv|last1=Polosukhin|first1=Illia|last2=Kaiser|first2=Lukasz|last3=Gomez|first3=Aidan N.|last4=Jones|first4=Llion|last5=Uszkoreit|first5=Jakob|last6=Parmar|first6=Niki|last7=Shazeer|first7=Noam|last8=Vaswani|first8=Ashish|date=2017-06-12|title=अटेंशन इज़ ऑल यू नीड|eprint=1706.03762|class=cs.CL}</ref> कई एनएलपी प्रणालियां प्रसंस्करण, खनन, आयोजन, जोड़ने और शाब्दिक निवेश के विपरीत होने के साथ-साथ प्रश्नों के सही उत्तर देने में सक्षम हैं।<ref name="thomsonreuters_nd">{{Cite web| title = प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण| access-date = 2020-07-31| url = https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/natural-language-processing.html| archive-date = August 22, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200822144104/https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/natural-language-processing.html| url-status = live}}</ref>
+[[अर्थशास्त्री]] के अनुसार बेहतर एल्गोरिदम, शक्तिशाली कंप्यूटर और डिजीटल डेटा में वृद्धि ने 2010 में नई तकनीकों के साथ [[ यंत्र अधिगम ]] में क्रांति को बढ़ावा दिया है, जिसके परिणामस्वरूप भाषा में हेरफेर सहित "कार्यों में तेजी से सुधार" हुआ है।<ref name="theeconomist_20200611">{{Cite news| issn = 0013-0613| title = एआई की सीमाओं को समझने की शुरुआत हो रही है| newspaper = The Economist| date = June 11, 2020| access-date = July 31, 2020| url = https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/an-understanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in| archive-date = July 31, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200731060114/https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/an-understanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in| url-status = live}</ref> सॉफ़्टवेयर मॉडल को हज़ारों या लाखों उदाहरणों का उपयोग करके सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है{{nbsp}}... "संरचना ... मस्तिष्क के तंत्रिका वास्तुकला पर आधारित" है।<ref name="theeconomist_20200611" />प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में उपयोग कि जाने वाली एक वास्तुकला एक [[कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क|तंत्रिका नेटवर्क]] है जो एक गहन शिक्षण मॉडल पर आधारित है जिसे पहली बार 2017 में प्रस्तुत किया गया था- ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) वास्तुकला।<ref name="Polosukhin_2017">{{cite arXiv|last1=Polosukhin|first1=Illia|last2=Kaiser|first2=Lukasz|last3=Gomez|first3=Aidan N.|last4=Jones|first4=Llion|last5=Uszkoreit|first5=Jakob|last6=Parmar|first6=Niki|last7=Shazeer|first7=Noam|last8=Vaswani|first8=Ashish|date=2017-06-12|title=अटेंशन इज़ ऑल यू नीड|eprint=1706.03762|class=cs.CL}</ref> कई एनएलपी प्रणालियां प्रसंस्करण, खनन, आयोजन, जोड़ने और शाब्दिक निवेश के विपरीत होने के साथ-साथ प्रश्नों के सही उत्तर देने में सक्षम हैं।<ref name="thomsonreuters_nd">{{Cite web| title = प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण| access-date = 2020-07-31| url = https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/natural-language-processing.html| archive-date = August 22, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200822144104/https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/natural-language-processing.html| url-status = live}}</ref>
-जून 2018, को ओपन एआई के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने पहला जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) का परिचय दिया गया था{{mdash}}एक प्रकार का [[जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस|जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल]]जो [[डेटासेट (मशीन लर्निंग)]] के माध्यम से एक विशाल और विविध [[टेक्स्ट कॉर्पस]] के साथ पूर्व-प्रशिक्षित होता है, जिसके बाद भेदभावपूर्ण [[फाइन-ट्यूनिंग (मशीन लर्निंग)]] होता है। किसी विशिष्ट कार्य पर ध्यान केंद्रित करने के लिए विवेकपूर्ण फाइन-ट्यूनिंग द्वारा जीपीटी मॉडल ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क वास्तुकला हैं। उस बिंदु तक सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले तंत्रिका एनएलपी मॉडल ने सामान्यतौर पर बड़ी मात्रा में शारीरिक रूप से नामपत्र किए गए डेटा से सीखने की निगरानी की जिसने इसे बहुत बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए निषेधात्मक रूप से महंगा और समय लेने वाला बना दिया।<ref name="OpenAI_Radford_20200611" />
+जून 2018, को विवृत एआई के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने पहला जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) का परिचय दिया गया था{{mdash}}एक प्रकार का [[जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस|जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज माडल]] जो [[डेटासेट (मशीन लर्निंग)]] के माध्यम से एक विशाल और विविध [[टेक्स्ट कॉर्पस|मूलपाठ कॉर्पस]] के साथ पूर्व-प्रशिक्षित होता है, जिसके बाद भेदभावपूर्ण [[फाइन-ट्यूनिंग (मशीन लर्निंग)]] होता है। किसी विशिष्ट कार्य पर ध्यान केंद्रित करने के लिए विवेकपूर्ण फाइन-ट्यूनिंग द्वारा जीपीटी मॉडल ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क वास्तुकला हैं। उस बिंदु तक सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले तंत्रिका एनएलपी मॉडल ने सामान्यतौर पर बड़ी मात्रा में मैनुअल रूप से नामपत्र किए गए डेटा से सीखने की निगरानी की जिसने इसे बहुत बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए निषेधात्मक रूप से महंगा और समय लेने वाला बना दिया।<ref name="OpenAI_Radford_20200611" />
-उस पहले जीपीटी मॉडल को "जीपीटी-1" के रूप में जाना जाता है और उसके बाद फरवरी 2019 में "जीपीटी-2" का अनुसरण किया गया। जीपीटी-2 को जीपीटी-1 के प्रत्यक्ष स्केल-अप के रूप में बनाया गया था जिसमें इसके पैरामीटर गणना और डेटासेट आकार दोनों में 10 गुना वृद्धि हुई थी। इसमें 1.5 बिलियन पैरामीटर थे और इसे 8 मिलियन वेब पेजों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।<ref>{{Cite web |url=https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |title=संग्रहीत प्रति|access-date=April 28, 2023 |archive-date=February 6, 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210206183945/https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |url-status=live }}</ref> फरवरी 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपना ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (T-NLG) पेश किया जिसके बारे में दावा किया गया था कि यह 17 बिलियन मापदंडों पर प्रकाशित अब तक का सबसे बड़ा भाषा मॉडल है।<ref name="Wired_Sterling_20200213">{{Cite magazine| issn = 1059-1028| last = Sterling| first = Bruce| title = वेब शब्दार्थ: Microsoft प्रोजेक्ट ट्यूरिंग ने ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (T-NLG) पेश किया| magazine = Wired| access-date = July 31, 2020| date = February 13, 2020| url = https://www.wired.com/beyond-the-beyond/2020/02/web-semantics-microsoft-project-turing-introduces-turing-natural-language-generation-t-nlg/| archive-date = November 4, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20201104163637/https://www.wired.com/beyond-the-beyond/2020/02/web-semantics-microsoft-project-turing-introduces-turing-natural-language-generation-t-nlg/| url-status = live}}</ref> इसने विभिन्न प्रकार के कार्यों में किसी भी अन्य भाषा मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया जिसमें [[स्वचालित सारांश|पाठों का सारांश]] और [[प्रश्न उत्तर|प्रश्नों के उत्तर]] सम्मिलित  था।
+उस पहले जीपीटी मॉडल को "जीपीटी-1" के रूप में जाना जाता है और उसके बाद फरवरी 2019 में "जीपीटी-2" का अनुसरण किया गया। जीपीटी-2 को जीपीटी-1 के प्रत्यक्ष स्केल-अप के रूप में बनाया गया था जिसमें इसके पैरामीटर गणना और डेटासेट आकार दोनों में 10 गुना वृद्धि हुई थी। इसमें 1.5 बिलियन पैरामीटर थे और इसे 8 मिलियन वेब पेजों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।<ref>{{Cite web |url=https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |title=संग्रहीत प्रति|access-date=April 28, 2023 |archive-date=February 6, 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210206183945/https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf |url-status=live }}</ref> फरवरी 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपना ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (T-NLG) प्रस्तुत किया जिसके बारे में दावा किया गया था कि यह 17 बिलियन मापदंडों पर प्रकाशित अब तक का सबसे बड़ा भाषा मॉडल है।<ref name="Wired_Sterling_20200213">{{Cite magazine| issn = 1059-1028| last = Sterling| first = Bruce| title = वेब शब्दार्थ: Microsoft प्रोजेक्ट ट्यूरिंग ने ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (T-NLG) पेश किया| magazine = Wired| access-date = July 31, 2020| date = February 13, 2020| url = https://www.wired.com/beyond-the-beyond/2020/02/web-semantics-microsoft-project-turing-introduces-turing-natural-language-generation-t-nlg/| archive-date = November 4, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20201104163637/https://www.wired.com/beyond-the-beyond/2020/02/web-semantics-microsoft-project-turing-introduces-turing-natural-language-generation-t-nlg/| url-status = live}}</ref> इसने विभिन्न प्रकार के कार्यों में किसी भी अन्य भाषा मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया जिसमें [[स्वचालित सारांश|पाठों का सारांश]] और [[प्रश्न उत्तर|प्रश्नों के उत्तर]] सम्मिलित था।
 == प्रशिक्षण और क्षमताएं ==
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 }}
-मई 2020 को  ओपन एआई में 31 इंजीनियरों और शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा एक [[arXiv]] प्रीप्रिंट ने जीपीटी-3 के विकास का वर्णन किया जो तीसरी पीढ़ी का "अत्याधुनिक भाषा मॉडल" है।<ref name="preprint" /><ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603">{{Cite magazine| last = Sagar| first = Ram| title = OpenAI ने GPT-3 जारी किया, जो अब तक का सबसे बड़ा मॉडल है| magazine = Analytics India Magazine| access-date = July 31, 2020| date = June 3, 2020| url = https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/| archive-date = August 4, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200804173452/https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/| url-status = live}</ref> टीम ने जीपीटी-3 की क्षमता को अपने पूर्ववर्ती जीपीटी-2 की तुलना में परिमाण के दो क्रमों की वृद्धि की, {{cite web |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, एक 1.5B पैरामीटर ट्रांसफॉर्मर है"|website=openai.com |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 }}<nowiki></ref></nowiki>जिससे जीपीटी-3 को अब तक का सबसे बड़ा गैर-विरल भाषा मॉडल बन गया<ref name="preprint"/>{{rp|14|quote="Since we increase the capacity by over two orders of magnitude from GPT-2 to GPT-3"}}<ref name="CNBC_Shead_20200723">{{Cite news| last = Shead| first = Sam| title = हर कोई एआई के बारे में क्यों बात कर रहा है? एलोन मस्क-समर्थित लैब द्वारा जारी किया गया टेक्स्ट जनरेटर| work = CNBC| access-date = July 31, 2020| date = July 23, 2020| url = https://www.cnbc.com/2020/07/23/openai-gpt3-explainer.html| archive-date = July 30, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200730123130/https://www.cnbc.com/2020/07/23/openai-gpt3-explainer.html| url-status = live}} 28 मई और 22 जुलाई, 2020 के बीच चार प्रीप्रिंट जारी किए गए थे।</ref> क्योंकि जीपीटी-3 संरचनात्मक रूप से अपने पूर्ववर्तियों के समान है,<ref name="preprint" />इसकी अधिक सटीकता को इसकी बढ़ी हुई क्षमता और अधिक संख्या में मापदंडों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है।<ref name="ZDNet_Tiernan_20200601">{{Cite web| last = Ray| first = Tiernan| date = June 1, 2020| title = OpenAI का विशाल GPT-3 AI के लिए भाषा मॉडल की सीमाओं पर संकेत देता है| work = ZDNet| access-date = July 31, 2020| url = https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/| 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> जीपीटी-3 की क्षमता माइक्रोसॉफ्ट के ट्यूरिंग एनएलजी की तुलना में दस गुना अधिक है जो उस समय ज्ञात अगला सबसे बड़ा एनएलपी मॉडल था।<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />
+मई 2020 को  विवृत एआई में 31 इंजीनियरों और शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा एक [[arXiv]] प्रीप्रिंट ने जीपीटी-3 के विकास का वर्णन किया जो तीसरी पीढ़ी का "अत्याधुनिक भाषा मॉडल" है।<ref name="preprint" /><ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603">{{Cite magazine| last = Sagar| first = Ram| title = OpenAI ने GPT-3 जारी किया, जो अब तक का सबसे बड़ा मॉडल है| magazine = Analytics India Magazine| access-date = July 31, 2020| date = June 3, 2020| url = https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/| archive-date = August 4, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200804173452/https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/| url-status = live}</ref> जिससे जीपीटी-3 को अब तक का सबसे बड़ा गैर-विरल भाषा मॉडल बन गया<ref name="preprint"/>{{rp|14|quote="Since we increase the capacity by over two orders of magnitude from GPT-2 to GPT-3"}}<ref name="CNBC_Shead_20200723">{{Cite news| last = Shead| first = Sam| title = हर कोई एआई के बारे में क्यों बात कर रहा है? एलोन मस्क-समर्थित लैब द्वारा जारी किया गया टेक्स्ट जनरेटर| work = CNBC| access-date = July 31, 2020| date = July 23, 2020| url = https://www.cnbc.com/2020/07/23/openai-gpt3-explainer.html| archive-date = July 30, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200730123130/https://www.cnbc.com/2020/07/23/openai-gpt3-explainer.html| url-status = live}} 28 मई और 22 जुलाई, 2020 के बीच चार प्रीप्रिंट जारी किए गए थे।</ref> क्योंकि जीपीटी-3 संरचनात्मक रूप से अपने पूर्ववर्तियों के समान है,<ref name="preprint" />इसकी अधिक सटीकता को इसकी बढ़ी हुई क्षमता और अधिक संख्या में मापदंडों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है।<ref name="ZDNet_Tiernan_20200601">{{Cite web| last = Ray| first = Tiernan| date = June 1, 2020| title = OpenAI का विशाल GPT-3 AI के लिए भाषा मॉडल की सीमाओं पर संकेत देता है| work = ZDNet| access-date = July 31, 2020| url = https://www.zdnet.com/article/openais-gigantic-gpt-3-hints-at-the-limits-of-language-models-for-ai/| 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> जीपीटी-3 की क्षमता माइक्रोसॉफ्ट के ट्यूरिंग एनएलजी की तुलना में दस गुना अधिक है जो उस समय ज्ञात अगला सबसे बड़ा एनएलपी मॉडल था।<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />
 लैम्बडालैब्स ने 2020 में एक [[जीपीयू]] पर जीपीटी-3 को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग $4.6 मिलियन अमेरिकी डॉलर और 355 वर्षों की अनुमानित लागत का अनुमान लगाया,<ref name="lambdalabs">{{Citation | first1 = Chuan | last1 = Li | title = OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview | date = June 3, 2020 | url = https://lambdalabs.com/blog/demystifying-gpt-3 | access-date = March 27, 2023 | archive-date = March 27, 2023 | archive-url = https://web.archive.org/web/20230327213811/https://lambdalabs.com/blog/demystifying-gpt-3 | url-status = live }}</ref> समानांतर में अधिक जीपीयू का उपयोग करके समय के साथ कम वास्तविक प्रशिक्षण।
-जीपीटी-3 के लिए भारित पूर्व-प्रशिक्षण डेटासेट का साठ प्रतिशत [[ सामान्य क्रॉल ]] के निस्पंदन किए गए संस्करण से आता है जिसमें 410 बिलियन [[बाइट जोड़ी एन्कोडिंग|बाइट जोड़ी]]-एन्कोडेड टोकन सम्मिलित हैं।<ref name="preprint" />{{rp|9}} अन्य स्रोत वेब टेक्सट 2 से 19 बिलियन टोकन है जो 22% का प्रतिनिधित्व करते हैं, Books1 से 12 बिलियन टोकन 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, 55 बिलियन टोकन Books2 से 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, और 3 बिलियन टोकन विकिपीडिया से 3% का प्रतिनिधित्व करते हैं।<ref name="preprint" />{{rp|9}} जीपीटी-3 को सैकड़ों अरबों शब्दों पर प्रशिक्षित किया गया था और यह सीएसएस, जेएसएक्स और पायथन अन्य में कोडिंग करने में भी सक्षम है।<ref name="Medium_Bussler_20200721" />
+जीपीटी-3 के लिए भारित पूर्व-प्रशिक्षण डेटासेट का साठ प्रतिशत [[ सामान्य क्रॉल ]] के निस्पंदन किए गए संस्करण से आता है जिसमें 410 बिलियन [[बाइट जोड़ी एन्कोडिंग|बाइट जोड़ी]]-एन्कोडेड संकेत सम्मिलित हैं।<ref name="preprint" />{{rp|9}} अन्य स्रोत वेब पाठ 2 से 19 बिलियन संकेत है जो 22% का प्रतिनिधित्व करते हैं, Books1 से 12 बिलियन संकेत 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, 55 बिलियन संकेत Books2 से 8% का प्रतिनिधित्व करते हैं, और 3 बिलियन संकेत विकिपीडिया से 3% का प्रतिनिधित्व करते हैं।<ref name="preprint" />{{rp|9}} जीपीटी-3 को सैकड़ों अरबों शब्दों पर प्रशिक्षित किया गया था और यह सीएसएस, जेएसएक्स और पायथन अन्य में कोडिंग करने में भी सक्षम है।<ref name="Medium_Bussler_20200721" />
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-चूँकि जीपीटी-3 का प्रशिक्षण डेटा सर्वव्यापी था इसलिए इसे विशिष्ट भाषा कार्यों के लिए और प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है।<ref name="Medium_Bussler_20200721" />प्रशिक्षण डेटा में कभी-कभार जहरीली भाषा होती है और जीपीटी-3 कभी-कभी अपने प्रशिक्षण डेटा की नकल करने के परिणामस्वरूप जहरीली भाषा उत्पन्न करता है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय के एक अध्ययन में पाया गया कि जीपीटी-3 ने [[GPT-2|जीपीटी-2]] और सीटीआरएल के समान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल की तुलना में विषाक्तता स्तर पर जहरीली भाषा का उत्पादन किया। विवृत एआई ने जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न विषाक्त भाषा की मात्रा को सीमित करने के लिए कई रणनीतियाँ लागू की हैं। परिणामस्वरूप जीपीटी-3 ने अपने पूर्ववर्ती मॉडल जीपीटी-1 की तुलना में कम जहरीली भाषा का उत्पादन किया, हालांकि इसने सीटीआरएल(CTRL) विकी की तुलना में जहरीली भाषा की अधिक पीढ़ियों और उच्च विषाक्तता दोनों का उत्पादन किया, जो पूरी तरह से विकिपीडिया डेटा पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल है।<ref>{{Citation | first1 = Samuel | last1 = Gehman | first2 = Suchin | last2 = Gururangan | first3 = Maarten | last3 = Sap | first4 = Yejin | last4 = Choi | first5 = Noah A. | last5 = Smith  | title = REALTOXICITYPROMPTS: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models | pages = 3356–3369 | publisher = Association for Computational Linguistics | date = 16–20 November 2020 | arxiv = 2009.11462 }}</ref>
+चूँकि जीपीटी-3 का प्रशिक्षण डेटा सर्वव्यापी था इसलिए इसे विशिष्ट भाषा कार्यों के लिए और प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है।<ref name="Medium_Bussler_20200721" />प्रशिक्षण डेटा में कभी-कभार जहरीली भाषा होती है और जीपीटी-3 कभी-कभी अपने प्रशिक्षण डेटा की नकल करने के परिणामस्वरूप जहरीली भाषा उत्पन्न करता है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय के एक अध्ययन में पाया गया कि जीपीटी-3 ने [[GPT-2|जीपीटी-2]] और सीटीआरएल के समान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल की तुलना में विषाक्तता स्तर पर जहरीली भाषा का उत्पादन किया। विवृत एआई ने जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न विषाक्त भाषा की मात्रा को सीमित करने के लिए कई रणनीतियाँ लागू की हैं, परिणामस्वरूप जीपीटी-3 ने अपने पूर्ववर्ती मॉडल जीपीटी-1 की तुलना में कम जहरीली भाषा का उत्पादन किया, हालांकि इसने सीटीआरएल(CTRL) विकी की तुलना में जहरीली भाषा की अधिक पीढ़ियों और उच्च विषाक्तता दोनों का उत्पादन किया, जो पूरी तरह से विकिपीडिया डेटा पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल है।<ref>{{Citation | first1 = Samuel | last1 = Gehman | first2 = Suchin | last2 = Gururangan | first3 = Maarten | last3 = Sap | first4 = Yejin | last4 = Choi | first5 = Noah A. | last5 = Smith  | title = REALTOXICITYPROMPTS: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models | pages = 3356–3369 | publisher = Association for Computational Linguistics | date = 16–20 November 2020 | arxiv = 2009.11462 }}</ref>
-जून 2020 को विवृत एआई ने घोषणा की कि उपयोगकर्ता इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल जीपीटी-3 एपीआई - एक मशीन लर्निंग टूलसेट  तक पहुँच का अनुरोध कर सकते हैं - विवृत एआई को इस नई तकनीक की ताकत और सीमाओं का पता लगाने में मदद करने के लिए।<ref name="OpenAI_20200611">{{cite web |url=https://openai.com/blog/openai-api/ |date=June 11, 2020 |work=OpenAI |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=July 31, 2020 |archive-date=June 11, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200611150951/https://openai.com/blog/openai-api/ |url-status=live }}</ref><ref name="techcrunch_20200601">{{Cite web |title=OpenAI अपनी टेक्स्ट-आधारित AI क्षमताओं के लिए एक सर्व-उद्देश्यीय API बनाता है|work=TechCrunch |date=June 11, 2020 |access-date=July 31, 2020 |url= https://techcrunch.com/2020/06/11/openai-makes-an-all-purpose-api-for-its-text-based-ai-capabilities/ |quote=यदि आप कभी भी OpenAI के प्रशंसित मशीन लर्निंग टूलसेट को आज़माना चाहते हैं, तो यह बहुत आसान हो गया है। कंपनी ने एक एपीआई जारी किया है जो डेवलपर्स को अपने एआई टूल्स को "लगभग किसी भी अंग्रेजी भाषा के कार्य" पर कॉल करने देता है।|last=Coldewey|first=Devin|archive-url=https://web.archive.org/web/20211027000059/https://techcrunch.com/2020/06/11/openai-makes-an-all-purpose-api-for-its-text-based-ai-capabilities/|archive-date=October 27, 2021|url-status=live}}</ref> आमंत्रण में बताया गया है कि कैसे इस एपीआई में एक सामान्य-उद्देश्य वाला टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट अंतराफलक है जो सामान्य एकल उपयोग-स्थिति के बजाय लगभग किसी भी अंग्रेजी भाषा के कार्य को पूरा कर सकता है।<ref name="OpenAI_20200611" />एक उपयोगकर्ता के अनुसार जिसकी  विवृत एआई जीपीटी-3 एपीआई की एक निजी प्रारंभिक रिलीज़ तक पहुंच थी, जीपीटी-3 केवल कुछ सरल संकेतों के साथ आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत पाठ लिखने में अच्छा था।<ref name="Arram_20200709"><nowiki>{{Cite web| last = Arram| title = GPT-3: एक ऐसा AI जो लगभग कुछ भी लिखने में बेहद अच्छा है| work = Arram Sabeti| access-date = July 31, 2020| date = July 9, 2020| url = </nowiki>https://arr.am/2020/07/09/gpt-3-an-ai-thats-eerily-good-at-writing-almost-anything/| archive-date = July 20, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200720192137/https://arr.am/2020/07/09/gpt-3-an-ai-thats-eerily-good-at-writing-almost-anything/| url-status = live}</ref> एक प्रारंभिक प्रयोग में 80 अमेरिकी विषयों को न्याय करने के लिए कहा गया था कि क्या लघु ~200 शब्दों के लेख मनुष्यों या जीपीटी-3 द्वारा लिखे गए थे। प्रतिभागियों ने 52% समय सही ढंग से निर्णय लिया यादृच्छिक अनुमान लगाने से केवल थोड़ा बेहतर किया।<ref name="preprint" />
+जून 2020 को विवृत एआई ने घोषणा की कि उपयोगकर्ता इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल जीपीटी-3 एपीआई - एक मशीन लर्निंग टूलसेट तक पहुँच का अनुरोध कर सकते हैं - विवृत एआई को इस नई तकनीक की ताकत और सीमाओं का पता लगाने में मदद करने के लिए।<ref name="OpenAI_20200611">{{cite web |url=https://openai.com/blog/openai-api/ |date=June 11, 2020 |work=OpenAI |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=July 31, 2020 |archive-date=June 11, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200611150951/https://openai.com/blog/openai-api/ |url-status=live }}</ref><ref name="techcrunch_20200601">{{Cite web |title=OpenAI अपनी टेक्स्ट-आधारित AI क्षमताओं के लिए एक सर्व-उद्देश्यीय API बनाता है|work=TechCrunch |date=June 11, 2020 |access-date=July 31, 2020 |url= https://techcrunch.com/2020/06/11/openai-makes-an-all-purpose-api-for-its-text-based-ai-capabilities/ |quote=यदि आप कभी भी OpenAI के प्रशंसित मशीन लर्निंग टूलसेट को आज़माना चाहते हैं, तो यह बहुत आसान हो गया है। कंपनी ने एक एपीआई जारी किया है जो डेवलपर्स को अपने एआई टूल्स को "लगभग किसी भी अंग्रेजी भाषा के कार्य" पर कॉल करने देता है।|last=Coldewey|first=Devin|archive-url=https://web.archive.org/web/20211027000059/https://techcrunch.com/2020/06/11/openai-makes-an-all-purpose-api-for-its-text-based-ai-capabilities/|archive-date=October 27, 2021|url-status=live}}</ref> आमंत्रण में बताया गया है कि कैसे इस एपीआई में एक सामान्य-उद्देश्य वाला मूलपाठ इन, मूलपाठ आउट अंतराफलक है जो सामान्य एकल उपयोग-स्थिति के बजाय लगभग किसी भी अंग्रेजी भाषा के कार्य को पूरा कर सकता है।<ref name="OpenAI_20200611" />एक उपयोगकर्ता के अनुसार जिसकी  विवृत एआई जीपीटी-3 एपीआई की एक निजी प्रारंभिक प्रकाशन तक पहुंच थी, जीपीटी-3 केवल कुछ सरल संकेतों के साथ आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत पाठ लिखने में अच्छा था।<ref name="Arram_20200709"><nowiki>{{Cite web| last = Arram| title = GPT-3: एक ऐसा AI जो लगभग कुछ भी लिखने में बेहद अच्छा है| work = Arram Sabeti| access-date = July 31, 2020| date = July 9, 2020| url = </nowiki>https://arr.am/2020/07/09/gpt-3-an-ai-thats-eerily-good-at-writing-almost-anything/| archive-date = July 20, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200720192137/https://arr.am/2020/07/09/gpt-3-an-ai-thats-eerily-good-at-writing-almost-anything/| url-status = live}</ref> एक प्रारंभिक प्रयोग में 80 अमेरिकी विषयों को न्याय करने के लिए कहा गया था कि क्या लघु ~200 शब्दों के लेख मनुष्यों या जीपीटी-3 द्वारा लिखे गए थे। प्रतिभागियों ने 52% समय सही ढंग से निर्णय लिया यादृच्छिक अनुमान लगाने से केवल थोड़ा बेहतर किया।<ref name="preprint" />
 नवंबर 2021 को विवृत एआई ने घोषणा की कि पर्याप्त सुरक्षा उपायों को लागू किया गया है  कि इसके एपीआई तक पहुंच अप्रतिबंधित होगी।<ref>{{Cite web |date=2021-11-18 |title=ओपनएआई का एपीआई अब बिना प्रतीक्षा सूची के उपलब्ध है|url=https://openai.com/blog/api-no-waitlist/ |access-date=2022-11-05 |website=OpenAI |language=en |archive-date=November 5, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221105195042/https://openai.com/blog/api-no-waitlist/ |url-status=live }}</ref>  विवृत एआई ने विकासक को एक कंटेंट मॉडरेशन उपकरण प्रदान किया है जो उन्हें विवृत एआई की सामग्री नीति का पालन करने में मदद करता है।<ref>{{Cite web |title=ओपनएआई एपीआई|url=https://beta.openai.com/ |access-date=2022-11-05 |website=beta.openai.com |language=en |archive-date=December 23, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221223073027/https://beta.openai.com/ |url-status=live }}</ref> 27 जनवरी 2022 को विवृत एआई ने घोषणा की कि इसके नवीनतम जीपीटी-3 भाषा मॉडल, जिन्हें सामूहिक रूप से अनुदेशित जीपीटी के रूप में जाना जाता है, अब उनके [[API|एपीआई]] पर उपयोग की जाने वाली डिफ़ॉल्ट भाषा मॉडल थी। विवृत एआई के अनुसार अनुदेशित जीपीटी ने ऐसी सामग्री का उत्पादन किया जो निर्देशों का बेहतर ढंग से पालन करके कम गढ़े हुए तथ्यों को उत्पन्न करके और कुछ हद तक कम विषाक्त सामग्री का उत्पादन करके उपयोगकर्ता के इरादों से बेहतर ढंग से जुड़ा हुआ था।<ref>{{Cite web |date=2022-01-27 |title=निर्देशों का पालन करने के लिए भाषा मॉडल को संरेखित करना|url=https://openai.com/blog/instruction-following/ |access-date=2022-11-05 |website=OpenAI |language=en |archive-date=November 5, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221105195041/https://openai.com/blog/instruction-following/ |url-status=live }}</ref>
-क्योंकि जीपीटी-3 ऐसे समाचार लेख उत्पन्न कर सकता है जिन्हें मानव मूल्यांकनकर्ताओं को मनुष्यों द्वारा लिखे गए लेखों से अलग करने में कठिनाई होती है,<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />जीपीटी-3 में भाषा मॉडलों के लाभकारी और हानिकारक दोनों अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने की क्षमता है।<ref name="preprint" />{{rp|34}} अपने 28 मई, 2020 के लेख्य में, शोधकर्ताओं ने "जीपीटी-3 के हानिकारक प्रभावों" का विस्तार से वर्णन किया<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />जिसमें गलत सूचना, [[स्पैमिंग]], [[फ़िशिंग]], [[प्रक्रिया का दुरुपयोग|कानूनी और सरकारी प्रक्रियाओं का दुरुपयोग]], [[अकादमिक बेईमानी|कपटपूर्ण शैक्षणिक निबंध लेखन]] और सोशल इंजीनियरिंग [[बहाना|का बहाना बनाना]] सम्मिलित हैं।<ref name="preprint" />लेखक [[जोखिम प्रबंधन]] पर शोध करने के लिए इन खतरों की ओर ध्यान आकर्षित करते हैं।<ref name="preprint" />{{rp|34}}
+क्योंकि जीपीटी-3 ऐसे समाचार लेख उत्पन्न कर सकता है जिन्हें मानव मूल्यांकनकर्ताओं को मनुष्यों द्वारा लिखे गए लेखों से अलग करने में कठिनाई होती है,<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />जीपीटी-3 में भाषा मॉडलों के लाभकारी और हानिकारक दोनों अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने की क्षमता है।<ref name="preprint" />{{rp|34}} अपने 28 मई, 2020 के लेख्य में शोधकर्ताओं ने "जीपीटी-3 के हानिकारक प्रभावों" का विस्तार से वर्णन किया<ref name="analyticsindiamag_Sagar_20200603" />जिसमें गलत सूचना, [[स्पैमिंग]], [[फ़िशिंग|मछली पकड़ना]], [[प्रक्रिया का दुरुपयोग|कानूनी और सरकारी प्रक्रियाओं का दुरुपयोग]], [[अकादमिक बेईमानी|कपटपूर्ण शैक्षणिक निबंध लेखन]] और सामाजिक इंजीनियरिंग [[बहाना|का बहाना बनाना]] सम्मिलित हैं।<ref name="preprint" />लेखक [[जोखिम प्रबंधन]] पर शोध करने के लिए इन खतरों की ओर ध्यान आकर्षित करते हैं।<ref name="preprint" />{{rp|34}}
-जीपीटी-3 शून्य-शॉट और कुछ-शॉट सीखने (एक-शॉट सहित) करने में सक्षम है।<ref name="preprint" />
+जीपीटी-3 जीरो-शॉट और सम-शॉट लर्निंग (एक-शॉट सहित) करने में सक्षम है।<ref name="preprint" />
 जून 2022 में, अलमीरा उस्मानोविक थुनस्ट्रॉम ने लिखा कि जीपीटी-3 स्वयं पर एक लेख का प्राथमिक लेखक था, जिसे उन्होंने प्रकाशन के लिए प्रस्तुत किया था<ref name="Thunström 2022">{{cite web |last=Thunström |first=Almira Osmanovic |title=हमने GPT-3 से अपने बारे में एक अकादमिक पेपर लिखने को कहा - फिर हमने इसे प्रकाशित करने की कोशिश की|website=Scientific American |date=2022-06-30 |url=https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/ |access-date=2022-06-30 |archive-date=June 30, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220630233635/https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/ |url-status=live }}</ref> और इसकी समीक्षा पूरी होने की प्रतीक्षा करते हुए इसे पूर्व-प्रकाशित किया गया था।<ref name="Transformer Thunström Steingrimsson 2022">{{cite web |last1=Transformer |first1=Gpt Generative Pretrained |last2=Thunström |first2=Almira Osmanovic |last3=Steingrimsson |first3=Steinn |title=क्या GPT-3 न्यूनतम मानव इनपुट के साथ अपने आप में एक अकादमिक पेपर लिख सकता है?|website=Archive ouverte HAL |date=2022-06-21 |url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03701250 |language=fr |access-date=2022-06-30 |archive-date=June 30, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220630233635/https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03701250 |url-status=live }}</ref>
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 == मॉडल ==
 इसके सात मॉडल हैं।<ref>{{Cite web |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=6 May 2023 |url= https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3 }}</ref> इनमें जीपीटी-3.5 और कोडेक्स सम्मिलित नहीं हैं।
-* टेक्स्ट-क्यूरी-001
+* मूलपाठ-क्यूरी-001
-* टेक्स्ट-बबेज-001
+* मूलपाठ-बबेज-001
-* टेक्स्ट-एडा-001
+* मूलपाठ-एडा-001
 * दा विंसी
 * क्यूरी
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 * जीपीटी-3 विशेष रूप से कोडेक्स मॉडल [[GitHub Copilot|गिटहब कोपिलॉट]] का आधार है, जो एक कोड पूर्णता और संतति सॉफ़्टवेयर है जिसका उपयोग विभिन्न कोड संपादकों और आईडीई में किया जा सकता है।<ref>{{cite web |title=ओपनएआई कोडेक्स|url=https://openai.com/blog/openai-codex/ |website=OpenAI |access-date=23 December 2022 |language=en |date=10 August 2021 |archive-date=February 3, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230203201912/https://openai.com/blog/openai-codex/ |url-status=live }}</ref><ref>{{cite magazine |last1=Thompson |first1=Clive |title=कैसे एक एआई मेरा कोड-लेखन जिन्न बन गया|url=https://www.wired.com/story/openai-copilot-autocomplete-for-code/ |access-date=23 December 2022 |magazine=Wired |date=15 March 2022 |archive-date=December 23, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221223183659/https://www.wired.com/story/openai-copilot-autocomplete-for-code/ |url-status=live }}</ref>
 * जीपीटी-3 का उपयोग कुछ माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों में पारंपरिक भाषा को औपचारिक कंप्यूटर कोड में अनुवाद करने के लिए किया जाता है।<ref>{{Cite web|url=https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/|title=Microsoft announced its first customer product features powered by GPT-3 and @Azure.|date=May 25, 2021|website=The AI Blog|access-date=May 26, 2021|archive-date=May 26, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210526120530/https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/|url-status=live}}</ref><ref>{{cite news |last1=Vincent |first1=James |title=Microsoft has built an AI-powered autocomplete for code using GPT-3 |url=https://www.theverge.com/2021/5/25/22451144/microsoft-gpt-3-openai-coding-autocomplete-powerapps-power-fx |access-date=23 December 2022 |work=The Verge |date=25 May 2021 |archive-date=December 23, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221223183700/https://www.theverge.com/2021/5/25/22451144/microsoft-gpt-3-openai-coding-autocomplete-powerapps-power-fx |url-status=live }}</ref>
-* <ref>{{Cite web|url=https://itrummer.github.io/CodexDB/|title=CodexDB - SQL Processing Powered by GPT-3|website=CodexDB - SQL Processing Powered by GPT-3|access-date=December 7, 2022|archive-date=December 7, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20221207034506/https://itrummer.github.io/CodexDB/|url-status=live}}</ref> स्ट्रक्चर्ड क्वैरी लैंग्वेज प्रसंस्करण के लिए क्वेरी-विशिष्ट कोड उत्पन्न करने के लिए, कोडेक्सडीबी में जीपीटी-3 का उपयोग किया गया है।
+* <ref>{{Cite web|url=https://itrummer.github.io/CodexDB/|title=CodexDB - SQL Processing Powered by GPT-3|website=CodexDB - SQL Processing Powered by GPT-3|access-date=December 7, 2022|archive-date=December 7, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20221207034506/https://itrummer.github.io/CodexDB/|url-status=live}}</ref> स्ट्रक्चर्ड क्वैरी लैग्विज (SQL) प्रसंस्करण के लिए क्वेरी-विशिष्ट कोड उत्पन्न करने के लिए कोडेक्सडीबी में जीपीटी-3 का उपयोग किया गया है।
-* जीपीटी-3 का उपयोग [[जेसन रोहरर]] द्वारा "प्रोजेक्ट दिसंबर" नामक एक रेट्रो-थीम वाले चैटबॉट प्रोजेक्ट में किया गया है, जो ऑनलाइन उपलब्ध है और उपयोगकर्ताओं को जीपीटी-3 तकनीक का उपयोग करके कई एआई के साथ संपर्क करने की अनुमति देता है।<ref>{{cite news|first=Jason|last=Fagone|author-link=Jason Fagone|title=The Jessica Simulation: Love and loss in the age of A.I.|url=https://www.sfchronicle.com/projects/2021/jessica-simulation-artificial-intelligence/|work=[[San Francisco Chronicle]]|date=July 23, 2021|access-date=July 29, 2021|archive-date=July 28, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728170927/https://www.sfchronicle.com/projects/2021/jessica-simulation-artificial-intelligence/|url-status=live}}</ref>
+* जीपीटी-3 का उपयोग [[जेसन रोहरर]] द्वारा "प्रोजेक्ट दिसंबर" नामक एक रेट्रो-थीम वाले चैटबॉट परियोजना में किया गया है, जो ऑनलाइन उपलब्ध है और उपयोगकर्ताओं को जीपीटी-3 तकनीक का उपयोग करके कई एआई के साथ संपर्क करने की अनुमति देता है।<ref>{{cite news|first=Jason|last=Fagone|author-link=Jason Fagone|title=The Jessica Simulation: Love and loss in the age of A.I.|url=https://www.sfchronicle.com/projects/2021/jessica-simulation-artificial-intelligence/|work=[[San Francisco Chronicle]]|date=July 23, 2021|access-date=July 29, 2021|archive-date=July 28, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728170927/https://www.sfchronicle.com/projects/2021/jessica-simulation-artificial-intelligence/|url-status=live}}</ref>
 * जीपीटी-3 का उपयोग [[अभिभावक]] द्वारा एआई के मानव के लिए हानिकारक होने के बारे में एक लेख लिखने के लिए किया गया था। इसमें कुछ विचार दिए गए और आठ अलग-अलग निबंध तैयार किए गए, जिन्हें अंततः एक लेख में मिला दिया गया था।<ref>{{Cite news|last=GPT-3|date=2020-09-08|title=A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human? {{!}} GPT-3|work=The Guardian|url=https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3|access-date=2020-09-15|issn=0261-3077|archive-date=September 8, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200908090812/https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3|url-status=live}}</ref>
-* जीपीटी-3 का उपयोग एआई डंगऑन में किया गया था, जो पाठ-आधारित साहसिक खेल उत्पन्न करता है। बाद में विवृत एआई ने उत्पन्न की गई सामग्री के संबंध में अपनी नीति में बदलाव के बाद इसे एक प्रतिस्पर्धी मॉडल से बदल दिया।<ref>{{Cite web |date=2021-12-08 |title=Update: Language Models and Dragon |url=https://latitude.io/blog/update-language-models |website=Latitude blog |access-date=March 22, 2022 |archive-date=April 25, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220425034449/https://latitude.io/blog/update-language-models |url-status=live }}</ref><ref>{{cite news |title=यह रहस्यवादी पुस्तक डिस्टर्बिंगली रियलिस्टिक एआई द्वारा सह-लेखक थी|url=https://www.vice.com/en/article/7kbjvb/this-magickal-grimoire-was-co-authored-by-a-disturbingly-realistic-ai |access-date=23 December 2022 |work=www.vice.com |date=2022 |language=en |archive-date=December 23, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221223183700/https://www.vice.com/en/article/7kbjvb/this-magickal-grimoire-was-co-authored-by-a-disturbingly-realistic-ai |url-status=live }}</ref>
+* जीपीटी-3 का उपयोग एआई डंगऑन में किया गया था, जो पाठ-आधारित साहसिक खेल उत्पन्न करता है, बाद में विवृत एआई ने उत्पन्न की गई सामग्री के संबंध में अपनी नीति में बदलाव के बाद इसे एक प्रतिस्पर्धी मॉडल से बदल दिया।<ref>{{Cite web |date=2021-12-08 |title=Update: Language Models and Dragon |url=https://latitude.io/blog/update-language-models |website=Latitude blog |access-date=March 22, 2022 |archive-date=April 25, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220425034449/https://latitude.io/blog/update-language-models |url-status=live }}</ref><ref>{{cite news |title=यह रहस्यवादी पुस्तक डिस्टर्बिंगली रियलिस्टिक एआई द्वारा सह-लेखक थी|url=https://www.vice.com/en/article/7kbjvb/this-magickal-grimoire-was-co-authored-by-a-disturbingly-realistic-ai |access-date=23 December 2022 |work=www.vice.com |date=2022 |language=en |archive-date=December 23, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221223183700/https://www.vice.com/en/article/7kbjvb/this-magickal-grimoire-was-co-authored-by-a-disturbingly-realistic-ai |url-status=live }}</ref>
 * जीपीटी-3 का उपयोग प्रतिलिपि (प्रकाशन) और अन्य विपणन सामग्री लिखने में सहायता के लिए किया जाता है।<ref>{{Cite news|last=GPT-3|date=2023-02-24|title=38 Prompt Examples in 10 Different Categories {{!}} GPT-3|work=GiPiTi Chat|url=https://gipiti.chat/prompt-examples#prompts-for-language-use|access-date=2023-02-24|archive-date=April 8, 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230408154018/https://gipiti.chat/prompt-examples#prompts-for-language-use|url-status=live}}</ref>
 * [[ड्रेक्सेल विश्वविद्यालय]] के 2022 के एक अध्ययन ने सुझाव दिया कि जीपीटी-3-आधारित प्रणालियों का उपयोग अल्जाइमर रोग के प्रारंभिक लक्षणों की जांच के लिए किया जा सकता है।<ref>{{Cite newspaper|url=https://www.jpost.com/health-and-wellness/mind-and-spirit/article-725929|title=Can ChatGPT AI chatbot spot early stages of Alzheimer's? - study|date=2022|access-date=February 10, 2023|website=The Jerusalem Post|archive-date=February 10, 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230210054139/https://www.jpost.com/health-and-wellness/mind-and-spirit/article-725929|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite journal |title=बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके सहज भाषण से डिमेंशिया की भविष्यवाणी करना|date=December 22, 2022 |journal=PLOS Digital Health |number=12 |last1=Agbavor |first1=Felix |last2=Liang |first2=Hualou |pages=e0000168 |doi=10.1371/journal.pdig.0000168 |volume=1|pmid=36812634 |s2cid=255029590 }}</ref >
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 * डेली नूस ने जीपीटी-3 पर नौ दार्शनिकों द्वारा लेखों की एक श्रृंखला प्रस्तुत की।<ref name="DailyNous_Weinberg_20200730">{{Cite web| editor-last = Weinberg| editor-first = Justin| title = GPT-3 पर दार्शनिक (GPT-3 द्वारा उत्तर के साथ अद्यतन)| work = Daily Nous| access-date = July 31, 2020| date = July 30, 2020| url = http://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/| archive-date = October 30, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20201030232410/http://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/| url-status = live}</ref> ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक डेविड चाल्मर्स ने जीपीटी-3 को अब तक निर्मित सबसे दिलचस्प और "महत्वपूर्ण एआई सिस्टम में से एक" के रूप में वर्णित किया है।<ref name="DailyNous_Weinberg_Chalmer_20200730">{{Cite news| first = David| last = Chalmers| author-link = David Chalmers| editor-last = Weinberg| editor-first = Justin| title = GPT-3 और जनरल इंटेलिजेंस| series = Philosophers On GPT-3 (updated with replies by GPT-3)| work = Daily Nous| access-date = August 4, 2020| date = July 30, 2020| url = https://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/#chalmers| archive-date = August 4, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20200804135420/http://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/#chalmers| url-status = live}}</ref>
 * [[वायर्ड (पत्रिका)]] में एक समीक्षा में कहा गया है कि जीपीटी-3 [[सिलिकॉन वैली]] में ठंडक पैदा कर रहा था।<ref name="Wired_Simonite_20200722">{{Cite magazine| issn = 1059-1028| title = यह शीर्षक किसी व्यक्ति ने लिखा है या मशीन ने?| first = Tom| last = Simonite| magazine = [[Wired (magazine)|Wired]]| access-date = July 31, 2020| date = July 22, 2020| url = https://www.wired.com/story/ai-text-generator-gpt-3-learning-language-fitfully/| archive-date = November 1, 2020| archive-url = https://web.archive.org/web/20201101124640/https://www.wired.com/story/ai-text-generator-gpt-3-learning-language-fitfully/| url-status = live}}</ref>
-* [[राष्ट्रीय कानून की समीक्षा]] ने कहा कि जीपीटी-3 बड़ी प्रक्रिया में एक प्रभावशाली कदम है, जिसमें विवृत एआई और अन्य लोगों ने अधिक [[ कृत्रिम सामान्य बुद्धि | कृत्रिम सामान्य]]  बुद्धिमत्ता की दिशा में काम करना जारी रखते हुए इस सभी शक्ति के लिए उपयोगी एप्लिकेशन ढूंढे हैं।<ref name="NTR_20200730">{{Cite web |first=Theodore |last=Claypoole |title=नया AI टूल GPT-3 नई चोटियों पर चढ़ता है, लेकिन यह साबित करता है कि हमें अभी भी कितनी दूर तक यात्रा करने की आवश्यकता है|work=[[The National Law Review]] |date=July 30, 2020 |access-date=August 4, 2020 |volume=10 |number=214 |url=https://www.natlawreview.com/article/new-ai-tool-gpt-3-ascends-to-new-peaks-proves-how-far-we-still-need-to-travel |archive-date=October 30, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20201030140406/https://www.natlawreview.com/article/new-ai-tool-gpt-3-ascends-to-new-peaks-proves-how-far-we-still-need-to-travel |url-status=live }}</ref>
+* [[राष्ट्रीय कानून की समीक्षा]] ने कहा कि जीपीटी-3 बड़ी प्रक्रिया में एक प्रभावशाली कदम है, जिसमें विवृत एआई और अन्य लोगों ने अधिक [[ कृत्रिम सामान्य बुद्धि | कृत्रिम सामान्य]]  बुद्धिमत्ता की दिशा में काम करना जारी रखते हुए इस सभी शक्ति के लिए उपयोगी आवेदन ढूंढे हैं।<ref name="NTR_20200730">{{Cite web |first=Theodore |last=Claypoole |title=नया AI टूल GPT-3 नई चोटियों पर चढ़ता है, लेकिन यह साबित करता है कि हमें अभी भी कितनी दूर तक यात्रा करने की आवश्यकता है|work=[[The National Law Review]] |date=July 30, 2020 |access-date=August 4, 2020 |volume=10 |number=214 |url=https://www.natlawreview.com/article/new-ai-tool-gpt-3-ascends-to-new-peaks-proves-how-far-we-still-need-to-travel |archive-date=October 30, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20201030140406/https://www.natlawreview.com/article/new-ai-tool-gpt-3-ascends-to-new-peaks-proves-how-far-we-still-need-to-travel |url-status=live }}</ref>
 * [[एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा]] में एक लेख, डीप लर्निंग समीक्षक [[गैरी मार्कस]] द्वारा लिखित हैं।
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 * विवृत एआई के सैम ऑल्टमैन ने स्वयं इसकी आलोचना की जिसे उन्होंने "जीपीटी-3 प्रचार" कहा, यह स्वीकार करते हुए कि जीपीटी-3 में गंभीर कमज़ोरी है और कभी-कभी बहुत मूर्खतापूर्ण गलतियाँ करता है... एआई दुनिया को बदलने जा रहा है, लेकिन जीपीटी-3 केवल एक बहुत प्रारंभिक झलक है।
 === आलोचना ===
-जीपीटी-3 के निर्माता विवृत एआई को प्रारंभ में 2015 में एक गैर-लाभकारी संस्था के रूप में स्थापित किया गया था।<ref>{{cite news |first= Drew |last= Olanoff |title= आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गैर-लाभकारी OpenAI एलोन मस्क और सैम ऑल्टमैन के समर्थन से लॉन्च हुआ|url= https://techcrunch.com/2015/12/11/non-profit-openai-launches-with-backing-from-elon-musk-and-sam-altman/ |publisher= Tech Crunch |date= 11 December 2015 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= October 20, 2022 |archive-url= https://web.archive.org/web/20221020165718/https://techcrunch.com/2015/12/11/non-profit-openai-launches-with-backing-from-elon-musk-and-sam-altman/ |url-status= live }}</ref> 2019 में,  विवृत एआई ने जीपीटी-3 के पूर्ववर्ती मॉडल को सार्वजनिक रूप से जारी नहीं करके अपने सामान्य ओपन-सोर्स मानकों को तोड़ दिया, इस चिंता का हवाला देते हुए कि मॉडल नकली समाचारों के प्रसार को सुगम बना सकता है। विवृत एआई ने अंततः जीपीटी-2 का एक संस्करण जारी किया जो मूल मॉडल के आकार का 8% था।<ref>{{cite news |first= Karen |last= Hao |title= OpenAI ने अपने फर्जी-समाचार-उगलने वाले AI का अभी तक का सबसे बड़ा संस्करण जारी किया है|url= https://www.technologyreview.com/2019/08/29/133218/openai-released-its-fake-news-ai-gpt-2/ |publisher= MIT Technology Review |date= 29 August 2019 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= May 9, 2021 |archive-url= https://web.archive.org/web/20210509013721/https://www.technologyreview.com/2019/08/29/133218/openai-released-its-fake-news-ai-gpt-2/ |url-status= live }}</ref> उसी वर्ष विवृत एआई को एक फ़ायदेमंद कंपनी के रूप में पुनर्गठित किया गया।<ref>{{cite news |first= Devin |last= Coldewey |title= पूंजी आकर्षित करने के लिए OpenAI गैर-लाभकारी से 'कैप्ड-प्रॉफिट' में स्थानांतरित हो गया|url= https://techcrunch.com/2019/03/11/openai-shifts-from-nonprofit-to-capped-profit-to-attract-capital/ |publisher= Tech Crunch |date= 11 Mar 2019 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= January 4, 2023 |archive-url= https://web.archive.org/web/20230104154138/https://techcrunch.com/2019/03/11/openai-shifts-from-nonprofit-to-capped-profit-to-attract-capital/ |url-status= live }}</ref> 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि कंपनी के पास विवृत एआई में बहु-अरब डॉलर के निवेश के बाद माइक्रोसॉफ्ट के उत्पादों और सेवाओं के लिए जीपीटी-3 का विशेष लाइसेंस है। अनुबंध  विवृत एआई को एक सार्वजनिक-सामना करने वाले एपीआई की उपस्थिति की अनुमति देता है, जैसे कि उपयोगकर्ता मॉडल के आउटपुट प्राप्त करने के लिए जीपीटी-3 को पाठ भेज सकते हैं, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट के पास जीपीटी-3 के स्रोत कोड तक पहुंच होगी।<ref name="MSgotcode" />
+जीपीटी-3 के निर्माता विवृत एआई को प्रारंभ में 2015 में एक गैर-लाभकारी संस्था के रूप में स्थापित किया गया था।<ref>{{cite news |first= Drew |last= Olanoff |title= आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गैर-लाभकारी OpenAI एलोन मस्क और सैम ऑल्टमैन के समर्थन से लॉन्च हुआ|url= https://techcrunch.com/2015/12/11/non-profit-openai-launches-with-backing-from-elon-musk-and-sam-altman/ |publisher= Tech Crunch |date= 11 December 2015 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= October 20, 2022 |archive-url= https://web.archive.org/web/20221020165718/https://techcrunch.com/2015/12/11/non-profit-openai-launches-with-backing-from-elon-musk-and-sam-altman/ |url-status= live }}</ref> 2019 में,  विवृत एआई ने जीपीटी-3 के पूर्ववर्ती मॉडल को सार्वजनिक रूप से जारी नहीं करके अपने सामान्य विवृत-स्रोत मानकों को तोड़ दिया, इस चिंता का हवाला देते हुए कि मॉडल नकली समाचारों के प्रसार को सुगम बना सकता है। विवृत एआई ने अंततः जीपीटी-2 का एक संस्करण जारी किया जो मूल मॉडल के आकार का 8% था।<ref>{{cite news |first= Karen |last= Hao |title= OpenAI ने अपने फर्जी-समाचार-उगलने वाले AI का अभी तक का सबसे बड़ा संस्करण जारी किया है|url= https://www.technologyreview.com/2019/08/29/133218/openai-released-its-fake-news-ai-gpt-2/ |publisher= MIT Technology Review |date= 29 August 2019 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= May 9, 2021 |archive-url= https://web.archive.org/web/20210509013721/https://www.technologyreview.com/2019/08/29/133218/openai-released-its-fake-news-ai-gpt-2/ |url-status= live }}</ref> उसी वर्ष विवृत एआई को एक फ़ायदेमंद कंपनी के रूप में पुनर्गठित किया गया।<ref>{{cite news |first= Devin |last= Coldewey |title= पूंजी आकर्षित करने के लिए OpenAI गैर-लाभकारी से 'कैप्ड-प्रॉफिट' में स्थानांतरित हो गया|url= https://techcrunch.com/2019/03/11/openai-shifts-from-nonprofit-to-capped-profit-to-attract-capital/ |publisher= Tech Crunch |date= 11 Mar 2019 |accessdate= 31 May 2021 |archive-date= January 4, 2023 |archive-url= https://web.archive.org/web/20230104154138/https://techcrunch.com/2019/03/11/openai-shifts-from-nonprofit-to-capped-profit-to-attract-capital/ |url-status= live }}</ref> 2020 में, माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि कंपनी के पास विवृत एआई में बहु-अरब डॉलर के निवेश के बाद माइक्रोसॉफ्ट के उत्पादों और सेवाओं के लिए जीपीटी-3 का विशेष लाइसेंस है। अनुबंध  विवृत एआई को एक सार्वजनिक-सामना करने वाले एपीआई की उपस्थिति की अनुमति देता है, जैसे कि उपयोगकर्ता मॉडल के आउटपुट प्राप्त करने के लिए जीपीटी-3 को पाठ भेज सकते हैं, लेकिन केवल माइक्रोसॉफ्ट के पास जीपीटी-3 के स्रोत कोड तक पहुंच होगी।<ref name="MSgotcode" />
 जीपीटी-3 जैसे बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण के पर्यावरणीय प्रभाव और मॉडलों को संग्रहीत करने के लिए गूगल के एआई नैतिकता शोधकर्ताओं में से कुछ की आलोचना के अधीन आ गए हैं, 2021 में [[ तिमनिट गेब्रू ]] और एमिली एम. बेंडर द्वारा सह-लेखक एक लेख्य में विस्तार से बताया गया है। .<ref>{{cite conference|last1=Bender|first1=Emily M.|last2=Gebru|first2=Timnit|last3=McMillan-Major|first3=Angelina|last4=Shmitchell|first4=Shmargaret|date=2021-03-03|title=On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?|conference=|publisher=FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency|pages=610–623|doi=10.1145/3442188.3445922|doi-access=free}}</ref>
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 जीपीटी-3 और अन्य भाषा उत्पादक पर आधारित स्वचालित लेखन तकनीकों के बढ़ते उपयोग ने अकादमिक अखंडता के बारे में चिंताएँ बढ़ा दी हैं<ref>{{Cite news|last1=Mindzak|first1=Michael|last2=Eaton|first2=Sarah Elaine|title=लेखन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बेहतर हो रहा है, और विश्वविद्यालयों को साहित्यिक चोरी के बारे में चिंता करनी चाहिए|url=http://theconversation.com/artificial-intelligence-is-getting-better-at-writing-and-universities-should-worry-about-plagiarism-160481|access-date=2021-11-06|website=The Conversation|language=en|archive-date=November 7, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211107102635/https://theconversation.com/artificial-intelligence-is-getting-better-at-writing-and-universities-should-worry-about-plagiarism-160481|url-status=live}}</ref> और इस बात का दांव उठाया कि विश्वविद्यालय और स्कूल कैसे साहित्यिक चोरी जैसे शैक्षणिक कदाचार का गठन करेंगे।<ref>{{Cite journal|last1=Rogerson|first1=Ann M.|last2=McCarthy|first2=Grace|date=December 2017|title=Using Internet based paraphrasing tools: Original work, patchwriting or facilitated plagiarism?|journal=International Journal for Educational Integrity|language=en|volume=13|issue=1|pages=1–15|doi=10.1007/s40979-016-0013-y|s2cid=9473217|issn=1833-2595|doi-access=free}}</ref>
-विवृत एआई की जीपीटी श्रृंखला को 12 वर्षों की अवधि में 60 मिलियन डोमेन से स्क्रैप किए गए प्रतिलिप्याधिकार लेखों, इंटरनेट पोस्ट, वेब पेजों और पुस्तकों के एक समूह, सामान्य क्रॉल डेटासेट के डेटा के साथ बनाया गया था। टेकक्रंच की रिपोर्ट है कि इस प्रशिक्षण डेटा में बीबीसी, द न्यूयॉर्क टाइम्स, [[ reddit | रेडिट]] , ऑनलाइन पुस्तकों का पूरा पाठ और बहुत कुछ से प्रतिलिप्याधिकार सामग्री सम्मिलित है।<ref>{{cite conference|title=Here are a few ways GPT-3 can go wrong|work=TechCrunch|url=https://techcrunch.com/2020/08/07/here-are-a-few-ways-gpt-3-can-go-wrong/|access-date=November 26, 2021|archive-date=November 26, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211126192240/https://techcrunch.com/2020/08/07/here-are-a-few-ways-gpt-3-can-go-wrong/|url-status=live}}</ref> [[ संयुक्त राज्य अमेरिका पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय | संयुक्त राज्य अमेरिका पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय]] (यूएसपीटीओ) से कृत्रिम बुद्धि नवाचार के लिए बौद्धिक संपदा संरक्षण पर टिप्पणियों के लिए 2019 के अनुरोध के जवाब में विवृत एआई ने तर्क दिया कि वर्तमान कानून के अंतर्गत प्रशिक्षण एआई सिस्टम [जैसे इसके जीपीटी मॉडल] [[उचित उपयोग]] का गठन करते हैं, लेकिन उस बिंदु पर [[निर्णय विधि]] की कमी को देखते हुए विवृत एआई और हमारे जैसे अन्य एआई विकासक को पर्याप्त कानूनी अनिश्चितता और अनुपालन लागत का सामना करना पड़ता है।<ref>{{cite conference |title=आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इनोवेशन के लिए बौद्धिक संपदा संरक्षण पर टिप्पणियों के अनुरोध के संबंध में टिप्पणी|url=https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OpenAI_RFC-84-FR-58141.pdf |publisher=USPTO |access-date=November 30, 2021 |archive-date=October 16, 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20211016024654/https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OpenAI_RFC-84-FR-58141.pdf |url-status=live }}</ref>
+विवृत एआई की जीपीटी श्रृंखला को 12 वर्षों की अवधि में 60 मिलियन कार्यक्षेत्र से खंड किए गए प्रतिलिप्याधिकार लेखों, इंटरनेट पोस्ट, वेब पेजों और पुस्तकों के एक समूह, सामान्य क्रॉल डेटासेट के डेटा के साथ बनाया गया था। टेकक्रंच की रिपोर्ट है कि इस प्रशिक्षण डेटा में बीबीसी, द न्यूयॉर्क टाइम्स, [[ reddit | रेडिट]] , ऑनलाइन पुस्तकों का पूरा पाठ और बहुत कुछ से प्रतिलिप्याधिकार सामग्री सम्मिलित है।<ref>{{cite conference|title=Here are a few ways GPT-3 can go wrong|work=TechCrunch|url=https://techcrunch.com/2020/08/07/here-are-a-few-ways-gpt-3-can-go-wrong/|access-date=November 26, 2021|archive-date=November 26, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211126192240/https://techcrunch.com/2020/08/07/here-are-a-few-ways-gpt-3-can-go-wrong/|url-status=live}}</ref> [[ संयुक्त राज्य अमेरिका पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय | संयुक्त राज्य अमेरिका पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय]] (यूएसपीटीओ) से कृत्रिम बुद्धि नवाचार के लिए बौद्धिक संपदा संरक्षण पर टिप्पणियों के लिए 2019 के अनुरोध के जवाब में विवृत एआई ने तर्क दिया कि वर्तमान कानून के अंतर्गत प्रशिक्षण एआई सिस्टम [जैसे इसके जीपीटी मॉडल] [[उचित उपयोग]] का गठन करते हैं, लेकिन उस बिंदु पर [[निर्णय विधि]] की कमी को देखते हुए विवृत एआई और हमारे जैसे अन्य एआई विकासक को पर्याप्त कानूनी अनिश्चितता और अनुपालन लागत का सामना करना पड़ता है।<ref>{{cite conference |title=आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इनोवेशन के लिए बौद्धिक संपदा संरक्षण पर टिप्पणियों के अनुरोध के संबंध में टिप्पणी|url=https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OpenAI_RFC-84-FR-58141.pdf |publisher=USPTO |access-date=November 30, 2021 |archive-date=October 16, 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20211016024654/https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OpenAI_RFC-84-FR-58141.pdf |url-status=live }}</ref>
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 == {{anchor|GPT-3.5}} जीपीटी-3.5 ==
 {{Infobox software
-| name                   = Generative Pre-trained Transformer 3.5 (GPT-3.5)
+| name                   = जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3.5 (GPT-3.5)
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 | screenshot             =
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 }}
-जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3.5 (जीपीटी-3.5) 2022 में  ओपन एआई द्वारा बनाया गया एक बड़ा भाषा मॉडल है।
+जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 3.5 (जीपीटी-3.5) 2022 में विवृत एआई द्वारा बनाया गया एक बड़ा भाषा मॉडल है।
-मार्च 2022 को ओपन एआई ने अपने एपीआई में जीपीटी-3 और ओपन एआई कोडेक्स के नए संस्करणों को "टेक्स्ट-डेविन्सी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" नामों के अंतर्गत संपादन और सम्मिलन क्षमताओं के साथ उपलब्ध कराया।<ref>{{Cite web |date=2022-03-15 |title=New GPT-3 Capabilities: Edit & Insert |url=https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert/ |access-date=2023-01-13 |website=OpenAI |language=en |archive-date=January 13, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230113234402/https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert/ |url-status=live }}</ref> इन मॉडलों को पिछले संस्करणों की तुलना में अधिक सक्षम बताया गया था और जून 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था।<ref name="auto">{{Cite web|url=https://platform.openai.com/|title=ओपनएआई एपीआई|website=platform.openai.com|access-date=March 15, 2023|archive-date=March 20, 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/|url-status=live}}</ref> 28 नवंबर, 2022 को  ओपन एआई ने टेक्स्ट-डेविन्सी-003 प्रस्तुत किया।<ref>{{Cite web |url=https://twitter.com/janleike/status/1597355354433916928 |title=Check out OpenAI's new text-davinci-003! Same underlying model as text-davinci-002 but more aligned. Would love to hear feedback about it! / Twitter |access-date=2023-05-06}}</ref> 30 नवंबर, 2022 को  ओपन एआई ने इन मॉडलों को जीपीटी-3.5 श्रृंखला से संबंधित के रूप में संदर्भित करना प्रारंभ किया<ref name="auto"/>और चैट[[ChatGPT|जीपीटी]] जारी किया, जो जीपीटी-3.5 श्रृंखला में एक मॉडल से फाइन-ट्यून किया गया था।<ref>{{Cite web |date=2022-11-30 |title=ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue |url=https://openai.com/blog/chatgpt/ |access-date=2023-01-13 |website=OpenAI |language=en |archive-date=November 30, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221130180912/https://openai.com/blog/chatgpt/ |url-status=live }}</ref>  विवृत एआई जीपीटी-3 में जीपीटी-3.5 सम्मिलित नहीं है।<ref>{{Cite web |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=6 May 2023 |url= https://platform.openai.com/docs/models }}</ref>
+मार्च 2022 को विवृत एआई ने अपने एपीआई में जीपीटी-3 और विवृत एआई कोडेक्स के नए संस्करणों को "मूलपाठ-डेविन्सी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" नामों के अंतर्गत संपादन और सम्मिलन क्षमताओं के साथ उपलब्ध कराया।<ref>{{Cite web |date=2022-03-15 |title=New GPT-3 Capabilities: Edit & Insert |url=https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert/ |access-date=2023-01-13 |website=OpenAI |language=en |archive-date=January 13, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230113234402/https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert/ |url-status=live }}</ref> इन मॉडलों को पिछले संस्करणों की तुलना में अधिक सक्षम बताया गया था और जून 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था।<ref name="auto">{{Cite web|url=https://platform.openai.com/|title=ओपनएआई एपीआई|website=platform.openai.com|access-date=March 15, 2023|archive-date=March 20, 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/|url-status=live}}</ref> 28 नवंबर, 2022 को  विवृत एआई ने मूलपाठ-डेविन्सी-003 प्रस्तुत किया।<ref>{{Cite web |url=https://twitter.com/janleike/status/1597355354433916928 |title=Check out OpenAI's new text-davinci-003! Same underlying model as text-davinci-002 but more aligned. Would love to hear feedback about it! / Twitter |access-date=2023-05-06}}</ref> 30 नवंबर, 2022 को  विवृत एआई ने इन मॉडलों को जीपीटी-3.5 श्रृंखला से संबंधित के रूप में संदर्भित करना प्रारंभ किया<ref name="auto"/>और चैट [[ChatGPT|जीपीटी]] जारी किया, जो जीपीटी-3.5 श्रृंखला में एक मॉडल से फाइन-ट्यून किया गया था।<ref>{{Cite web |date=2022-11-30 |title=ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue |url=https://openai.com/blog/chatgpt/ |access-date=2023-01-13 |website=OpenAI |language=en |archive-date=November 30, 2022 |archive-url=https://web.archive.org/web/20221130180912/https://openai.com/blog/chatgpt/ |url-status=live }}</ref>  विवृत एआई जीपीटी-3 में जीपीटी-3.5 सम्मिलित नहीं है।<ref>{{Cite web |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=6 May 2023 |url= https://platform.openai.com/docs/models }}</ref>
 === मॉडल ===
 इसमें चार मॉडल हैं।<ref>{{Cite web |title=ओपनएआई एपीआई|access-date=6 May 2023 |url= https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5 }}</ref>
-* बात करना
+* चैट
 ** जीपीटी-3.5-टर्बो
-* पाठ पूरा करना
+* पाठ मिश्रता
-** टेक्स्ट-डेविंसी-003
+** मूलपाठ-डेविंसी-003
-** टेक्स्ट-डेविंसी-002
+** मूलपाठ-डेविंसी-002
 ** कोड-डेविंसी-002 - कोड-पूर्ण कार्यों के लिए अनुकूलित
 === {{Anchor|GPT-3.5 with browsing}}जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग ===
-अप्रैल 2023, को  विवृत एआई ने अपने जीपीटी-3.5 श्रृंखला मॉडल का एक नया संस्करण प्रस्तुत किया, जिसे जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (ALPHA) के रूप में जाना जाता है।<ref name=":0">{{Cite web |last=tingetici |date=2023-04-10 |title=Default (GPT-3.5) with browsing ALPHA -- NEW Model showed up just now. |url=http://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1300c2g/default_gpt35_with_browsing_alpha_new_model/ |access-date=2023-04-27 |website=r/OpenAI |archive-date=April 27, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230427085505/https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1300c2g/default_gpt35_with_browsing_alpha_new_model/ |url-status=live }}</ref> यह अद्यतन मॉडल अपने पूर्ववर्तियों "टेक्स्ट-डेविंसी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" की क्षमताओं पर आधारित है।<ref name=":1">{{Cite web |date=2022-03-15 |title=Introducing GPT-3.5 Series: text-davinci-002 and code-davinci-002 Models |url=https://platform.openai.com/ |access-date=2023-04-27 |website=OPEN AI |language=en |archive-date=March 20, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/ |url-status=live }}</ref> जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (ALPHA) मॉडल के साथ ऑनलाइन जानकारी तक पहुँचने और ब्राउज़ करने की क्षमता को सम्मिलित करके अपने प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए अधिक सटीक और अद्यतित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त होती हैं।<ref name=":0" />
+अप्रैल 2023, को  विवृत एआई ने अपने जीपीटी-3.5 श्रृंखला मॉडल का एक नया संस्करण प्रस्तुत किया, जिसे जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) के रूप में जाना जाता है।<ref name=":0">{{Cite web |last=tingetici |date=2023-04-10 |title=Default (GPT-3.5) with browsing ALPHA -- NEW Model showed up just now. |url=http://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1300c2g/default_gpt35_with_browsing_alpha_new_model/ |access-date=2023-04-27 |website=r/OpenAI |archive-date=April 27, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230427085505/https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1300c2g/default_gpt35_with_browsing_alpha_new_model/ |url-status=live }}</ref> यह अद्यतन मॉडल अपने पूर्ववर्तियों "मूलपाठ-डेविंसी-002" और "कोड-डेविन्सी-002" की क्षमताओं पर आधारित है।<ref name=":1">{{Cite web |date=2022-03-15 |title=Introducing GPT-3.5 Series: text-davinci-002 and code-davinci-002 Models |url=https://platform.openai.com/ |access-date=2023-04-27 |website=OPEN AI |language=en |archive-date=March 20, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/ |url-status=live }}</ref> जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल के साथ ऑनलाइन जानकारी तक पहुँचने और ब्राउज़ करने की क्षमता को सम्मिलित करके अपने प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए उचित और अद्यतित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त होती हैं।<ref name=":0" />
-जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (ALPHA) मॉडल का प्राथमिक लक्ष्य अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना है। इसे सितंबर 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो पिछले जीपीटी-3.5 मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन की अनुमति देता है, जिन्हें जून 2021 तक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। विवृत एआई ने इस मॉडल को विकासक और उपयोगकर्ताओं को एक उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण प्रदान करने के लिए जारी किया है जो ऑनलाइन जानकारी को प्रभावी ढंग से पुनः प्राप्त और संश्लेषित कर सकते हैं। <ref name=":0" />
+जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल का प्राथमिक लक्ष्य अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना है। इसे सितंबर 2021 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो पिछले जीपीटी-3.5 मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन की अनुमति देता है, जिन्हें जून 2021 तक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। विवृत एआई ने इस मॉडल को विकासक और उपयोगकर्ताओं को एक उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण प्रदान करने के लिए जारी किया है जो ऑनलाइन जानकारी को प्रभावी ढंग से पुनः प्राप्त और संश्लेषित कर सकते हैं। <ref name=":0" />
-ब्राउज़िंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए विवृत एआई ने एक नया एपीआई लागू किया है जो जीपीटी-3.5 को ब्राउज़िंग (ALPHA) मॉडल के साथ संचालन के दौरान चयनित ऑनलाइन संसाधनों तक पहुंचने की अनुमति देता है। <ref name=":2">{{Cite web |date=2023-04-27 |title=GPT-3.5 with Browsing (ALPHA) Now Available for GPT Plus Users |url=https://platform.openai.com/ |access-date=2023-04-27 |website=OPEN AI |language=en |archive-date=March 20, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/ |url-status=live }}</ref> यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को इस अपेक्षा के साथ प्रश्न पूछने या सूचना का अनुरोध करने का अधिकार देती है कि मॉडल नवीनतम ऑनलाइन स्रोतों के आधार पर अद्यतन, सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करेगा।
+ब्राउज़िंग क्षमताओं को सक्षम करने के लिए विवृत एआई ने एक नया एपीआई लागू किया है जो जीपीटी-3.5 को ब्राउज़िंग (अल्फा) मॉडल के साथ संचालन के दौरान चयनित ऑनलाइन संसाधनों तक पहुंचने की अनुमति देता है। <ref name=":2">{{Cite web |date=2023-04-27 |title=GPT-3.5 with Browsing (ALPHA) Now Available for GPT Plus Users |url=https://platform.openai.com/ |access-date=2023-04-27 |website=OPEN AI |language=en |archive-date=March 20, 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230320023933/https://platform.openai.com/ |url-status=live }}</ref> यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को इस अपेक्षा के साथ प्रश्न पूछने या सूचना का अनुरोध करने का अधिकार देती है कि मॉडल नवीनतम ऑनलाइन स्रोतों के आधार पर अद्यतन, उचित और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करेगा।
-अप्रैल 2023 को विवृत एआई ने जीपीटी-3.5 को ब्राउजिंग (ALPHA) मॉडल के साथ जीपीटी प्लस उपयोगकर्ताओं के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया, इसकी अत्याधुनिक क्षमताओं और सुविधाओं तक पहुंच को व्यापक बनाया।<ref name=":2" />
+अप्रैल 2023 को विवृत एआई ने जीपीटी-3.5 को ब्राउजिंग (अल्फा) मॉडल के साथ जीपीटी प्लस उपयोगकर्ताओं के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया, इसकी अत्याधुनिक क्षमताओं और सुविधाओं तक पहुंच को व्यापक बनाया।<ref name=":2" />
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 {{Differentiable computing}}
 {{Existential risk from artificial intelligence}}
-[[Category: बड़े भाषा मॉडल]] [[Category: जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर]] [[Category: ओपनएआई]]
+[[Category:Articles with hatnote templates targeting a nonexistent page]]
+[[Category:Articles with invalid date parameter in template]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:CS1 English-language sources (en)]]
+[[Category:CS1 français-language sources (fr)]]
+[[Category:Citation Style 1 templates|M]]
+[[Category:Collapse templates]]
 [[Category:Created On 13/05/2023]]
+[[Category:Lua-based templates]]
+[[Category:Machine Translated Page]]
+[[Category:Navigational boxes| ]]
+[[Category:Navigational boxes without horizontal lists]]
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+[[Category:Template documentation pages|Documentation/doc]]
+[[Category:Templates Vigyan Ready]]
+[[Category:Templates based on the Citation/CS1 Lua module]]
+[[Category:Templates generating COinS|Cite magazine]]
+[[Category:Templates generating microformats]]
+[[Category:Templates that add a tracking category]]
+[[Category:Templates that are not mobile friendly]]
+[[Category:Templates that generate short descriptions]]
+[[Category:Templates using TemplateData]]
+[[Category:Use mdy dates from August 2020]]
+[[Category:Wikipedia fully protected templates|Cite magazine]]
+[[Category:Wikipedia metatemplates]]
+[[Category:ओपनएआई]]
+[[Category:जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर]]
+[[Category:बड़े भाषा मॉडल]]

v t e OpenAI
Products	ChatGPT DALL-E GitHub Copilot OpenAI Five Triton
Language models	OpenAI Codex GPT family GPT-2 GPT-3 GPT-4
Related	AI Dungeon Auto-GPT "Deep Learning" LangChain Microsoft 365 Copilot Microsoft Bing
Category Commons

v t e Existential risk from artificial intelligence
Concepts	AI alignment AI capability control AI safety AI takeover Accelerating change Existential risk from artificial general intelligence Friendly artificial intelligence Instrumental convergence Intelligence explosion Machine ethics Superintelligence Technological singularity
Organizations	Allen Institute for AI Alignment Research Center Center for Applied Rationality Center for Human-Compatible Artificial Intelligence Centre for the Study of Existential Risk DeepMind Foundational Questions Institute Future of Humanity Institute Future of Life Institute Humanity+ Institute for Ethics and Emerging Technologies Leverhulme Centre for the Future of Intelligence Machine Intelligence Research Institute OpenAI
People	Scott Alexander Nick Bostrom Eric Drexler Sam Harris Stephen Hawking Bill Hibbard Bill Joy Elon Musk Steve Omohundro Huw Price Martin Rees Stuart J. Russell Jaan Tallinn Max Tegmark Frank Wilczek Roman Yampolskiy Andrew Yang Eliezer Yudkowsky
Other	Artificial intelligence as a global catastrophic risk Controversies and dangers of artificial general intelligence Ethics of artificial intelligence Suffering risks Human Compatible Open Letter on Artificial Intelligence Our Final Invention The Precipice Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies Do You Trust This Computer? Artificial Intelligence Act
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Latest revision as of 17:15, 6 June 2023

Contents

पृष्ठभूमि

प्रशिक्षण और क्षमताएं

मॉडल

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समीक्षा

आलोचना

जीपीटी-3.5

मॉडल

जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग

यह भी देखें

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Original author(s)	OpenAI^[1]
Initial release	June 11, 2020 (beta)
Predecessor	GPT-2
Successor	GPT-3.5
Type	Large language model Generative pre-trained transformer Foundation model
Website	openai.com/blog/openai-api

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पृष्ठभूमि

प्रशिक्षण और क्षमताएं

मॉडल

रिसेप्शन

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आलोचना

जीपीटी-3.5

मॉडल

जीपीटी-3.5 ब्राउज़िंग

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