fbpx

“Gemini vs GPT4: छप्पर फाड़ हकीकत सामने आई!” जो आपको पता होना चाहिए!

“Gemini vs GPT4: छप्पर फाड़ हकीकत सामने आई!” जो आपको पता होना चाहिए!

"Gemini vs GPT4: छप्पर फाड़ हकीकत सामने आई!" जो आपको पता होना चाहिए!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वर्चस्व की प्रतिस्पर्धा बढ़ती जा रही है, कंपनियां आक्रामक रूप से अपने नवीनतम उत्पादों का प्रदर्शन कर रही हैं। हाल ही में, Google ने अपने उन्नत AI मॉडल, जेमिनी को पेश किया, जिसने OpenAI के GPT-4 और मेटा के लामा 2 के खिलाफ चल रही प्रतिस्पर्धा में महत्वपूर्ण प्रगति की है। Gemini, जमीन से ऊपर निर्मित, खुद को ‘मल्टीमॉडलिटी’ पर गर्व करता है, जो इसे विभिन्न को सहजता से संभालने में सक्षम बनाता है। टेक्स्ट, कोड, ऑडियो, चित्र और वीडियो सहित डेटा प्रकार एक साथ।

यह AI अनुसंधान इकाइयों, DeepMind और Google Brain के विलय के बाद Google DeepMind की प्रारंभिक रिलीज़ का प्रतीक है। जबकि GPT-3.5 द्वारा संचालित OpenAI के ChatGPT ने पिछले साल व्यापक ध्यान आकर्षित किया था, Google शुरू में अचंभित लग रहा था, लेकिन अब जेमिनी के अनावरण के साथ सक्रिय रूप से प्रतिस्पर्धा के लिए तैयार हो रहा है। हालाँकि, यह सवाल बना हुआ है: क्या Gemini अपने दावों पर खरा उतरता है?

Google DeepMind के अनुसार, जेमिनी 32 मानक प्रदर्शन मापों में से 30 पर GPT-4 से बेहतर प्रदर्शन करता है, भले ही मार्जिन कम हो। जनता के सामने एक आकर्षक दृष्टिकोण प्रस्तुत करने के बावजूद, इसकी सटीकता के संबंध में चिंताएँ उभर रही हैं।

एक तकनीकी रिपोर्ट में, Google ने जेमिनी की तुलना GPT-4 से करते हुए बेंचमार्क परीक्षण किए। जेमिनी ने मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एमएमएलयू) टेस्ट में 90 प्रतिशत स्कोर के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन किया, मानव विशेषज्ञों (89.8 प्रतिशत) को पीछे छोड़ दिया और जीपीटी-4 (86.4 प्रतिशत) से बेहतर प्रदर्शन किया। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Google ने दोनों मॉडलों के लिए अलग-अलग संकेत तकनीकें नियोजित की हैं।

 

रिपोर्ट से पता चलता है कि उद्योग-मानक “5-शॉट” प्रॉम्प्टिंग तकनीक का उपयोग करते हुए, GPT-4 ने 86.4 प्रतिशत स्कोर हासिल किया, जबकि जेमिनी अल्ट्रा ने 5-शॉट एमएमएलयू पर 83.7 प्रतिशत हासिल किया। 10-शॉट हेलास्वैग में, सामान्य ज्ञान तर्क के लिए एक बेंचमार्क, जीपीटी-4 ने 95.3 प्रतिशत स्कोर किया, जेमिनी अल्ट्रा (87.8 प्रतिशत) और जेमिनी प्रो (84.7 प्रतिशत) दोनों से बेहतर प्रदर्शन किया।

मशीन लर्निंग में “शॉट” जैसे शब्दों के संदर्भ को समझना आवश्यक है, जो प्रशिक्षण के दौरान प्रदान किए गए उदाहरणों की संख्या का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसके अतिरिक्त, रिपोर्ट जेमिनी अल्ट्रा द्वारा नियोजित “चेन-ऑफ़-थॉट” प्रेरक दृष्टिकोण पर प्रकाश डालती है, जो निर्णय लेने में तार्किक प्रगति पर जोर देती है।

हालाँकि, जेमिनी के लॉन्च को लेकर उत्साह तब कम हो गया जब एक डेमो वीडियो में विसंगतियों के बारे में रिपोर्टें सामने आईं। ब्लूमबर्ग ऑप-एड में पार्मी ओल्सन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि वीडियो वास्तविक समय या आवाज में नहीं बनाया गया था, और Google ने इसे संपादित करने की बात स्वीकार की। Google ने स्पष्ट किया कि वीडियो का उद्देश्य जेमिनी के साथ संभावित उपयोगकर्ता अनुभवों को प्रदर्शित करना है, संक्षिप्तता के लिए आउटपुट को छोटा करना है।

जैसे-जैसे एआई हथियारों की दौड़ जारी है, इन मॉडलों के वास्तविक प्रदर्शन और प्रतिनिधित्व की जांच तेजी से महत्वपूर्ण हो गई है।

Also Read : Kya Google Ka Gemini AI Ek Dikhaava Hai ? एक भ्रामक डेमो वीडियो ने व्यापक आलोचना को जन्म दिया है। जानिए पूरी डिटेल्स

 

Leave a Comment