एआई चैटबॉट्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम होते हैं जो मानव संवाद की नकल करते हैं। ये उपयोगकर्ता के इनपुट को प्राकृतिक भाषा (टेक्स्ट या आवाज़) में लेते हैं और सहायक उत्तर देने का प्रयास करते हैं। माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, एआई चैटबॉट्स वे एप्लिकेशन हैं जो “मानव संवाद की नकल और समझ करते हैं”।
उदाहरण के लिए, चैटबॉट्स प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, सुझाव दे सकते हैं, या अपॉइंटमेंट बुकिंग जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। आईबीएम भी बताता है कि चैटबॉट “मानव संवाद का अनुकरण करता है,” और यह कि आधुनिक चैटबॉट्स अक्सर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं ताकि प्रश्नों की व्याख्या कर सकें और उत्तर तैयार कर सकें। संक्षेप में, एआई चैटबॉट्स लोगों को सामान्य भाषा का उपयोग करके कंप्यूटर से संवाद करने देते हैं, जिससे मानव भाषा और मशीन लॉजिक के बीच की खाई पाटती है।
प्रमुख एआई तकनीकें
एआई चैटबॉट्स कई उन्नत एआई तकनीकों को मिलाकर काम करते हैं:
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP): चैटबॉट को टेक्स्ट या आवाज़ के इनपुट को समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, NLP एल्गोरिदम एक वाक्य को टोकन (शब्द या वाक्यांश) में तोड़ते हैं और बॉट को व्याकरण और संदर्भ समझने में मदद करते हैं।
- मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग: चैटबॉट भाषा और संवाद के उदाहरणों से सीखता है ताकि समय के साथ अपने उत्तरों में सुधार कर सके। वास्तविक संवादों और लिखित टेक्स्ट पर प्रशिक्षण के माध्यम से, सिस्टम पैटर्न सीखता है (जैसे सामान्य प्रश्न और उनके उत्तर कैसे दें)।
- बड़े भाषा मॉडल (LLMs): बहुत बड़े न्यूरल नेटवर्क (अक्सर ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित) जो विशाल टेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं। LLMs में अरबों पैरामीटर होते हैं और ये मानव-समान टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं। ये भाषाई पैटर्न को विभिन्न भाषाओं और क्षेत्रों में प्रभावी ढंग से पकड़ते हैं।
ये तकनीकें मिलकर चैटबॉट्स को स्वतंत्र प्रश्नों को संभालने और स्वाभाविक उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम बनाती हैं।
चैटबॉट्स उपयोगकर्ताओं को कैसे समझते हैं
जब आप कोई संदेश भेजते हैं, तो चैटबॉट उस पर प्राकृतिक भाषा समझ (NLU) लागू करता है। यह इनपुट को टुकड़ों (टोकन) में तोड़ता है और उपयोगकर्ता के इरादे (उपयोगकर्ता क्या चाहता है) और किसी भी प्रासंगिक सत्ताओं (महत्वपूर्ण विवरण जैसे नाम, तिथियाँ, या स्थान) की पहचान करता है।
उदाहरण के लिए, यदि आप पूछते हैं “पेरिस में कल मौसम कैसा रहेगा?”, तो चैटबॉट इरादे (मौसम पूर्वानुमान प्रश्न) को पहचानता है और सत्ताओं (“पेरिस” और “कल”) को निकालता है। आधुनिक एआई चैटबॉट्स डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं ताकि वे अर्थ को समझ सकें, भले ही वाक्यांश अनौपचारिक, अस्पष्ट या टाइपो से भरा हो।
एआई चैटबॉट्स का प्रशिक्षण
एआई चैटबॉट्स भाषा मॉडल द्वारा संचालित होते हैं जिन्हें विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल अरबों शब्दों को संसाधित करता है और संदर्भ के आधार पर वाक्य में अगला शब्द पूर्वानुमानित करने के लिए अपने आंतरिक पैरामीटर समायोजित करता है।
व्यवहार में, मॉडल को विशाल टेक्स्ट कॉर्पस (जैसे पूरी विकिपीडिया या इंटरनेट) दिया जाता है और वह उस डेटा से व्याकरण, तथ्य और सामान्य वाक्यांश सीखता है।
प्रशिक्षण के बाद, चैटबॉट नए उत्तर उत्पन्न कर सकता है, एक-एक शब्द का पूर्वानुमान लगाकर, उन पैटर्नों का उपयोग करते हुए जो उसने सीखे हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि मॉडल टेक्स्ट को शब्दशः याद नहीं करता; यह अपने पैरामीटर में ज्ञान को अप्रत्यक्ष रूप से संजोता है।
इस प्रकार, एक अच्छी तरह प्रशिक्षित चैटबॉट एक प्रश्न का उत्तर अपने सीखे हुए पैटर्न से बना सकता है, भले ही उसने प्रशिक्षण के दौरान वह प्रश्न कभी न देखा हो।
ट्रांसफॉर्मर और बड़े भाषा मॉडल
चित्र: एक ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क आर्किटेक्चर (बाएं एन्कोडर, दाएं डिकोडर)। एन्कोडर इनपुट को संसाधित करता है और डिकोडर आउटपुट उत्पन्न करता है। आधुनिक चैटबॉट्स अपने मूल ढांचे के रूप में ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करते हैं।
एक ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क शब्दों को संख्यात्मक वेक्टर में बदलता है और मल्टी-हेड अटेंशन का उपयोग करता है ताकि एक वाक्य के हर शब्द को एक साथ अन्य सभी शब्दों से जोड़ा जा सके। इससे मॉडल पूरे इनपुट के संदर्भ को पकड़ पाता है।
पुराने अनुक्रमिक मॉडलों (जैसे RNNs) के विपरीत, ट्रांसफॉर्मर सभी शब्दों को समानांतर संसाधित करते हैं और बहुत तेज़ प्रशिक्षण करते हैं। कई ट्रांसफॉर्मर परतों को जोड़कर, हमें एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) मिलता है जैसे GPT-4 या गूगल का PaLM। ये LLMs विशाल पैमाने पर भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं, और वे अनुवाद, सारांश या प्रश्नों के उत्तर भी दे सकते हैं क्योंकि इनके पास अत्यधिक संख्या में पैरामीटर होते हैं।
उत्तर उत्पन्न करना
उत्तर देते समय, एक एआई चैटबॉट दो तरीकों में से एक का उपयोग कर सकता है:
- रिकवरी-आधारित: चैटबॉट संभावित उत्तरों के एक निश्चित सेट (जैसे FAQ डेटाबेस) में से एक उत्तर चुनता है। प्रारंभिक चैटबॉट्स इसी तरह काम करते थे। पहचाने गए प्रश्न के लिए, बॉट केवल संग्रहित उत्तर लौटाता है। यह तरीका अपेक्षित प्रश्नों के लिए तेज़ और विश्वसनीय है लेकिन डेटाबेस के बाहर के प्रश्नों को संभाल नहीं सकता।
- जनरेटिव (एआई) मॉडल: चैटबॉट अपने भाषा मॉडल का उपयोग करके शब्द-दर-शब्द नया उत्तर उत्पन्न करता है। प्रत्येक चरण में यह अब तक की बातचीत के आधार पर अगला सबसे संभावित शब्द पूर्वानुमानित करता है। इससे बॉट अनूठे उत्तर तैयार कर सकता है और नए प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा। हालांकि, क्योंकि यह सीखे हुए संभावनाओं पर निर्भर करता है, कभी-कभी यह गलत या अर्थहीन उत्तर भी दे सकता है।
मानव प्रतिक्रिया और संवाद संदर्भ
प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, चैटबॉट्स को अक्सर मानव प्रतिक्रिया के साथ फाइन-ट्यून किया जाता है। प्रशिक्षक चैटबॉट के आउटपुट की समीक्षा करते हैं और सुधार के लिए मार्गदर्शन देते हैं – वे अच्छे उत्तरों को प्रोत्साहित करते हैं और गलत उत्तरों को सुधारते हैं। इस प्रक्रिया को मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (RLHF) कहा जाता है, जो सिस्टम को अनुचित या पक्षपाती सामग्री से बचने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, मानव किसी उत्तर को "विषाक्त" या "विषय से हटकर" के रूप में चिह्नित कर सकते हैं ताकि मॉडल ऐसे उत्तरों से बचना सीखे।
एआई चैटबॉट्स संवाद संदर्भ को भी ट्रैक करते हैं। वे संवाद के पहले हिस्सों को याद रख सकते हैं और उस जानकारी का उपयोग उत्तरों को सुसंगत बनाने के लिए करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप फॉलो-अप प्रश्न पूछते हैं, तो चैटबॉट जानता है कि आप पिछले विषय का संदर्भ दे रहे हैं और उसी के अनुसार उत्तर देता है। यह संदर्भ आधारित संवाद बहु-चरणीय वार्तालाप और अधिक स्वाभाविक इंटरैक्शन की अनुमति देता है।
एआई चैटबॉट्स के उदाहरण
कई परिचित वर्चुअल असिस्टेंट एआई चैटबॉट्स हैं। एप्पल के सिरी और अमेज़न के अलेक्सा वॉयस कमांड का जवाब देते हैं, जबकि गूगल के जेमिनी और OpenAI के ChatGPT टेक्स्ट के माध्यम से संवाद करते हैं। व्यवसाय भी वेबसाइटों और ऐप्स पर चैटबॉट्स का उपयोग करते हैं ताकि ग्राहक पूछताछ, अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग, या खरीदारी मार्गदर्शन संभाल सकें। ये सभी सिस्टम भाषा को संसाधित करने और उत्तर उत्पन्न करने के लिए समान मूल एआई तकनीकों पर निर्भर करते हैं।
चुनौतियाँ और सीमाएँ
एआई चैटबॉट्स शक्तिशाली हैं लेकिन पूर्ण नहीं। क्योंकि वे हमेशा उत्तर देने की कोशिश करते हैं, वे कभी-कभी गलतफहमी कर सकते हैं – आत्मविश्वास के साथ गलत या भ्रामक जानकारी दे सकते हैं। जैसा कि एक विशेषज्ञ ने कहा है, चैटबॉट मूलतः “एक मशीन है जो गणितीय गणनाएँ करती है” ताकि शब्द उत्पन्न कर सके। यह मानव की तरह अर्थ या उद्देश्य को वास्तव में नहीं समझता।
इसलिए, चैटबॉट्स एक ही प्रश्न के लिए अलग-अलग समय पर अलग-अलग उत्तर दे सकते हैं, और वे अस्पष्ट या जटिल प्रश्नों की गलत व्याख्या कर सकते हैं। उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण परिणामों की दोबारा जांच करनी चाहिए, खासकर संवेदनशील परिस्थितियों में।
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एआई चैटबॉट्स प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडलों को मिलाकर काम करते हैं। वे उपयोगकर्ता इनपुट को पार्स करते हैं ताकि इरादे का पता लगा सकें, और फिर या तो एक पूर्वनिर्धारित उत्तर पुनः प्राप्त करते हैं या प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके नया उत्तर उत्पन्न करते हैं।
आधुनिक चैटबॉट्स ट्रांसफॉर्मर-आधारित LLMs का उपयोग करते हैं जो विशाल टेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, जिससे वे मानव-समान प्रवाह के साथ विभिन्न विषयों पर संवाद कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, यह एक ऐसा उपकरण बनता है जो आश्चर्यजनक रूप से स्वाभाविक संवाद कर सकता है। जैसे-जैसे ये मॉडल अधिक डेटा और बेहतर प्रशिक्षण के साथ सुधरते हैं, एआई चैटबॉट्स और भी सक्षम हो जाएंगे - लेकिन वे मूल रूप से सांख्यिकीय उपकरण ही हैं, इसलिए मानव निगरानी अभी भी आवश्यक है।
