ChatGPT: Features & Capabilities
Conversational AI
ChatGPT excels at understanding and responding to natural language in a conversational, almost human-like way. This makes it a powerful tool for applications like:
Customer Service Chatbots: Provide support and answer questions 24/7.
Virtual Assistants: Help with tasks, scheduling, and reminders.
Social Media Interactions: Engage in discussions and debates.
Text Generation
ChatGPT can generate different creative text formats, including:
Poems and Creative Writing: It can craft poems, short stories, and even scripts.
Summaries and Outlines: It can condense information into short summaries or create outlines for long-form content.
Translations: It can translate between languages with impressive accuracy.
Code Generation: It can write code in various programming languages, making it helpful for developers.
Question Answering
ChatGPT can process information from a massive dataset and provide answers to your questions in an informative way. It can:
Answer Factual Queries: Give answers based on its knowledge base (remember, trained on data up to 2021).
Explain Complex Concepts: Break down difficult topics in an easy-to-understand manner.
Provide Insights: Analyze information and offer different perspectives.
Other Notable Capabilities
Sentiment Analysis: Detect positive, negative, or neutral tones within text.
Content Moderation: Flag potentially harmful or inappropriate text, promoting safety in user generated content.
Data Preprocessing: Clean and prepare data for various tasks.
Key Points to Remember
Context is Key: ChatGPT maintains conversational context, so it "remembers" previous interactions within a conversation.
Accuracy Varies: While generally accurate, watch out for potential factual errors or biases inherited from the training data.
Evolving Technology: ChatGPT is always improving. New versions have better capabilities and greater factual accuracy.
ChatGPT అంటే ఏమిటి?
సరే, ఇంట్రడక్షన్ చదివేద్దాం, తర్వాత ముఖ్యమైన వివరాలు అర్థం చేసుకుందాం.
ChatGPT అనేది OpenAI అనే కంపెనీ రూపొందించిన ఒక భాషా నమూనా (language model). సహజమైన భాషని అర్థంచేసుకోవడానికి, సంభాషణల సందర్భంలో భాషను ఉత్పత్తి చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించారు. ఇక్కడ మాట్లాడుకునే పదాల్లో ఎక్కువ లోతుగా వెళ్లద్దు. నారింజ రంగులో ఉన్న ముఖ్యమైన భాగాల మీద దృష్టి పెడదాం.
మొదటిది, దీనిని Large Language Model లేదా LLM అని పిలుస్తారు. LLM గురించి వచ్చే మాడ్యూల్లో చెప్పుకుంటాం, కానీ ప్రస్తుతానికి ChatGPT ఒక LLM అని గుర్తుంచుకోండి. అంటే ఇది మానవ భాషతో చాలా నైపుణ్యం ఉన్న ఒక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థ.
రెండవది, సహజమైన భాషను అర్థం చేసుకోవడం, ఉత్పత్తి చేయడం కోసం రూపొందించబడింది, అని ముందే చెప్పుకున్నాం. ChatGPT కొత్త వెర్షన్లు (GPT4 లాంటివి) చిత్రాలు కూడా రూపొందించగలవు. కానీ మన ChatGPT ప్రత్యేకించి సహజ భాషలోనే అద్భుతాలు చేస్తుంది. మీరు అడిగే మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడంలో చాలా బాగుంటుంది. అదే భాషలో సమాధానాలు ఇవ్వడంలోనూ నిపుణురాలు. మీ ప్రశ్నలోని నమూనాలు, నిర్మాణం, ముఖ్యంగా సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకుని అసాధారణంగా మంచి సమాధానాలు రూపొందిస్తుంది.
మూడవది, చివరిది, సంభాషణల సందర్భాన్ని (conversational context) అర్థం చేసుకోగలదు. దీనర్థం, మాటల వెనుక ఉండే నేపథ్యం, సంభాషణ చరిత్ర మొత్తం గుర్తుంచుకోగలదు. మనుషులం మాట్లాడుకునేటప్పుడు సంభాషణ వెనుక ఉన్న విషయాలు గుర్తుంటాయి - ఏ సందర్భంలో మాట్లాడుకుంటున్నామో, అదే ChatGPT కూడా చేయగలదు. ఇది కూడా ఈ టూల్‌లో అద్భుతంగా పనిచేస్తుంది.
ఇవన్నీ మాట్లాడుకున్నాక, డెమో చూడటానికి ChatGPT వెళ్లి, సంభాషణల విషయంలో దాని సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిద్దామా?
ఇక్కడ నా దగ్గర GPT4 ఉంది, ఇది పెయిడ్ వెర్షన్. ఇందులో DALL-E అనే ఇమేజ్ జనరేషన్ మోడల్ కూడా ఉంది. కానీ ఎక్కువమందికి ఫ్రీ వెర్షన్ ఉంటుంది కాబట్టి, 3.5 కి మారి దాని సామర్థ్యాలు చూపిస్తాను.
ChatGPT కి ఈ ప్రశ్న అడుగుతాను - న్యూయార్క్‌లో ఎన్ని ఎయిర్పోర్టులు ఉన్నాయి? (how many airports are there in New York?)
ముందుగా గమనించాల్సింది ఏంటంటే ChatGPT 2021 వరకూ ఉన్న సమాచారం మీద మాత్రమే శిక్షణ పొందింది. అంటే, ఇటీవల జరిగిన విషయాలు అడిగితే నాటికి నాటి సమాచారం ఇవ్వకపోవచ్చు. కానీ నేను అడుగుతున్నది ఎయిర్పోర్టుల గురించి - అవి చాలాకాలంగా ఉన్నవే. So, మంచి సమాధానమే దొరికింది.
మూడు ఎయిర్పోర్టులు ఉన్నాయని, ఇంకా చిన్నవి కూడా ఉన్నాయని చెప్తోంది. మొదటగా ఇక్కడ దీనిలోని సమాధానాన్ని చూడండి - చాలా సాధారణమైన వచనంలో (text) జనరేట్ చేస్తోంది కదా? ఒక మనిషి చెప్తున్నట్టుగా ఇచ్చింది కదా? ఈ సాధారణ టెక్స్ట్‌లో ఇలా కంటెంట్ జనరేట్ చేయగలగడమే ChatGPT ని ప్రత్యేకం చేస్తుంది.
ఇప్పుడు మరో ప్రశ్న అడుగుతాను, ఈసారి కాస్త భిన్నంగా... న్యూజెర్సీకి దగ్గర్లో ఉన్న ఎయిర్పోర్టు ఏంటి? (and which one is closest to New Jersey)
ఇక్కడ కొత్త సమాచారం అడగట్లేదు. ఇదివరకే అడిగిన దానికి సంబంధించిన ప్రశ్న అడుగుతున్నాను. ఇప్పుడు ChatGPT సందర్భాన్ని గుర్తుంచుకుంటుంది. ఇదివరకు ఇచ్చిన ఎయిర్పోర్టుల గురించే మాట్లాడుతున్నామని అర్థం చేసుకుని, వాటిలో నుండే సమాధానం ఎంచుకుని చెబుతుంది. న్యూవార్క్ ఎయిర్పోర్టే న్యూజెర్సీకి దగ్గరిదని. మళ్లీ చెబుతున్నాను, ఇది చాలా మనిషి చేసే పనిలా ఉంది, యాదృచ్ఛికంగా సమాచారం ఇవ్వడం లేదు. మాట్లాడుతున్న విషయం గుర్తుపెట్టుకుని ఆ సందర్భంలోనే సమాధానం ఇస్తోంది - స్నేహితుడు/రాలు చేసినట్టుగా!
మీరు GPT ని మరింత వాడేకొద్దీ (లేదా వాడేసి ఉంటే) అర్థం చేసుకుంటారు - ఇది నిజంగా గేమ్ చేంజర్ అని. దీని ఖచ్చితత్వంతో పాటు... సాధారణంగా మెషీన్లతో సంభాషణ అంటే స్టేట్‌లెస్ గా ఉంటాయి. ఒక బాట్‌కి ఏదైనా అడిగితే సమాధానం చెప్పి, జీరో స్టేట్‌కి వెళ్ళిపోతుంది. కానీ ChatGPT అలా పనిచేయదు. మనం మనుషులం అలా అర్థం చేసుకోము. ఎవరికైనా ఏదో అడిగి, తర్వాత మళ్లీ ఏదో అడిగితే, సందర్భం గుర్తుంచుకుని దానికనుగుణంగా సమాధానం ఇస్తారని అనుకుంటాం.
సరే, ChatGPT వివరాల్లోకి మళ్లీ వస్తూ... కొన్ని విషయాలు తెలుసుకోండి.
మొదటిది, ఇది ఒక జనరేటివ్ AI (Generative AI) అప్లికేషన్. ఇది డేటాను రూపొందిస్తుంది. మనిషిలాంటి టెక్స్ట్‌ను జనరేట్ చేయగలదు. ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వగలదు, వాక్యాలు పూర్తి చేయగలదు, భాషను అనువదించగలదు, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ చేయగలదు. 4వ వెర్షన్ అయితే, చిత్రాలు కూడా సృష్టించగలదు. మొత్తంగా, ChatGPT ఒక జనరేటివ్ AI అప్లికేషన్.
రెండవది, దీనిని OpenAI అనే కంపెనీ రూపొందించింది. Microsoft ఈ OpenAIలో పెద్ద మొత్తం పెట్టుబడి పెట్టింది. అందుకే మీరు Microsoft అప్లికేషన్లు చూస్తే, అక్కడ OpenAIని వాణిజ్యపరంగా బాగా ఉపయోగిస్తున్నారు. Bing Search లో, Windows Copilotలో, Microsoft Teamsలో - ఈ మొదటి అప్లికేషన్లన్నీ Microsoftవే. అంతేకాదు, క్లౌడ్ విషయానికి వస్తే, ఈ సామర్థ్యం ప్రస్తుతం Azure Cloud (మైక్రోసాఫ్ట్ ప్లాట్‌ఫామ్) లో మాత్రమే లభిస్తుంది.
మూడవది, ChatGPTని బిలియన్ల డాక్యుమెంట్ల మీద శిక్షణ ఇచ్చారు. మనం చూసిన ప్రస్తుత వెర్షన్ 3.5ని ఎంత డేటా మీద శిక్షణ ఇచ్చారో OpenAI చెప్పలేదు. కానీ దాని ముందు వెర్షన్, GPT 3, దీనికి 570 GB టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ ఇచ్చారు. ఒకవేళ మీరు టెక్స్ట్ ఫైల్ లేదా వెబ్ పేజీని సేవ్ చేసి ఉంటే, అవి ఎక్కువగా కొన్ని KBల్లో ఉంటాయని మీకు తెలుసు. ఇక్కడ మనం ఏకంగా 570 GBల టెక్స్ట్ డేటా గురించి మాట్లాడుకుంటున్నాం. ఇది ఎంత పెద్ద వాల్యూమో ఊహించుకోండి. దాదాపుగా ఇంటర్నెట్‌లో ఉన్న మొత్తం వికీపీడియా, బ్లాగులు, వార్తా కథనాలు, టెక్స్ట్‌పై ఆధారపడిన ప్రతిదానిపై దీన్ని శిక్షణ ఇచ్చారు. ఈ గత వీడియో చివర్లో నేను చెప్పినట్టు - శిక్షణ డేటా ఎంత ఎక్కువ ఉంటే, మీ అప్లికేషన్ ఖచ్చితత్వం అంత ఎక్కువగా ఉంటుంది. అందుకే ChatGPT ఇంత బాగా పనిచేస్తుంది.
నాల్గవది, ఇది జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రెయిన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడింది. ChatGPTలోని GPT అనే పదం ఇక్కడి నుండే వచ్చింది. ఇది ఒక రకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. గత వీడియోలో చూసినట్టు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు టెక్స్ట్ జనరేషన్, ఇమేజ్ జనరేషన్ వంటి క్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడంలో నిపుణులు.
ఐదవ, చివరి అంశం - ChatGPT మనలాంటి సాధారణ వినియోగదారుల కోసం ఒక వెబ్ పోర్టల్‌ను అందిస్తుంది. దీని విజయానికి ఇది కూడా చాలా పెద్ద కారణం. GPT 1 ని చాలా కాలం క్రితం, 2018లో రూపొందించారు. దీన్ని డెవలప్‌మెంట్ కమ్యూనిటీ APIల రూపంలో వాడుతూ ఉంది, కానీ సాధారణ వినియోగదారులకు ఎవరూ దీని గురించి వినలేదు. ChatGPT నవంబర్ 2022లో వచ్చినప్పుడు, వినియోగదారులకు ఒక సరళమైన వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్ ఇచ్చింది. అక్కడికి వెళ్లి మీరు ప్రశ్న అడిగితే సమాధానం వస్తుంది. ఇది నిజంగా గేమ్ చేంజర్! బోలెడు వార్తల్లోకెక్కింది, బోలెడు దృష్టిని ఆకర్షించింది. అంతేకాకుండా, డెవలపర్లు తమ అప్లికేషన్లలో వాడుకోవడానికి API లను కూడా అందిస్తూనే ఉంది. కోర్సులో రెండో భాగంలో మనం కూడా ఒక చాట్‌బాట్ తయారు చేయడానికి ఈ API లనే ఉపయోగిస్తాము.
అంటే, సాధారణ వినియోగదారులకు ఒక వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్, కోర్ డెవలపర్లకు APIలు అని రెండింటినీ ChatGPT అందిస్తోంది.
మొత్తం మీద, ఇది గేమ్ చేంజ్ చేసే అప్లికేషన్ అని చాలా సులభంగా చెప్పగలను. ముఖ్యంగా,
...ముఖ్యంగా, జనరేటివ్ AI (Generative AI) ही భవిష్యత్తు అనే నమ్మకాన్ని ఇది కలిగించింది. మీరు ఏ రంగంలో పనిచేస్తున్నా, ఏ టెక్నాలజీతో పనిచేస్తున్నా అక్కడ జనరేటివ్ AI ఒక సుడిగుండం సృష్టిస్తుంది. మనం తప్పనిసరిగా ఈ సాంకేతికతను స్వీకరించాలి.
నిజానికి, ChatGPT కేవలం మొదలు మాత్రమే. ప్రతిరోజు కొత్త మోడళ్లు, కొత్త పురోగతులు వస్తున్నాయి. బహుశా రేపు ఏదో ఒక కొత్త మోడల్ వచ్చి, ChatGPT స్థానాన్ని ఆక్రమించవచ్చు. ఎవరికి తెలుసు?
కానీ మిగిలిపోయేది ఒకటే - మనమందరం జనరేటివ్ AI ని మన పనిలో స్వీకరించాలి. మనం డెవలపర్ అయినా, టెస్టర్ అయినా, బిజినెస్ అనలిస్ట్ అయినా, సేల్స్ పర్సన్ అయినా, మార్కెటింగ్‌లో ఉన్నా, ఎవరైనా సరే జనరేటివ్ AI గురించి తప్పక నేర్చుకోవాలి, దాన్ని వాడటం మొదలుపెట్టాలి.
ఇప్పుడు ఈ జెనరేటివ్ AI (Generative AI) అనేది ఎక్కడ వస్తుంది? మీరు ఊహించినట్లే, జనరేటివ్ AI అనేది డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఒక ఉపవిభాగం (subset). గత వీడియోలో చూసిన డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి, ట్రైనింగ్ డేటాను అర్థం చేసుకుని, దాని నుండి నేర్చుకుని, కొత్త కంటెంట్‌ని రూపొందించగలదు.
మళ్ళీ, ఈ "జనరేట్" (generate - సృష్టిస్తుంది అని అర్థం) చేయగలగడం అనేదే ప్రధానంగా ఈ జనరేటివ్ AI ని వేరుచేస్తుంది.
మనం ఇప్పటిదాకా ఉన్న సాంప్రదాయ AI వ్యవస్థలు వేరే విధంగా పనిచేసేవి. వాటికి కొంత ట్రైనింగ్ డేటా ఇచ్చి, అది నేర్చుకున్నాక, కొత్త డేటా మీద అంచనాలు వేయడం, వర్గీకరించడం (classification), భాషా ప్రాసెసింగ్ (అనువాదాలు), కంప్యూటర్ విజన్ లాంటివి చేసేవి.
ఉదాహరణకి, గతంలో చర్చించాం కదా - ఒక మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌కి చాలా యాపిల్ ఫోటోల మీద శిక్షణ ఇచ్చి, ఇంకో ఫోటో ఇస్తే అది యాపిల్ ఫోటోనేనా కాదా అని చెప్పమంటే, అది చేయగలదు. సాంప్రదాయ AI అంటే ఇదే. దీనినే మనం గతంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అని అనుకునేవాళ్ళం.
ఇక జనరేటివ్ AI పూర్తిగా భిన్నం. మనం ఇందులో AI మోడల్‌కి చాలా చాలా ఎక్కువ ట్రైనింగ్ డేటా ఇస్తాము. ఆ డేటా ఆధారంగా, అంతర్లీనంగా నడిచే న్యూరల్ నెట్ వర్క్ ద్వారా కొత్త కంటెంట్ తయారుచేయగలదు - అది టెక్స్ట్, ఫోటోలు, వీడియోలు...ఏదైనా!
మళ్ళీ అదే యాపిల్ ఉదాహరణ చూద్దాం. ఈసారి జనరేటివ్ AI మోడల్‌కి యాపిల్స్ ఫోటోల మీద శిక్షణ ఇస్తాం. ఆ తరువాత దానిని ఒక యాపిల్ ఫోటో జనరేట్ చెయ్యమంటాము. అది చేయగలదు! పూర్తిగా కొత్త ఫోటో ఇస్తుంది.
ఈ ఫోటో అది శిక్షణ పొందిన లక్షల ఫోటోల నుండి వచ్చినది కాదు. అది కొత్తగా సృష్టించిన చిత్రం (జనరేట్ చేసింది). ఇదే జనరేటివ్ AI. అర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఉపయోగించి కొత్తగా ఏదైనా సృష్టించడం.
ఇది ఇప్పుడు మీకు స్పష్టంగా అర్థమై ఉంటుందని ఆశిస్తున్నాను.
తర్వాతి వీడియోల్లో జనరేటివ్ AI లోపలి విషయాలు, దాని అనువర్తనాలు మరింత లోతుగా మాట్లాడుకుందాం. అయితే ఈ వీడియోల నుండి మూడు ముఖ్యమైన విషయాలు గుర్తుంచుకోండి:
మెషీన్స్ తెలివిగా, సరిగ్గా పనిచేయాలంటే వాటిని చాలా పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో శిక్షణ ఇవ్వాలి. మెషిన్ లెర్నింగ్ లో ఒక సామెత ఉంది - చెత్త డేటా ఇస్తే, చెత్త ఫలితాలు వస్తాయి! మంచి డేటా, వివిధరకాల డేటా, భారీగా ఇస్తే ఆ మేరకు ఫలితాలు మెరుగ్గా ఉంటాయి.
మనకి శక్తిమంతమైన కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యం అవసరం. పైన చెప్పినట్టు, భారీగా డేటా ఇస్తున్నాం, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఉపయోగిస్తున్నాం, ఇవన్నీ చాలా క్లిష్టమైనవి. ChatGPT లో ఏదైనా టైప్ చేస్తే వెంటనే సమాధానం కావాలి కదా - అంటే ఇలాంటివి తక్షణమే ప్రాసెస్ చేయగలిగేలా వెనకాల కంప్యూటేషన్ సామర్థ్యం చాలా ఎక్కువగా ఉండాలి.
మనం ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్‌తో సంభాషించే తీరు మారుతుంది. నాకు, మీకు, ఇప్పుడు ఎవరికీ కూడా ఒక ప్రశ్న గూగుల్‌లో వేసి 15 డాక్యుమెంట్లు చూపిస్తే సంతోషం ఉండదు. మనకి కావాల్సింది సంభాషణ లాగా మాట్లాడి సమాధానం పొందడం. ఒక సందర్భంలో ప్రశ్న వేయడం, ఆ ఆధారంగానే ఇంకోటి అడగడం ఇలా ఉండాలి అనుకుంటున్నాం.
ఉదాహరణకి, భారతదేశ రాజధాని ఏంటి అని అడిగితే, ఢిల్లీ అంటుంది. వెంటనే, "అక్కడ వాతావరణం ఎలా ఉంది" అని అడిగితే, ఇంకా ఢిల్లీ గురించే మాట్లాడుతున్నామని అర్థంచేసుకుని అక్కడి వాతావరణం చెప్పాలి. ఇలాంటి సందర్భాన్ని (context) అర్థంచేసుకుని సమాధానాలు చెప్పగలగాలి.
ఈ మూడు విషయాలు గుర్తుంచుకుంటూ జనరేటివ్ AI కోర్సులో ముందుకు వెళ్దాం. వచ్చే వీడియోలో లోతైన అంశాలు, పనిచేసే తీరు ఇంకా మాట్లాడుకుందాం.
ggggggggggggggggggg
No comments:
Post a Comment
Note: only a member of this blog may post a comment.