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AI स्टार्टअप इन्फ्लेक्शन ने Google और OpenAI LLM को टक्कर देने के लिए अपने फाउंडेशन AI मॉडल का अनावरण किया

AI स्टार्टअप इन्फ्लेक्शन ने Google और OpenAI LLM को टक्कर देने के लिए अपने फाउंडेशन AI मॉडल का अनावरण किया

इन्फ्लेक्शन, एक महत्वाकांक्षी एआई स्टार्टअप जो 'हर किसी के लिए व्यक्तिगत एआई' विकसित करने का प्रयास कर रहा है, ने अपने बड़े भाषा मॉडल, इन्फ्लेक्शन -1 का अनावरण किया है, जो इसके पीआई संवादी एजेंट को शक्ति प्रदान करता है। हालाँकि इन मॉडलों की गुणवत्ता का आकलन करना एक चुनौती है, लेकिन बाज़ार में थोड़ी प्रतिद्वंद्विता का अस्तित्व निश्चित रूप से फायदेमंद है।

प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए कंप्यूटिंग संसाधनों के आधार पर, इन्फ्लेक्शन-1 को आकार और क्षमताओं के मामले में जीपीटी-3.5 (जिसे चैटजीपीटी भी कहा जाता है) के बराबर डिजाइन किया गया है। इन्फ्लेक्शन का दावा है कि उसका मॉडल या तो प्रतिस्पर्धी है या अपनी कक्षा के अन्य मॉडलों से बेहतर है, एक 'तकनीकी ज्ञापन' के साथ बयान का समर्थन करता है जो इन्फ्लेक्शन-1, जीपीटी-3.5, एलएलएएमए, चिनचिला और पीएएलएम-540बी पर प्रदर्शन किए गए बेंचमार्क को रेखांकित करता है।

प्रकाशित परिणामों से पता चलता है कि इन्फ्लेक्शन-1 वास्तव में विभिन्न मूल्यांकनों में अच्छा प्रदर्शन करता है, जिसमें मध्य और उच्च-विद्यालय स्तर के परीक्षा कार्य (उदाहरण के लिए, जीव विज्ञान 101) और 'सामान्य ज्ञान' बेंचमार्क शामिल हैं। इसका मुख्य दोष कोडिंग है, जहां GPT-3.5 इन्फ्लेक्शन-1 से काफी आगे है, और GPT-4 उन दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

इन्फ्लेक्शन का इरादा भविष्य में GPT-4 और PaLM-2(L) की तुलना में एक बड़े मॉडल के लिए परिणाम प्रकाशित करने का है। हालाँकि, वे संभवतः तभी परिणाम जारी करेंगे जब उन्हें उल्लेखनीय समझा जाएगा। उन्नत संस्करण, जिसे संभावित रूप से इन्फ्लेक्शन-2 या इन्फ्लेक्शन-1-एक्सएल कहा जाता है, वर्तमान में विकास में है।

हालांकि ऐसी कोई औपचारिक वर्गीकरण प्रणाली नहीं है जो एआई मॉडल को मुक्केबाजी जैसे समकक्ष 'भार वर्गों' में विभाजित करती हो, लेकिन अवधारणा समान है। जिस तरह फ्लाईवेट और हैवीवेट मुक्केबाजों की अलग-अलग क्षमताएं और आवश्यकताएं होती हैं, उसी तरह विभिन्न आकार और आकृतियों के एआई मॉडल में भी अद्वितीय ताकत और कमजोरियां होती हैं। फिलहाल ऐसी वर्गीकरण प्रणाली स्थापित करना जल्दबाजी होगी, क्योंकि यह क्षेत्र अभी भी अपेक्षाकृत नया है और एआई मॉडल भेदों पर आम सहमति अभी तक नहीं बन पाई है।

अंततः, अधिकांश एआई मॉडल के लिए, उनका वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन उनकी क्षमताओं को दर्शाता है। जब तक इन्फ्लेक्शन अपने मॉडल को व्यापक उपयोग और स्वतंत्र मूल्यांकन के लिए नहीं खोलता, तब तक वे जिस बेंचमार्क का दावा करते हैं, उसे सावधानी के साथ किया जाना चाहिए। पीआई कन्वर्सेशनल एजेंट को आज़माने में रुचि रखने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, इसे मैसेजिंग ऐप्स में जोड़ा जा सकता है या यहां ऑनलाइन चैट के लिए एक्सेस किया जा सकता है।

एआई उद्योग की निरंतर वृद्धि और उन्नति के साथ, AppMaster जैसे प्लेटफार्मों का उपयोग तेजी से और अधिक लागत प्रभावी ढंग से स्केलेबल समाधान बनाने के लिए किया जा सकता है। AppMaster प्लेटफॉर्म जैसे no-code और low-code प्लेटफॉर्म को अपनाने से बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन के निर्बाध विकास और उभरते एआई मॉडल के साथ एकीकरण की अनुमति मिलती है।

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