सर्वोत्तम चैटजीपीटी विकल्प (चैटजीपीटी के अनुसार)

चैटजीपीटी जल्द ही जेनेरिक एआई का प्रिय बन गया है, लेकिन यह गेम में शायद ही एकमात्र खिलाड़ी है। निम्न के अलावा वहाँ मौजूद अन्य सभी AI उपकरण जो छवि निर्माण जैसे काम करता है, चैटजीपीटी के साथ कई प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धी भी हैं - या ऐसा मैंने मान लिया।

इसके बारे में चैटजीपीटी से क्यों नहीं पूछा गया? इस सूची को प्राप्त करने के लिए मैंने ठीक यही किया, उनके लिए कुछ विकल्प खोजने की आशा में "क्षमता से" नोटिस का सामना करना पड़ रहा है, या अन्य जो बस कुछ नया आज़माना चाहते हैं। ये सभी ChatGPT जितनी जनता के लिए सुलभ नहीं हैं, लेकिन ChatGPT के अनुसार, ये सबसे अच्छे विकल्प हैं।

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा बिंग

एआई द्वारा सूचीबद्ध विकल्पों में जाने से पहले, चैटजीपीटी का सबसे अच्छा विकल्प चैटजीपीटी है। माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में

अपने बिंग सर्च इंजन में AI को जोड़ा, और यह जल्द ही इस सुविधा को एज ब्राउज़र में पेश करने की योजना बना रहा है।

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यह केवल पूर्वावलोकन में है, लेकिन आप अभी भी नए AI चैटबॉट को आज़मा सकते हैं bing.com/new अभी। माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि वह शुरुआत में प्रश्नों की संख्या सीमित कर रहा है, लेकिन आप ऐसा कर सकते हैं बिंग चैटजीपीटी प्रतीक्षा सूची में शामिल हों पूर्ण संस्करण उपलब्ध होने पर सूचित किया जाएगा।

गूगल द्वारा बर्ट

BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) Google द्वारा विकसित एक मशीन-लर्निंग मॉडल है। चैटजीपीटी के कई परिणामों में Google की परियोजनाओं का उल्लेख किया गया है, जिन्हें आप बाद में इस सूची में देखेंगे।

BERT अपनी प्राकृतिक भाषा-प्रसंस्करण (एनएलपी) क्षमताओं, जैसे प्रश्न-उत्तर और भावना विश्लेषण के लिए जाना जाता है। यह प्रीट्रेनिंग संदर्भों के लिए अपने मॉडल के रूप में बुककॉर्पस और अंग्रेजी विकिपीडिया का उपयोग करता है, जिसने क्रमशः 800 मिलियन और 2.5 बिलियन शब्द सीखे हैं।

BERT को पहली बार एक के रूप में घोषित किया गया था ओपन-सोर्स अनुसंधान परियोजना और शैक्षिक पत्र अक्टूबर 2018 में. तब से यह तकनीक Google खोज में लागू कर दी गई है। प्रारंभिक साहित्य BERT ने इसकी तुलना नवंबर 2018 में OpenAI के ChatGPT से की, यह देखते हुए कि Google की तकनीक गहरी द्विदिशात्मक है, जो आने वाले टेक्स्ट की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। इस बीच, OpenAI GPT यूनिडायरेक्शनल है और केवल जटिल प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।

गूगल द्वारा मीना

मीना एक चैटबॉट है गूगल ने पेश किया जनवरी 2020 में मानवीय ढंग से बातचीत करने की क्षमता के साथ। इसके कार्यों के उदाहरणों में सरल वार्तालाप शामिल हैं जिनमें दिलचस्प चुटकुले और वाक्य शामिल हैं, जैसे मीना ने गायों को हार्वर्ड में "गोजातीय विज्ञान" का अध्ययन करने का सुझाव दिया।

OpenAI के GPT-2 के प्रत्यक्ष विकल्प के रूप में, मीना के पास उस समय अपने प्रतिद्वंद्वी की तुलना में 8.5 गुना अधिक डेटा संसाधित करने की क्षमता थी। इसके तंत्रिका नेटवर्क में 2.6 पैरामीटर शामिल हैं और इसे सार्वजनिक डोमेन सोशल मीडिया वार्तालापों पर प्रशिक्षित किया जाता है। मीना को संवेदनशीलता और विशिष्टता औसत (एसएसए) में 79% का मीट्रिक स्कोर भी प्राप्त हुआ, जिससे यह अपने समय के सबसे बुद्धिमान चैटबॉट में से एक बन गया।

मीना कोड पर उपलब्ध है GitHub.

फेसबुक द्वारा रॉबर्टा

रोबर्टा (मजबूत रूप से अनुकूलित बीईआरटी प्रीट्रेनिंग दृष्टिकोण) मूल बीईआरटी का एक और उन्नत संस्करण है, जो फेसबुक ने की घोषणा जुलाई 2019 में.

फेसबुक इस एनएलपी मॉडल को प्रीट्रेनिंग मॉडल के रूप में डेटा के एक बड़े स्रोत के साथ बनाया गया। RoBERTa अपने 76GB डेटा सेट के रूप में CommonCrawl (CC-News) का उपयोग करता है, जिसमें सितंबर 2016 और फरवरी 2019 के बीच उत्पन्न 63 मिलियन अंग्रेजी समाचार लेख शामिल हैं। इसकी तुलना में, फेसबुक के अनुसार, मूल BERT अपने अंग्रेजी विकिपीडिया और बुककॉर्पस डेटा सेट के बीच 16GB डेटा का उपयोग करता है।

फेसबुक के शोध के अनुसार, सिलीमार से एक्सएलनेट, रोबर्टा ने बेंचमार्क डेटा सेट के एक सेट में बीईआरटी को हराया। इन परिणामों को प्राप्त करने के लिए, कंपनी ने न केवल एक बड़े डेटा स्रोत का उपयोग किया, बल्कि इसके लिए अपने मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित भी किया समय की लंबी अवधि.

फेसबुक ने रोबर्टा बनाया खुला स्त्रोत सितंबर 2019 में, और इसका कोड है GitHub पर उपलब्ध है सामुदायिक प्रयोग के लिए.

वेंचरबीट उस दौरान उभरते हुए AI सिस्टमों में GPT-2 का भी उल्लेख किया गया।

Google द्वारा XLNet

XLNET एक ट्रांसफार्मर-आधारित ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल है जिसे एक टीम द्वारा विकसित किया गया है गूगल ब्रेन और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता. मॉडल अनिवार्य रूप से एक अधिक उन्नत BERT है और इसे पहली बार जून 2019 में प्रदर्शित किया गया था। समूह ने कम से कम XLNet को पाया 16% अधिक कुशल मूल BERT की तुलना में, जिसे 2018 में घोषित किया गया था, यह 20 NLP कार्यों के परीक्षण में BERT को हराने में सक्षम था।

एक्सएलनेट और बीईआरटी दोनों छिपे हुए पाठ की भविष्यवाणी करने के लिए "मास्कड" टोकन का उपयोग करते हैं, एक्सएलनेट प्रक्रिया के पूर्वानुमानित भाग को तेज करके दक्षता में सुधार करता है। उदाहरण के लिए, अमेज़न एलेक्सा डेटा वैज्ञानिक ऐश्वर्या श्रीनिवासन व्याख्या की एक्सएलनेट "यॉर्क" शब्द की भविष्यवाणी करने से पहले "न्यू" शब्द को "एक शहर है" शब्द के साथ जुड़े होने के रूप में पहचानने में सक्षम है। इस बीच, उदाहरण के लिए, BERT को "न्यू" और "यॉर्क" शब्दों को अलग-अलग पहचानने और फिर उन्हें "एक शहर है" शब्द के साथ जोड़ने की आवश्यकता है।

विशेष रूप से, GPT और GPT-2 हैं का भी उल्लेख किया गया है 2019 के इस व्याख्याता में ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल के अन्य उदाहरणों के रूप में।

XLNet कोड और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल हैं GitHub पर उपलब्ध है. यह मॉडल एनएलपी अनुसंधान समुदाय के बीच प्रसिद्ध है।

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च द्वारा डायलॉगजीपीटी

DialoGPT (डायलॉग जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर) एक ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल है जो पेश किया गया था नवंबर 2019 में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च द्वारा। GPT-2 की समानता के साथ, मॉडल को मानवीय वार्तालाप उत्पन्न करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था। हालाँकि, इसकी जानकारी का प्राथमिक स्रोत रेडिट थ्रेड्स से निकाले गए 147 मिलियन मल्टी-टर्न संवाद थे।

ह्यूमनफर्स्ट के मुख्य प्रचारक कोबस ग्रेलिंग ने नोट किया है मॉडल को चैटबॉट के रूप में जीवंत करने के लिए टेलीग्राम मैसेजिंग सेवा में डायलोजीपीटी को लागू करने में उनकी सफलता। उन्होंने कहा कि अमेज़ॅन वेब सर्विसेज और अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग करने से कोड को ठीक करने में मदद मिल सकती है।

DialoGPT कोड पर उपलब्ध है GitHub.

गूगल द्वारा अल्बर्ट

अल्बर्ट (ए लाइट बर्ट) मूल BERT का एक छोटा संस्करण है और इसे दिसंबर 2019 में Google द्वारा विकसित किया गया था।

अल्बर्ट के साथ, Google ने "छिपी परत एम्बेडिंग" के साथ पैरामीटर पेश करके मॉडल में अनुमत पैरामीटर की संख्या सीमित कर दी।

इससे न केवल BERT मॉडल पर बल्कि XLNet और RoBERTa पर भी सुधार हुआ क्योंकि ALBERT को प्रशिक्षित किया जा सकता है जानकारी का एक ही बड़ा डेटा सेट छोटे मॉडल का पालन करते हुए दो नए मॉडलों के लिए उपयोग किया जाता है पैरामीटर. अनिवार्य रूप से, अल्बर्ट केवल अपने कार्यों के लिए आवश्यक मापदंडों के साथ काम करता है, जिससे प्रदर्शन और सटीकता में वृद्धि हुई है। Google ने विस्तृत रूप से बताया कि उसने 12 एनएलपी बेंचमार्क पर अल्बर्ट को BERT से अधिक पाया, जिसमें SAT-जैसे रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन बेंचमार्क भी शामिल है।

हालांकि नाम का उल्लेख नहीं किया गया है, GPT को Google के रिसर्च ब्लॉग पर अल्बर्ट के लिए इमेजिंग में शामिल किया गया है।

Google ने जनवरी 2020 में ALBERT को ओपन-सोर्स के रूप में जारी किया, और इसे Google के TensorFlow के शीर्ष पर लागू किया गया। कोड पर उपलब्ध है GitHub.

Google द्वारा T5

सेल्सफोर्स द्वारा CTRL

Google द्वारा GShard

जी.एस.हार्ड एक है विशाल भाषा अनुवाद मॉडल वह गूगल ने पेश किया जून 2020 में तंत्रिका नेटवर्क स्केलिंग के उद्देश्य से। मॉडल में 600 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं, जो एक ही बार में डेटा प्रशिक्षण के बड़े सेट की अनुमति देता है। जी.एस.हार्ड विशेष रूप से माहिर हैं भाषा का अनुवाद और चार दिनों में 100 भाषाओं का अंग्रेजी में अनुवाद करने का प्रशिक्षण दिया जा रहा है।

फेसबुक एआई रिसर्च द्वारा ब्लेंडर

ब्लेंडर एक ओपन-सोर्स चैटबॉट है जिसे पेश किया गया था अप्रैल 2020 फेसबुक एआई रिसर्च द्वारा। यह देखा गया है कि चैटबॉट में प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना में बेहतर बातचीत कौशल प्रदान करने की क्षमता है आकर्षक बातचीत के बिंदु, अपने साथी के इनपुट को सुनना और समझना, और सहानुभूति और व्यक्तित्व का प्रदर्शन करना।

ब्लेंडर की तुलना Google के मीना चैटबॉट से की गई है, जिसकी तुलना OpenAI के GPT-2 से की गई है

ब्लेंडर कोड पर उपलब्ध है Parl.ai.

Google द्वारा पेगासस

पेगासस एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल है जो था Google द्वारा पेश किया गया दिसंबर 2019 में. पेगासस को सारांश बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, और BERT, GPT-2, RoBERTa, XLNet, ALBERT, और T5 जैसे अन्य मॉडलों के समान, इसे विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक किया जा सकता है। मानव विषयों की तुलना में समाचार, विज्ञान, कहानियों, निर्देशों, ईमेल, पेटेंट और विधायी बिलों को सारांशित करने में पेगासस की दक्षता का परीक्षण किया गया है।

पेगासस कोड पर उपलब्ध है GitHub.

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