2025 के लिए जानने योग्य शीर्ष 30 AI शब्द

AI क्रांति तेजी से आगे बढ़ रही है, और इसके साथ ही इसकी परिभाषित करने वाली भाषा भी। हमारे भविष्य को आकार देने वाली बातचीत में आगे रहने के लिए, इन आवश्यक शब्दों पर महारत हासिल करना जरूरी है। यह विस्तारित मार्गदर्शिका आज के AI परिदृश्य पर हावी होने वाले सबसे प्रभावशाली बजवर्ड्स को उनकी वर्तमान प्रासंगिकता के अनुसार रैंक करती है।

इसमें गहराई से उतरें और AI इनसाइडर बनें!

1. जेनरेटिव AI (GenAI)

अभी भी चार्ट में सबसे ऊपर, जेनरेटिव AI पूरी तरह से सृजन के बारे में है। ये मॉडल मौजूदा डेटा का विश्लेषण करने के बजाय, टेक्स्ट, इमेज, कोड या ऑडियो जैसी बिल्कुल नई सामग्री का निर्माण करते हैं। यह AI में वर्तमान रचनात्मक उछाल को बढ़ावा देने वाली तकनीक है।

2. लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs)

GenAI के पीछे की शक्ति, LLMs विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल हैं। इनका प्राथमिक कार्य मानव भाषा को समझना, उत्पन्न करना और संसाधित करना है, जिससे वे संवादात्मक AI और परिष्कृत लेखन उपकरणों के पीछे का दिमाग बन जाते हैं।

3. GPT (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर)

GPT OpenAI द्वारा विकसित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का एक परिवार है। ये मॉडल विशाल डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित हैं और मानव जैसे टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं। GPT-3 और GPT-4 जैसे GPT मॉडल ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में नए मानक स्थापित किए हैं, जो चैटबॉट, कंटेंट क्रिएशन टूल्स और अधिक को शक्ति प्रदान करते हैं।

4. AI एजेंट

सरल कमांड से आगे बढ़कर, एक AI एजेंट एक ऐसी AI प्रणाली है जिसे अपने वातावरण को समझने, निर्णय लेने और विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए स्वायत्त रूप से कार्रवाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें AI दुनिया में स्वतंत्र समस्या-समाधानकर्ता के रूप में सोचें।

5. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

यह AI से प्रभावी ढंग से बात करने की कला है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग AI मॉडल, विशेष रूप से LLMs के लिए सही इनपुट (“प्रॉम्प्ट”) तैयार करने का कौशल है, जो उनके आउटपुट को निर्देशित करने और वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। यह AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए महत्वपूर्ण है।

6. हैल्यूसिनेशन (AI में)

जब एक AI “हैल्यूसिनेट” करता है, तो वह ऐसी जानकारी उत्पन्न करता है जो पूरी तरह से विश्वसनीय लगती है लेकिन वास्तव में गलत, बेतुकी या बनावटी होती है। यह एक महत्वपूर्ण चुनौती है, विशेष रूप से LLM के साथ, और AI विश्वसनीयता में सुधार के लिए एक प्रमुख फोकस है।

7. रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन (RAG)

AI हैल्यूसिनेशन से लड़ने के लिए, RAG एक LLM को रिट्रीवल सिस्टम के साथ जोड़ता है। प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले, AI एक विशिष्ट नॉलेज बेस से प्रासंगिक, तथ्यात्मक जानकारी प्राप्त करता है, जिससे इसके उत्तर अधिक सटीक और सत्यापन योग्य बनते हैं।

8. मल्टीमॉडल AI

यह शक्तिशाली AI एक साथ कई प्रकार के डेटा से जानकारी को समझ और प्रोसेस कर सकता है—जैसे टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो। मल्टीमॉडल AI समृद्ध, अधिक मानव जैसी इंटरैक्शन की अनुमति देता है और विविध अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।

9. फाइन-ट्यूनिंग

क्या आप किसी विशिष्ट कार्य के लिए AI मॉडल को अनुकूलित करना चाहते हैं? फाइन-ट्यूनिंग आपको एक पूर्व-प्रशिक्षित AI मॉडल (जैसे सामान्य LLM) लेने और इसे एक छोटे, विशेष डेटासेट पर आगे प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह मॉडल को आपके विशेष कार्य या डोमेन के लिए अनुकूलित करता है, जिससे यह अत्यधिक प्रभावी हो जाता है।

10. रिस्पॉन्सिबल AI

जैसे-जैसे AI हमारे जीवन में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, इसके नैतिक विकास और उपयोग को सुनिश्चित करना परम आवश्यक है। रिस्पॉन्सिबल AI एक छतरी शब्द है जो निष्पक्षता, पारदर्शिता, जवाबदेही और AI सिस्टम के समग्र लाभकारी उपयोग को कवर करता है।

11. AI सेफ्टी

यह क्षेत्र उन्नत AI सिस्टम से संभावित विनाशकारी परिणामों को रोकने पर केंद्रित है। AI सेफ्टी रिसर्च अनपेक्षित परिणामों, दुरुपयोग और अत्यधिक सक्षम AI पर नियंत्रण बनाए रखने जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करता है।

12. AI गवर्नेंस

AI के लिए नियम कौन तय करता है? AI गवर्नेंस उन फ्रेमवर्क, नीतियों और नियमों को संदर्भित करता है जो सामाजिक मूल्यों और कानूनी आवश्यकताओं के अनुरूप AI के विकास और उपयोग का मार्गदर्शन करने के लिए स्थापित किए जाते हैं।

13. एक्सप्लेनेबल AI (XAI)

क्या आप कभी सोचते हैं क्यों एक AI ने कोई निश्चित निर्णय लिया? एक्सप्लेनेबल AI (XAI) में ऐसी तकनीकें शामिल हैं जो AI सिस्टम के आउटपुट और तर्क को मनुष्यों के लिए समझने योग्य और व्याख्या योग्य बनाती हैं। यह विश्वास बनाने और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

14. आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI)

AI का परम लक्ष्य: AGI एक काल्पनिक प्रकार के AI को संदर्भित करता है जो विभिन्न कार्यों में मानव-स्तर की संज्ञानात्मक क्षमताओं से युक्त होता है, जो आज के विशेषीकृत AI से अलग है। यह एक ऐसी अवधारणा है जो AI की अंतिम क्षमता के बारे में बहुत चर्चा उत्पन्न करती है।

15. डिफ्यूजन मॉडल्स

ये कई आश्चर्यजनक AI-जनित छवियों के पीछे के जादूगर हैं। डिफ्यूजन मॉडल्स यादृच्छिक शोर से शुरू करके और धीरे-धीरे उसे “डीनॉइज़” करके डेटा बनाते हैं, जब तक कि एक स्पष्ट, उच्च-गुणवत्ता वाली छवि या अन्य आउटपुट न निकल आए।

16. AI कोपायलट

AI कोपायलट को अपने बुद्धिमान सहायक के रूप में सोचें। यह एक ऐसी AI प्रणाली है जो मनुष्य के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन की गई है, उनकी क्षमताओं को बढ़ाती है, नियमित कार्यों को स्वचालित करती है, समाधान सुझाती है, और कोडिंग या लेखन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में उत्पादकता बढ़ाती है।

17. टोकन्स

LLM द्वारा प्रोसेस किए जाने वाले टेक्स्ट की मूलभूत इकाइयों को टोकन्स कहा जाता है। एक टोकन एक पूरा शब्द, शब्द का हिस्सा, विराम चिह्न, या यहां तक कि एक अकेला अक्षर भी हो सकता है। टोकन को समझना LLM इनपुट/आउटपुट सीमाओं और लागतों के प्रबंधन के लिए आवश्यक है।

18. कॉन्टेक्स्ट विंडो

कॉन्टेक्स्ट विंडो मूल रूप से एक LLM की अल्पकालिक मेमोरी है। यह अधिकतम टेक्स्ट की मात्रा (टोकन में) को परिभाषित करती है जिसे AI किसी प्रतिक्रिया को जनरेट करते समय किसी भी समय “याद” या विचार कर सकता है, जिससे लंबी, अधिक सुसंगत बातचीत हो सकती है।

19. मिक्स्चर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE)

एक मिक्स्चर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) न्यूरल नेटवर्क में, विभिन्न “एक्सपर्ट” सब-नेटवर्क डेटा के विभिन्न पहलुओं में विशेषज्ञता रखते हैं। एक “गेट” नेटवर्क फिर यह निर्धारित करता है कि किस विशेषज्ञ(ज्ञों) को एक विशेष इनपुट को संभालना चाहिए, जिससे बहुत बड़े AI मॉडल अधिक कुशल बनते हैं।

20. सिंथेटिक डेटा

सिंथेटिक डेटा कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा है जो वास्तविक दुनिया के डेटा के सांख्यिकीय गुणों का अनुकरण करता है, बिना किसी वास्तविक व्यक्तिगत जानकारी के। यह AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अमूल्य है जब वास्तविक डेटा दुर्लभ, संवेदनशील, या बहुत महंगा हो।

21. रीइनफोर्समेंट लर्निंग (RL)

यह है कि कैसे AI प्रयास और त्रुटि के माध्यम से सीखता है। रीइनफोर्समेंट लर्निंग में, एक AI एजेंट एक वातावरण में कार्य करता है और पुरस्कार या दंड प्राप्त करता है, जिससे उसे जटिल व्यवहार सीखने और गेम खेलने या रोबोटिक्स जैसे लक्ष्यों को प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।

22. मशीन लर्निंग (ML)

AI की एक मुख्य शाखा, मशीन लर्निंग ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देते हैं। यह कई AI अनुप्रयोगों की नींव है।

23. डीप लर्निंग (DL)

मशीन लर्निंग का एक उपसमुच्चय, डीप लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा से जटिल पैटर्न सीखने के लिए बहु-परतीय न्यूरल नेटवर्क (अक्सर “डीप” न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है) का उपयोग करता है। यह उन्नत छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को संचालित करता है।

24. न्यूरल नेटवर्क

मानव मस्तिष्क से प्रेरित, एक न्यूरल नेटवर्क परस्पर जुड़े “नोड्स” या “न्यूरॉन्स” से बना एक कंप्यूटिंग सिस्टम है जो सूचना को संसाधित करता है। वे डीप लर्निंग मॉडल के निर्माण खंड हैं।

25. ओवरफिटिंग

AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में, ओवरफिटिंग तब होता है जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीखता है, जिसमें इसका शोर और यादृच्छिक उतार-चढ़ाव शामिल हैं। यह मॉडल को नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है, क्योंकि यह सामान्यीकरण करने में संघर्ष करता है।

26. ट्रांसफर लर्निंग

ट्रांसफर लर्निंग में एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल (जो पहले से ही एक सामान्य कार्य के लिए एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित है) लेना और इसे एक अलग, लेकिन संबंधित, कार्य के लिए पुनर्प्रयोग करना शामिल है। यह महत्वपूर्ण समय और कम्प्यूटेशनल संसाधनों को बचाता है।

27. एम्बेडिंग्स

एम्बेडिंग्स संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (वेक्टर्स) हैं जो टेक्स्ट, छवियों या अन्य डेटा के अर्थ और संबंधों को कैप्चर करते हैं। AI मॉडल इनका उपयोग डेटा को कुशलतापूर्वक समझने और प्रोसेस करने के लिए करते हैं।

28. वेक्टर डेटाबेस

वेक्टर डेटाबेस वेक्टर एम्बेडिंग्स को स्टोर करने, प्रबंधित करने और खोजने के लिए अनुकूलित है। ये RAG और रेकमेंडेशन सिस्टम जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं, जो तेज़ समानता खोजों को सक्षम बनाते हैं।

29. डेटा ऑग्मेंटेशन

प्रशिक्षण डेटा की मात्रा और विविधता बढ़ाने के लिए, डेटा ऑग्मेंटेशन में मौजूदा डेटा से छोटे, रणनीतिक परिवर्तन करके नया डेटा बनाना शामिल है (जैसे, छवियों को घुमाना, टेक्स्ट में पर्याय प्रतिस्थापन)।

30. ऑटोमेटेड डिसीज़न-मेकिंग (ADM)

ऑटोमेटेड डिसीज़न-मेकिंग ऐसी प्रणालियों को संदर्भित करता है जो न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ, एल्गोरिदम और डेटा के आधार पर निर्णय लेती हैं। यह लोन अनुमोदन या कंटेंट मॉडरेशन जैसे क्षेत्रों में तेजी से आम हो रहा है।

यह बहुत सारे अत्याधुनिक अवधारणाएँ हैं! इस शब्दावली के साथ, आप अब AI की तेजी से विकसित होती दुनिया में नेविगेट करने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित हैं। आप इन शब्दों से जितने अधिक परिचित होंगे, उतनी ही स्पष्ट रूप से आप AI के अविश्वसनीय अवसरों और महत्वपूर्ण चुनौतियों दोनों को देखेंगे।

इनमें से कौन से शब्द के बारे में आप सबसे अधिक उत्सुक हैं? हमें टिप्पणियों में बताएं!