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विज्ञान और प्रौद्योगिकीGS3
GS3

स्वदेशी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संभावनाओं पर भारतजीपीटी निर्माता

स्रोत:इंडियन एक्सप्रेस ↗

क्यों मायने रखता है

यह लेख UPSC GS3 (विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी) और GS2 (मानव संसाधन/शिक्षा) के लिए अत्यधिक प्रासंगिक है। यह उस विमर्श को चुनौती देता है कि मौलिक अनुसंधान की कमी भारत को एक AI पावरहाउस बनने से रोकती है, और BharatGPT जैसी स्वदेशी तकनीकों के लिए प्रमुख चालकों के रूप में एप्लाइड AI और इंजीनियरिंग पर एक व्यावहारिक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है।

सारांश

BharatGPT के निर्माता इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि हालांकि भारत में गणित के पीएचडी (Mathematics PhDs) की कमी बुनियादी अनुसंधान के लिए एक वास्तविक संरचनात्मक समस्या है, लेकिन यह व्यावहारिक AI समाधान विकसित करने के लिए कोई गंभीर बाधा नहीं है। Large Language Models और AI अनुप्रयोगों का विकास काफी हद तक एप्लाइड इंजीनियरिंग, डोमेन-विशिष्ट ज्ञान और डेटासेट एकीकरण पर निर्भर करता है। भारत अपने विशाल इंजीनियरिंग वर्कफोर्स और भाषाई विविधता का प्रभावी ढंग से उपयोग करके स्थानीयकृत AI उपकरण बना सकता है, जिसमें शुद्ध रूप से सैद्धांतिक एल्गोरिद्मिक विकास के बजाय व्यावहारिक समस्या-समाधान पर अधिक जोर दिया गया है।

मुख्य बिंदु

  • हालाँकि भारत में गणित के PhD विद्वानों की वास्तविक कमी है, लेकिन प्रभावी AI समाधान विकसित करने के लिए यह कमी प्राथमिक बाधा नहीं है।
  • BharatGPT जैसे AI समाधानों और Large Language Models (LLMs) का निर्माण केवल मौलिक गणितीय अनुसंधान पर निर्भर रहने के बजाय, मुख्य रूप से अप्लाइड इंजीनियरिंग, डोमेन विशेषज्ञता और विविध डेटासेट्स के एकीकरण पर निर्भर करता है।
  • भारत के पास अपनी विशाल इंजीनियरिंग प्रतिभा और भाषाई विविधता का लाभ उठाकर ऐसे स्थानीयकृत AI मॉडल विकसित करने का एक मजबूत अवसर है, जो वास्तविक और जमीनी स्तर की समस्याओं का समाधान कर सकें।
  • यह चर्चा बुनियादी एल्गोरिदम अनुसंधान (जिसके लिए उन्नत सैद्धांतिक गणित की आवश्यकता होती है) और AI अनुप्रयोगों (applications) के व्यावहारिक आर्किटेक्चर के बीच अंतर करने की आवश्यकता पर जोर देती है।

महत्वपूर्ण शब्द

भारतGPT

CoRover.ai द्वारा विकसित एक स्वदेशी, संप्रभु AI फाउंडेशनल मॉडल जो 12+ भारतीय भाषाओं का समर्थन करता है। यह उद्यम (enterprise) और सार्वजनिक उपयोग के लिए डेटा स्थानीयकरण (data localization) और भारतीय सांस्कृतिक संदर्भ पर केंद्रित है।

UPSC context

GS III: S&T; AI क्षेत्र में स्वदेशी तकनीकी प्रगति और डिजिटल संप्रभुता के प्रति जागरूकता का परीक्षण करता है।

Source
IndiaAI मिशन

₹10,372 करोड़ की एक सरकारी पहल जिसका उद्देश्य एक संप्रभु AI इकोसिस्टम विकसित करना है, जिसमें हाई-एंड कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर, स्वदेशी मॉडल और स्टार्टअप्स व शोधकर्ताओं के लिए एक एकीकृत डेटासेट प्लेटफॉर्म (unified datasets platform) शामिल है।

UPSC context

GS III: अर्थव्यवस्था/S&T; औद्योगिक नीति, डिजिटल बुनियादी ढांचे और उभरती प्रौद्योगिकियों में भारत की वैश्विक प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए प्रासंगिक।

Source
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM)

विशाल टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित एक डीप-लर्निंग एल्गोरिदम जो मानव-समान सामग्री को पहचानने और उत्पन्न करने का कार्य करता है। ये ChatGPT या Hanooman जैसे जनरेटिव AI टूल्स के लिए आधारभूत आर्किटेक्चर के रूप में कार्य करते हैं।

UPSC context

GS III: S&T; जनरेटिव AI की अंतर्निहित तकनीक और इसके सामाजिक/आर्थिक निहितार्थों को समझने के लिए आवश्यक।

Source
संप्रभु एआई

स्वतंत्र रूप से AI तकनीक विकसित करने, उसके स्वामित्व और उसे विनियमित करने की किसी राष्ट्र की क्षमता। इसका उद्देश्य डेटा गोपनीयता (data privacy), रणनीतिक स्वायत्तता और राष्ट्रीय मूल्यों के अनुरूप विकास सुनिश्चित करना है।

UPSC context

GS II/III: शासन और सुरक्षा; डिजिटल उपनिवेशवाद, डेटा संरक्षण और रणनीतिक तकनीकी स्वतंत्रता की समझ का परीक्षण करता है।

Source
एप्लाइड इंजीनियरिंग

विशिष्ट डोमेन-संबंधित समस्याओं को हल करने के लिए AI मॉडल्स का व्यावहारिक अनुप्रयोग, जो सैद्धांतिक एल्गोरिथमिक या गणितीय अनुसंधान सफलताओं के बजाय उनके एकीकरण (integration) और उपयोगिता (usability) पर बल देता है।

UPSC context

GS III: S&T/शिक्षा; भारत के R&D फोकस और सेवाओं से उत्पाद-आधारित विकास की ओर बदलाव पर बहस के लिए प्रासंगिक।

भाषिणी

नेशनल लैंग्वेज टेक्नोलॉजी मिशन का उद्देश्य AI का उपयोग करके भाषाई बाधाओं को दूर करना है। यह प्रमुख भारतीय भाषाओं में रियल-टाइम अनुवाद के लिए ओपन-सोर्स डेटा और टूल्स प्रदान करता है।

UPSC context

GS II: शासन; डिजिटल समावेशन पहलों और भाषाई विभाजन को पाटने के लिए प्रौद्योगिकी के उपयोग के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source

प्रारंभिक ट्रैप

भारतGPT जैसे स्वदेशी LLMs विकसित करने के लिए मुख्य रूप से गणित में बुनियादी एल्गोरिद्मिक सफलताओं की आवश्यकता होती है।

व्यावहारिक AI/LLMs का निर्माण मुख्य रूप से नई सैद्धांतिक गणितीय सफलताओं पर नहीं, बल्कि एप्लाइड इंजीनियरिंग, हाई कंप्यूट और डेटासेट क्यूरेशन पर काफी हद तक निर्भर करता है।

संबंधित अवधारणाएँ

Science & Technology / Governance

सॉवरेन AI क्या है और यह भारत के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?

  • डेटा संप्रभुता: राष्ट्रीय डेटा पर नियंत्रण बनाए रखने, गोपनीयता और रणनीतिक सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए स्वदेशी फाउंडेशनल मॉडल विकसित करना।
  • सांस्कृतिक संरेखण: AI आउटपुट में पश्चिमी सांस्कृतिक पूर्वाग्रह को रोकने के लिए स्थानीयकृत और क्षेत्रीय भाषाई डेटासेट (जैसे भारत की 22 अनुसूचित भाषाओं) पर मॉडलों को प्रशिक्षित करना।
  • DPI एकीकरण: मौजूदा डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे (आधार, UPI) पर स्वदेशी AI मॉडलों को जोड़ना ताकि जमीनी स्तर पर प्रशासनिक और कल्याणकारी वितरण में सुधार किया जा सके।
Science & Technology

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) वैचारिक रूप से कैसे कार्य करते हैं?

  • डीप लर्निंग आर्किटेक्चर: वे मानवीय भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित, अरबों पैरामीटर्स वाले डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं।
  • संभाव्यता-आधारित जनरेशन: वे 'सोचते' नहीं हैं, बल्कि किसी क्रम (sequence) में अगले सबसे संभावित शब्द या टोकन का पूर्वानुमान लगाने के लिए जटिल प्रोबेबिलिस्टिक मॉडलों (complex probabilistic models) का उपयोग करते हैं।
  • फ़ाइन-ट्यूनिंग: अत्यधिक विशिष्ट, स्थानीय डेटासेट का उपयोग करके विशिष्ट कार्यों को सटीकता से करने के लिए पहले से प्रशिक्षित (pre-trained) ओपन-सोर्स फाउंडेशनल मॉडल को अनुकूलित करना।

अंतर-विषय पैटर्न

  • क्षेत्रीय भाषाई AI + समावेशी शासन

    भारत की भाषाई विविधता पर प्रशिक्षित AI (जैसे भाषिणी परियोजना) तकनीकी उन्नति को सीधे समावेशी शासन से जोड़ता है और डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) को अपनाने में भाषाई बाधाओं को समाप्त करता है।

  • R&D की कमी बनाम जनसांख्यिकीय लाभांश

    बुनियादी STEM अनुसंधान में भारत की संरचनात्मक कमी (गणित/सांख्यिकी में कम PhDs) की विशिष्ट रूप से भरपाई एप्लाइड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में इसके विशाल जनसांख्यिकीय लाभांश द्वारा की जा रही है, जो उभरती अर्थव्यवस्थाओं के तकनीकी संप्रभुता के प्रति दृष्टिकोण को नया आकार दे रहा है।

बुनियादी AI अनुसंधान (foundational AI research) और अनुप्रयुक्त संप्रभु AI (applied Sovereign AI) के बीच तुलना करने वाले एक बहु-कथनीय प्रश्न की अपेक्षा करें, जो LLMs को भारत के DPI और 'भाषिणी' (Bhashini) से जोड़ता हो।

संबद्ध PYQ · 3

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  • 2023MainsGS3

    Introduce the concept of Artificial Intelligence (AI). How does Al help clinical diagnosis? Do you perceive any threat to privacy of the individual in the use of Al in healthcare?

  • 2020PrelimsGS1

    With the present state of development, Artificial Intelligence can effectively do which of the following? 1. Bring down electricity consumption in industrial units 2. Create meaningful short stories and songs 3. Disease diagnosis 4. Text-to-Speech Conversion 5. Wireless transmission of electrical energy Select the correct answer using the code given below:

  • 2023MainsGS2

    The crucial aspect of development process has been the inadequate attention paid to Human Resource Development in India. Suggest measures that can address this inadequacy.