Meta AI
मेटा ए. आई. एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला है जो मेटा प्लेटफॉर्म्स इंक. (जिसे पहले फेसबुक, इंक. के नाम से जाना जाता था) से संबंधित है, मेटा ए. आई. का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न रूपों को विकसित करना है, संवर्धित और कृत्रिम वास्तविकता प्रौद्योगिकियों में सुधार करना है। मेटा ए. आई. एक शैक्षणिक अनुसंधान प्रयोगशाला है जो ए. आई. समुदाय के लिए ज्ञान उत्पन्न करने पर केंद्रित है। यह फेसबुक की एप्लाइड मशीन लर्निंग (ए. एम. एल.) टीम के विपरीत है, जो अपने उत्पादों के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करती है। मेटा ए. आई. की शुरुआत फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (एफ. ए. आई. आर.) के रूप में मेन्लो पार्क, कैलिफोर्निया, मुख्यालय, लंदन, यूनाइटेड किंगडम और मैनहट्टन में एक नई प्रयोगशाला में स्थानों के साथ हुई। एफ. ए. आई. आर. की आधिकारिक घोषणा सितंबर, 2013 में की गई थी। एफ. ए. आई. आर. का निर्देशन न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के यान लेकुन ने किया था, जो एक गहन शिक्षण प्रोफेसर और ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता थे। एन. वाई. यू. के डेटा विज्ञान केंद्र के साथ काम करते हुए, एफ. ए. आई. आर. का प्रारंभिक लक्ष्य डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर शोध करना और "बुद्धिमत्ता को समझना, इसके मौलिक सिद्धांतों की खोज करना और मशीनों को काफी अधिक बुद्धिमान बनाना" था। एफ. ए. आई. आर. में अनुसंधान ने उस तकनीक का बीड़ा उठाया जिसके कारण चेहरे की पहचान, तस्वीरों में टैगिंग और व्यक्तिगत फ़ीड की सिफारिश की गई। व्लादिमीर वापनिक, सांख्यिकीय शिक्षा में अग्रणी, 2014 में एफ. ए. आई. आर. में शामिल हुए, वे समर्थन-वेक्टर मशीन के सह-आविष्कारक हैं, और वापनिक-चेरवोनेन्किस सिद्धांत के डेवलपर्स में से एक हैं। एफ. ए. आई. आर. ने 2015 में पेरिस, फ्रांस में एक शोध केंद्र खोला और बाद में सिएटल, पिट्सबर्ग, तेल अवीव, मॉन्ट्रियल और लंदन में छोटी उपग्रह अनुसंधान प्रयोगशालाएं शुरू कीं। 2016 में, एफ. ए. आई. आर. ने लोगों और समाज को लाभान्वित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर साझेदारी बनाने में गूगल, अमेज़ॅन, आई. बी. एम. और माइक्रोसॉफ्ट के साथ भागीदारी की, एक ऐसा संगठन जो खुले लाइसेंस प्राप्त अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित करता है, नैतिक और कुशल अनुसंधान प्रथाओं का समर्थन करता है, और निष्पक्षता, समावेशिता और पारदर्शिता पर चर्चा करता है। 2018 में, आईबीएम के बड़े डेटा समूह के पूर्व सीटीओ जेरोम पेसेंटी ने एफएआईआर के अध्यक्ष की भूमिका निभाई, जबकि लेकुन ने मुख्य एआई वैज्ञानिक के रूप में सेवा करने के लिए पद छोड़ दिया। 2018 में, एफ. ए. आई. आर. को ए. आई. अनुसंधान रैंकिंग 2019 में 25वें स्थान पर रखा गया था, जिसने ए. आई. अनुसंधान का नेतृत्व करने वाले शीर्ष वैश्विक संगठनों को स्थान दिया था। एफ. ए. आई. आर. 2019 में तेजी से आठवें स्थान पर पहुंच गया और 2020 की श्रेणी में आठवें स्थान पर बना रहा। 2018 में एफ. ए. आई. आर. में लगभग 200 कर्मचारी थे और 2020 तक इस संख्या को दोगुना करने का लक्ष्य था। एफ. ए. आई. आर. के प्रारंभिक कार्य में लर्निंग-मॉडल सक्षम मेमोरी नेटवर्क, स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण और उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क, पाठ वर्गीकरण और अनुवाद के साथ-साथ कंप्यूटर दृष्टि में अनुसंधान शामिल थे। एफ. ए. आई. आर. ने 2017 में टॉर्च डीप-लर्निंग मॉड्यूल के साथ-साथ एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क पायटॉर्च जारी किया, जिसका उपयोग बाद में कई डीप लर्निंग तकनीकों में किया गया, जैसे कि टेस्ला का ऑटोपायलट और उबर का पायरो। इसके अलावा 2017 में, एफ. ए. आई. आर. ने एक शोध परियोजना को बंद कर दिया जब ए. आई. बॉट्स ने एक ऐसी भाषा विकसित की जो मनुष्यों के लिए समझ से बाहर थी, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नियंत्रण से बाहर जाने के डिस्टोपियन डर के बारे में बातचीत को उकसाया गया। हालाँकि, एफ. ए. आई. आर. ने स्पष्ट किया कि शोध को बंद कर दिया गया था क्योंकि उन्होंने यह समझने के लिए अपना प्रारंभिक लक्ष्य पूरा कर लिया था कि भाषाएँ कैसे उत्पन्न होती हैं, न कि डर से। रीब्रांडिंग के बाद एफ. ए. आई. आर. का नाम बदलकर मेटा ए. आई. कर दिया गया, जिसने फेसबुक, आई. एन. सी. को बदलकर मेटा प्लेटफॉर्म्स आई. एन. सी. कर दिया। 2022 में, मेटा ए. आई. ने दो सप्ताह में 600 मिलियन संभावित प्रोटीन के 3डी आकार की भविष्यवाणी की। वर्तमान शोध 23 फरवरी, 2022 को लाइव इवेंट इनसाइड द लैबः बिल्डिंग फॉर द मेटावर्स विद ए. आई. में, मेटा ए. आई. टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुसंधान और विकास में प्रमुख प्रगति पर चर्चा की। ऐसा ही एक उपकरण बिल्डरबोट है, जो उपयोगकर्ताओं को वॉयस कमांड का उपयोग करके आभासी दुनिया उत्पन्न करने की अनुमति देता है। अन्य उपकरणों में नो लैंग्वेज लेफ्ट बिहाइंड, लिखित भाषाओं के बीच स्वचालित अनुवाद करने में सक्षम एक प्रणाली, और एक सार्वभौमिक भाषण अनुवादक, तत्काल भाषण-से-भाषण अनुवाद करने में सक्षम एक प्रणाली शामिल है। कंप्यूटर दृष्टि मेटा एआई के कंप्यूटर दृष्टि अनुसंधान का उद्देश्य डिजिटल छवियों और वीडियो से पर्यावरण के बारे में जानकारी निकालना है। ए. आई. द्वारा विकसित कंप्यूटर दृष्टि प्रौद्योगिकी का एक उदाहरण पैनोप्टिक विभाजन है, जो अग्रभूमि में वस्तुओं को पहचानता है लेकिन पृष्ठभूमि में दृश्यों को भी वर्गीकृत करता है। मेटा एआई दृश्य प्रश्न उत्तर प्रौद्योगिकी में सुधार करना चाहता है, जिसमें एक मशीन चक्र-स्थिरता का उपयोग करके छवियों के बारे में मानव उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देती है, जिसमें मशीन प्रश्नों में भाषाई भिन्नताओं को संबोधित करने के लिए उत्तर के अलावा एक प्रश्न उत्पन्न करती है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और संवादी ए. आई. कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचार के लिए प्राकृतिक भाषा को समझने और प्राकृतिक भाषा उत्पन्न करने के लिए एक मशीन की आवश्यकता होती है। मेटा ए. आई. सुरक्षित संचार में सुधार के लिए इन तकनीकों में सुधार करना चाहता है, भले ही उपयोगकर्ता किसी भी भाषा में बात करे। इस प्रकार, एक केंद्रीय कार्य में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकी का अन्य भाषाओं में सामान्यीकरण शामिल है। इस प्रकार, मेटा ए. आई. सक्रिय रूप से गैर-पर्यवेक्षित मशीन अनुवाद पर काम करता है। मेटा ए. आई. चिचैट संवाद के पहलुओं जैसे पुनरावृत्ति, विशिष्टता, प्रतिक्रिया-संबंध और प्रश्न-पूछना, छवि शीर्षक में व्यक्तित्व को शामिल करना और रचनात्मकता-आधारित भाषा उत्पन्न करके प्राकृतिक-भाषा इंटरफेस में सुधार करना चाहता है। 2018 में, मेटा ए. आई. ने ओपन-सोर्स पाइटेक्स्ट लॉन्च किया, जो एन. एल. पी. प्रणालियों पर केंद्रित एक मॉडलिंग ढांचा है। 2023 में, मेटा ए. आई. ने एक 65 बी पैरामीटर बड़े भाषा मॉडल, एल. एल. ए. एम. ए. (लार्ज लैंग्वेज मॉडल मेटा ए. आई.) की घोषणा की और इसे खुला स्रोत बनाया। रैंकिंग और अनुशंसाएँ फेसबुक और इंस्टाग्राम अपने समाचार फीड, विज्ञापनों और खोज परिणामों में रैंकिंग और अनुशंसाओं में मेटा एआई अनुसंधान का उपयोग करते हैं। मेटा एआई ने रीएजेंट भी पेश किया है, जो एक टूलसेट है जो निर्णय लेता है और उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करता है। सिस्टम अनुसंधान मशीन लर्निंग और ए. आई. नए एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर प्रौद्योगिकियों के विकास पर निर्भर करते हैं। इस प्रकार, मेटा ए. आई. की प्रणाली अनुसंधान टीमें कंप्यूटर भाषाओं, संकलकों और हार्डवेयर अनुप्रयोगों का अध्ययन करती हैं। मेटा ए. आई. सिद्धांत कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गणितीय और सैद्धांतिक नींव का अध्ययन करता है। मेटा एआई के पास सीखने के सिद्धांत, अनुकूलन और संकेत प्रसंस्करण में प्रकाशन हैं। हार्डवेयर एम. टी. आई. ए. वी. 1. मेटा की पहली पीढ़ी का ए. आई. प्रशिक्षण और अनुमान त्वरक है, जिसे विशेष रूप से मेटा की सिफारिश के कार्यभार के लिए विकसित किया गया है। इसे टी. एस. एम. सी. की 7 एन. एम. प्रक्रिया तकनीक का उपयोग करके बनाया गया था और यह 800 मेगाहर्ट्ज की आवृत्ति पर काम करता है। प्रसंस्करण शक्ति के संदर्भ में, त्वरक आई. एन. टी. 8 परिशुद्धता पर 102.4 टी. ओ. पी. एस. और एफ. पी. 16 परिशुद्धता पर 51.2 टी. एफ. एल. ओ. पी. एस. प्रदान करता है, जबकि 25 डब्ल्यू. की तापीय डिजाइन शक्ति (टी. डी. पी.) बनाए रखता है। त्वरक 64 प्रसंस्करण तत्वों (पी. ई.) के एक ग्रिड के आसपास संरचित है, जिसे 8x8 विन्यास में व्यवस्थित किया गया है, और यह आवश्यक इंटरकनेक्ट्स के साथ ऑन-चिप और ऑफ-चिप मेमोरी संसाधनों से सुसज्जित है। प्रत्येक पी. ई. में दो प्रोसेसर कोर (एक वेक्टर विस्तार के साथ) और कई निश्चित-कार्य इकाइयाँ हैं जो मैट्रिक्स गुणन, संचय, डेटा आंदोलन और अरैखिक कार्य गणना जैसे कार्यों के लिए अनुकूलित हैं। प्रोसेसर कोर आर. आई. एस. सी.-वी. ओपन इंस्ट्रक्शन सेट आर्किटेक्चर (आई. एस. ए.) का उपयोग करते हैं, जिसमें आवश्यक गणना और नियंत्रण कार्यों को करने के लिए व्यापक अनुकूलन होता है। त्वरक की स्मृति उपप्रणाली ऑफ-चिप डी. आर. ए. एम. संसाधनों के लिए एल. पी. डी. डी. आर. 5 का उपयोग करती है और इसे 128 जी. बी. तक बढ़ाया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, इसमें 128 एमबी ऑन-चिप एसआरएएम है जो अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटा और निर्देशों तक तेजी से पहुंच के लिए सभी पीई के बीच साझा किया जाता है। डिजाइन समानांतरता और डेटा के पुनः उपयोग को प्रोत्साहित करता है, जो धागे और डेटा-स्तर समानता (टीएलपी और डीएलपी), निर्देश-स्तर समानता (आईएलपी), और स्मृति-स्तर समानता (एमएलपी) की पेशकश करता है। एम. टी. आई. ए. त्वरक कॉम्पैक्ट दोहरे एम. 2 बोर्डों पर लगे होते हैं, जो सर्वर में आसान एकीकरण को सक्षम करते हैं। बोर्ड पीसीआईई जेन4 x8 लिंक के माध्यम से मेजबान सीपीयू से जुड़ते हैं और बिजली की खपत 35 डब्ल्यू तक कम होती है। इन त्वरकों को होस्ट करने वाले सर्वर ओपन कंप्यूट प्रोजेक्ट से योसेमाइट वी3 सर्वर विनिर्देश का उपयोग करते हैं। प्रत्येक सर्वर में 12 त्वरक होते हैं, जो पीसीआईई स्विचों के पदानुक्रम के माध्यम से आपस में जुड़े होते हैं, जिससे कार्यभार को कई त्वरकों में वितरित किया जा सकता है और समवर्ती रूप से निष्पादित किया जा सकता है। मेटा प्लेटफ़ॉर्म की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाएँ 2013 कैलिफोर्निया में प्रतिष्ठान