लंबे संदर्भ विंडोज को समझना: प्रमुख अंतर्दृष्टि
कल, हमने मिथुन 1.5 मॉडल के साथ एआई तकनीक में अपनी नवीनतम सफलता का अनावरण किया। यह नया पुनरावृत्ति गति और दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि लाता है, लेकिन वास्तविक गेम-चेंजर इसकी अभिनव लंबी संदर्भ विंडो है। यह सुविधा मॉडल को टोकन की एक अभूतपूर्व संख्या को संसाधित करने की अनुमति देती है - मौलिक इकाइयाँ जो शब्द, चित्र, या वीडियो बनाती हैं - सभी एक ही बार में। इस उन्नति पर प्रकाश डालने के लिए, हमने Google DEEPMIND प्रोजेक्ट टीम को अंतर्दृष्टि के लिए बदल दिया कि लंबे समय तक संदर्भ विंडोज क्या हैं और वे डेवलपर्स के काम करने के तरीके में कैसे क्रांति ला सकते हैं।
लंबे संदर्भ विंडो को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे एआई मॉडल को एक सत्र में जानकारी बनाए रखने और याद करने में सक्षम बनाते हैं। एक वार्तालाप में उल्लेख किए जाने के कुछ ही मिनटों बाद एक नाम याद रखने की कोशिश करें, या आपके दिमाग को फिसलने से पहले एक फोन नंबर लिखने के लिए दौड़ें। एआई मॉडल समान चुनौतियों का सामना करते हैं, अक्सर कुछ इंटरैक्शन के बाद "भूल" विवरण। लंबे संदर्भ विंडोज इस मुद्दे को अपनी "मेमोरी" में अधिक जानकारी रखने की अनुमति देकर इस समस्या को संबोधित करते हैं।
पहले, मिथुन मॉडल एक साथ 32,000 टोकन को संभाल सकता था। हालांकि, प्रारंभिक परीक्षण के लिए 1.5 प्रो की रिहाई के साथ, हमने सीमाओं को एक चौंका देने वाले 1 मिलियन टोकन के लिए धकेल दिया है-आज तक किसी भी बड़े पैमाने पर फाउंडेशन मॉडल की सबसे बड़ी संदर्भ विंडो। हमारा शोध भी इससे आगे बढ़ गया है, सफलतापूर्वक 10 मिलियन टोकन तक परीक्षण। संदर्भ विंडो जितनी बड़ी होगी, डेटा, पाठ, चित्र, ऑडियो, कोड, या वीडियो - अधिक विविध और व्यापक डेटा - मॉडल प्रक्रिया कर सकता है।
Google दीपमाइंड रिसर्च साइंटिस्ट और निकोले सविनोव, लॉन्ग कॉन्सेप्ट प्रोजेक्ट पर लीड में से एक ने साझा किया, "हमारा प्रारंभिक लक्ष्य 128,000 टोकन तक पहुंचना था, लेकिन मुझे लगा कि उच्च लक्ष्य लाभकारी होगा, इसलिए मैंने 1 मिलियन टोकन का प्रस्ताव दिया और अब, हमारा शोध 10 बार से अधिक हो गया है।"
इस छलांग को प्राप्त करने के लिए गहन सीखने के नवाचारों की एक श्रृंखला की आवश्यकता थी। प्राणव श्याम के शुरुआती अन्वेषणों ने महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की जिसने हमारे शोध को निर्देशित किया। Google DeepMind इंजीनियर, डेनिस टेप्लैशिन ने समझाया, "प्रत्येक सफलता ने एक और के लिए नेतृत्व किया, नई संभावनाओं को खोल दिया। जब इन नवाचारों ने संयुक्त किया, तो हम परिणामों पर चकित थे, 128,000 टोकन से 512,000 तक, फिर 1 मिलियन, और हाल ही में, हमारे आंतरिक अनुसंधान में 10 मिलियन टोकन।"
1.5 प्रो की विस्तारित क्षमता रोमांचक नए अनुप्रयोगों को खोलती है। उदाहरण के लिए, एक दस्तावेज़ को संक्षेप में प्रस्तुत करने के बजाय, जो दर्जनों पृष्ठों पर लंबा है, यह अब लंबाई में हजारों पृष्ठों के दस्तावेजों को संभाल सकता है। जहां पिछला मॉडल कोड की हजारों लाइनों का विश्लेषण कर सकता है, 1.5 प्रो अब एक ही बार में दसियों हजार लाइनों को संसाधित कर सकता है।
Machel Reid, एक अन्य Google DeepMind अनुसंधान वैज्ञानिक, ने कुछ आकर्षक परीक्षण परिणाम साझा किए: "एक परीक्षण में, हमने पूरे कोडबेस को मॉडल में खिलाया, और इसने इसके लिए व्यापक प्रलेखन उत्पन्न किया, जो कि अविश्वसनीय था। दूसरे में, इसने 1924 फिल्म शर्लक जूनियर के बारे में सवालों के जवाब दिए।
1.5 प्रो भी एक संकेत के भीतर डेटा के तर्क पर उत्कृष्टता प्राप्त करता है। मचेल ने एक उदाहरण पर प्रकाश डाला, जिसमें दुनिया भर में 200 से कम लोगों द्वारा बोली जाने वाली दुर्लभ भाषा कलामंग शामिल थी। "मॉडल अपने दम पर कलामंग में अनुवाद नहीं कर सकता है, लेकिन लंबी संदर्भ विंडो के साथ, हम पूरे व्याकरण मैनुअल और उदाहरण के वाक्यों को शामिल कर सकते हैं। मॉडल ने तब अंग्रेजी से कलामंग में अनुवाद करना सीखा है, जो एक ही सामग्री से सीखने वाले किसी व्यक्ति के लिए तुलनीय है।"
GEMINI 1.5 प्रो एक मानक 128K-Token संदर्भ विंडो के साथ आता है, लेकिन डेवलपर्स और एंटरप्राइज़ ग्राहकों का एक चुनिंदा समूह निजी पूर्वावलोकन में AI स्टूडियो और वर्टेक्स AI के माध्यम से 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग कर सकता है। इस तरह के एक बड़े संदर्भ विंडो को प्रबंधित करना कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, और हम विलंबता को कम करने के लिए सक्रिय रूप से अनुकूलन पर काम कर रहे हैं क्योंकि हम इसे बाहर कर देते हैं।
आगे देखते हुए, टीम प्राथमिकता के रूप में सुरक्षा के साथ मॉडल को तेज और अधिक कुशल बनाने पर केंद्रित है। वे लंबे संदर्भ विंडो का विस्तार करने, अंतर्निहित आर्किटेक्चर को बढ़ाने और नए हार्डवेयर सुधारों का लाभ उठाने के तरीके भी खोज रहे हैं। निकोले ने कहा, "10 मिलियन टोकन एक बार में हमारी टेंसर प्रसंस्करण इकाइयों की थर्मल सीमा के पास है। हमें यकीन नहीं है कि सीमा अभी तक कहाँ है, और मॉडल और भी अधिक सक्षम हो सकता है क्योंकि हार्डवेयर विकसित करना जारी है।"
टीम उन नवीन अनुप्रयोगों को देखने के लिए उत्सुक है जो डेवलपर्स और व्यापक समुदाय इन नई क्षमताओं के साथ बनाएंगे। माचेल ने प्रतिबिंबित किया, "जब मैंने पहली बार देखा कि हमारे पास एक मिलियन टोकन थे, तो मैंने सोचा, 'आप इसके लिए क्या उपयोग करते हैं?' लेकिन अब, मेरा मानना है कि लोगों की कल्पनाओं का विस्तार होगा, जिससे इन नई क्षमताओं के अधिक रचनात्मक उपयोग होंगे। "
[TTPP] [YYXX]
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Judge Penalizes Law Firms for Using AI Without DisclosureIn a recent ruling, California Judge Michael Wilner slapped two prominent law firms with a hefty fine of $31,000 for secret
सूचना (25)
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![NicholasRoberts]()
NicholasRoberts
14 अप्रैल 2025 10:59:46 अपराह्न GMT
Gemini 1.5's long context window is a game-changer, no doubt! But sometimes it feels like it's trying to do too much at once, which can slow things down. Still, for processing huge chunks of data, it's unbeatable. Worth checking out! 🚀
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![HenryJackson]()
HenryJackson
13 अप्रैल 2025 5:36:58 अपराह्न GMT
Gemini 1.5の長いコンテキストウィンドウは本当に革新的！でも、時々一度にたくさんのことをしようとして遅くなることがあるよね。それでも、大量のデータを処理するには最強だと思う。試してみる価値あり！🚀
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![ScottJackson]()
ScottJackson
12 अप्रैल 2025 4:31:28 अपराह्न GMT
Gemini 1.5의 긴 컨텍스트 윈도우는 정말 혁신적이에요! 하지만 때때로 너무 많은 일을 한꺼번에 하려다 느려지는 것 같아요. 그래도 대량의 데이터를 처리하는 데는 최고예요. 한번 써보세요! 🚀
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![MatthewGonzalez]()
MatthewGonzalez
16 अप्रैल 2025 3:41:59 अपराह्न GMT
A janela de contexto longo do Gemini 1.5 é revolucionária, sem dúvida! Mas às vezes parece que está tentando fazer muito de uma vez, o que pode atrasar as coisas. Ainda assim, para processar grandes quantidades de dados, é imbatível. Vale a pena conferir! 🚀
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![StevenGreen]()
StevenGreen
10 अप्रैल 2025 2:12:10 अपराह्न GMT
La ventana de contexto largo de Gemini 1.5 es un cambio de juego, sin duda. Pero a veces parece que intenta hacer demasiado a la vez, lo que puede ralentizar las cosas. Aún así, para procesar grandes cantidades de datos, es insuperable. ¡Vale la pena probarlo! 🚀
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![DouglasMartinez]()
DouglasMartinez
14 अप्रैल 2025 4:35:33 अपराह्न GMT
Gemini 1.5's long context window is a game-changer! It's amazing how much more it can process compared to older models. Just wish it was a bit faster. Still, a big step forward! 💪
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कल, हमने मिथुन 1.5 मॉडल के साथ एआई तकनीक में अपनी नवीनतम सफलता का अनावरण किया। यह नया पुनरावृत्ति गति और दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि लाता है, लेकिन वास्तविक गेम-चेंजर इसकी अभिनव लंबी संदर्भ विंडो है। यह सुविधा मॉडल को टोकन की एक अभूतपूर्व संख्या को संसाधित करने की अनुमति देती है - मौलिक इकाइयाँ जो शब्द, चित्र, या वीडियो बनाती हैं - सभी एक ही बार में। इस उन्नति पर प्रकाश डालने के लिए, हमने Google DEEPMIND प्रोजेक्ट टीम को अंतर्दृष्टि के लिए बदल दिया कि लंबे समय तक संदर्भ विंडोज क्या हैं और वे डेवलपर्स के काम करने के तरीके में कैसे क्रांति ला सकते हैं।
लंबे संदर्भ विंडो को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे एआई मॉडल को एक सत्र में जानकारी बनाए रखने और याद करने में सक्षम बनाते हैं। एक वार्तालाप में उल्लेख किए जाने के कुछ ही मिनटों बाद एक नाम याद रखने की कोशिश करें, या आपके दिमाग को फिसलने से पहले एक फोन नंबर लिखने के लिए दौड़ें। एआई मॉडल समान चुनौतियों का सामना करते हैं, अक्सर कुछ इंटरैक्शन के बाद "भूल" विवरण। लंबे संदर्भ विंडोज इस मुद्दे को अपनी "मेमोरी" में अधिक जानकारी रखने की अनुमति देकर इस समस्या को संबोधित करते हैं।
पहले, मिथुन मॉडल एक साथ 32,000 टोकन को संभाल सकता था। हालांकि, प्रारंभिक परीक्षण के लिए 1.5 प्रो की रिहाई के साथ, हमने सीमाओं को एक चौंका देने वाले 1 मिलियन टोकन के लिए धकेल दिया है-आज तक किसी भी बड़े पैमाने पर फाउंडेशन मॉडल की सबसे बड़ी संदर्भ विंडो। हमारा शोध भी इससे आगे बढ़ गया है, सफलतापूर्वक 10 मिलियन टोकन तक परीक्षण। संदर्भ विंडो जितनी बड़ी होगी, डेटा, पाठ, चित्र, ऑडियो, कोड, या वीडियो - अधिक विविध और व्यापक डेटा - मॉडल प्रक्रिया कर सकता है।
Google दीपमाइंड रिसर्च साइंटिस्ट और निकोले सविनोव, लॉन्ग कॉन्सेप्ट प्रोजेक्ट पर लीड में से एक ने साझा किया, "हमारा प्रारंभिक लक्ष्य 128,000 टोकन तक पहुंचना था, लेकिन मुझे लगा कि उच्च लक्ष्य लाभकारी होगा, इसलिए मैंने 1 मिलियन टोकन का प्रस्ताव दिया और अब, हमारा शोध 10 बार से अधिक हो गया है।"
इस छलांग को प्राप्त करने के लिए गहन सीखने के नवाचारों की एक श्रृंखला की आवश्यकता थी। प्राणव श्याम के शुरुआती अन्वेषणों ने महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की जिसने हमारे शोध को निर्देशित किया। Google DeepMind इंजीनियर, डेनिस टेप्लैशिन ने समझाया, "प्रत्येक सफलता ने एक और के लिए नेतृत्व किया, नई संभावनाओं को खोल दिया। जब इन नवाचारों ने संयुक्त किया, तो हम परिणामों पर चकित थे, 128,000 टोकन से 512,000 तक, फिर 1 मिलियन, और हाल ही में, हमारे आंतरिक अनुसंधान में 10 मिलियन टोकन।"
1.5 प्रो की विस्तारित क्षमता रोमांचक नए अनुप्रयोगों को खोलती है। उदाहरण के लिए, एक दस्तावेज़ को संक्षेप में प्रस्तुत करने के बजाय, जो दर्जनों पृष्ठों पर लंबा है, यह अब लंबाई में हजारों पृष्ठों के दस्तावेजों को संभाल सकता है। जहां पिछला मॉडल कोड की हजारों लाइनों का विश्लेषण कर सकता है, 1.5 प्रो अब एक ही बार में दसियों हजार लाइनों को संसाधित कर सकता है।
Machel Reid, एक अन्य Google DeepMind अनुसंधान वैज्ञानिक, ने कुछ आकर्षक परीक्षण परिणाम साझा किए: "एक परीक्षण में, हमने पूरे कोडबेस को मॉडल में खिलाया, और इसने इसके लिए व्यापक प्रलेखन उत्पन्न किया, जो कि अविश्वसनीय था। दूसरे में, इसने 1924 फिल्म शर्लक जूनियर के बारे में सवालों के जवाब दिए।
1.5 प्रो भी एक संकेत के भीतर डेटा के तर्क पर उत्कृष्टता प्राप्त करता है। मचेल ने एक उदाहरण पर प्रकाश डाला, जिसमें दुनिया भर में 200 से कम लोगों द्वारा बोली जाने वाली दुर्लभ भाषा कलामंग शामिल थी। "मॉडल अपने दम पर कलामंग में अनुवाद नहीं कर सकता है, लेकिन लंबी संदर्भ विंडो के साथ, हम पूरे व्याकरण मैनुअल और उदाहरण के वाक्यों को शामिल कर सकते हैं। मॉडल ने तब अंग्रेजी से कलामंग में अनुवाद करना सीखा है, जो एक ही सामग्री से सीखने वाले किसी व्यक्ति के लिए तुलनीय है।"
GEMINI 1.5 प्रो एक मानक 128K-Token संदर्भ विंडो के साथ आता है, लेकिन डेवलपर्स और एंटरप्राइज़ ग्राहकों का एक चुनिंदा समूह निजी पूर्वावलोकन में AI स्टूडियो और वर्टेक्स AI के माध्यम से 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग कर सकता है। इस तरह के एक बड़े संदर्भ विंडो को प्रबंधित करना कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, और हम विलंबता को कम करने के लिए सक्रिय रूप से अनुकूलन पर काम कर रहे हैं क्योंकि हम इसे बाहर कर देते हैं।
आगे देखते हुए, टीम प्राथमिकता के रूप में सुरक्षा के साथ मॉडल को तेज और अधिक कुशल बनाने पर केंद्रित है। वे लंबे संदर्भ विंडो का विस्तार करने, अंतर्निहित आर्किटेक्चर को बढ़ाने और नए हार्डवेयर सुधारों का लाभ उठाने के तरीके भी खोज रहे हैं। निकोले ने कहा, "10 मिलियन टोकन एक बार में हमारी टेंसर प्रसंस्करण इकाइयों की थर्मल सीमा के पास है। हमें यकीन नहीं है कि सीमा अभी तक कहाँ है, और मॉडल और भी अधिक सक्षम हो सकता है क्योंकि हार्डवेयर विकसित करना जारी है।"
टीम उन नवीन अनुप्रयोगों को देखने के लिए उत्सुक है जो डेवलपर्स और व्यापक समुदाय इन नई क्षमताओं के साथ बनाएंगे। माचेल ने प्रतिबिंबित किया, "जब मैंने पहली बार देखा कि हमारे पास एक मिलियन टोकन थे, तो मैंने सोचा, 'आप इसके लिए क्या उपयोग करते हैं?' लेकिन अब, मेरा मानना है कि लोगों की कल्पनाओं का विस्तार होगा, जिससे इन नई क्षमताओं के अधिक रचनात्मक उपयोग होंगे। "
[TTPP] [YYXX]
Google’s AI Futures Fund may have to tread carefully
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Oura adds AI-powered glucose tracking and meal logging
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Judge slams lawyers for ‘bogus AI-generated research’
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14 अप्रैल 2025 10:59:46 अपराह्न GMT
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13 अप्रैल 2025 5:36:58 अपराह्न GMT
Gemini 1.5の長いコンテキストウィンドウは本当に革新的！でも、時々一度にたくさんのことをしようとして遅くなることがあるよね。それでも、大量のデータを処理するには最強だと思う。試してみる価値あり！🚀
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12 अप्रैल 2025 4:31:28 अपराह्न GMT
Gemini 1.5의 긴 컨텍스트 윈도우는 정말 혁신적이에요! 하지만 때때로 너무 많은 일을 한꺼번에 하려다 느려지는 것 같아요. 그래도 대량의 데이터를 처리하는 데는 최고예요. 한번 써보세요! 🚀
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16 अप्रैल 2025 3:41:59 अपराह्न GMT
A janela de contexto longo do Gemini 1.5 é revolucionária, sem dúvida! Mas às vezes parece que está tentando fazer muito de uma vez, o que pode atrasar as coisas. Ainda assim, para processar grandes quantidades de dados, é imbatível. Vale a pena conferir! 🚀
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10 अप्रैल 2025 2:12:10 अपराह्न GMT
La ventana de contexto largo de Gemini 1.5 es un cambio de juego, sin duda. Pero a veces parece que intenta hacer demasiado a la vez, lo que puede ralentizar las cosas. Aún así, para procesar grandes cantidades de datos, es insuperable. ¡Vale la pena probarlo! 🚀
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14 अप्रैल 2025 4:35:33 अपराह्न GMT
Gemini 1.5's long context window is a game-changer! It's amazing how much more it can process compared to older models. Just wish it was a bit faster. Still, a big step forward! 💪
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