व्यावहारिक नोटबुक 4: डीप लर्निंग, आर्टिफिशियल न्यूरॉन और लैंग्वेज मॉडल (LLM)

आर्टिफिशियल न्यूरॉन (Perceptron) का सिमुलेशन

जैविक दिमाग से प्रेरित होकर आर्टिफिशियल न्यूरॉन बनाया गया। पहले प्रयोग में आप `ArtificialNeuron` नाम की एक पायथन क्लास बनाएंगे जिसमें वेट (`w1`, `w2`) और बायस (`b`) जुड़े होते हैं।

जब इसे मिट्टी के सूखेपन और फसल की ज़रूरत के आंकड़े मिलते हैं, तो यह न्यूरॉन वेट के साथ योग निकालता है और तुरंत फैसला करता है कि गाँव के सिंचाई पानी के पंप को चालू करना है या नहीं।

छोटा लैंग्वेज मॉडल: ChatGPT की तरह अगले शब्द का अनुमान लगाना

ChatGPT, Gemini या Claude जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (`LLM`) इंसानों जैसे वाक्य कैसे बनाते हैं? मूल रूप से, वे विशाल टेक्स्ट का विश्लेषण करते हैं और किसी भी शब्द के बाद आने वाले सबसे संभावित अगले शब्द का अनुमान लगाते हैं।

दूसरे प्रयोग में आपका कंप्यूटर गाँव की एक छोटी कहानी पढ़ता है, शब्दों के जोड़ों (`follow_counts`) को गिनता है, और अपने आप नए वाक्य तैयार करता है। आप किसी भी भाषा में अपने वाक्य लिखकर देख सकते हैं कि एआई आपकी लेखन शैली कैसे सीखता है!

नोटबुक 4 को कैसे खोलें और चलाएँ

नोटबुक चलाने के दो आसान तरीके हैं: अपने कंप्यूटर पर, अगर उसमें ज्यूपिटर इंस्टॉल है, या ब्राउज़र में मुफ्त गूगल कोलैब से, जिसमें कुछ भी इंस्टॉल नहीं करना पड़ता। गूगल कोलैब के लिए कदम:

1. नीचे दिए बटन से नोटबुक फाइल डाउनलोड करें।
2. अपने ब्राउज़र में colab.research.google.com खोलें और गूगल खाते (Google account) से साइन इन करें।
3. File पर क्लिक करें, फिर Upload notebook चुनें, और डाउनलोड की गई फाइल loktech-notebook-1.ipynb चुनें।
4. हर टेक्स्ट सेल (cell) को पढ़ें, और हर कोड सेल को उसके बाईं ओर बने प्ले (play) बटन से चलाएँ (या Shift+Enter दबाएँ)।
5. सेलों को ऊपर से नीचे क्रम से चलाएँ। उदाहरण बदलकर दोबारा चलाएँ; कुछ भी बिगड़ नहीं सकता।