चैटजीपीटी का कहना है कि वेब3 से रीयल-टाइम डेटा, डीपिन स्रोत इसकी क्षमता का अनुकूलन करेंगे

• OpenAI द्वारा AI भाषा मॉडल का कहना है कि सितंबर 2021 के प्रशिक्षण डेटा कटऑफ़ से परे इसकी कोई खबर नहीं है
• ChatGPT ने कहा कि यह "विशाल मात्रा में डेटा" तक पहुंच के साथ Web3 पुरस्कारों से लाभान्वित होगा।
• डॉ. शिनक्सिन फैन का कहना है कि रीयल-टाइम डेटा, जैसे कि मौसम, स्टॉक की कीमतें, और ताज़ा समाचार, एआई भाषा मॉडल में क्रांतिकारी बदलाव लाएंगे।

विकेंद्रीकृत और रीयल-टाइम डेटा के साथ एआई भाषा मॉडल का संयोजन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ब्लॉकचेन तकनीक में तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। इसका सबसे प्रमुख उदाहरण चैटजीपीटी है, जो एक उन्नत संवादी एआई प्रणाली है जिसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए हैं।

जबकि चैटजीपीटी ने पहले ही तकनीक की दुनिया में महत्वपूर्ण लहरें पैदा कर दी हैं, इसकी क्षमता के आसपास की बातचीत का विकास जारी है। विशेष रूप से, इस बात में रुचि बढ़ रही है कि कैसे Web3, Web3 पुरस्कारों के माध्यम से अधिक सटीक और भरोसेमंद डेटा स्रोतों तक पहुंच प्रदान करके ChatGPT की क्षमताओं को और बढ़ा सकता है।

IoTeX के सह-संस्थापक और ब्लॉकचैन रिसर्च के प्रमुख डॉ. शिनक्सिन फैन, क्रिप्टोग्राफी, इंजीनियरिंग, एआई/एमएल और साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ के अनुसार, रीयल-टाइम डेटा की कमी चैटजीपीटी की सटीकता और वर्तमान में विभिन्न स्रोतों से प्राप्त डेटा की निरंतरता को सीमित करती है।

फैन ने कहा, "स्मार्ट उपकरणों और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों से रीयल-टाइम डेटा प्राप्त करना समुदायों को क्रिप्टो, एनएफटी और अन्य वेब3 पुरस्कारों के बदले में चैटजीपीटी के लिए भरोसेमंद और सटीक जानकारी एकत्र करने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है।" "परंपरागत रूप से, IoT डेटा को व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए केंद्रीकृत और एकत्र किया जाता है, जिसका अर्थ है कि ChatGPT सीधे इससे लाभान्वित नहीं हो सकता है।"

चैटजीपीटी ने पुष्टि की कि रीयल-टाइम डेटा तक उसकी पहुंच नहीं है। "एक एआई भाषा मॉडल के रूप में, मैं सितंबर 2021 के अपने प्रशिक्षण डेटा कटऑफ से परे वास्तविक समय की जानकारी और समाचार तक नहीं पहुंच सकता।"

फैन ने दोहराया कि ब्लॉकचेन और अन्य उन्नत वेब3 प्रौद्योगिकियां, जैसे डब्ल्यू3बीस्ट्रीम, चैटजीपीटी के लिए अधिक विश्वसनीय और सटीक वास्तविक समय और वास्तविक दुनिया डेटा एकत्र करने के लिए समुदायों को प्रोत्साहित करने की क्षमता रखती हैं।

Web3 रिव्यु के बदले में अधिक भरोसेमंद डेटा को पुरस्कृत करता है

W3bstream को ब्लॉकचेन पर निर्मित एक मशीन ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के रूप में देखा जा सकता है जो एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए मशीनों के एक सेट को व्यवस्थित और समन्वयित कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता इंटरनेट से जुड़े भरोसेमंद स्मार्ट उपकरणों सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकते हैं।

स्मार्ट डिवाइस और सेंसर, W3bstream, और अन्य IoTeX तकनीकों के लिए W3bstream और अन्य ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग करके, ChatGPT अपनी डेटा गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और अपने मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता के प्रश्नों के लिए बेहतर प्रतिक्रिया हो सकती है।

ChatGPT ने कहा, “सबसे पहले, Web3 रिवार्ड्स इसे वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच प्रदान कर सकते हैं। ChatGPT डेटा का उपयोग लगातार प्रशिक्षण देने और अपने प्रदर्शन में सुधार करने और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की जरूरतों और प्राथमिकताओं के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए कर सकता है।

और "दूसरा," यह जोड़ा गया, "उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के बदले में Web3 पुरस्कार प्रदान करके, ChatGPT संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं को अधिक उच्च-गुणवत्ता और प्रासंगिक डेटा प्रदान करने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है, जो मॉडल की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार करेगा।"

चैटजीपीटी के और विचार

यह पूछे जाने पर कि W3bstream चैटजीपीटी के लिए क्या कर सकता है, एआई भाषा मॉडल ने डॉ. फैन के साथ सहमति व्यक्त की "रीयल-टाइम डेटा क्षमताएं चैटजीपीटी की दक्षता और सटीकता में काफी सुधार कर सकती हैं।"

OpenAI के एप्लिकेशन ने कहा, "वर्तमान में विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब देने के लिए एक बड़े ज्ञान आधार और अनुमान प्रणाली का उपयोग करता है। हालाँकि, डेटा की सटीकता और निरंतरता सत्य के एकल स्रोत से डेटा की गुणवत्ता द्वारा सीमित होती है। एकाधिक स्रोतों से डेटा एकत्र करने के लिए W3bstream का उपयोग करना डेटा को अधिक भरोसेमंद और सटीक बनाता है।"

“इसके अलावा, W3bstream चैटजीपीटी एक्सेस डेटा में मदद कर सकता है जो आसानी से उपलब्ध नहीं है या एक्सेस करने में मुश्किल है। कुल मिलाकर, यह अधिक सटीक, सुसंगत और भरोसेमंद डेटा स्रोतों के साथ प्रशिक्षित एक अधिक शक्तिशाली संवादी AI प्रणाली को जन्म दे सकता है।

ChatGPT ने कहा, "महान शक्ति के साथ और भी बड़ी जिम्मेदारी आती है।" “वितरित लेजर के माध्यम से वेब3 की भरोसेमंद पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी चैटजीपीटी जैसे भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न हानिकारक, नकली, निष्पक्ष, या अनुचित सामग्री के बारे में चिंताओं को दूर करने के लिए एकदम सही समाधान है। विकेंद्रीकृत संगणना नेटवर्क इन मॉडलों के पूर्व-प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग के लिए कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को भी सुविधाजनक बना सकते हैं।

एआई में क्रांति लाना

ChatGPT और विकेंद्रीकृत और ओपन-सोर्स तकनीकों के एकीकरण में उन्नत विकेंद्रीकृत AI अनुप्रयोगों के विकास को सक्षम करके AI में क्रांति लाने की क्षमता है।

डॉ. फैन ने एक उदाहरण साझा किया: “चैटजीपीटी एक निश्चित भौगोलिक क्षेत्र के लिए अधिक सटीक पर्यावरण डेटा प्राप्त करने के लिए इस उन्नत तकनीक का उपयोग कर सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक सटीक, अद्यतित जानकारी प्रदान करने के लिए ChatGPT वास्तविक समय के मौसम डेटा का उपयोग कर सकता है। फिर भी, केवल W3bstream वर्तमान में एक भरोसेमंद, सुरक्षित, स्केलेबल और गोपनीयता-संरक्षित तरीके से इसे संभव बनाता है।

ChatGPT की भाषा निर्माण क्षमताओं और W3bstream के विकेंद्रीकृत बुनियादी ढाँचे का उपयोग सुरक्षित और निजी चैटबॉट बनाने के लिए किया जा सकता है जो स्मार्ट उपकरणों के साथ संचार कर सकते हैं और स्मार्ट घरेलू उपकरणों को नियंत्रित करने और स्वास्थ्य डेटा की निगरानी जैसे कार्य कर सकते हैं जिसे उपयोगकर्ता Web3 के माध्यम से मुद्रीकृत भी कर सकते हैं।

इसके अलावा, W3bstream की विकेन्द्रीकृत प्रकृति कनेक्टेड उपकरणों के बीच सुरक्षित और निजी डेटा विनिमय की अनुमति देती है, जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इससे उन्नत एआई मॉडल का विकास हो सकता है जो एक इकाई द्वारा नियंत्रित नहीं होते हैं और डेटा गोपनीयता चिंताओं के प्रति कम संवेदनशील होते हैं।

क्रांति करने की शक्ति

स्मार्ट उपकरणों और सर्वव्यापी कंप्यूटिंग पर W3bstream का ध्यान चैटबॉट्स के लिए डेटा तक तेज़ और अधिक सुरक्षित पहुंच प्रदान करने में मदद कर सकता है, क्योंकि किनारे पर डेटा का प्रसंस्करण और विश्लेषण विलंबता को कम कर सकता है और मापनीयता में सुधार कर सकता है।

ChatGPT, स्मार्ट डिवाइस और सेंसर डेटा तकनीक के एकीकरण में उन्नत विकेन्द्रीकृत AI अनुप्रयोगों को विकसित करके और जुड़े उपकरणों के बीच सुरक्षित और निजी डेटा विनिमय को सक्षम करके AI में क्रांति लाने की क्षमता है। इस तकनीक की संभावनाएं अनंत हैं, लेकिन सावधानीपूर्वक विचार और जिम्मेदार कार्यान्वयन इसकी सफलता के लिए महत्वपूर्ण होगा।