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GPT-4 Vision क्या है?
GPT-4 Vision (GPT-4V) एक मल्टीमॉडल मॉडल है जो उपयोगकर्ता को इनपुट के रूप में एक इमेज अपलोड करने और मॉडल के साथ संवाद करने की सुविधा देता है। बातचीत में प्रश्न या निर्देश (प्रॉम्प्ट) शामिल हो सकते हैं, जो इमेज के रूप में दिए गए इनपुट के आधार पर मॉडल को कार्य करने का निर्देश देते हैं।
GPT-4V मॉडल, GPT-4 की मौजूदा क्षमताओं पर आधारित है और मौजूदा टेक्स्ट इंटरैक्शन सुविधाओं के साथ विजुअल विश्लेषण भी प्रदान करता है। हमने OpenAI API का शुरुआती-हितैषी परिचय कवर किया है जो आपको GPT-4V मॉडल के रिलीज़ से पहले के विकासों से गति पकड़ने में मदद करेगा।
GPT-4 Vision की प्रमुख क्षमताएँ
- विजुअल इनपुट: नए जारी GPT-4 Vision की मुख्य विशेषता यह है कि अब यह फोटोग्राफ, स्क्रीनशॉट और दस्तावेज़ जैसे दृश्य सामग्री स्वीकार कर सकता है और विभिन्न कार्य कर सकता है।
- ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और विश्लेषण: मॉडल इमेज के भीतर वस्तुओं की पहचान कर सकता है और उनके बारे में जानकारी दे सकता है।
- डेटा विश्लेषण: GPT-4 Vision ग्राफ़, चार्ट और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे दृश्य प्रारूपों में प्रस्तुत डेटा की व्याख्या और विश्लेषण करने में दक्ष है।
- टेक्स्ट पढ़ना: मॉडल इमेज के भीतर हस्तलिखित नोट्स और टेक्स्ट को पढ़ने और समझने में सक्षम है।
अब जब हमने GPT-4 Vision की कई क्षमताओं में से कुछ को समझ लिया है, तो चलिए इसे खुद बेहतर अनुभव करने के लिए हाथों-हाथ आगे बढ़ते हैं।
हैंड्स-ऑन: GPT-4 Vision के साथ शुरुआत
वर्तमान में (अक्टूबर 2023 तक) GPT-4 Vision केवल ChatGPT Plus और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। ChatGPT Plus की कीमत $20/माह है, जिसे आप अपने सामान्य निःशुल्क ChatGPT खाते से अपग्रेड कर सकते हैं।
मान लेते हैं कि आप ChatGPT में बिलकुल नए हैं, GPT-4 Vision तक पहुँचने का तरीका यह है:
- OpenAI ChatGPT वेबसाइट पर जाएँ और एक खाता बनाएँ।
- अपने खाते में लॉगिन करें और “Upgrade to Plus” विकल्प पर जाएँ।
- अपग्रेड पूरा करें ताकि आपको ChatGPT Plus तक पहुँच मिल सके (नोट: यह $20 की मासिक सदस्यता है)।
- नीचे दिए चित्र के अनुसार चैट विंडो में अपने मॉडल के रूप में “GPT-4” चुनें।
- इमेज आइकन पर क्लिक करके इमेज अपलोड करें, और GPT-4 को कार्य करने का निर्देश देते हुए एक प्रॉम्प्ट जोड़ें।
यहाँ, GPT-4 Vision ने बच्चे के हाथ में बल्ला देखकर समझ लिया कि बच्चे क्रिकेट खेल रहे थे—और यह काफी अच्छा किया। AI की दुनिया में इस कार्य को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कहा जाता है, जहाँ पहचाने गए ऑब्जेक्ट बच्चे और बल्ला हैं। अधिक जानने के लिए हमारा YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पर ट्यूटोरियल देखें।
इसी तरह, आप अपने उपयोग-मामले के अनुसार अलग-अलग कार्य बेहतर ढंग से करा सकते हैं।
GPT-4 Vision के वास्तविक दुनिया के उपयोग-मामले और उदाहरण
अब जब हमने इसकी क्षमताएँ समझ ली हैं, तो आइए उन्हें उद्योग में कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक बढ़ाएँ:
1. अकादमिक शोध
उन्नत भाषा मॉडलिंग और विजुअल क्षमताओं का GPT-4 Vision में एकीकरण शैक्षणिक क्षेत्रों में नई संभावनाएँ खोलता है, खासकर ऐतिहासिक पांडुलिपियों को पढ़ने-समझने में। यह कार्य परंपरागत रूप से प्रशिक्षित पैलियोग्राफ़रों और इतिहासकारों द्वारा बहुत सूक्ष्म और समय-साध्य तरीके से किया जाता रहा है।
पहले हम एक ऐसी इमेज देते हैं जो किसी पुराने अख़बार के लेख का हिस्सा प्रतीत होती है:
GPT-4 Vision इमेज की सामग्री को पढ़ने और उसकी व्याख्या करने का अच्छा काम करता है:
मॉडल सामग्री को पढ़ने, समझने और उसका विश्लेषण करने में सक्षम था, और यथार्थवादी उत्तर भी दिया कि इमेज के कुछ हिस्से कटे और अस्पष्ट हैं।
हालाँकि, यह भी उल्लेखनीय है कि जटिल पांडुलिपियाँ, विशेषकर अन्य भाषाओं में, दिए जाने पर मॉडल संघर्ष करता है (इसके बारे में आगे और), जैसा कि नीचे देखा जा सकता है:
2. वेब विकास
GPT-4 Vision आवश्यक डिज़ाइन की विजुअल इमेज मिलने पर किसी वेबसाइट के लिए कोड लिख सकता है। यह विजुअल डिज़ाइन से वेबसाइट के सोर्स कोड तक ले जा सकता है। मॉडल की यह एकल क्षमता वेबसाइट बनाने में लगने वाले समय को बहुत कम कर सकती है।
आइए एक ब्लॉगिंग वेबसाइट के लिए हाथ से बना सरल स्केच GPT-4 Vision को प्रॉम्प्ट के रूप में दें।
एक बार जब यह सोर्स कोड दे दे, तो हम उसे कॉपी-पेस्ट करके निर्देशानुसार HTML और CSS फाइलें बना लेते हैं। वेबसाइट कुछ ऐसी दिखी:
क्या यह चौंकाने वाली तरह से मिलता-जुलता नहीं लगता? बेशक, हमने एक सरल उदाहरण दिया, लेकिन आप यहीं से आगे बढ़कर बहुत कम समय में अधिक जटिल और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार वेबसाइट बना सकते हैं—GPT-4 Vision मॉडल की बदौलत।
3. डेटा व्याख्या
मॉडल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का विश्लेषण करके अंतर्निहित डेटा की व्याख्या कर सकता है और विज़ुअलाइज़ेशन के आधार पर प्रमुख अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। इस सुविधा को परखने के लिए, हम बस एक प्लॉट दे सकते हैं और अंतर्दृष्टि माँग सकते हैं।
जहाँ यह प्लॉट के समग्र संदर्भ और रैखिक प्रवृत्ति को समझने में अच्छा काम करता है, वहीं यह शुरुआती वर्ष को 1950 बताकर त्रुटि करता है, जबकि डेटा बिंदु 1960 से शुरू होते हैं। मॉडल जनसंख्या वृद्धि और आर्थिक विकास जैसे कारकों की भी व्युत्पत्ति करता है—भले ही वे सच हों, लेकिन केवल इसी ग्राफ़ से वे अंतर्दृष्टियाँ नहीं निकाली जा सकतीं।
प्रारंभिक आउटपुट को परिष्कृत करने के लिए GPT-4 Vision मॉडल से कई फ़ॉलो-अप प्रश्न पूछे जा सकते हैं। हमारे परीक्षण के आधार पर, अंतर्दृष्टियों की समीक्षा के लिए अब भी मानव हस्तक्षेप आवश्यक है, और मॉडल डेटा व्याख्या से जुड़े उपयोग-मामलों की उत्पादकता बढ़ा सकता है।
4. रचनात्मक कंटेंट निर्माण
ChatGPT के आगमन के साथ, सोशल मीडिया विभिन्न प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों से भरा है, और कई लोगों ने इस जनरेटिव तकनीक का रचनात्मक, चौंकाने वाला उपयोग अपने लाभ के लिए खोज लिया है।
इस ट्यूटोरियल के लिए, हम DALL-E-3 (जो ChatGPT Plus में भी उपलब्ध है) को GPT-4 Vision के साथ मिलाकर एक सोशल मीडिया पोस्ट रचनात्मक तरीके से बनाएँगे।
स्टेप 1: GPT-4 से एक ऐसा प्रॉम्प्ट बनवाएँ जिससे इमेज जनरेट हो सके। मान लीजिए, आप एक पोस्ट बनाना चाहते हैं जो स्टार्टअप बनाम कॉर्पोरेट में डेटा साइंटिस्ट की भूमिका के बीच के अंतर को दर्शाए।
स्टेप 2: प्रॉम्प्ट का उपयोग करके DALL-E से इमेज जनरेट करें। जब तक आप आउटपुट से संतुष्ट न हों, आप प्रॉम्प्ट को एडजस्ट और परिष्कृत कर सकते हैं।
स्टेप 3: इमेज का उपयोग करें और GPT-4 Vision से कहें कि इमेज के साथ जाने वाला एक पोस्ट तैयार करे।
प्रॉम्प्ट को थोड़ा बदलकर और अधिक विस्तार देकर बेहतर आउटपुट प्राप्त किया जा सकता है, और रचनात्मक कंटेंट जनरेशन को और आगे बढ़ाया जा सकता है। ध्यान दें कि इंटरनेट या सोशल मीडिया को AI-जनित कंटेंट से स्पैम करना अनुशंसित नहीं है, क्योंकि इस कंटेंट की अपनी सीमाएँ होती हैं। इसके बजाय, तथ्यों की जाँच करें और इसे अपने अनुभवों से परिष्कृत करें।
बेशक, यह संभावित उपयोग-मामलों की संपूर्ण सूची नहीं है—GPT-4 Vision इससे कहीं अधिक करने में सक्षम है। इसके बजाय, इसे प्रेरणा और अपनी जिज्ञासा को किसी पसंदीदा क्षेत्र में इस तकनीक को लागू करके आगे बढ़ाने की शुरुआती बिंदु के रूप में लें।
GPT-4 Vision की सीमाएँ और जोखिमों को कम करना
GPT-4 Vision का उपयोग करने से पहले आपको एक आखिरी बात पता होनी चाहिए—इससे जुड़ी सीमाएँ और जोखिम।
यह खास तौर पर इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि OpenAI ने खुद GPT-4 के मार्च 2023 के लॉन्च के बाद इसके आंतरिक और बाहरी “रेड-टीमिंग” अभ्यास के जरिए इस जनरेटिव तकनीक की कमियों का आकलन करने में कुछ अतिरिक्त महीने लगाए, जिनका विवरण उन्होंने सिस्टम कार्ड में दिया है।
1. शुद्धता और विश्वसनीयता
हालाँकि GPT-4 मॉडल विश्वसनीयता और शुद्धता की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति दर्शाता है, यह हमेशा सही नहीं होता। OpenAI के अनुसार, आंतरिक परीक्षणों के आधार पर, GPT-4 Vision कुछ मौकों पर अब भी अविश्वसनीय और अशुद्ध हो सकता है। टीम तो यहाँ तक बताती है कि जब हम टेक्स्ट और इमेज इनपुट करते हैं, तो चैट बार के नीचे “ChatGPT गलतियाँ कर सकता है। महत्वपूर्ण जानकारी सत्यापित करें।” दिखाया जाता है।
अतः यह अत्यंत आवश्यक है कि उपयोगकर्ता मॉडल के आउटपुट का आलोचनात्मक मूल्यांकन करें और सतर्क रहें।
2. गोपनीयता और पक्षपात संबंधी चिंताएँ
OpenAI के अनुसार, अपने पूर्ववर्तियों की तरह, GPT-4 Vision भी सामाजिक पक्षपात और विश्वदृष्टियों को मजबूत कर सकता है, जिनमें कुछ वंचित समूहों के लिए हानिकारक रूढ़िबद्ध और अपमानजनक संबद्धताएँ शामिल हैं। इसलिए, इस सीमा को समझना और उपयोग-मामले के भीतर ही पक्षपात को संभालने के लिए आवश्यक कदम उठाना महत्वपूर्ण है—सिर्फ मॉडल पर निर्भर न रहें।
पक्षपात संबंधी चिंताओं के अतिरिक्त, ChatGPT के साथ साझा किया गया डेटा मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जा सकता है जब तक कि इसे ऑप्ट-आउट न किया जाए; इसलिए यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि किसी भी संवेदनशील या निजी जानकारी को मॉडल के साथ साझा न करें। उपयोगकर्ता “Settings & Beta” अनुभाग के अंतर्गत “Data Controls” में जाकर मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए डेटा साझा करने से ऑप्ट-आउट भी कर सकते हैं।
3. जोखिमपूर्ण कार्यों के लिए प्रतिबंध
GPT-4 Vision उन प्रश्नों का उत्तर देने में असमर्थ है जो किसी इमेज में विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान करने को कहते हैं। यह डिज़ाइन द्वारा अपेक्षित “इन्कार” व्यवहार है। इसके अलावा, OpenAI उच्च-जोखिम वाले कार्यों में GPT-4 Vision के उपयोग से बचने की सलाह देता है, जिनमें शामिल हैं:
- वैज्ञानिक दक्षता: मॉडल वैज्ञानिक जानकारी वाली इमेज में टेक्स्ट या अक्षरों को मिस कर सकता है, गणितीय चिह्नों को नज़रअंदाज़ कर सकता है, और स्थानिक स्थानों व रंग मैपिंग को पहचानने में असमर्थ हो सकता है।
- चिकित्सीय सलाह: मॉडल कभी-कभी मेडिकल इमेजिंग पर आधारित प्रश्नों के सही उत्तर देता है, लेकिन वही प्रश्न दूसरी बार आते ही चूक सकता है। प्रतिक्रियाओं में असंगतियों को देखते हुए, मॉडल के उत्तरों या आउटपुट पर पेशेवर चिकित्सीय सलाह के विकल्प के रूप में भरोसा नहीं करना चाहिए।
- भ्रामक सूचना का जोखिम: कहा जाता है कि लोग उन कथनों पर अधिक यक़ीन कर लेते हैं (चाहे वे सच हों या नहीं) जो इमेज के साथ आते हैं। मॉडल इमेज इनपुट के अनुरूप संभाव्य, यथार्थपरक और लक्षित टेक्स्ट कंटेंट जनरेट कर सकता है, और इस प्रकार भ्रामक सूचना का जोखिम रखता है।
- घृणास्पद सामग्री: मॉडल कुछ मामलों में घृणा प्रतीकों और चरमपंथी सामग्री वाले प्रश्नों का उत्तर देने से इनकार कर देता है, लेकिन यह हमेशा नहीं होता। यह OpenAI के लिए अब भी एक चुनौतीपूर्ण समस्या बनी हुई है।
अतः उपयोगकर्ताओं के रूप में, हमें विशेषकर उपर्युक्त उच्च-जोखिम वाले कार्यों और संवेदनशील संदर्भों में GPT-4 Vision का जिम्मेदारी से उपयोग करने में सतर्क रहना चाहिए।
निष्कर्ष
इस ट्यूटोरियल ने आपको नए जारी GPT-4 Vision मॉडल का व्यापक परिचय दिया। आपको मॉडल की सीमाओं और जोखिमों के बारे में भी सतर्क किया गया, और अब आप समझते हैं कि इस मॉडल का उपयोग कैसे और कब करना है।
नई तकनीक में महारत हासिल करने का सबसे व्यावहारिक तरीका है इसे अपने हाथ में लेना और इसकी क्षमताओं का आकलन करने के लिए विभिन्न प्रॉम्प्ट देकर प्रयोग करना—समय के साथ आप इसके साथ अधिक सहज हो जाएँगे।
हालाँकि यह अपेक्षाकृत नया, महज़ एक महीने पुराना टूल है, यह बड़े भाषा मॉडल्स और GPT-4 के सिद्धांतों पर आधारित है। यदि आप GPT-4 Vision मॉडल की बुनियादी और संबंधित अवधारणाओं में गहराई से जाना चाहते हैं, तो यहाँ कुछ संबंधित संसाधन हैं:
एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैं बड़े पैमाने पर मशीन‑लर्निंग समाधान डिज़ाइन, विकसित और परिनियोजित करता/करती हूँ ताकि व्यवसाय बेहतर डेटा‑आधारित निर्णय ले सकें। डेटा साइंस लेखक के रूप में, मैं अपने सीख, करियर सलाह, और गहन व्यावहारिक ट्यूटोरियल साझा करता/करती हूँ।
ChatGPT के लॉन्च के साथ ही AI की हलचल के बीच, OpenAI ने GPT-4 लॉन्च किया, जो इसकी प्रमुख पेशकश है और बेहद उन्नत जनरेटिव AI क्षमताओं से लैस है। मार्च 2023 के लॉन्च के दौरान, इसने GPT-4 के माध्यम से मल्टी-मोडल जनरेटिव AI की संभावनाओं पर बात की। जनरेटिव AI में मल्टी-मॉडैलिटी का अर्थ है कि कोई सिस्टम एक से अधिक प्रकार के डेटा को संसाधित, समझ और/या उनके लिए आउटपुट जनरेट कर सके।
महीनों की चुप्पी के बाद, सितंबर 2023 में OpenAI ने ChatGPT में यह मल्टी-मोडल क्षमता की घोषणा की, जो अब देख, सुन और बोल सकता है—यानी ChatGPT में नई इमेज और वॉइस क्षमताएँ आ गई हैं। AI सिस्टम की मल्टी-मोडल क्षमता, जब परिष्कृत हो जाएगी, तो अनेक उद्योगों के लिए नई संभावनाओं और नवाचारों के द्वार खोलने की उम्मीद है।
इस ट्यूटोरियल में, हम इमेज क्षमताओं का परिचय देंगे और GPT-4 Vision मॉडल को समझेंगे, जो ChatGPT को “देखने” में सक्षम बनाता है। अंत में हम मॉडल की मौजूदा सीमाओं को समझेंगे और आगे के संसाधन देंगे।