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Deep Learning

जेनरेटिव एआई की व्याख्या: मशीनें कैसे बनाना सीखती हैं

जेनरेटिव एआई की व्याख्या: मशीनें कैसे बनाना सीखती हैं

17 जून 2026

जेनरेटिव एआई 21वीं सदी के सबसे परिवर्तनकारी तकनीकी बदलावों में से एक है। वर्गीकृत करने, भविष्यवाणी करने या पता लगाने वाली पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत, जनरेटिव एआई बनाता है** - पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो, कोड और यहां तक कि त्रि-आयामी संरचनाएं। यह ChatGPT द्वारा लेख लिखने, मिडजॉर्नी पेंटिंग फोटोरियलिस्टिक आर्ट, और GitHub Copilot द्वारा एक टिप्पणी से संपूर्ण कार्यों को पूरा करने के पीछे की तकनीक है।

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जेमिनी ट्रांसफार्मर मॉडल कैसे काम करता है: GQA, SwiGLU और मूल मल्टीमोडैलिटी

जेमिनी ट्रांसफार्मर मॉडल कैसे काम करता है: GQA, SwiGLU और मूल मल्टीमोडैलिटी

6 जून 2026

Google के Gemini मॉडल ने मूल मल्टीमोडैलिटी, विशाल संदर्भ विंडो और प्रमुख वास्तुकला अनुकूलन पेश करके एआई क्षमताओं में नए मानक स्थापित किए हैं। GPT-3 या BERT जैसे पुराने मॉडलों के विपरीत, Gemini को पहले दिन से ही कई प्रकार के डेटा को संभालने के लिए बनाया गया है और यह अत्यधिक कुशल अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है।

Gemini Transformers GQA SwiGLU Multimodality Deep Learning

ट्रांसफॉर्मर ने RNN और LSTM को क्यों बदल दिया

ट्रांसफॉर्मर ने RNN और LSTM को क्यों बदल दिया

4 जून 2026

बरसों तक, रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क अनुक्रमिक डेटा (sequential data) प्रसंस्करण के निर्विवाद विजेता थे। उन्होंने अत्याधुनिक अनुवाद प्रणालियों, वॉयस सहायकों और टेक्स्ट जनरेशन मॉडलों को संचालित किया। हालाँकि, 2017 में, मौलिक शोध पत्र “Attention Is All You Need” (Vaswani et al.) ने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को पेश किया। कुछ ही वर्षों के भीतर, RNN और LSTM लगभग पूरी तरह से मुख्यधारा के एआई मॉडलों से बाहर हो गए।

Transformers RNN LSTM NLP Deep Learning

BERT को समझना: ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एन코डर प्रतिनिधित्व (Bidirectional Encoder Representations)

BERT को समझना: ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एन코डर प्रतिनिधित्व (Bidirectional Encoder Representations)

3 जून 2026

2018 में, Google के शोधकर्ताओं ने “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin et al.) नामक एक अत्यंत महत्वपूर्ण शोध पत्र प्रकाशित किया। इस शोध ने नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के क्षेत्र को पूरी तरह से बदल दिया। BERT से पहले, मॉडल आमतौर पर पाठ को बाएं-से-दाएं या दाएं-से-बाएं क्रमिक रूप से संसाधित करते थे। BERT ने भाषा प्रतिनिधित्व को प्रशिक्षित करने की एक ऐसी विधि पेश की जो एक ही समय में दोनों दिशाओं से संदर्भ को देखती है।

BERT Transformers NLP Deep Learning AI Architecture