Chatbot पे आधारित ai जो आपके हर सवाल का जवाब दे Perplexity ai vs Chatgpt दोनों बेहतर विकल्प हैं | लेकिन Chatgpt ज्यादा popular हो गया हैं | जबकि Perplexity ai उसके बाद आया है जो अभी भी अपने सेकंड फेस में developed हो रहा हैं जबकि Chatgpt के 3 variant आ गये हैं | जैसे ही ai लोगो के बिच में popular हुआ उसी समय से chatgpt का उसे लोगो ने शुरू कर दिया | अभी के समय में ये कहना गलत नही होगा की chatgpt हर तरीके से सभी chatbot को कड़ी टक्कर दे रहा हैं |
What is perplexity ai :-
perplexity को Artificial Intelligence और Knowledge के क्षेत्र में एक ruler के रूप में प्रयुक्त किया जाता है, खासकर natural language processing और information theory में। यह एक probabilistic model,विशेषकर language models की performance efficiency का Evaluation करने के लिए इस्तेमाल होता है। यह मापन करता है कि एक probability distribution या एक language model किस प्रकार से किसी sample का Forecast करता है।
language models के संदर्भ में, perplexity को cross-entropy की शक्ति के रूप में गणना किया जाता है। cross-entropy यह measuring है कि एक predicted by the model (प्रविष्ट डेटा द्वारा) probability distribution और actual delivery (वास्तविक डेटा द्वारा) कितना अच्छा मेल खाता है। कम perplexity यह सुझाव देती है कि model data का Forecast करने में कितना अच्छा है।
How to use perplexity ai : –
Perplexity का उपयोग mainly : language model की Evaluation के लिए किया जाता है, especially natural language processing के कार्यों में। यहां एक सामान्य प्रक्रिया है जिसे आप एक AI संदर्भ में perplexity का उपयोग करने के लिए अनुसरण कर सकते हैं:
1. Train a Language Model:
– अपने specific tasks के लिए एक language model का चयन या विकसित करें। सामान्य model में n-gram model, recurrent neural networks (RNNs), या transformer-based model शामिल हो सकते हैं।
– उसे उस भाषा की Representation करने वाले एक बड़े dataset पर प्रशिक्षित करें। training process में model की Parameters को समायोजित करके cross-entropy loss को कम करने की क्रिया शामिल है।
2. Validation and Hyperparameter Tuning:
– hyperparameters को tune करने और model के प्रदर्शन को Monitor करने के लिए एक validation dataset का उपयोग करें। hyperparameters में शामिल हो सकते हैं शिक्षण दर, model की
शिक्षा, या dropout दर।
– Various hyperparameter settings के साथ model को कई बार trained करें, और वह disinvestment को जो प्रदर्शन validity set पर सबसे अच्छा है, उसे चुनें।
3. Compute Perplexity on Test Data:
– Training और सबसे good model का चयन करने के बाद, उसे एक अलग से test dataset पर appraised करें जिसे उसने Training के दौरान नहीं देखा हो।
– test data पर provided model द्वारा allocated probabilities का उपयोग करके perplexity की गणना करें।
4.Interpret Perplexity:
– perplexity मूल्य better performance को सूचित करते हैं। कम perplexity से यह सुझाव होता है कि language model test data का good forecast करने में बेहतर है।
– various models के perplexity की तुलना करें ताकि आप specific tasks पर कौन सा model better performance कर रहा है, इसे निर्धारित करने के लिए। Perplexity AI VS Chatgpt Ai
How does perplexity ai work –
Perplexity ai vs chatgpt ai में दोनों में जो common point हैं वो हैं working का तरीका दोनों machine learning model पे focus रखते हुए कार्यक्षमता विकसित करते हैं | निचे दिए गये कुछ common point हैं जिसपे दोनों ai tool के कार्य करने का आधार बनाया गया हैं | चलिए एक एक करके जानते हैं :
1. Language Modeling:
– Perplexity आमतौर पर language models के संदर्भ में प्रयुक्त होता है। language models एक दी गई भाषा में शब्दों की probability distribution सीखने वाले probabilistic models हैं। Perplexity AI VS Chatgpt Ai
2.Training:
-Training चरण के दौरान, language model को शब्दों के क्रमों की बड़ी dataset के साथ परिचित किया जाता है। model यह सीखता है कि training data में उसे मिलने वाले patterns के आधार पर शब्दों के क्रमों को कितनी Possibility देनी चाहिए।
3. Probability Assignment:
– एक बार trained होने के बाद, language model का उपयोग शब्दों के एक क्रम की Possibility की Forecast करने के लिए किया जा सकता है। एक testset में दिए गए शब्दों के एक क्रम के लिए model complete क्रम को एक संभावना देता है।
4. Perplexity Calculation:
– Perplexity उसी possibilities के आधार पर गणना की जाती है जिन्होंने model द्वारा आवंटित की गई हैं। Perplexity के लिए सूची में non-resulting words की औसत लॉग संभावना का गणना करता है और फिर इसे घातांकित करता है। कम perplexity का मतलब है कि मॉडल टेस्ट डेटा के साथ कितना अच्छा पूर्वानुमान करता है।
5. Interpretation:
– कम perplexity का मतलब है कि model test data के साथ अधिक निश्चित और कम चौंका हुआ है।
6.Model Comparison:
– Perplexity को various models की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है। कई language model का मूल्यांकन करते समय, एक दिए गए परीक्षण सेट पर कम perplexity वाला model generally भाषा के निचले स्तर की पैटर्न को कैप्चर करने में बेहतर होता है।Perplexity AI VS Chatgpt Ai
Perplexity ai vs Chatgpt
1. Perplexity :
– Perplexity एक मैट्रिक है जिसे language models की performance efficiency का Evaluation करने के लिए उपयोग किया जाता है, especially natural language processing (NLP) कार्यों में। यह मापता है कि एक language model एक दिए गए शब्दों के क्रम को कितना good forecast कर सकता है।
2. ChatGPT:
– ChatGPT, दूसरी ओर, GPT (Generative Pre-trained Transformer) Architecture पर आधारित एक language model का एक विशेष उदाहरण है जिसे OpenAI ने विकसित किया है। यह एक conversational context में strong और referential उत्तर प्रदान करने के लिए design किया गया है।
जबकि perplexity एक matriculation है जिसे language models के Training और Evaluation के दौरान उपयोग किया जाता है, ChatGPT ऐसे models के अनुप्रयोग का एक व्यावहारिक उपयोग है जो conversational context में मानव जैसे जवाब प्रदान करने के लिए design किया गया है।
आप संभावना है कि आप ChatGPT में उपयोग किए गए language model के प्रदर्शन को appraised करने के लिए perplexity का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन ये सीधे तुलना नहीं होते क्योंकि perplexity एक matriculation है और ChatGPT एक system या अनुप्रयोग है।यदि आप different language models की तुलना करना चाहते हैं, तो आप उनके perplexity मूल्यों को एक सामान्य परीक्षण सेट पर देख सकते हैं। हालांकि, ChatGPT जैसे Conversational AI system का मूल्यांकन करते समय, quality of answers, composition , और user के Input के संबंध में अन्य metrics important होती हैं। Perplexity AI VS Chatgpt Ai
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Perplexity ai alternative :
Perplexity एक matriculation है जिसका उपयोग natural language processing में language models की standardization capability का Evaluation करने के लिए किया जाता है, और यह एक independent tool या सेवा नहीं है। यदि आप language modeling या natural language processing (NLP) क्षेत्र में विकल्प या समीक्षा कर रहे हैं, तो आपको अन्य लोकप्रिय language models या frameworks को विचारना संज्ञान में लेना चाहिए। यहां कुछ विकल्प हैं:
1. OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer):
– OpenAI ने GPT model की different versions, जैसे GPT-2 और GPT-3, का विकास किया है। इन models का Comprehensive उपयोग विभिन्न NLP tasks और Language Produce के लिए किया जाता है।
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
– Google द्वारा विकसित BERT एक और Effective pre-trained language models है जो Quiz और text classification जैसी विभिन्न NLP कार्यों में सफल रहा है।
3. XLNet:
– XLNet एक transformer model है जो BERT और Autoregressive models की सफलता पर आधारित है। यह प्रशिक्षण के दौरान दोनों प्रतिक्रिया को Mediator करने की क्षमता को ध्यान में रखता है।
4. RoBERTa (Robustly optimized BERT approach):
– RoBERTa BERT का एक variant है जो कुंजी physical standards को संशोधित करता है और अगले वाक्य की pre-observation objective को हटा देता है, जिससे various benchmarks पर सुधार होती है।
5. ERNIE (Enhanced Representation through knowledge Integration):
– Baidu द्वारा विकसित ERNIE pre-trained के दौरान world knowledge को शामिल करता है, जिससे उसे प्रशिक्षित होने के लिए और भी प्रभावी बनाता है। Perplexity AI VS Chatgpt Ai
Conclusion –
perplexity एक matriculation है जिसका उपयोग natural language processing (NLP) models की performance efficiency का Evaluation करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग किसी word creation करने के लिए एक language model के द्वारा दी गई क्रम से upcoming words की Prediction करने में किया जाता है। Minimum Perplexity Value Generally: बेहतर प्रदर्शन को सूचित करता है, जिससे replaced शब्द की क्रम में अधिक confident और accuracy दिखती है।NLP और language modeling के संदर्भ में, perplexity एक quantitative measurement है जो model की प्रदर्शन क्षमता को समझने और शब्दों की क्रम से Forecast करने में कितना सफल है, और इसे different language models की तुलना में प्रयुक्त किया जाता है।
जब options की खोज या language models की तुलना की जा रही है,various options हैं जैसे कि OpenAI की GPT श्रृंग, BERT, XLNet, RoBERTa, ERNIE, Flair, और SpaCy। प्रत्येक model का अपना मजबूती और कमजोरी है, और एक परियोजना के specific requirements के अनुसार चयन किया जाता है, जिसमें कार्यों की प्रकृति, available computing resources, और model की आकार शामिल हैं। perplexity एक उपयुक्त matriculation है जो Nlp modelsकी language modeling Capacity का मूल्यांकन करने के लिए प्रदान करता है, और किसी भी परियोजना के Specific आवश्यकताओं की चयन में एक monetary उपाय है। Perplexity AI VS Chatgpt Ai
Perplexity AI VS Chatgpt Ai : FAQ
Q1: What are the limitations of Perplexity AI and ChatGPT AI?
A1: Perplexity AI evaluates models but doesn’t generate human-like responses. ChatGPT AI can sometimes produce incorrect or nonsensical answers, lacks real-time learning, and may exhibit biased behavior due to training data
Q2: Can ChatGPT AI be used for tasks other than chatbots?
A2 : Yes, ChatGPT AI can perform tasks beyond chatbots, such as drafting emails, writing essays, providing code, giving explanations, or engaging in creative writing. It can adapt to various prompts and user needs.
Q3: How does Perplexity AI evaluate language models?
A3: Perplexity AI measures the perplexity score, which indicates how well a language model predicts a test dataset. It assesses the model’s ability to predict the next word in a sentence using probability calculations.
Q4: Which AI model is better suited for creating chatbots?
A4 : ChatGPT AI is more suitable for developing chatbots due to its conversational abilities, contextual understanding, and ability to generate engaging responses, while Perplexity AI is focused on evaluating language models.
Q5: What is the difference between Perplexity AI and ChatGPT AI?
A5: Perplexity AI focuses on language model evaluation, measuring its predictiveness. ChatGPT AI is a conversational model designed for interactive communication with users, providing engaging and coherent responses.