DALL-ई

DALL-E ("डीप-लर्निंग-टू-आंसर-लॉन्ग-क्वेश्चन" का संक्षिप्त नाम) एक छवि के बारे में सवालों के जवाब देने के लिए OpenAI द्वारा विकसित एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल है। सिस्टम को इंटरनेट डेटासेट पर लाखों छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है और यह पहचानने के लिए ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल का उपयोग करता है कि कौन से शब्द किसी दी गई छवि से जुड़े हैं। यह किसी छवि के लिए एक कैप्शन बना सकता है जो प्राकृतिक भाषा में उसकी सामग्री का वर्णन करता है।

DALL-E को OpenAI द्वारा 2020 के दिसंबर में जारी किया गया था। यह एक शक्तिशाली भाषा मॉडल है क्योंकि यह प्राकृतिक भाषा समझ चरण और कार्य के पीढ़ी चरण दोनों को संभाल सकता है। यह सूचना के कई स्रोतों को एक सुसंगत विवरण में संयोजित करने के लिए कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों के संयोजन का उपयोग करता है।

उदाहरण के लिए, यदि छवि में लोगों और एक कुत्ते के साथ एक कमरा है, तो DALL-E एक कैप्शन उत्पन्न कर सकता है जैसे, "कमरे में कई लोग एक भूरे कुत्ते को पाल रहे हैं।" इस प्रकार का विवरण बुनियादी टैगिंग से आगे जाता है, जो बस इतना कहेगा, "यह लोगों और एक कुत्ते के साथ एक कमरा है।"

DALL-E का उपयोग करके, शोधकर्ता छवियों का विस्तार से वर्णन करने के लिए कैप्शन तैयार कर सकते हैं, जिससे पारंपरिक छवि-टैगिंग तकनीकों की तुलना में अधिक सटीक विवरण बनाने में मदद मिलती है। इसका उपयोग किसी छवि के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने के लिए भी किया जा सकता है, जैसे चित्र में कुत्ता किस रंग का है?

सिस्टम अधिक रचनात्मक कैप्शन उत्पन्न करने में भी सक्षम है, जैसे "कुत्ता खिड़की से बाहर देख रहा है, विश्व प्रभुत्व का सपना देख रहा है" या "जब कुत्ता कोने में आराम कर रहा है तो कमरे में मौजूद लोग सार्थक नज़रों का आदान-प्रदान कर रहे हैं।" यह सिस्टम की उन तरीकों से छवियों का वर्णन करने की क्षमता को प्रदर्शित करता है जिनकी मनुष्य सराहना कर सकते हैं।

DALL-E एक रोमांचक और शक्तिशाली तकनीक है जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति लाने की क्षमता है। यह कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियों की उन्नति में एक महत्वपूर्ण उपकरण है।