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Questions and Answers
डीप लर्निंग में किस प्रकार की कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (artificial neural networks) का उपयोग होता है?
डीप लर्निंग में किस प्रकार की कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (artificial neural networks) का उपयोग होता है?
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) कैसे काम करते हैं?
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) कैसे काम करते हैं?
एलएलएम (LLMs) का उपयोग निम्नलिखित में से किस क्षेत्र में किया जा सकता है?
एलएलएम (LLMs) का उपयोग निम्नलिखित में से किस क्षेत्र में किया जा सकता है?
एलएलएम (LLMs) के उपयोग से जुड़ा हुआ एक प्रमुख नैतिक मुद्दा क्या है?
एलएलएम (LLMs) के उपयोग से जुड़ा हुआ एक प्रमुख नैतिक मुद्दा क्या है?
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एलएलएम (LLMs) द्वारा उत्पन्न सामग्री में पूर्वाग्रह कहाँ से आ सकता है?
एलएलएम (LLMs) द्वारा उत्पन्न सामग्री में पूर्वाग्रह कहाँ से आ सकता है?
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एलएलएम (LLMs) सामग्री निर्माण में कैसे सहायता करते हैं?
एलएलएम (LLMs) सामग्री निर्माण में कैसे सहायता करते हैं?
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एलएलएम (LLMs) के संदर्भ में 'डीपफेक' क्या है?
एलएलएम (LLMs) के संदर्भ में 'डीपफेक' क्या है?
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एलएलएम (LLMs) के बारे में कौन सा दृष्टिकोण सबसे अधिक प्रोत्साहित किया जाता है?
एलएलएम (LLMs) के बारे में कौन सा दृष्टिकोण सबसे अधिक प्रोत्साहित किया जाता है?
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Flashcards
डीप लर्निंग
डीप लर्निंग
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमुच्चय है जो जटिल पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण करता है।
बड़े भाषा मॉडल (LLMs)
बड़े भाषा मॉडल (LLMs)
बड़े भाषा मॉडल वे डीप लर्निंग मॉडल हैं जो विशाल पाठ डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं।
LLMs के अनुप्रयोग
LLMs के अनुप्रयोग
LLMs का उपयोग सामग्री निर्माण, ग्राहक सेवा और अनुवाद में होता है।
नैतिक विचार
नैतिक विचार
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सामग्री निर्माण में LLMs
सामग्री निर्माण में LLMs
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भाषा की समझ
भाषा की समझ
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स्वचालन और नौकरी हानि
स्वचालन और नौकरी हानि
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सामग्री की प्रामाणिकता
सामग्री की प्रामाणिकता
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Study Notes
Overview of the video
- The video discusses deep learning, focusing on large language models (LLMs) and their use in various fields, including content creation.
- LLMs can generate human-quality text, code, and creative content.
- The presenter highlights the potential of LLMs for practical use and the associated ethical dilemmas.
Deep Learning and Large Language Models (LLMs)
- Deep learning uses artificial neural networks with multiple layers to find patterns in data.
- LLMs are deep learning models trained on vast amounts of text data.
- They learn statistical relationships between words and phrases, allowing them to predict the next word or generate new text.
- LLMs understand nuances and contexts in natural language.
Applications of LLMs
- LLMs have diverse applications across various sectors.
- They generate different types of content: emails, articles, creative writing, poetry, and code.
- LLMs assist in customer service, providing automated responses.
- They aid in translation and summarization tasks.
- LLMs can speed up software development by assisting in coding.
Ethical Considerations
- Ethical concerns surrounding LLMs are discussed.
- The potential for misuse, like creating fake content (deepfakes), is recognised.
- Generating convincing falsehoods raises concerns about misinformation and manipulating public opinion.
- LLMs can reflect biases present in their training data.
- Job displacement due to automated tasks by LLMs is a potential concern.
- Controlling and verifying the authenticity of LLM-generated content presents challenges.
Content Creation and LLMs
- LLMs revolutionize content creation.
- They significantly reduce time and effort for certain content types.
- The roles of human writers and creators might evolve as LLMs improve.
- The video advocates for a collaborative approach where humans guide and refine LLM output.
- Human evaluation and editing of LLM-generated content remain essential.
Future Implications
- Continued development and refinement of LLMs are anticipated.
- LLMs could reshape various sectors, impacting employment, information sharing, and creativity.
- Addressing ethical concerns and ensuring responsible use through research and development is crucial.
- The substantial societal impact requires informed debate and strategic planning to maximize benefits and minimise risks.
Studying That Suits You
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Description
यह वीडियो डीप लर्निंग के सिद्धांतों की चर्चा करता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है। LLMs की क्षमता को उजागर करते हुए, यह मानव-स्तरीय टेक्स्ट और रचनात्मक सामग्री उत्पन्न करने की उनकी क्षमता के बारे में बताता है। साथ ही, यह नैतिक चिंताओं को उठाने की संभावनाओं पर भी जोर देता है।
