OpenAI، جو دسمبر 2015 میں ایک غیر منافع بخش تحقیقی کمپنی کے طور پر قائم کی گئی تھی، اس کی بنیاد ڈیجیٹل انٹیلی جنس کو اس طرح سے آگے بڑھانے کے مقصد کے ساتھ رکھی گئی تھی جس سے انسانیت کو سب سے زیادہ فائدہ پہنچ سکے۔ ایلون مسک اور سیم آلٹمین جیسی ممتاز شخصیات سمیت بانیوں نے ایک ایسی تنظیم کا تصور کیا جو مصنوعی ذہانت کو محفوظ اور اخلاقی طور پر ترقی دینے میں راہنمائی کرے گی۔ وقت گزرنے کے ساتھ، OpenAI ایک محدود منافع بخش ماڈل میں تبدیل ہوا، جو اسے اپنی گہری تحقیق کے لیے سرمایہ کو راغب کرنے کی اجازت دیتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اس کا بنیادی مشن غیر محدود منافع کمانے کی بجائے عوامی بھلائی پر مرکوز رہے۔ آج کے مضمون میں "OpenAI کے ڈیٹا کا ماخذ کیا ہے؟" ہم OpenAI کے ڈیٹا ذرائع پر زیادہ توجہ مرکوز کریں گے۔
AI میں ڈیٹا کا تصور
مصنوعی ذہانت کے لیے، ڈیٹا بنیادی تعمیراتی بلاک کے طور پر کام کرتا ہے۔ یہ وہ خام مال ہے جس سے AI ماڈلز، خاص طور پر جو مشین لرننگ اور گہری سیکھنے پر مبنی ہیں، اپنی سمجھ، سیکھنے اور ذہانت حاصل کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز، جیسا کہ انسان تجربے سے سیکھتا ہے، فیصلے کرنے، پیشین گوئیاں کرنے اور بصیرت پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ اور سیکھتا ہے۔ اس ڈیٹا کا معیار، مقدار، اور مختلف قسم کا براہ راست AI سسٹمز کی کارکردگی، درستگی اور وشوسنییتا پر اثر انداز ہوتا ہے۔
AI میں ڈیٹا کی اقسام
- تشکیل ڈیٹا: اس میں وہ ڈیٹا شامل ہے جو ایک مقررہ شکل میں ترتیب دیا جاتا ہے، اکثر ٹیبل یا ڈیٹا بیس میں۔ یہ آسانی سے تلاش کرنے کے قابل ہے اور اس میں اکثر نمبر اور اقدار شامل ہوتے ہیں۔ مثالوں میں اسپریڈ شیٹس، SQL ڈیٹا بیس، اور CRM (کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ) ڈیٹا شامل ہیں۔
- غیر ساختہ ڈیٹا: ڈیجیٹل کائنات میں ڈیٹا کی اکثریت غیر ساختہ ہے۔ اس میں ڈیٹا کی تمام شکلیں شامل ہیں جو ڈیٹا بیس میں صاف طور پر فٹ نہیں ہوتے ہیں، جیسے کہ متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو۔ سوشل میڈیا پوسٹس، ای میلز اور ویڈیوز غیر ساختہ ڈیٹا کی مثالیں ہیں۔
- نیم ساختہ ڈیٹا: ایک ہائبرڈ شکل جس میں ساختی اور غیر ساختہ دونوں عناصر ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ای میل میں سٹرکچرڈ ڈیٹا ہوتا ہے (جیسے بھیجنے والا، وصول کنندہ، اور وقت) اور غیر ساختہ ڈیٹا (پیغام کا باڈی)۔
- متنی ڈیٹا: اس میں کوئی بھی ڈیٹا شامل ہے جو ٹیکسٹ فارم میں ہے۔ یہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں، جذبات کے تجزیہ اور چیٹ بوٹ کی تربیت کے لیے اہم ہے۔
- بصری ڈیٹا: کمپیوٹر ویژن کے کاموں کے لیے استعمال ہونے والی تصاویر اور ویڈیوز۔ یہ ڈیٹا قسم چہرے کی شناخت، خود مختار گاڑیاں، اور امیج جنریشن جیسی ایپلی کیشنز کے لیے اہم ہے۔
ڈیٹا کا معیار اور مقدار: AI کے لیے مضمرات
- ڈیٹا کا حجم: ایک AI سسٹم جتنا زیادہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتا ہے، اتنا ہی وہ سیکھتا ہے اور اتنا ہی درست ہوتا جاتا ہے۔ یہ خاص طور پر گہرے سیکھنے کے ماڈلز کے لیے درست ہے، جن کے لیے نمونوں کو سمجھنے اور باخبر فیصلے کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ڈیٹا کا تنوع: ڈیٹا میں تنوع اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI نظام کسی خاص قسم یا ڈیٹا کے سب سیٹ کی طرف متعصب نہیں ہے۔ ماڈل کے عالمی طور پر قابل اطلاق اور منصفانہ ہونے کے لیے یہ ضروری ہے۔
- ڈیٹا کا معیار: اعلیٰ معیار کا ڈیٹا اہم ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ڈیٹا درست، مکمل اور متعلقہ ہونا چاہیے۔ ناقص کوالٹی ڈیٹا AI سسٹم کے ذریعے غلط نتائج اور پیشین گوئیوں کا باعث بن سکتا ہے۔
AI (اعداد و شمار ذرائع)
AI کے لیے ڈیٹا مختلف ذرائع سے آ سکتا ہے، جیسے آن لائن ریپوزٹریز، تنظیمی ڈیٹا، صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد، سینسرز، اور IoT آلات۔ ڈیٹا کے ذرائع کا انتخاب AI ایپلیکیشن اور اس مسئلے پر منحصر ہوتا ہے جسے حل کرنا ہے۔
OpenAI کے ڈیٹا کے ذرائع
عوامی طور پر دستیاب ڈیٹا
- ویب مواد: OpenAI انٹرنیٹ پر دستیاب ڈیٹا کی وسیع مقدار استعمال کرتا ہے۔ اس میں ویب سائٹس، کتابیں، اخبارات اور دیگر عوامی طور پر قابل رسائی تحریری مواد شامل ہیں۔ مثال کے طور پر، GPT ماڈلز کو انٹرنیٹ ٹیکسٹ کی متنوع رینج پر تربیت دی جاتی ہے۔
- اوپن سورس ڈیٹاسیٹس: AI تحقیق میں استعمال کے لیے متعدد اوپن سورس ڈیٹاسیٹس دستیاب ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹس، جو زبان، وژن، اور آواز جیسے مختلف شعبوں پر محیط ہیں، AI ماڈلز کی تربیت کے لیے ایک بنیادی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔
تعاون اور شراکتیں۔
- تعلیمی اور تحقیقی ادارے: OpenAI اکثر یونیورسٹیوں اور تحقیقی تنظیموں کے ساتھ تعاون کرتا ہے۔ یہ تعاون منفرد ڈیٹا سیٹس تک رسائی فراہم کر سکتا ہے، خاص طور پر خصوصی شعبوں میں۔
- کارپوریٹ شراکت: کارپوریشنز کے ساتھ شراکتیں ملکیتی ڈیٹاسیٹس تک رسائی کی پیشکش کر سکتی ہیں جو عوامی طور پر دستیاب نہیں ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹ مخصوص ڈومینز میں ٹریننگ ماڈلز کے لیے اہم ہو سکتے ہیں۔
صارف کا تیار کردہ ڈیٹا
- OpenAI مصنوعات کے ساتھ تعامل: جب صارفین اوپن اے آئی پروڈکٹس جیسے چیٹ بوٹس یا امیج جنریٹرز کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، تو ان کے ان پٹ کو AI ماڈلز کو مزید تربیت دینے اور بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ ریئل ٹائم ڈیٹا ماڈلز کو زیادہ درست اور سیاق و سباق سے آگاہ کرنے میں انمول ہے۔
- تاثرات اور تصحیحات: صارف کے تاثرات، تصحیحیں، اور تعاملات ڈیٹا کا ایک اہم ذریعہ ہیں، جو ماڈلز میں موجود خامیوں یا تعصبات کی نشاندہی کرنے اور انہیں بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں۔
لائسنس یافتہ ڈیٹا
- خریداری کا ڈیٹا: OpenAI ڈیٹا فراہم کرنے والوں سے ڈیٹا کو لائسنس دے سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ اکثر جامع ہوتے ہیں اور زیادہ مضبوط ماڈلز کی تربیت میں مدد کر سکتے ہیں۔
- ڈیٹا ایگریگیٹرز: جمع کرنے والوں کا ڈیٹا، جو مختلف ذرائع سے معلومات مرتب کرتے ہیں، بھی ایک قیمتی وسیلہ ہو سکتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا جنریشن۔
- ڈیٹا بنانا: کچھ معاملات میں، OpenAI اپنا مصنوعی ڈیٹا تیار کرتا ہے، خاص طور پر جب حقیقی دنیا کا ڈیٹا کم ہو یا جب مخصوص، مخصوص کاموں کے لیے ماڈلز کی تربیت کی جا رہی ہو۔ اس میں نقلی یا مصنوعی طور پر بنائے گئے ڈیٹا سیٹس شامل ہو سکتے ہیں جو حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی نقل کرتے ہیں۔
کراؤڈ سورسنگ۔
- عوامی شراکتیں۔: کچھ پروجیکٹس کے لیے، OpenAI کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا پر انحصار کر سکتا ہے، جہاں افراد رضاکارانہ طور پر ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔ یہ طریقہ خاص طور پر متنوع، حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے نمونے جمع کرنے کے لیے مفید ہے۔
چیزوں کا انٹرنیٹ (IoT) اور سینسر
- سینسر ڈیٹا: جسمانی ماحول یا روبوٹکس کے منصوبوں کے لیے، سینسرز اور IoT آلات سے ڈیٹا اہم ہو سکتا ہے۔ اس میں ماحولیاتی ڈیٹا، موشن ڈیٹا، اور بہت کچھ شامل ہے۔
نتیجہ
OpenAI کے ڈیٹا کے ذرائع متنوع اور وسیع ہیں، جن میں عوامی طور پر دستیاب مواد سے لے کر شراکت کے ذریعے حاصل کردہ خصوصی ڈیٹا سیٹس تک شامل ہیں۔ یہ قسم اچھی طرح سے گول، موثر AI ماڈل تیار کرنے میں اہم ہے۔
بھی پڑھیں: کس طرح CGI اور خصوصی اثرات فلم کے تجربے کی نئی تعریف کر رہے ہیں۔
