एक नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तुलना वास्तव में लगभग 30 बिलियन चर वाले फ़ंक्शन से की जा सकती है। इस तुलना को समझने के लिए, हमें तंत्रिका नेटवर्क की मूलभूत अवधारणाओं और एक मॉडल में बड़ी संख्या में पैरामीटर होने के निहितार्थों को समझने की आवश्यकता है।
तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित मशीन लर्निंग मॉडल का एक वर्ग है। इनमें परतों में व्यवस्थित परस्पर जुड़े हुए नोड्स होते हैं। प्रत्येक नोड प्राप्त इनपुट में परिवर्तन लागू करता है और परिणाम को अगली परत पर भेजता है। नोड्स के बीच कनेक्शन की ताकत मापदंडों द्वारा निर्धारित की जाती है, जिन्हें वजन और पूर्वाग्रह के रूप में भी जाना जाता है। ये पैरामीटर प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान सीखे जाते हैं, जहां नेटवर्क अपनी भविष्यवाणियों और वास्तविक लक्ष्यों के बीच अंतर को कम करने के लिए उन्हें समायोजित करता है।
एक तंत्रिका नेटवर्क में मापदंडों की कुल संख्या सीधे इसकी जटिलता और अभिव्यंजक शक्ति से संबंधित है। एक मानक फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क में, मापदंडों की संख्या परतों की संख्या और प्रत्येक परत के आकार से निर्धारित होती है। उदाहरण के लिए, 10 इनपुट नोड्स, 3 नोड्स की 100 छिपी हुई परतें और 1 आउटपुट नोड वाले नेटवर्क में 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 पैरामीटर होंगे।
अब, आइए एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां हमारे पास असाधारण रूप से बड़ी संख्या में पैरामीटर, लगभग 30 बिलियन के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क है। ऐसा नेटवर्क बेहद गहरा और चौड़ा होगा, जिसमें संभवतः प्रत्येक परत में लाखों नोड्स के साथ सैकड़ों या हजारों परतें शामिल होंगी। ऐसे नेटवर्क को प्रशिक्षित करना एक महत्वपूर्ण कार्य होगा, जिसके लिए बड़ी मात्रा में डेटा, कम्प्यूटेशनल संसाधन और समय की आवश्यकता होगी।
इतनी बड़ी संख्या में पैरामीटर होने से कई चुनौतियाँ आती हैं। मुख्य मुद्दों में से एक ओवरफिटिंग है, जहां मॉडल नए, अनदेखे उदाहरणों को सामान्य बनाने के बजाय प्रशिक्षण डेटा को याद रखना सीखता है। इस समस्या के समाधान के लिए आमतौर पर L1 और L2 नियमितीकरण, ड्रॉपआउट और बैच सामान्यीकरण जैसी नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
इसके अलावा, 30 अरब मापदंडों के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए ओवरफिटिंग को रोकने और मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होगी। मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा संवर्द्धन तकनीक, ट्रांसफर लर्निंग और असेंबलिंग को भी नियोजित किया जा सकता है।
व्यवहार में, अरबों मापदंडों वाले तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग आमतौर पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर दृष्टि और सुदृढीकरण सीखने जैसे विशेष अनुप्रयोगों में किया जाता है। GPT-3 (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर 3) और विजन ट्रांसफार्मर (ViTs) जैसे मॉडल अरबों मापदंडों के साथ अत्याधुनिक आर्किटेक्चर के उदाहरण हैं जिन्होंने अपने संबंधित डोमेन में उल्लेखनीय परिणाम हासिल किए हैं।
जबकि सैद्धांतिक रूप से एक नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तुलना लगभग 30 अरब चर के एक फ़ंक्शन से की जा सकती है, ऐसे मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती से जुड़ी व्यावहारिक चुनौतियाँ महत्वपूर्ण हैं। इस पैमाने के गहन शिक्षण मॉडल के साथ काम करते समय मॉडल वास्तुकला, नियमितीकरण तकनीकों, डेटा उपलब्धता और कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर सावधानीपूर्वक विचार करना आवश्यक है।
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