आधुनिक AI और बड़े भाषा मॉडल में ज्ञान निरूपण

 

आधुनिक बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models—LLMs) पारंपरिक ज्ञान-आधारित प्रणालियों से कुछ भिन्न तरीके से काम करते हैं। वे विशाल पाठ-संग्रहों पर प्रशिक्षण के दौरान भाषायी पैटर्न और संबंधों को अपने पैरामीटरों में वितरित रूप से सीखते हैं। इन पैरामीटरों में ज्ञान का प्रतिनिधित्व किसी पारंपरिक डेटाबेस की तरह स्पष्ट, पृथक तथ्यों की सूची के रूप में आवश्यक नहीं होता।

इस संदर्भ में तीन दृष्टिकोण महत्त्वपूर्ण हैं:

·       प्रतीकात्मक ज्ञान निरूपण (Symbolic KR): तथ्यों, नियमों और अवधारणाओं को स्पष्ट प्रतीकों तथा संबंधों में प्रस्तुत करना।

·       वितरित ज्ञान निरूपण (Distributed KR): शब्दों और अवधारणाओं को संख्यात्मक वेक्टरों (Embeddings) के रूप में प्रस्तुत करना।

·       संकर ज्ञान निरूपण (Hybrid KR): न्यूरल नेटवर्क की सीखने की क्षमता को स्पष्ट नियमों, ज्ञान ग्राफों या बाहरी ज्ञान आधारों के साथ जोड़ना।

उदाहरण के लिए, हिंदी में किसी ऐतिहासिक प्रश्न का उत्तर देने वाली प्रणाली भाषा मॉडल के साथ विश्वसनीय ज्ञान आधार या सूचना पुनर्प्राप्ति (Retrieval-Augmented Generation—RAG) तकनीक का उपयोग कर सकती है। इससे उत्तर को संबंधित दस्तावेजों से जोड़ना संभव होता है। हालाँकि, इससे प्रत्येक उत्तर की सत्यता स्वतः सुनिश्चित नहीं हो जाती; स्रोतों और उत्तरों का मूल्यांकन फिर भी आवश्यक है।