ChatGPT just got evolved to Next Stage

Summary

The speaker discusses the evolution of programming and the impact of AI, specifically generative AI like GPT, on various fields including economics and entertainment. They highlight the need to keep up with advancements in technology and programming languages, emphasizing the importance of understanding the direction in which the industry is moving. The conversation also touches on the challenges and potential of AI in tasks like content creation and problem-solving, suggesting that while AI can assist, human understanding and creativity remain critical.

Takeaways

• 😀 The video discusses the evolution of programming and the impact of AI, emphasizing the need to stay updated with the latest advancements.
• ⏰ The speaker records the video early in the morning, highlighting their early rise and the importance of adapting to new technologies quickly.
• 🌐 The new model of GPT (Chat GPT) has been released, indicating a shift in AI capabilities and the importance of understanding different AI intentions and use cases.
• 💡 The video touches on the application of AI in various fields like economics, stock markets, and even creative writing, showcasing the versatility of AI enhancements.
• 🚀 The speaker mentions that technology, including AI, is constantly evolving, and it's crucial to understand these advancements to know the direction in which the industry is moving.
• 🔢 The discussion includes the history of programming, starting from punch cards to floppy disks, and the evolution towards more advanced programming languages like C and Python.
• 💼 The video suggests that programming is not just about coding but also about solving problems and how AI can help in automating tasks, making life easier for programmers.
• 💭 The speaker addresses common misconceptions about AI, such as the belief that it will replace programming, and argues that AI is an enhancement, not an end to programming.
• 📊 The script mentions the importance of math and reasoning in programming and how these skills define an individual's capability to understand and deduce complex problems.
• 💬 The video concludes with a call to action for viewers to engage with the content, ask questions, and stay updated with the announcements and discussions around AI and programming.

Q & A

What is the primary focus of the video script?

The primary focus of the video script is to discuss the evolution of programming and the impact of AI, particularly generative AI models like GPT, on various fields such as economics, stock market analysis, and content creation.

Why does the speaker mention waking up early in the script?

The speaker mentions waking up early to record the video because they wanted to share updates on the latest developments in AI and programming languages with their Hindi-speaking audience.

What does the speaker think about the new model dropped by GPT?

The speaker is excited about the new model dropped by GPT, as it represents advancements in AI and generative AI, which will require continuous updates and have significant implications for the direction of programming and technology.

How does the speaker view the evolution of programming languages?

The speaker views the evolution of programming languages as a journey from early hardware-dependent programming like punch cards to modern high-level languages like Python, emphasizing the continuous improvement and ease of use over time.

What is the significance of the 'five cards' mentioned in the script?

The 'five cards' refer to an early method of programming where tasks were written on cards that were fed into the system. This signifies an early stage in the evolution of programming, highlighting the transition from hardware-dependent to software-based programming.

Why does the speaker discuss the importance of mathematics and reasoning in programming?

The speaker discusses the importance of mathematics and reasoning in programming because these skills define an individual's ability to understand and deduce solutions, which is crucial for problem-solving and innovation in technology and AI.

What is the speaker's opinion on the future of programming with the advent of AI?

The speaker believes that programming will not end with the advent of AI; instead, it will evolve. The focus will shift towards making programming more accessible and efficient, and there will always be a need for human understanding and innovation.

What example does the speaker give to illustrate the complexity of programming?

The speaker uses the example of creating a channel thumbnail to illustrate the complexity of programming, explaining that it involves multiple elements and decisions, and is not as simple as it might seem.

Why does the speaker emphasize the importance of understanding the context in AI models?

The speaker emphasizes the importance of understanding the context in AI models because the performance of models like GPT depends on the context in which they operate, and this understanding is crucial for their effective application.

What is the significance of the 'strawberry' example mentioned in the script?

The 'strawberry' example is used to highlight the challenges in AI understanding and context recognition. It shows that AI models may not always correctly interpret the context or quantity of items mentioned, such as 'strawberries,' which is a common issue in natural language processing.

How does the speaker view the role of AI in content creation and storytelling?

The speaker is excited about the potential of AI in content creation and storytelling, suggesting that with AI, new levels of creativity can be achieved, although the process is complex and requires a deep understanding of the context and the elements involved.

Outlines

00:00

🌞 Morning Programming Discussions

The speaker begins by greeting the audience early in the morning and introduces the topic of discussion for the day, which is centered around programming and recent advancements. They mention that they usually create content in English but decided to switch to Hindi to keep the Hindi-speaking audience updated on the latest developments. The speaker highlights the recent release of a new model by ChatGPT and the importance of staying updated with AI and its various applications, including economic analysis and storytelling for movies. They emphasize the continuous evolution of technology and its impact on different market segments, using the example of the quick delivery service as an innovation that has significantly impacted the market.

05:01

💡 Evolution of Programming and AI

This paragraph delves into the historical evolution of programming, starting from the use of punch cards to the development of floppy disks and beyond. The speaker discusses the transition from hardware-dependent programming to software development and the emergence of higher-level programming languages like C, which made coding more accessible and less reliant on assembly language. They also touch upon the importance of mathematics and reasoning in programming, stating that while some problems may seem solved, there are still many complex issues that require advanced solutions. The speaker argues that programming is not ending but evolving, with a focus on making tools and products more accessible and user-friendly.

10:01

📚 Deep Dive into AI Models and Their Capabilities

The speaker provides an in-depth analysis of AI models, particularly focusing on their ability to understand and process information. They discuss the challenges of vectorization and context in AI models, explaining how models interpret text and the importance of context in their understanding. The paragraph also covers the limitations of AI in certain areas, such as the草莓（strawberry） example, where the model struggles to understand the quantity being referred to without proper context. The speaker emphasizes the need for better math and reasoning in AI models to improve their performance and output.

15:03

💼 Impact of AI on Industries and Job Market

In this section, the speaker explores the impact of AI on various industries, including economics and customer support. They discuss how AI can process and analyze data, even if it's not perfect, to make informed decisions. The speaker also talks about the potential for AI to revolutionize storytelling and content creation, suggesting that with AI, we might see a new level of innovation in these fields. However, they also note that some AI models have not yet addressed certain problems related to math and reasoning, which could limit their effectiveness in certain applications.

20:03

🚀 Future of Hiring and AI in Business

The final paragraph discusses the future of hiring in the context of AI and automation. The speaker speculates on how the hiring process might evolve as more tasks become automated, questioning whether companies will still value coding tests or other traditional hiring parameters. They suggest that individuals might prefer to create their own products rather than join companies, leading to a potential shift in the job market and business landscape. The speaker invites the audience to share their thoughts and requests for more in-depth discussions on specific topics, promising to create more focused content based on audience feedback.

Keywords

💡ChatGPT

ChatGPT refers to a type of AI model designed for conversational interactions. In the context of the video, ChatGPT is highlighted as a significant advancement in AI technology, particularly in the field of natural language processing. It is used to demonstrate the evolving capabilities of AI in understanding and generating human-like text, which is central to the video's theme of technological progress in programming and AI.

💡Vectorization

Vectorization in the video script pertains to the process of converting words or phrases into vectors, which are essentially numerical representations in a multi-dimensional space. This concept is crucial for AI models like ChatGPT to understand and process human language. Vectorization allows machines to 'understand' context and semantics, which is a key aspect of the video's discussion on AI's ability to mimic and enhance human interactions.

💡Evolution

Evolution, as used in the video, refers to the continuous development and improvement of technology, specifically in the realms of programming and AI. The script discusses how programming languages and AI models have evolved over time, becoming more efficient and sophisticated. This term is integral to the video's narrative, which showcases the journey from early programming methods to modern AI capabilities.

💡Healthcare

Healthcare is mentioned in the context of AI's application in various sectors, including medical services. The video implies that AI, through enhancements in vectorization and natural language understanding, can significantly improve healthcare delivery, making it more personalized and efficient. This keyword ties into the broader theme of AI's transformative impact across different industries.

💡Economics

Economics is highlighted as a field where AI can provide valuable insights, such as analyzing market trends or assisting in investment decisions. The video suggests that AI's ability to process and interpret vast amounts of data can lead to more informed economic strategies and predictions, showcasing AI's role in enhancing decision-making processes in economics.

💡Punchline

The term 'punchline' is used in the video to describe the outcome or the key takeaway from the discussion on AI advancements. It implies that the video aims to deliver a compelling conclusion about the state and future of AI, emphasizing the significance of AI's role in programming and its potential to revolutionize various sectors.

💡Vector Fication

Vector Fication is a term used in the script to describe the process of converting text into vector form, which is a fundamental step in AI's language processing. The video explains that this process allows AI models to break down text into understandable components, which is essential for tasks like natural language understanding and generation.

💡Prime Numbers

Prime numbers are mentioned in the context of a specific example or challenge that AI models face. The video uses prime numbers to illustrate the complexity of certain mathematical problems and how AI can be utilized to solve them. This keyword demonstrates the video's focus on AI's capabilities in handling complex computational tasks.

💡Optimization

Optimization in the video refers to the process of improving the efficiency and effectiveness of AI models. It is discussed in the context of reducing computational resources and enhancing the performance of AI systems. The term is relevant to the video's theme as it underscores the ongoing efforts to refine AI technologies for better outcomes.

💡Economics Professor

The 'Economics Professor' is used as an example to demonstrate the application of AI in specialized fields. The video suggests that AI can assist professionals like economics professors in their research and analysis, thereby enhancing their capabilities. This keyword is part of the video's broader discussion on AI's integration into various professional domains.

💡Crosswords

Crosswords are mentioned as an example of a task where AI can showcase its problem-solving and pattern recognition abilities. The video implies that AI's capacity to solve crosswords is indicative of its broader potential to handle complex, logic-based challenges, which is a key aspect of the video's exploration of AI's cognitive capabilities.

Highlights

Introduction to the Hindi channel and the importance of keeping the audience updated on the latest developments.

Announcement of the new model drop of ChatGPT and its significance in the AI industry.

Discussion on the different intentions and use cases for AI models like ChatGPT and their impact on programming and technology.

Exploration of how advancements in technology, such as AI, affect various sectors including economics and entertainment.

Insight into the evolution of programming from punch cards to modern programming languages like Python.

Analysis of the impact of Google's PageRank algorithm on the evolution of technology and programming.

Discussion on the importance of mathematics and reasoning in programming and how it defines our capabilities.

Introduction to the concept of vectorization in AI models and its role in understanding context.

Explanation of the challenges in vectorization and how AI models process and interpret words and context.

Case study on the limitations of AI models in understanding the quantity of items mentioned, like 'strawberry' in 'strawberries'.

Discussion on the evolution of AI models and their ability to handle complex reasoning and mathematical problems.

Introduction to the new series of AI models announced by ChatGPT and their focus on reasoning over speed.

Analysis of the common misconceptions about AI models and their ability to provide accurate and relevant responses.

Discussion on the importance of understanding the context and vectorization process in generating AI responses.

Presentation of various questions and responses demonstrating the AI model's ability to handle complex queries and reasoning.

Discussion on the pricing models of AI services and how they have evolved with the introduction of advanced AI models.

Insight into the future of hiring and the potential shift from coding tests to AI-generated solutions in the job market.

Conclusion and call to action for the audience to stay updated with the latest announcements and developments in AI.

Transcripts

हां जी कैसे हैं आप सभी काफी सुबह हो रही

है ऑलमोस्ट 511 512 का टाइम

है और स्वागत है आप सभी का चाय और कोड में

आज चाय तो नहीं है थोड़ा अर्ली मॉर्निंग

है तो नींबू पानी तो बनता ही है सेहत का

तो ध्यान रखना ही पड़ेगा और इतनी जल्दी

सुबह-सुबह इसलिए वीडियो रिकॉर्ड कर रहे

हैं क्योंकि पहली बात तो जल्दी उठ गए हैं

और उसके बाद देखा तो पूरा

पूरी उसी से ही भरी हुई थी तो मैंने सोचा

कि अक्सर इस तरह के वीडियोस मैं इंग्लिश

चैनल पे ज्यादा करता हूं तो यह वाला

वीडियो हिंदी चैनल पे जाना चाहिए ताकि

आपको भी अपडेट पता रहे क्या हो रहा है

दुनिया के अंदर कहां पे कैसे जा रहे हैं

तो हां जी अगर आपने अभी तक नहीं सुना है

तो चैट जीपीटी का नया मॉडल ड्रॉप हुआ है

और चैट जीपीटी हो या कोई सा भी जनरेट एआई

हो जितने एनहांस मेंट इसमें आएंगे उसके

अलग इंटेंशन होते हैं अलग यूज केसेस होते

हैं और हमें इस पे अपडेट रहना ही पड़ेगा

ऑप्शन नहीं है आपके पास ज्यादा क्योंकि

इससे आपको पता लगे कि किस डायरेक्शन में

हम जा रहे हैं और प्रोग्रामिंग कैसे

इवॉल्व हो रही है जस्ट प्रोग्रामिंग नहीं

इन जनरल और क्या-क्या चीजें इवॉल्व होगी

जैसे इकोनॉमिक्स हो गया स्टॉक मार्केट हो

गए कि कैसे आप किसी भी कंपनी को एनालाइज

कर सकते हो या फिर कोई बेटर हॉलीवुड

बॉलीवुड स्टोरीज लिख सकते हो मूवीज के लिए

तो हर जगह कुछ ना कुछ इंप्रूवमेंट आ रहा

है अक्सर कोई भी टेक्नोलॉजी एवा

एडवांसमेंट होता है एनहैंसमेंट होता है तो

वहां पे कुछ पर्टिकुलर सेगमेंट कुछ

पर्टिकुलर एरिया ज्यादा इंपैक्ट होते हैं

जैसे कि जोमट क्विक डिलीवरी ये अपने आप

में एक इनोवेशन ही था कुछ मार्केट सेगमेंट

इससे इंपैक्ट में आए जीपीएस मेरे को अभी

भी एक फैसटिकट क्नो जीी लगती है जैसे कि अ

google2 जीपीटी का इंपैक्ट फैक्टर बहुत

हाई है तो आइए चलिए देखते हैं हम इस जर्नी

पे आपको भी लेके चलते हैं इस जर्नी पे कुछ

आपको भी स्क्रीनशॉट्स मॉडल्स जो मैं इतनी

देर खेल रहा था इस मॉडल के साथ वो भी आपको

दिखाते हैं कि कहां पे कैसे हो रहा है अब

इससे पहले तो सबसे पहले तो कि आपको कोई

डरा दे कि सारा काम ऐसे नहीं होता है या

फिर यह सब होता है तो उससे पहले हम थोड़ा

सा डिस्कस कर लेते हैं कि एक्चुअली में जो

प्रोग्रामिंग है वह है क्या कहां पे कैसे

जा रही है क्या आपको डरने की जरूरत है

नहीं है अ वो सारा हम देख लेते हैं ताकि

आपको भी एक थोड़ा सा रियलिस्टिक एनालिसिस

रहे क्योंकि देखिए डराने वाले वीडियोस

हाईप वीडियोस ये सब तो बन ही जाते हैं हम

भी बना लेंगे कभी बट इंटरेस्टिंग पार्ट यह

है कि प्रोग्रामिंग का जो पूरा यह जो

जर्नी है इसका एनालिसिस अगर आप करके

देखेंगे कि कहां से इवॉल्वमेंट आया तो आप

देखेंगे एक छोटा सा लीनियर ट्रैक है आपके

पास में और ये ट्रैक हर पॉइंट पर कुछ ना

कुछ इवोल्यूशन आपको देता गया है जैसे कि

फॉर एग्जांपल सबसे पहले हमने अगर आपने

सुना होगा तो पंच कार्ड्स होते थे तो जो

भी आपको कभी भी कुछ करवाना होता था

प्रोग्रामिंग से वो पंच कार्ड के थ्रू ही

होता था मतलब आप जो भी प्रॉब्लम है वो पंच

कार्ड में लिखिए फीड करिए उसके अंदर पंचेज

लिटरली होल्स पंच करिए और उसको फीड करिए

उसके बाद थोड़े टाइम बाद हमने देखा फ्लॉपी

डिस्क वगैरह ये सब इवॉल्व हो गई लेकिन

प्रोग्रामिंग तब भी मेजर्ली कुछ असेंबली

जैसी प्रोग्रामिंग में ही ज्यादा हो रही

थी अ क्योंकि और लोग बहुत खुश थे असेंबली

से कि हां जी असेंबली से तो हम बहुत खुश

हैं क्योंकि पंच कार्ड से तो बेटर था पंच

कार्ड में कार्ड एक बार इंसर्ट करते हैं

उसके बाद कंपलीटली डिस्ट्रॉय हो जाता है

और उसके बाद हमें लगा कि यार सॉफ्टवेयर

बनेंगे अब हार्डवेयर से कंप्लीट डिटैच हो

जाएगी चीजें तो अगर आप कुछ भी गलती करते

हैं तो ठीक है असेंबली में काफी हद तक ठीक

हो जाती है अनटिल अनलेस आपने उसको एंबेड

नहीं कर दिया है और उसके बाद आप देखेंगे

कि कुछ और इवॉल्वमेंट आया और फाइनली कुछ

अच्छी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जिनके लोग आज

तक भी फैन है सी जैसी प्रोग्रामिंग

लैंग्वेज आई जो कि लिखने में बहुत ही आसान

थी और अभी भी आसान ही है कंपैरेटिव अगर हम

यहां से जर्नी को देखते हुए आए और उसके

बाद आप जर्नी में देखोगे कि और मॉडर्न

लैंग्वेजेस आ गई जिसके अंदर अ कुछ

लैंग्वेजेस जैसे

python.py या जेएस ही लिखना है फॉर

एग्जांपल जैसे आप जो भी आजकल नोड वगैरह

लिख रहे हो वो v8 इंजन ही तो है तो

अल्टीमेटली एंड द एंड ऑफ द डे c+ प ही तो

है इनफैक्ट python-tk

भी कोड लिखना नहीं था प्रोग्रामिंग का

हमेशा से गोल था कि एक प्रॉब्लम सॉल्व करी

जाए ह्यूमंस को और कैसे ईज दिया जाए कुछ

लोग इसको ना पर्सनली ले लेते हैं बहुत

ज्यादा कि नहीं प्रोग्रामिंग ही सब कुछ

प्रोग्रामिंग कभी कुछ नहीं था इट्स जस्ट अ

सलूशन फॉर बिजनेस अब बिजनेस आपका हो सकता

है फूड डिलिवरी हो हो सकता है कुछ हो और

इनके दौरान भी अपने आप में एक बिजनेस

वेंचर अपने आप में निकले कि यार इन

प्रोग्रामर्स को हेल्प करने के लिए भी

हमारे पास कुछ ना कुछ टूल्स चाहिए तो

टलिंग बिजनेस हमेशा से ही थे कि आप

प्रोग्रामर्स की लाइफ कैसे ज्यादा आसान

बना सकते हो अब फर्क सिर्फ इतना सा आया कि

लोगों ने समझ लिया कि टूरिंग वाला जो पाथ

है और जो प्रोग्रामिंग वाला पाथ है यही सब

कुछ है ये कभी नहीं होगा ये एडवांसमेंट

में जाएगा और प्रोग्रामिंग लिखना और आसान

दर आसान होता जाएगा और फोकस ये होगा कि

प्रोडक्ट कैसे निकल सकता है आसानी से एक

टूल कैसे आसानी से बन सकता है और लोगों का

लाइफ कैसे इजी हो सकता है जैसे मैंने कुछ

टाइम पहले भी बोला था कि यार थंबनेल बनाना

अभी भी एक चैलेंजिंग टास्क है इतना आसान

नहीं है मैं मेरी फोटोस दे दूं और मैं

वहां पे प्रोमट कर पाऊं कि एक्सप्रेशन

चाहिए ये चाहिए और ये ये चाहिए और कुछ

अच्छा सा थंबनेल बना दे नहीं होता है अभी

भी अभी भी देयर इज फार मोर बेटर थिंग्स

दैट आर डन बाय दैट और मैं चाहता हूं वहां

पे टूरिंग आए लेकिन ये सब है अब यहां से

जब हम जिस मॉडल पे जा रहे हैं और वो जा

रहे हैं वो एनहैंसमेंट्स हैं और ज्यादा कि

अब हम अ एआई को और कैसे यूज कर सकते हैं

प्रोग्रामिंग ताकि हमारे बहुत सारे टास्क

ऑटोमेटिक हो पाए सारे तो नहीं हो सकते हैं

और इसके अलावा भी आप एक चीज देखोगे तो कुछ

मैथ प्रॉब्लम है कई लोगों को लगता है कि

मैथ की कुछ प्रॉब्लम्स है जैसे कि सर्चिंग

सॉर्ट ंग ये सब तो होता ही है बाय डिफॉल्ट

बट अगर आप रिसर्च पेपर देखोगे के तो ये जो

मैथ वाली जो प्रॉब्लम्स है यह ऐसा नहीं है

कि ऑलरेडी एजिस्ट करती थी यह प्रॉब्लम्स

अभी भी बहुत सारी लेटेस्ट ही है जैसे कि

फॉर एग्जांपल कुछ सर्चिंग और सर्टिंग की

अगर आप डेट देखेंगे हाल ही के कुछ 1015

साल में ही वह सर्टिंग रिसर्च पेपर में

पब्लिश हुई और उसके बाद लोगों ने उनको यूज

करना शुरू करा अभी भी बहुत सारी मैथ्स की

ऐसी प्रॉब्लम है या एल्गोरिथमिक ऐसी

प्रॉब्लम है जो हमारे पास सलूशन नहीं है

और उन प्रॉब्लम्स को हम बस एनपी वगैरह पढ़

के छोड़ दिया जाता है कि नहीं यार अभी

सोल्यूशन वो सलूशन कब नहीं आएगा आना तो

पड़ेगा ना एक दिन उस सोल्यूशन को तो वही

चीजें हैं वही एनहैंसमेंट है तो यह कह

देना कि यार प्रोग्रामिंग ही खत्म हो

जाएगा प्रोग्रामिंग खत्म नहीं होती है

चीजें खत्म नहीं होती है चीजें इवॉल्व

होती है आज कोई कहे कि नहीं मैं तो पंच

कार्ड ही प्रोग्राम करना चाहता हूं या मैं

असेंबली में ही सारा कोड करूंगा तो ओबवियस

सी बात है कि कोई ना कोई

पंच कार्ड आता था उनको असेंबली सीखना बहुत

आसान रहा जिनको असेंबली आती थी उनको लिए

सी पीस ऑफ केक रहा जिनको यह प्रोग्रामिंग

की समझ है कि किस तरह से प्रोग्राम दिया

जाता है इंस्ट्रक्शन कंप्यूटर समझता है

जितना नॉलेज आपको रहेगा उतना ज्यादा फास्ट

आप डीब कर पाएंगे उतना ज्यादा फास्ट आप

प्रोडक्ट को दे पाएंगे तो यही इसी दौर में

एक प्रॉब्लम जो आ रही थी चैट जीपीटी के

अंदर या फिर जितने भी जनरेटिंग मॉडल थे वो

प्रॉब्लम मैथ कह सकते हो आप एक तरह से या

फिर ज्यादा बेटर वर्ड रहेगा रीजनिंग का तो

रीजनिंग अ प्रोग्रामिंग के लिए या फिर चैट

जीपीटी के लिए इ जनरेट एआइस के लिए अपने

आप में एक नाइटमेयर है क्यों नाइटमेयर है

क्योंकि देखिए जब भी एक जीपीटी मॉडल होता

है तो ये क्या करता है आप जो भी यहां पे

लिखते हैं जैसे आपने लिखा कोई भी टास्क अब

ये टास्क लिटरली जो चैट जीपीटी है इसको

ब्रेक करेगा सब वर्ड्स के अंदर अब सब

वर्ड्स कैसे होंगे मतलब इसका वेक्टर

फिकेशन होता है आप ये समझ लीजिए कि आपने

लिखा टास्क और लिखा टास्क टू ये टास्क

नहीं है ये सिंपल वर्ड्स है तो हर एक चीज

को एक वेक्टर में बदला जाएगा अब वेक्टर

होता है रे स्केल अब उसके बारे में कभी और

बात करेंगे सपोज करिए इसका वेक्टर कुछ आता

है आपके पास 1 7 05 रैंडम नंबर्स इस कुछ

इसी तरह से दिखते हैं तो ये आपका टास्क वन

है और इसी तरह से आपके पास एक और आएगा

टास्क टू जिसका भी एक रिलेवेंट स्कोर होता

है कि कौन से कॉन्टेक्स्ट में इस बात को

लिया जाए तो सपोज करिए यहां पे फाइव है

यहां पे कुछ एट है कुछ इस तरह से आपके पास

टास्क टू आएगा अब प्रॉब्लम यह है चैट

जीपीटी या किसी भी मॉडल के अंदर कि हमें

लगता है वो पर वर्ड बाय वर्ड होता है जबकि

वर्ड बाय वर्ड नहीं होता है वो लेटर बाय

लेटर भी नहीं होता है कौन सा वर्ड कहां पर

कैसे ब्रेक होगा हमें नहीं पता है और वह

वेक्ट फिकेशन अलग लेवल प होगा अब जो मॉडल

किसी भी एक पर पर्टिकुलर स्केल को चूज

करते हैं कि मान लीजिए मैं इधर इसको ब्रेक

करना चाहूंगा वेक्ट फिकेशन करना चाहूंगा

या इसको वेक्ट फिकेशन करना चाहूंगा

कंप्लीट डिफरेंट रिजल्ट्स आते हैं क्योंकि

कॉन्टेक्स्ट चेंज हो जाता है बहुत सारे

ऐसे वर्ड्स है जिनके कॉन्टेक्स्ट चेंज हो

ही जाते हैं अब यहां पर सबसे बड़ा एक

प्रॉब्लम था स्ट्रॉबेरी इसीलिए आपने

थंबनेल में स्ट्रॉबेरी देखा अब स्ट्रॉबेरी

का क्या था कि स्ट्रॉबेरी जब भी आप लिखते

हैं तो च जीबीटी को नहीं पता उसमें कितने

आ रहे हैं हमें पता है आपको पता है

क्योंकि आपकी रीजनिंग अच्छी है अब वहां पे

जो वेक्ट फिकेशन होता था वो कुछ इस तरह से

होता था कि चैट जीपीटी या हर एक मॉडल अपने

आप में अलग आंसर देता था प्राइम नंबर्स के

अंदर अगर आप जाते हैं प्राइम नंबर्स वैसे

भी कैलकुलेशन बहुत ही टफ होती है और उसी

के पीछे पूरा क्रिप्टोग्राफी चल रहा है तो

वहां पे और ज्यादा प्रॉब्लम थी और जीपीयू

का जो चण था वो बहुत ज्यादा था लेकिन अब

जो मॉडल हमने यहां पे देखे हैं अभी

अनाउंसमेंट के अंदर उसपे भी हम जाएंगे

डिटेल में डिस्कस करेंगे वो ये कहते हैं

कि आप मैथ और रीजनिंग को ज्यादा प्रेफरेंस

देंगे अब ये मैथ और रीजनिंग आपका जितना

अच्छा होगा ना उतने अच्छे आप इंडिविजुअल

होंगे उतने अच्छे आप इंजीनियर होंगे उतने

अच्छे आप इन जनरल पर्सन होंगे क्योंकि ये

जो मैथ और रीजनिंग है यही कहीं ना कहीं

हमारी कैपेबिलिटीज को डिफाइन करता है कि

कितना आप चीजों को समझ पा रहे हैं और उसको

डिड्यूस कर पा रहे हैं और इन्हीं का टेस्ट

होता है अक्सर तो जितने भी आप आईआईटी

देखते हैं आईएएम देखते हैं या फिर आप

कोडिंग राउंड्स जो आप देखते हैं कि कोड

फोर्सेस वगैरह जो कंपटीशन होता है वहां पे

कि कितना जल्दी आप प्रॉब्लम स्टेटमेंट को

समझ के उसके लिए एक अच्छा रिजल्ट दे सकते

हैं यही चीजें आपकी इवेलुएट की जाती है

जिसमें एप्टिट्यूड वगैरह ये सब आते हैं अब

इनके जो एक्सट्रीम एग्जांपल्स होते हैं कि

कितना आप डिड्यूस कर सकते हो मैथ और

रीजनिंग से इन सबको इनकी इंप्लीमेंटेशंस

बहुत ही इंटरेस्टिंग है कोई भी बंदा जो कि

स्टॉक मार्केट के अंदर है या फिर

इकोनॉमिक्स के अंदर है तो वहां पे ना आपके

पास डाटा है लेकिन जरूरी नहीं है कि सारा

डाटा अच्छा ही हो या बुरा हो उसको रिड्यूस

करना पड़ेगा कि कंपनी के प्लांस क्या हैं

कैसे वो इन्वेस्टमेंट कर रहे हैं हो सकता

है अभी उनका प्रॉफिट बहुत ही नीचे हो

लेकिन जो इन्वेस्टमेंट है बहुत अच्छे हो

जो फ्यूचर आपको रिजल्ट दे दे तो आप यह

सारा डाटा बस फीड करके जीपीटी या किसी से

भी एक्सपेक्ट नहीं कर सकते थे कि वो अच्छा

देगा इसके अलावा एक जो प्रॉब्लम होती है

जो मुझे लगा था स्टार्टिंग में कि अब

क्योंकि चैट जीपीटी आ गया है आपके पास में

एक पर्सनल असिस्टेंट है जो आपसे बात कर

सकता है तो बहुत अच्छी स्टोरीज निकल के

आएगी और उन स्टोरीज से बहुत अच्छी सीरीज

बन सकती है मूवीज बन सकती है तो मुझे

लगाता है स्टोरी जनरे के अंदर एक नए लेवल

के क्योंकि ऐसी स्टोरी सोचना जो हैरी पॉटर

लेवल पे हो ये कोई आसान काम नहीं है इसके

लिए बहुत इटरेशन बहुत इवोल्यूशन बहुत थॉट

प्रोसेस एक्सचेंज भी लगते हैं फेलो राइटर

से बहुत डिस्कशन करना पड़ता है कि कहां

लूप होल्स से क्या है तो मुझे लगा था

स्टोरीज के लिए मैं बहुत एक्साइटेड था कि

यार ये स्टोरीज हमारे पास बहुत आएगी तो ये

नहीं आया क्योंकि कहीं ना कहीं ये जो

प्रॉब्लम थी मैथ और रीजनिंग की इनको नहीं

एड्रेस किया गया था और बहुत सारे मॉडल्स

हैं जो कि इसी पर काम कर रहे हैं और कर

रहे थे कुछ सालों से अब हमें जाके फाइनली

कुछ आउटपुट जा देखने को मिला जो भी अभी

ठीक-ठाक सा ही है बट मुझे लगता है कहीं ना

कहीं अब जाके जगह म रहे तो यहां पर भी

देखिए दो टाइप के आपको मॉडल्स दिखेंगे कि

यह जो जनरेट एआई के जो मॉडल्स है

कि तो जनरेट एआई के जितने भी मॉडल्स है

यहां पर दो तरह की एक्सपेक्टेशन इन मॉडल

से रखी जाती है पहली जो एक्सपेक्टेशन इनसे

रखी जाती है वह रखी जाती है स्पीड की तो

फर्स्ट जो इंप्रेशन होता है वह अक्सर

स्पीड में ही होता है और दूसरी होती है

थॉट प्रोसेस में या इसको थिंकिंग के अंदर

बोल दीजिए आपको जो बोलना है तो ये थिंकिंग

प्रोसेस में अब देखिए जब भी कभी कोई मॉडल

इंट्रोड्यूस होता है या कुछ इस तरह का

होता है जैसे कोडर्स भी आपने देखा होगा कई

कोडर्स बहुत फास्ट लिखते हैं तो ये सबसे

पहला इंप्रेसिव फैक्टर होता है कि यार

बहुत फास्ट है स्पीड है तो मतलब अच्छा ही

लिख रहा होगा लेकिन इवेंचर पता लगता है कि

यार स्पीड ठीक है अपनी जगह है लेकिन हमें

ना कोडिंग हो या कोई भी एनवायरमेंट हो

वहां पे थॉट प्रोसेस ज्यादा चाहिए स्पीड

थोड़ा ठीक हो ओके ओके हो तो भी चलेगा तो

यही वो प्रोसेस था तो चैट जेपीटी ने भी ये

अप्रोच करा कि पहले हम फास्ट फास्ट फास्ट

रिजल्ट देते हैं जिन चीजों पे ज्यादा

सोचने की जरूरत नहीं है कैलकुलेशन या जो

ऑलरेडी सॉल्व हो रखी है बॉयलर लेट ही है

अब हम जा रहे हैं थिंकिंग मोड की तरफ आई

थिंक गुड डायरेक्शन है तो चैट जीपीटी ने

अनाउंस किया आप अनाउंसमेंट अभी देख सकते

हो ए नी सीरीज ऑफ रीजनिंग मॉडल्स अब ये

मॉडल्स कंपलीटली डिफरेंटली ट्रेंड है जो

हम पहले चैट जीपीटी देख रहे थे अ 4o वगैरह

से क्योंकि वहां पे स्पीड इज द फैक्टर

यहां पे थॉट प्रोसेस इज द फैक्टर और दोनों

अभी एक साथ नहीं पॉसिबल है और मुझे लगता

नहीं कुछ सालों तक पॉसिबल भी होंगे

क्योंकि दीज आर टू डिफरेंट ट्रेनिंग

मैकेनिज्म ऑल टुगेदर तो इस पे भी हम

डिस्कस करेंगे काफी रिसर्च पेपर इस पे भी

आए हैं तो यहां पे आप देखेंगे कि ठीक है

वी हैव डेवलप्ड अ न्यू सीरीज मॉडल

एक्सपेक्टेशन तो यहां पे बहुत सारा है हाउ

इट वर्क्स पे हम आते हैं उससे पहले मैं

आपको दिखाता हूं क्या-क्या मैंने इससे

क्वेश्चन पूछे और क्या-क्या उसके रिजल्ट

आए तो सबसे पहला तो जो कॉमन क्वेश्चन है

चाट जीपीटी से अक्सर जो कि गलत ही आता है

व्हिच केम फर्स्ट द चिकन और एग तो यहां पे

जो आंसर है ना फ्रॉम इवोल्यूशनरी

पर्सपेक्टिव एग केम फर्स्ट तो इसने कहा कि

ठीक है अगर हम एग को लेते हैं तो

इवोल्यूशनरी प्रोसेस को किस तरह से इवॉल्व

हम देखेंगे और अगर हम चिकन को भी देखते

हैं तो अ दिस वुड र्ड व्हेन अ बर्ड वेरी

सिमिलर टू चिकन बट नॉट क्वाइट चिकन लेड इन

एग ड्यू टू जेनेटिक म्यूटेशन द ऑफस्प्रिंग

वाज हैच तो बड़ा ही रीजनेबल आंसर है और

काफी रिसर्च पेपर में और इनमें इसके बारे

में स्टडी है तो ऑलमोस्ट वो का वही आंसर

मुझे यह दिखा क्योंकि ये रिसर्च पेपर हमने

देख रखा था एक बार इसलिए और सबसे क्लासिक

क्वेश्चन जो आपको सभी जगह दिखाई देगा हाउ

मेनी आर इन स्ट्रॉबेरी इसके बारे में काफी

मजाक भी उड़ाया जाता है जनरेट एआई का कि

यह कभी भी सही नहीं दे पाते रीजन आपको पता

है बट यहां पे अब सही आ रहा है अब कई लोग

तो कह रहे हैं ये वाला केस है यह सब है आई

थिंक नहीं है अ अच्छा रिजल्ट है और अगर इस

तरह की रीजनिंग अगर हो पा रही है कि आप

कॉन्टेक्स्ट पूरा समझ पा रहे हो ऑन द गो

आप वेक्टराइजेशन कर पा रहे हो डिफरेंट

लेवल पे क्वेश्चन क्या है उस बेसिस पे तो

आई थिंक दिस इज रियली गुड कि आप एक

स्टैंडर्ड डिफॉल्ट वेक्टराइजेशन नहीं कर

रहे हो हर चीज का यू आर ट्राइम टू इवेलुएट

द क्वेश्चन यू आर ट्राइम टू सी दैट कौन सा

वेक्टराइजेशन सही होता है और यही वो

थिंकिंग प्रोसेस है थॉट्स फॉर 4 सेकंड तो

यहां पे आप देखोगे एसेसिंग द क्वेश्चन

ब्रेकिंग डाउन द यूजर्स क्वेरी आ

रिकॉग्नाइज देयर जज आर काउंट तो ये य सारा

वो वेक्टराइजेशन प्रोसेस है और उसके बाद

कुछ टिपिकल सवाल व्हाट आर द लास्ट फोर

डिजिट ऑफ द सम ऑफ फर्स्ट 70 प्राइम नंबर

अब इसका प्रॉब्लम क्या होता था क्योंकि ये

क्वेश्चन इस तरह से डिजाइंड है कि लास्ट

फोर डिजिट सम ऑफ द फर्स्ट तो लास्ट फोर

डिजिट का सम है कि फर्स्ट सम ऑफ तो ये

हमारे लिए बहुत इजी लगता है कि ठीक है या

जो पूछा है वो इजी है डिड्यूस करना बट

जीपीटी के लिए नहीं है और अच्छी बात ये है

कि इसको बहुत टाइम लगा 41 सेकंड आप बाकी

में देखोगे 4 सेकंड 4 सेकंड तो कुछ

क्वेश्च क् हैं जो अभी भी थॉट प्रोसेस

देने प मजबूर करते हैं तो आप देखेंगे कि

प्राइम नंबर्स इसने पूरे निकाले और यह

निकालने अपने आप में बहुत ही कंप्यूट हैवी

है आई एम प्रेटी शर कहीं ना कहीं

ऑप्टिमाइजेशन है इन चीजों को लेके अ तो बट

ठीक है और नाउ उसका कैलकुलेटिंग सम उसके

बाद लास्ट एक्सट्रैक्टिंग तो इसको पता था

कि इसको मुझे इवेलुएट करने के लिए कौन से

स्टेप्स लगेंगे दैट इज वेयर इट इंप्रेस्ड

मी इसको एगजैक्टली पता था अब यह खुद ही जो

स्टेप्स इवॉल्व डिड्यूस कर पाया है आई

थिंक दैट इज वेरी इंप्रेसिव अगर इस तरह से

मैं और प्रेसा स्टेप्स दूं तो बेटर होगा

और यही सबसे इंपॉर्टेंट है कि आपको पता है

किस तरह से डिड्यूस करना है

दैट्ची है और यह भी एक मॉकिंग क्वेश्चन है

तो इस तरह के मॉकिंग क्वेश्चंस काफी

रिसर्च पेपर्स में काफी ब्लॉग आर्टिकल में

रिसर्चस ने काफी डिस्कस करे हैं तो आई हैव

थ्री

एपल्ड आई एट वन और स्पेशली जो वन अगर आप

अलग-अलग तरीके से देते हैं यहां पे तब

काफी मैनिपुलेशन होता है यहां पे नहीं हुआ

मुझे यहां पे नहीं दिखा और भी अभी तो

खेलेंगे इसके साथ में आराम से देखते हैं

कितना रीजनिंग कर पाते हैं कितना मैथ्स कर

पाते हैं और यहां पे अब जो एक इंटरेस्टिंग

चीज है कि इलिया ने भी बात करी थी इलिया

ने भी अ 1 बिलियन डॉलर रेज कराया 8000

करोड़ और वो भी सेफ्टी के साथ इसको करना

चाहते हैं तो देखते हैं वहां पे क्या आता

है इंटरेस्टिंग चीज आपको दिखेगी यहां पे

कि इन्होंने अलग-अलग यूज केस दिए हैं कि

जेनेटिक्स में कैसा यूज केस है यह वाला

बहुत अच्छा वीडियो आपको टाइम मिले बिल्कुल

देखिएगा इकोनॉमिक्स का अच्छे प्रोफेसर है

वेल नोन है इंडस्ट्री के अंदर और इन्होंने

जो रीज और जो क्वेश्चंस दिए वो वाकई में

पीएचडी लेवल के हैं इनको तो आप जानते ही

हैं अ जो डेविन है अभी तक भी कैसे पीछा

छोड़ेंगे इतनी जल्दी तो डेविन का और

एजेंट्स सभी एजेंट बना रहे हैं अब यहां पे

जो एक इंटरेस्टिंग केस है ना वो है इसकी

प्राइसिंग का तो आई थिंक प्राइसिंग

प्राइसिंग प्राइसिंग

प्राइसिंग कहां पे है प्राइसिंग येयर

प्राइसिंग के अंदर आप देखोगे लेटेस्ट मॉडल

में बहुत एक्सपेंसिव हम वापस से

एक्सपेंसिव रेस में जा चुके हैं तो आप

देखेंगे अभी तो आई थिंक यहां पे कहीं तो

चट जीपीटी की प्राइसिंग या फिर ये रहा तो

यह जो प्राइसिंग मॉडल है ना आप कंपेरटिवली

देखोगे पुराने मॉडल से बहुत एक्सपेंसिव है

बहुत ज्यादा एक्सपेंसिव है तो यहां पे च

जीबीटी फ देख रहे तो $ पर 1 मिलियन इनपुट

टोकन है और बैच प्राइसिंग भी है वहां पे

बट ठीक है अगर कंपेरटिवली आपको 4 ही यूज

करना है लेटेस्ट आउट ऑफ द बॉक्स तो भी ठीक

है बट अगर आप थोड़ा सा पुराना मॉडल देखते

हैं मिनी तो बहुत ही सस्ता है

015 पर 1 मिलियन टोकन और मोस्ट ऑफ द काम

इससे हो जाता है लेकिन अब आते हैं हम

हमारे एक्सपेंसिव साइ में क्योंकि रीजनिंग

बहुत ज्यादा कंप्यूट यूज करती है और

जीपीयू यूज करते तो प्राइसिंग देखिए इसी

से आपको पता लगेगा कि हां यह कितना बड़ा

ब्रेक थ्रू है क्योंकि कंप्यूट जीपीयू और

ज्यादातर लोग नहीं कर पा रहे तो उसी बेसिस

पर प्राइसिंग जो निकली है ओवन प्रीव्यू की

$ पर मिलियन इनपुट अब आप देख सकते हैं $

वर्सेस

0.15 तो जमीन आसमान का अंतर है प्राइसिंग

के अंदर तो आई थिंक ठीक है क्योंकि यह जो

चीज है ना रीज

यही हमें इंट्रोड्यूस करेगी एजेंट से आपको

एक वर्ड काफी दिखेगा चैट जीपीटी में कि

लोग ना एजेंट्स की बहुत बात करते हैं और

ये एजेंट्स है क्या अब देखिए जिस पे सबसे

ज्यादा मेटा बैंक कर रहा है और जिस परे और

भी लोग बैंक कर रहे हैं वो है कि सपोर्ट

देखिए सबसे ज्यादा एक्सपेंसिव है किसी भी

इंडस्ट्री में सपोर्ट बहुत एक्सपेंसिव है

आप सिर्फ एक चैट बॉट लगा के वहां पे

हजारों हजारों की तादाद में पीछे बिहाइंड

द सीन लोग होते हैं जिनसे आप इंटरेक्ट

करते हो कुछ जगह उनकी जरूरत नहीं है तो

सभी लोग बैंक कर रहे हैं कि हम कैसे और

एजेंट्स बना सकते हैं कुछ लोग कोडिंग

एजेंट्स बना रहे हैं कुछ लोग सपोर्ट के

लिए एजेंट्स बना रहे हैं बहुत जगह ही हो

रहा है कुछ कंपनियों ने तो डायरेक्टली

फुल्ली सपोर्ट स्टाफ अपना एजेंट से

रिप्लेस कर दिया बट बहुत बैकल श है

क्योंकि वो नहीं कर पा रहा है सारी चीजें

कुछ जगह जहां पे जैसे आपने देखा कि

इंटरनेट की कंप्लेंट्स लिखना पहले बहुत

डिफिकल्ट था अगर आप

लेकिन इमेजिन करिए अगर आप अपनी कस्टम

कंप्लेंट या सपोर्ट यहां पे एजेंट्स को दे

पाए तो बहुत काम आसान हो जाएगा अब ये जो

एजेंट्स टर्म है ना ये बहुत ही बड़ा वेग

टर्म है इसका मतलब सिर्फ पोरली डिड्यूस कर

लेना कि सपोर्ट है नहीं ऐसा नहीं है

कंप्लीट रॉन्ग है एजेंट्स एक बहुत ही

ब्रॉड टर्म है पूरे एआई कम्युनिटी के अंदर

इकोसिस्टम के अंदर सभी आपको बैंक करते हुए

नजर आएंगे कि किस क्या एजेंट है और कैसा

एजेंट है रीजनिंग एजेंट है और इस एजेंट को

मैं यूज कहां कर सकता हूं तो बहुत अ सारे

इसके अंदर कम्युलेटिव वर्ड्स हैं इसके

अंदर अगर आप कहेंगे तो वीडियोस जरूर

बनाएंगे और यही पूरा था एक छोटा सा

डिडक्शन कि कैसे रीजनिंग है और यहां पे

अच्छे से इन्होने दे रखा है कि साइफर्स के

लिए कोडिंग काफी एग्जांपल्स भी है मैथ के

एग्जांपल्स है काफी अच्छी मैथ्स भी सॉल्व

कर पा रहे हैं क्रॉस वर्ड्स भी है यह बड़ा

इंटरेस्टिंग है देखने के लिए और साइंस

इंग्लिश सेफ्टी तो हां बहुत सारा सेफ्टी

हेल्थ केयर देखना पड़ेगा और भी किस तरह से

इवोल्यूशन इसका पूरा आ रहा है बट ठीक है

और हां एक चीज तो हम भूल ही गए कि

एफिशिएंसी स्कोर्स भी यहां पे आए हैं अ

कोड फोर्सेस के परसेंट स्टाइल भी आए हैं

कि पहले मॉडल्स कैसे परफॉर्म कर रहे थे और

अभी मॉडल्स कैसे परफॉर्म कर रहे हैं तो आई

थिंक ये भी बड़ी इंटरेस्टिंग चीज है कि जो

एक पैरामीटर था किसी भी इंडिविजुअल को

हायर करने का वो कोड फोर्सेस डीएसए और यही

सब था तो अब क्योंकि यह काम ऑटोमेशन पे हो

पा रहा है तो अब किस तरह से हायरिंग

इवॉल्व होगी एक बार तो हमने देख लिया कि

ठीक है आपको कोडिंग स्किल्स भी चाहिए आपके

एप्टीट्यूड स्किल्स भी चाहिए बट अब

क्योंकि ये पैरामीटर कहीं ना कहीं जा रहा

है दूर कि अब कोड फोर्सेस या सिर्फ एक

कोडिंग टेस्ट नहीं रहा है तो अब किस तरह

से हायरिंग और यह सब चेंज होगा और कितनी

हायरिंग होगी नहीं होगी कितने लोग कंपनी

को जॉइन करने से ज्यादा प्रेफर ये करेंगे

कि अब मैं खुद का ही प्रोडक्ट बना सकता

हूं तो व्हाई टू जॉइन अ कंपनी राद टू वर्क

ऑन बिल्डिंग आउट माय ओन प्रोडक्ट मेरा खुद

का सॉल्यूशन तो और ज्यादा प्रोडक्ट्स

मार्केट में आएंगे और ज्यादा एप्स आएगी और

ज्यादा वेब एप्स आएगी वो सब भी देखेंगे और

बड़ा इंटरेस्टिंग टेक है और मुझे लगा कि

यार ठीक है थोड़ी सी चर्चा तो इस पे भी

बनती है क्योंकि हजारों चीजों पे चर्चा

होती है लेकिन इन चीजों पे तो कमी होती है

पर ठीक है थोड़ी सी एक चर्चा हुई बड़ा मजा

आया आपके साथ साथ में इनमें से कोई टॉपिक

कोई टर्म आपको ऐसा लगा हो कि यार इस पे और

एक्सप्लेनेशन चाहिए या इस पे एक डेडिकेटेड

वीडियो आ जाए तो मुझे थोड़ा और समझ में आ

जाएगा तो मुझे कमेंट सेक्शन में बताइएगा

बिल्कुल बिल्कुल बनाएंगे उसके बारे में

वीडियो कोई कमेंट टारगेट वगैरह नहीं देंगे

आपका मन करे कमेंट करिएगा नहीं करे तो

आराम से चैट जीपीटी को आराम से देखिएगा

एक्सप्लोर करिएगा रीडिंग जरूर करिएगा इनके

जितने भी अनाउंसमेंट वगैरह है क्योंकि

थोड़ा अपडेट रहना बनता है ठीक है तो आराम

से डे एंजॉय करिए हम भी अब उठ ही गए हैं

तो थोड़ा सा वर्कआउट ही कर आते हैं ठीक है

मिलते हैं आपसे अगले वीडियो में