GOURAV AGRAWAL A TECHNICAL PERSON- RAGA AI

गौरव अग्रवाल एक तकनीकी व्यक्ति

पांच साल पहले, एक तकनीकी विशेषज्ञ गौरव अग्रवाल, सैन फ्रांसिस्को में एक तूफानी रात में एक अर्ध-स्वायत्त कार चला रहे थे। कुछ समय बाद, वह सड़क पर कुछ मलबे में फंस गई, लेकिन वाहन का गाइड सिस्टम उसे सुधारने में विफल रहा। इसलिए कार ने समय पर गति कम की या प्रतिक्रिया नहीं की। सौभाग्य से, अग्रवाल ने विनाश को देखा और महसूस किया कि AI सिस्टम में ख़राब था। उन्होंने जल्दबाजी में आधार से ब्रेक लगा लिया, इस प्रकार एक बड़ी दुर्घटना हो गई। एक महत्वपूर्ण मोड़ पर भाग्य की विफलता ने अग्रवाल को इस बात पर गहराई से विचार करने के लिए प्रेरित किया कि इस तरह की प्रणाली की विफलताओं और गलतियों को रोकने के लिए बुराई तंत्र कैसे विकसित हो सकता है - जो पर्यावरण में बदलाव, अप्रत्याशित विनाश की फेस और सेंसर और फ्यूचर की बॉर्डर के कारण होते हैं। अग्रवाल कहते हैं, "मुझे एहसास हुआ है कि प्रौद्योगिकी की दुनिया में AI नवाचारों के शक्तिशाली होने के साथ, दुनिया भर में व्यवसायों का चेहरा बदल रहा है, AI जॉब की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। इसी विश्वास के साथ 2022 में RagaAI सभी प्रकार के AI के लिए एक स्वचालित परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म प्रदान किया गया है, जिसमें जनरेटिव AI (GenAI) शामिल है, ताकि उत्पादन में सुरक्षित और विश्वसनीय AI सुनिश्चित किया जा सके। 'RagaAI' नाम का हिंदी शब्द 'रागा' है ' से लिया गया है, जिसका अर्थ 'धुन' है, और यह गाइडलाइन्स मॉडल को विश्वसनीय बनाने के लिए उन्हें ठीक करने की प्रक्रिया के लिए है। जब अग्रवाल-प्लेटफॉर्म स्थापित करने के बारे में सोच रहे थे, तो उन्होंने इसे देखने की कोशिश की। । कि AI कभी-कभी विफल क्यों हो जाता है और GPT-3 जैसे मॉडल गलत उत्तर देते हैं। इस प्रक्रिया में, उन्होंने महसूस किया कि यह सुनिश्चित करना कि AI पूरी तरह से विश्वसनीय है, अत्यधिक जटिल था - AI मॉडल की स्थिर प्रकृति और प्रगति के लिए मुख्य बात यह है कि एआई सिस्टम को चुस्त और दुरुस्त रखा जाए और गंभीर परिणामों को रोकने के लिए नियमित रूप से और पर्याप्त रूप से उनका परीक्षण किया गया। जिन व्यक्तियों की पूरी तरह से जाँच नहीं की जाती, वे कम विश्वसनीय होते हैं और संभावित समस्याओं का पता नहीं चल पाता। टेक्सास के अपने करियर के शुरुआती हिस्से में ही अग्रवाल कहते हैं, "इससे निपटने के लिए, हमने सभी प्रकार की म्यूटेंट मास्टर के लिए एक मजबूत परीक्षण और लगातार मंच विकसित किया है।" उन्होंने ओला और एनवीडिया में भी काम किया है, जो स्वायत्त माड्यूलाइजेशन में सॉफ्टवेयर विकास का नेतृत्व करते हैं। सैन फ्रांसिस्को स्थित नेचुरल गैस (जीएनजी) का उपयोग एयरोस्पेस उद्योग में एक अग्रणी ऑटोनॉमस सिस्टम के रूप में किया गया है, जिसका संचालन बेंगलुरु में भी किया जाता है। यह संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और भारत में ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस , रिटेल , इंश्योरेंस, जियोस्पेशियल इमेजिंग के क्षेत्र में भी काम करता है। , फार्मास्यूटिकल्स और हेल्थकेयर (मेडिकल इमेजिंग/डिवाइस) क्षेत्रों में। यह मध्यम और बड़े ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है।

बैंगलोर में इसकी टीम यह सुनिश्चित करने पर केंद्रित है कि एआई-संचालित वाहन पहचान प्रणाली पैदल यात्रियों, आंखों और अन्य वस्तुओं सहित बाधाओं को बेहतर ढंग से पहचानने, और बारिश, कम दृश्यता और रात के समय की चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में सटीक रूप से काम करती है। करे।

इसका लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि आपके सिस्टम में AI सक्रिय हो और बेहतर सुरक्षा प्रदान की जाए।

अग्रवाल बताते हैं कि पारंपरिक ग्राफिक्स की तुलना में, एआई सिस्टम विभिन्न सेंसर से जटिल डेटा का त्वरित विश्लेषण कर सकता है और मानव हस्तक्षेप के बिना सटीक, वास्तविक समय की चेतावनी दे सकता है। उन्होंने कहा कि एआई व्यक्तित्व समय के साथ अध्ययन और बेहतर होते जा सकते हैं। एआई परीक्षण ने एआई की सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक ढांचा तैयार किया है। इसका मूल मॉडल- रागाएआई डीएनए परीक्षण के दौरान समस्याओं की पहचान, निदान और सुधार के लिए स्वचालित डेटाबेस का उपयोग करता है। नकारात्मक का AI परीक्षण 300 से अधिक परीक्षण प्रदान करता है, जो उन समस्याओं की पहचान करता है जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकते हैं। परीक्षण मंच वास्तविक दुनिया का हिस्सा बनने से पहले, यह देखने के लिए एक सिम्युलेटेड वातावरण में रखा जाता है कि यह कितने अच्छे तरह का काम करता है। प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न डेटा संरचनाओं जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), चित्र, वीडियो, 3 डी और ऑडियो का समर्थन करता है। यह सुरक्षा कमजोरियों और पक्षपातपूर्ण उत्पादन जैसे नमूनों को 90% तक कम करने और एआई विकास को तीन गुना से अधिक तेजी से करने का दावा करता है। अग्रवाल कहते हैं कि जबकि प्लेटफ़ॉर्म को एपीआई के रूप में सेट किया जा सकता है, गहन एकीकरण के लिए, इसे संपूर्ण या सिमुलेशन और परीक्षण के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए टूल के रूप में उपयोग करना बेहतर है। एआई और एलएलएम परीक्षण के क्षेत्र में, रागाएआई स्विट्जरलैंड स्थित लैटिसफ्लो और यूएस-आधारित मॉडेल.एआई जैसे खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। सुरक्षा उपाय, 'रागा ढूंढना एल स्मार्ट हब' भी प्रदान करता है - एल स्मार्ट और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (राजी) के लिए गार्डरेल का मूल्यांकन और स्थापना करने के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म। राजी का मतलब है प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले Google जैसे बाहरी ज्ञान आधार की जाँच करके भाषा मॉडल के आउटपुट को बढ़ाना। गार्डरेल सुरक्षा उपाय और नियंत्रण हैं जो किसी सिस्टम के भीतर व्यक्तिगत या हानिकारक फाइलों को पूरा करते हैं। वे यह भी सुनिश्चित करते हैं कि लिंक के दौरान मुख्य डेटा लीक न हो। फ़ुटबॉल के एल कंट्रेक्टिव वैल्यूएशन केंद्र में 30 से अधिक प्रकार के गार्डरेल हैं, और अधिक पाइपलाइन में हैं। इनमें एनोनिमाइजेशन नामक एक सुविधा शामिल है, जो प्राकृतिक भाषा प्रोफ़ाइल (एनपीआई) का उपयोग करके व्यक्तिगत डेटा को नियंत्रित करती है, और गुप्त सुरक्षा और भेद्यता बुक जैसे उपाय करती है। संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और भारत में विनियमों के साथ-साथ भी सहयोग किया जा रहा है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि निर्धारित आधारों और नियमों के आधार पर विनियमन/प्रमाणीकरण प्रणाली प्रमाणित हो।

रागा दूर ग्राहकों को भ्रम (तथ्यों के रूप में प्रस्तुत गलत या प्रतिक्रियात्मक जानकारी वाली प्रतिक्रियाएं) और सद्भावना प्रणाली में पूर्वाग्रह से निपटने में भी मदद करता है।

हाल ही में, स्टिकी ने एक ई-कॉमर्स क्लाइंट को अपने चैटबॉट में परिणाम होने वाले भ्रमों को स्पर्श किया और उन्हें ठीक करने में मदद की, जिससे प्रतिक्रिया संबंधी स्टिकी में कमी आई।

मान लीजिए कि कोई उपयोगकर्ता सहायता चाहता है क्योंकि उसने जो लैपटॉप खरीदा है वह चालू नहीं होता है। यदि चैटबॉट जोर देता है कि वह स्क्रीन की समस्या के लिए HDMI केबल का उपयोग करता है, तो यह समस्या की गलत समझ के आधार पर एक अप्रत्याशित समाधान प्रदान करता है। ये ऐसे भ्रम हैं जिन्हें ई-कॉमर्स फर्म कम करना चाहती है।

एक अन्य उदाहरण में, अमेरिका में एक मादा को अभ्यास कम करने में मदद की, जबकि प्राकृतिक संसाधनों की भर्ती करते समय, यह प्रक्रिया बहुत ही जटिल हो गई है।

पॉप के लिए अनुशंसित करने के लिए कहे जाने पर, प्रभावशाली टूल ने मुख्य रूप से पुरुष संतुष्ट के संतुष्ट का चयन किया, जो एक पक्षपातपूर्ण विचार प्रक्रिया को सुनिश्चित करता है।

अग्रवाल बताते हैं, "हमने पिछले स्तरों से 90% से अधिक कुशलता को महत्वपूर्ण रूप से कम कर दिया है और हम इसे शून्य करने की राह पर हैं।"

प्रतिभाशाली और आगे की राह

इस साल की शुरुआत में, रागा मील ने पाई वेंचर्स की दमदार कमाई के साथ सिड राउंड में $4.7 मिलियन हासिल किए। निवेश दौर में उल्लेखनीय वैश्विक निवेशकों ने भी भागीदारी की, जिसमें एनोरक वेंचर्स, टेनवेंट वेंचर्स, अर्का वेंचर्स, माने वेंचर्स और एक्सफिनिटी वेंचर पार्टनर्स शामिल हैं।

रागा पाना ने इस फंड का उपयोग आरएंडडी को बढ़ाने और दक्षिण पूर्व एशिया और अन्य क्षेत्रों में विस्तार करने की

योजना बनाई है

। यह समझना आसान नहीं है कि AI को फाइन-ट्यून करने की आवश्यकता है और इसका उपयोग नहीं किया जा सकता है, क्योंकि उनमें से कई को AI, इसके प्रभावों और परीक्षण और शोधन की आवश्यकता के बारे में सीमित समझ है।

अग्रवाल बताते हैं, "ऐसी मशीनें हैं जो एआई दोषरहित है और फाइन-ट्यूनिंग के प्रति प्रतिरोधी हैं। वे एआई को डंप-एंड-प्ले समाधान के रूप में देखते हैं और अनुकूलन की आवश्यकता को स्वीकार करने में अनिच्छुक हैं।"

एआई समाधान तैनाती के बाद भी सॉफ्टवेयर परिवर्तन या निरंतर परीक्षण के प्रति उत्तरदायी होते हैं। इन चादरों के अलावा, बाजार में DIY फीचर्स से भी मार्केटिंग बढ़ रही है।

वे कहते हैं, "क्लाइंट बाहरी विक्रेता पर निर्भर रहने के बजाय इन-हाउस समाधान

(DIY किट का उपयोग करके) विकसित करने पर विचार करते हैं।" इन बाधाओं से निपटने के रूप में, रागाएआई इस तथ्य से आराम पा सकता है कि एआई बाज़ार-भारत और वैश्विक स्तर पर-एक बहुमुखी विस्फोट के लिए

वैश्विक स्तर पर तैयार है, हवाई अड्डा बाज़ार, जिसकी वर्तमान कीमत 208 बिलियन डॉलर है, 2030 तक लगभग 2 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकती है (स्टेटिस्टा)