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एंथ्रोपिक के क्लाउड 3.5 मॉडल परिवार के रिलीज़ होने के बाद से, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, ख़ास तौर पर एक्स, क्लाउड 3.5 सॉनेट के बारे में ही रहे हैं। इसकी सभी नई विशेषताओं में से, कलाकृतियों सबसे चर्चित में से एक है और यह ओपनएआई के जीपीटी-4o से कहीं बेहतर है।
यह बातचीत के साथ-साथ एक समर्पित विंडो प्रदान करके उपयोगकर्ता की सहभागिता को बढ़ाता है। यह डेटा व्याख्या और विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं में भी उल्लेखनीय सुधार करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पन्न सामग्री के साथ सहभागिता करना और उसे समझना आसान हो जाता है।
क्लाउड 3.5 सॉनेट नियम
हाल ही में, स्वामी शिवसुब्रमण्यमAWS में AI सेवाओं और डेटा के प्रमुख, ने भी इस सुविधा के बारे में बात की, क्लाउड 3.5 डेटा विज्ञान और विश्लेषण के लिए सॉनेट की ताकतदृष्टि क्षमताओं के साथ।
उन्होंने कहा कि जब कोडिंग वातावरण तक पहुंच प्रदान की जाती है, तो यह उच्च गुणवत्ता वाले सांख्यिकीय दृश्य और कार्रवाई योग्य भविष्यवाणियां उत्पन्न करता है, जिसमें व्यावसायिक रणनीतियों से लेकर वास्तविक समय के उत्पाद रुझान तक शामिल होते हैं।
इसके अलावा, उन्होंने कहा कि छवियों को संसाधित करते समय, विशेष रूप से चार्ट और ग्राफ की व्याख्या करते समय, जिसके लिए दृश्य समझ की आवश्यकता होती है, क्लाउड 3.5 सॉनेट बहुत अच्छा काम करता है।
शिवसुब्रमण्यन ने कहा, “यह अपूर्ण छवियों से पाठ को सटीक रूप से लिख सकता है – खुदरा, लॉजिस्टिक्स, स्वास्थ्य सेवा और वित्तीय सेवाओं जैसे उद्योगों के लिए यह एक मुख्य क्षमता है, जहां प्रवृत्ति विश्लेषण, रोगी ट्राइएज और शोध सारांश जैसे उपयोग के मामलों के लिए एआई केवल पाठ की तुलना में एक छवि, ग्राफिक या चित्रण से अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम हो सकता है।”
एआई शोधकर्ता रजिया अलियानी हाल ही में भी शोध पत्रों को कार्यान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि में बदलकर प्रयोग किया गयासाथ ही प्रमुख अवधारणाओं की पहचान करना, रिश्तों की कल्पना करना और प्रासंगिक डेटा निकालना। “मैंने इसे इस एआई एजेंट (क्लाउड 3.5 सॉनेट) के साथ संभव बनाया। यह सूचना अधिभार को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देता है,” उसने कहा।
उदाहरण बहुत हैं:
https://x.com/TheAIAdvantage/status/1809236767951708204
GPT 4o के बारे में क्या?
एक्स पर उपयोगकर्ताओं ने GPT 4o की डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं की प्रशंसा की है। उदाहरण के लिए, आदित शेठ ने पोस्ट किया कि, उन्हें उच्च गुणवत्ता वाले ग्राफ़ बनाने में 30 सेकंड से भी कम समय लगा।
आर मेंपोस्ट संपादित करें उपयोगकर्ता अपने अनुभव साझा कर रहे हैं कि उन्हें GPT 4o डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएँ कितनी पसंद आईं। उपयोगकर्ता ने यह भी बताया कि कैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमता एक ही चैट सत्र के भीतर काम करती है और प्रत्येक उत्तर के बाद प्रासंगिक त्वरित सुझाव प्रदान करती है।
यद्यपि उपयोगकर्ताओं ने GPT 4o विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं की प्रशंसा की, फिर भी इसमें सीमाएं भी बताई गईं।
ए उपयोगकर्ता ने नोट किया हालांकि यह सुविधा उपलब्ध है, लेकिन यह जटिल डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन कार्यों के लिए हमेशा विश्वसनीय नहीं होती है, खासकर जब इसकी तुलना R या अन्य प्लॉटिंग सॉफ़्टवेयर जैसे विशेष उपकरणों से की जाती है।
दोनों संघर्ष
यूट्यूब प्रस्तोता जॉर्डन विल्सन ने तुलना की कि क्लाउड 3 और जीपीटी-4 ने यूट्यूब चैनल के आंकड़ों पर डेटा विश्लेषण करने में कैसा प्रदर्शन किया।
https://www.youtube.com/watch?v=i0qzy5I9Lf0
यह विश्लेषण विल्सन के यूट्यूब चैनल से प्राप्त 16,000 सेल की जानकारी वाले डेटा सेट के साथ किया गया, जिसमें लगभग 500 वीडियो के मेट्रिक्स भी शामिल थे।
दोनों AI मॉडलों को चैनल के प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं का विश्लेषण करने का काम सौंपा गया था, जैसे कि इष्टतम प्रकाशन समय, सामग्री प्रकार और शीर्ष प्रदर्शन करने वाले वीडियो।
क्लाउड और GPT-4 दोनों ने डेटा विश्लेषण में अपनी क्षमताएं दिखाईं, जिनमें से प्रत्येक में कुछ ताकत और कमजोरियां थीं। क्लाउड ने भविष्य की वीडियो रणनीतियों के लिए अधिक रचनात्मक और विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान की, जबकि, GPT-4 ने इंटरैक्टिव चार्ट और इसकी विश्लेषण प्रक्रिया के अधिक विस्तृत स्पष्टीकरण की पेशकश की।
हालाँकि, दोनों मॉडलों में कुछ त्रुटियाँ या सीमाएँ आईं, विशेष रूप से जटिल विज़ुअलाइज़ेशन अनुरोधों के साथ।
उदाहरण के लिए, क्लाउड को शुरू में अपने आर्टिफैक्ट फीचर के साथ समस्याएँ थीं, जिसके लिए दूसरे प्रयास की आवश्यकता थी। इसके अलावा, GPT-4 को कुछ प्रकार के इंटरैक्टिव चार्ट के साथ सीमाओं का सामना करना पड़ा, जिसमें कहा गया कि कुछ अनुरोधों के लिए “इस प्रकार के इंटरैक्टिव चार्ट समर्थित नहीं हैं”।
इसके अलावा, एक शोध पत्र जेनरेटिव एआई रिसर्च लैब द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि दोनों के बीच समग्र तुलना में, जीपीटी-4o समग्र दृश्य तर्क कार्यों में क्लाउड-3.5-सॉनेट से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन अंतर न्यूनतम है।
स्रोत – शोध पत्र
डेटा व्याख्या और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बेंचमार्किंग
जब डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की बात आती है, तो मूल्यांकन के लिए कोई स्थापित बेंचमार्क नहीं है। हालाँकि, कुछ शोध पत्र, जैसे विज़इवलने विशेष रूप से एलएलएम में डेटा मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क विकसित किया है।
पेपर के कुछ निष्कर्षों से पता चलता है कि एलएलएम को जटिल विज़ुअलाइज़ेशन के साथ संघर्ष करना पड़ता है, जिसके लिए कई दृश्य चैनलों की आवश्यकता होती है और क्वेरी जटिलता बढ़ने के साथ प्रदर्शन कम हो जाता है।
यह भी संभव है कि अकेले डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विशिष्ट मानदंडों की कमी के कारण, इसे एक कारक के रूप में नहीं माना गया है या इसे ध्यान में नहीं रखा गया है। क्लाउड 3.5 मूल्यांकन शोध पत्र।
