हेलो दोस्तों! इस लेख में हम आपके साथ जनरेटिव एआई के टॉप इंटरव्यू प्रश्न और उत्तर हिंदी में साझा कर रहे हैं(Top Generative AI Interview Questions and Answers in Hindi)। यदि आप जनरेटिव एआई सीख रहे हैं और इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं। तो यह लेख आपके लिए बहुत फायदेमंद होगा। आज के इस डिजिटल युग में जनरेटिव एआई एक बहुत तेजी से उभरती हुई ट्रेंडिंग तकनीक बन गई है। यहां हमारे द्वारा दिए गए टॉप प्रश्न और उत्तर न केवल आपकी समझ को मजबूत करेंगे, बल्कि इंटरव्यू में आत्मविश्वास के साथ जवाब देने में भी बहुत मदद करेंगे। यह लेख आपको इंटरव्यू की तैयारी में एक मजबूत आधार प्रदान करेगा। तो आइए जनरेटिव एआई के महत्वपूर्ण सवाल-जवाब के साथ अपनी तैयारी की सही से शुरुआत करें!
Top Generative AI Interview Questions and Answers in Hindi
Q1. Generative AI क्या है?
Ans: Generative AI आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है। इससे मौजूदा डेटा से नए कंटेंट (जैसे टेक्स्ट, इमेज, म्यूजिक, कोड आदि) जनरेट कर सकते है। यह मॉडल पैटर्न सीखते हैं और उन पैटर्न्स के आधार पर नया डेटा क्रिएट करते हैं। GPT, DALL·E, और Midjourney इसके मुख्य उदाहरण हैं।
Q2. Generative AI और Traditional AI में क्या फर्क है?
Ans: Traditional AI मुख्य रूप से डेटा को एनालाइज करके उसके बाद मुख्य निर्णय लेती है। जैसे: classification, prediction, आदि। जबकि Generative AI नया डेटा क्रिएट करता है। जैसे कंटेंट लिखना, इमेज क्रिएट करना, या संगीत तैयार करना, आदि।
Q3. Generative AI में GPT का क्या रोल है?
Ans: GPT (Generative Pre-trained Transformer) एक NLP मॉडल है। यह टेक्स्ट जनरेट करता है। यह Transformer architecture पर आधारित होता है और बहुत बड़े पैमाने पर डेटा से भाषा के पैटर्न सीखता है।
Q4. GANs (Generative Adversarial Networks) क्या होते हैं?
Ans: GANs दो neural networks का यूज़ करते हैं। Generator और Discriminator। Generator नया डेटा क्रिएट करता है और Discriminator यह तय करता है कि डेटा सही है या गलत है। दोनों आपस में प्रतियोगिता करते हैं। जिससे अच्छा रिजल्ट मिलता है।
Q5. Transformer मॉडल क्या होता है?
Ans: Transformer मॉडल एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है। इसको मुख्य रूप से अनुक्रमिक डेटा, जैसे टेक्स्ट को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म का यूज़ करता है। इससे इनपुट अनुक्रम में विभिन्न शब्दों के बीच संबंधों को समझ सके, बिना पिछली स्थिति पर निर्भर रहे।
Q6. Generative AI मॉडल कैसे ट्रेन किए जाते हैं?
Ans: जेनेरेटिव AI मॉडल विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं। यहाँ पर वे पैटर्न सीखते हैं। प्रशिक्षण में मॉडल के आउटपुट की तुलना वास्तविक डेटा से की जाती है। इसमें त्रुटियों को कम करने के लिए मॉडल के पैरामीटर समायोजित किए जाते हैं।
Q7. Autoencoder और Variational Autoencoder में क्या अंतर है?
Ans: Autoencoder और Variational Autoencoder में मुख्य अंतर:
- Autoencoder डेटा को compress और reconstruct करता है। जबकि VAE एक probabilistic मॉडल है। यह नए डेटा को sample करने में सक्षम होता है। इससे अधिक विविध आउटपुट मिलता है।
Q8. Text Generation में Temperature क्या है?
Ans: टेक्स्ट जनरेशन में, Temperature एक पैरामीटर है। यह output की randomness को नियंत्रित करता है। Low temperature जैसे: 0.2 कम रैंडम आउटपुट देता है और High temperature जैसे 1.0 ज्यादा विविधता वाला आउटपुट देता है।
Q9. Diffusion Models क्या होते हैं?
Ans: डिफ्यूजन मॉडल एक प्रकार के जनरेटिव मॉडल हैं। इसका यूज़ नए डेटा, जैसे: छवियां, उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। यह प्रशिक्षण डेटा पर शोर जोड़कर और फिर उस शोर को हटाने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करते हैं। यह image generation के लिए उपयोगी हैं। जैसे: DALL·E 2, Stable Diffusion, आदि।
Q10. DALL·E क्या है?
Ans: DALL·E Open AI का एक Generative AI मॉडल है। यह टेक्स्ट से इमेज जनरेट करता है। यह जटिल अवधारणाओं को दृश्य रूप में बदल देता है। उदाहरण: “Generative AI टेक्नोलॉजी” पर इमेज बनाना।
Q11. Generative AI में Prompt Engineering क्या है?
Ans: Prompt Engineering वह प्रक्रिया है। इसमें सही और प्रभावी इनपुट (prompt) को डिज़ाइन किया जाता है। ताकि AI से वांछित आउटपुट मिले।
Q12. Few-shot Learning क्या है GPT में?
Ans: Few-shot Learning GPT में एक तकनीक है। यहाँ मॉडल को कुछ उदाहरण (shots) देकर नए कार्य को समझने और निष्पादित करने के लिए प्रेरित किया जाता है। यह मॉडल को बिना विस्तृत प्रशिक्षण के सीमित डेटा से सीखने में सक्षम बनाता है।
Q13. Zero-shot Learning क्या है?
Ans: जब AI मॉडल को बिना किसी उदाहरण के नया कार्य करने के लिए कहा जाता है। इसको zero-shot learning कहा जाता है।
Q14. Generative AI का उपयोग कहां-कहां होता है?
Ans: Generative AI का यूज़ इन क्षेत्रों में हो रहा है।
- Content creation (ब्लॉग, वीडियो स्क्रिप्ट)
- Image generation
- Code generation (जैसे GitHub Copilot)
- Chatbots
- Game development
- Personalized marketing
Q15. Latent Space क्या होता है?
Ans: Latent space एक compressed representation होती है। इसमें मॉडल डेटा के महत्वपूर्ण features को encode करता है। नए data generation के लिए इसी space से sample किया जाता है।
Q16. Hallucination in Generative AI का क्या मतलब है?
Ans: Hallucination तब होती है जब AI ऐसा आउटपुट देता है। यह गलत या मनगढ़ंत आउटपुट होते है। जैसे कि अस्तित्वहीन फैक्ट्स देना।
Q17. Generative AI में Ethical Challenges क्या हैं?
Ans: Generative AI में नैतिक चुनौतियां
- Fake news और misinformation
- Copyright infringement
- Bias और discrimination
- Privacy concerns
Q18. Fine-tuning क्या है?
Ans: फाइन-ट्यूनिंग एक ऐसी प्रक्रिया है। इसमें पहले से प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को एक विशिष्ट कार्य या डेटासेट के लिए बेहतर ढंग से अनुकूलित किया जाता है।
Q19. GPT-3 और GPT-4 में क्या अंतर है?
Ans: GPT-3 केवल टेक्स्ट पर केंद्रित है। जबकि GPT-4 टेक्स्ट और इमेज दोनों को आसानी से समझ सकता है। GPT-4 अधिक रचनात्मक, सटीक और जटिल निर्देशों को संभालने में GPT-3 से बेहतर है।
Q20. Tokenization क्या है?
Ans: Tokenization एक टेक्स्ट को छोटे-छोटे हिस्सों (टोकन) में तोड़ने की प्रक्रिया है। जैसे: शब्द, उपशब्द या अक्षर। यह नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में पहला कदम है।
Q21. Encoder-Decoder architecture क्या है?
Ans: Encoder input को compressed format में बदलता है और Decoder उस compressed फॉर्म से आउटपुट जनरेट करता है। जैसे Translation, summarization, आदि में इसका यूज़ होता है।
Q22. Code generation में Generative AI का उपयोग कैसे होता है?
Ans: मॉडल यूज़र के इनपुट से समझ कर कोड आसानी से लिख सकता है। कोड में bug fix कर सकता है, और optimization सुझा सकता है। जैसे: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, आदि।
Q23. Language Models और Generative Models में अंतर क्या है?
Ans: Language Models और Generative Models में मुख्य अंतर:
- Language models केवल टेक्स्ट की संभावना को समझते हैं।
- Generative models नया टेक्स्ट या अन्य कंटेंट उत्पन्न कर सकते हैं।
Q24. Generative AI का भविष्य क्या है?
Ans: Generative AI भविष्य में:
- Personalized content
- Virtual assistants
- AI companions
- Automated research & design को और बेहतर बनाएगा।
Q25. Open Source Generative AI Tools कौन-कौन से हैं?
Ans: Open Source Generative AI के टॉप Tools यह है।
- Hugging Face Transformers
- Stable Diffusion
- BLOOM
- LLaMA (Meta)
- GPT-Neo (EleutherAI)
Q26. Generative AI मॉडल का Evaluation कैसे करते हैं?
Ans: Evaluation के लिए यूज़ होते हैं:
- BLEU (Text generation)
- FID (Image generation)
- Human feedback
- Perplexity
Q27. Generative AI और Conversational AI में क्या फर्क है?
Ans: Generative AI और Conversational AI में मुख्य फर्क:
- जेनेरेटिव एआई (Generative AI ) नया कंटेंट (टेक्स्ट, इमेज आदि) क्रिएट करता है।
- कन्वर्सेशनल एआई (Conversational AI) इंसानों से बातचीत (चैटबॉट, वॉयस असिस्टेंट) करता है।
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Conclusion | निष्कर्ष
दोस्तों! उम्मीद है, कि यह लेख आपकी जनरेटिव एआई इंटरव्यू की तैयारी में बहुत मददगार रहा होगा। अगर आपके मन में कोई और सवाल है। तो कृपया कमेंट सेक्शन में जरूर पूछें। हम आपके हर प्रश्न का उत्तर देने की पूरी कोशिश अवश्य करेंगे। लेटेस्ट तकनीकी जानकारी और ट्रेंडिंग टॉपिक्स पर अपडेट रहने के लिए हमारे साथ जुड़े रहें। हम रोजाना ऐसी उपयोगी जानकारी साझा करते रहते हैं। जो आपके करियर और प्रोफेशनल ग्रोथ में बहुत सहायक होगी। यदि यह जानकारी आपके लिए उपयोगी रही हो। तो इसे अपने दोस्तों के साथ शेयर जरूर करें। ताकि वह भी इसका फायदा उठा सकें। यहाँ तक लेख पढ़ने के लिए धन्यवाद!
