Fable 5.1 हर चीज़ पर वॉटरमार्क लगा रहा है, इसे हटाने का तरीका यहाँ है
CChase AI
Computing/SoftwareInternet Technology
Transcript
00:00:00तो कल, एंथ्रोपिक ने Fable 5.1 लॉन्च किया, और यह उनके द्वारा जारी किया गया पहला मॉडल है
00:00:04जो अब इसके द्वारा बनाई गई हर चीज़ पर वॉटरमार्क लगाता है। और आज, मैं आपको दिखाने जा रहा हूँ कि आप इससे कैसे छुटकारा पा सकते हैं
00:00:10लेकिन पहले, आइए बात करते हैं कि यह वॉटरमार्क वास्तव में क्या है, क्योंकि इसे वॉटरमार्क कहना
00:00:14एक तरह से गलत नाम देना है, यह पहली बार में यहाँ क्यों है, और यह कैसे काम करता है।
00:00:19क्योंकि यदि आप उन चीज़ों को समझ जाते हैं, तो इस वॉटरमार्क से बचने का समाधान
00:00:23बहुत अधिक समझ में आएगा। अब, हमें इससे बिल्कुल क्यों निपटना है? खैर, ऐसा इसलिए है क्योंकि यह
00:00:26EU AI अधिनियम के अनुपालन में है जिस पर अनिवार्य रूप से सभी प्रमुख फ्रंटियर लैब्स ने हस्ताक्षर किए हैं
00:00:31सिवाय XAI के। और इस कोड में यह कहा गया है कि उन्हें, यानी EU को,
00:00:38यह पता लगाने का एक तरीका चाहिए कि क्या किसी प्रकार का टेक्स्ट या कोई आउटपुट AI द्वारा बनाया गया था।
00:00:43और ऐसा करने के लिए, एंथ्रोपिक ने 2 अगस्त, 2026 के बाद जारी किए गए मॉडलों के लिए अपने सभी आउटपुट में एक वॉटरमार्क जोड़ा है,
00:00:50जो कि Fable 5.1 है। अब, एंथ्रोपिक का दावा है कि इसके द्वारा दिए जाने वाले वास्तविक आउटपुट पर इसका कोई
00:00:56व्यावहारिक प्रभाव नहीं पड़ता है, और यह इस बात में बहुत सीमित है कि यह क्या बदलने वाला है
00:00:59अगर हम कोड की बात कर रहे हैं। लेकिन यह चीज़ वास्तव में कैसे काम करती है? और मैंने इसे
00:01:03पहली बार में गलत नाम क्यों कहा? अब, एंथ्रोपिक की रणनीति इन वॉटरमार्क को अपने आउटपुट में डालने की
00:01:072024 में Google के एक पेपर पर आधारित है जिसका नाम स्केलेबल वॉटरमार्किंग फॉर आइडेंटिफ़ाइंग बड़े लैंग्वेज मॉडल आउटपुट्स है।
00:01:13अब, यह एक अपेक्षाकृत तकनीकी पेपर है। यह SynthID के टूर्नामेंट-आधारित वॉटरमार्किंग में जाता है।
00:01:19लेकिन मैं आपको एक सरल मानसिक मॉडल देता हूँ जिसे आप अपना सकें। अब, जैसा कि आप जानते हैं,
00:01:25बड़े भाषा मॉडल और उनके आउटपुट संभावना पर आधारित होते हैं और इसमें एक निश्चित मात्रा में यादृच्छिकता शामिल होती है।
00:01:29यदि मैं इसे एक वाक्य देता हूँ जो कहता है, वह रिक्त है और इसे भरने की आवश्यकता है,
00:01:34खैर, इसके पास उन शब्दों की एक सूची होगी जिनका उपयोग यह उस वाक्य को पूरा करने के लिए संभवतः कर सकता है।
00:01:41और इसलिए मान लीजिए कि वे शब्द सुंदर, शानदार, खूबसूरत और प्रिटी हैं। अब, वास्तव में,
00:01:48इनमें से प्रत्येक शब्द का एक अलग प्रतिशत या एक अलग संभावना होगी जो उनके साथ जुड़ी होगी
00:01:54इस बात के संदर्भ में कि बड़ा भाषा मॉडल क्या चुनेगा। एक शब्द जो आप अक्सर सुनेंगे उसे सॉफ्टमैक्स कहा जाता है, लेकिन आपको बस यह समझने की आवश्यकता है
00:01:58कि इन सभी शब्दों में एक संभावना जुड़ी हुई है इस बात के संबंध में कि बड़ा भाषा मॉडल उनमें से किसे चुनेगा।
00:02:04इस मानसिक अभ्यास के लिए, मैं चाहता हूँ कि आप कल्पना करें कि इन सभी की बिल्कुल समान प्रतिशत है, है ना?
00:02:08तो वाक्य को पूरा करने के लिए इनमें से प्रत्येक शब्द के चुने जाने की 25% संभावना है।
00:02:14अब, सामान्य तौर पर वॉटरमार्किंग के प्रभावी होने से पहले, यह इनमें से किसी एक को चुन लेता।
00:02:20और इसलिए मान लीजिए कि यह चार तरफ़ा पासा फेंकता है और यह सुंदर चुनता है। बढ़िया, है ना? इसकी 25% संभावना थी,
00:02:26इन सभी के चुने जाने की समान संभावना थी। लेकिन अब हम एक अलग प्रणाली में काम करते हैं और वह प्रणाली
00:02:31वॉटरमार्किंग प्रणाली है। वॉटरमार्किंग प्रणाली के साथ, हम अभी भी उसी स्थान पर हो सकते हैं जहाँ मैं कहता हूँ,
00:02:38अरे, मुझे आपसे वाक्य भरने की आवश्यकता है, वह रिक्त है, और आपके पास चार विकल्प हैं, है ना? और मान लीजिए,
00:02:42फिर से, ये चार शब्द हैं और उनकी समान संभावना है। जब हम वॉटरमार्किंग संरचना जोड़ते हैं,
00:02:49तो यह क्या करने जा रहा है यह अनिवार्य रूप से इस पासे को लोड करने जा रहा है। यदि यह किसी प्रकार का
00:02:54चार तरफ़ा पासा है, तो यह तब कहेगा, हम्म, वॉटरमार्किंग के उद्देश्यों के लिए, सुंदर अब
00:03:0150% होने जा रहा है और खूबसूरत 30% होने जा रहा है। इसलिए जब हम एक वॉटरमार्किंग प्रकार की प्रणाली को लागू करते हैं,
00:03:10तो यह कुछ शब्दों को चुनेगा और उन्हें अधिक वजन देगा। और क्योंकि कुछ शब्दों को अधिक
00:03:15वजन दिया जाता है जब बड़ा भाषा मॉडल उन्हें चुनता है, तो वे शब्द इसे
00:03:19अधिक बार दिखाएंगे, है ना? वॉटरमार्किंग प्रणाली का उपयोग करते हुए, अक्सर यह कहेगा कि वह सुंदर है।
00:03:25अब, अंत उपयोगकर्ता के रूप में आपको कोई अंदाजा नहीं है कि ये शब्द क्या हैं और किन शब्दों को अधिक भारी वजन दिया जा रहा है।
00:03:32लेकिन जिसके पास कुंजी है, वॉटरमार्किंग गुप्त कुंजी है, वह बता सकता है। अब,
00:03:40वे पूर्ण निश्चितता के साथ नहीं बता सकते क्योंकि पहले की तरह, आप जानते हैं, हमेशा एक संभावना थी
00:03:45कि यह कहने वाला था, आप जानते हैं, वह सुंदर है। आप यह नहीं जानते कि इसमें जरूरी तौर पर उच्च
00:03:49संभावना थी वॉटरमार्किंग के कारण। लेकिन कुंजी वाला व्यक्ति यह जान पाएगा कि किन शब्दों को अधिक भारी वजन दिया गया था।
00:03:55और यह तब उन्हें कुछ प्रकार की संभावना देगा जो उस उपयोगकर्ता को बताता है जिसके पास कुंजी है,
00:04:01यानी यूरोपीय नियामक, ठीक है, इस बात की 90% संभावना है कि यह टेक्स्ट, 100% संभावना, 99% संभावना है कि यह
00:04:09टेक्स्ट क्लाउड के साथ लिखा गया था, या यह टेक्स्ट AI के साथ लिखा गया था। यह इस तरह काम करता है। अब,
00:04:15यहाँ विचार यह है कि ये शब्द जिन्हें यह चुनता है और वॉटरमार्किंग के साथ अधिक भारी वजन देता है,
00:04:20वे वाक्य के समग्र अर्थ को नहीं बदलेंगे। यह आपके आउटपुट को नहीं बदलेगा।
00:04:24यह आपके प्रदर्शन को नहीं बदलेगा। और जब हम विशेष रूप से कोड की बात करते हैं, तो यह नहीं बदलेगा
00:04:28कोड यदि यह उस चीज़ को प्रभावित करने जा रहा है जो आउटपुट जैसा दिखाई देगा। और यह तथ्यों को नहीं बदलेगा।
00:04:34आप जानते हैं, अगर यह कहता है, अरे, यह ऐतिहासिक घटना, आप जानते हैं, 810 पर हुई थी। खैर,
00:04:41यह उस शब्दावली को नहीं बदलेगा, है ना? यह एक तथ्य है। यह 810 पर हुआ था। इसे बदला नहीं जाएगा।
00:04:45लेकिन यह एक सरल, फिर से सरल स्पष्टीकरण है कि यह प्रणाली कैसे काम करती है।
00:04:52अब, एंथ्रोपिक पूरी तरह से इस बात के सटीक एल्गोरिथ्म के साथ सामने नहीं आया है कि यह कैसे काम करता है, लेकिन हम
00:04:57इसे डीपमाइंड के पत्रों से निकाल सकते हैं। और जो आपको उससे भी निकालना चाहिए वह यह है कि
00:05:02यह जानने का एकमात्र तरीका कि यह वॉटरमार्किंग प्रणाली के आधार पर AI द्वारा लिखा गया था या नहीं, इस कुंजी का होना है।
00:05:08और यह कुंजी सार्वजनिक नहीं है। कुंजी तक पहुँच प्राप्त करने के लिए, आपको पहुँच का अनुरोध करना होगा। कोई सार्वजनिक सूची नहीं है।
00:05:12आपको शायद किसी प्रकार का EU नियामक होना होगा। इसलिए कोई भी जो बाहर आता है और कहता है,
00:05:16ओह, अरे, यहाँ मेरी वेबसाइट है जो यह बता सकती है कि यह वॉटरमार्क किया गया है या नहीं, वह एक झूठ है कि यह मौजूद नहीं है।
00:05:21अब, यदि आप इस बात में गहराई से जाना चाहते हैं कि टेक्स्ट वॉटरमार्क कैसे काम करते हैं, तो एंथ्रोपिक का अपना लेख भी है।
00:05:25और वे वास्तव में इस बात पर जोर देने की कोशिश करते हैं कि यह आउटपुट को प्रभावित नहीं करने वाला है।
00:05:29इसलिए वॉटरमार्किंग प्रणाली, सार रूप में, कुछ शब्दों को दूसरों की तुलना में अधिक चुने जाने के बारे में है।
00:05:35और यह एक सांख्यिकीय एल्गोरिथ्म है जिसे आप, अंत उपयोगकर्ता, कभी भी पता नहीं लगा पाएंगे जब तक कि
00:05:40आपके पास कुंजी न हो। तो हम इसे कैसे ठीक करते हैं? क्या हम केवल क्लाउड द्वारा दिए गए टेक्स्ट आउटपुट
00:05:47पर हल्का संपादन करते हैं और उम्मीद करते हैं कि यह काम करेगा? या क्या हमें अनिवार्य रूप से पूरी चीज़ को दोबारा लिखना होगा?
00:05:52और हम इसे कैसे दोबारा लिखें? क्योंकि आप इनमें से जो भी वाक्य हो उसे दोबारा लिखने के लिए क्लाउड का उपयोग नहीं कर सकते,
00:05:56क्योंकि वह वॉटरमार्क हो जाएगा। और आप चैटgpt का भी उपयोग नहीं कर सकते। आप जेमिनी का भी उपयोग नहीं कर सकते।
00:06:01इसलिए आपके विकल्प काफी स्पष्ट हो जाते हैं। आपको टेक्स्ट के महत्वपूर्ण हिस्सों को दोबारा लिखने की आवश्यकता है जबकि
00:06:09समग्र अनुभव को बनाए रखना है। और आपको या तो XAI का उपयोग करने की आवश्यकता है। तो आपको या तो ग्रोक का उपयोग करने की आवश्यकता है या अधिक
00:06:16संभावना है कि आप जो करने जा रहे हैं वह किसी प्रकार के ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करना है, है ना? कुछ प्रकार का चीनी
00:06:21मॉडल जिसे आप डाउनलोड कर सकते हैं और अपने कंप्यूटर पर चला सकते हैं जो A मुफ्त होने वाला है और B इन वॉटरमार्किंग कानूनों के अधीन नहीं है।
00:06:28अब, व्यावहारिक अर्थ में वह प्रणाली कैसी दिखती है? खैर, आप क्लाउड के साथ अपने सभी सामान्य आउटपुट करते हैं।
00:06:33और यदि आपने कुछ बनाया है, मान लीजिए कुछ प्रकार का लंबा ब्लॉग पोस्ट, और आप नहीं चाहते कि इसे वॉटरमार्क से चिह्नित किया जाए, तो हम उस आउटपुट को लेंगे।
00:06:37फिर आप इसे किसी प्रकार के स्थानीय मॉडल को भेजने जा रहे हैं। और क्लाउड आपके लिए ऐसा कर सकता है।
00:06:42वहाँ ढेर सारे वास्तव में अच्छे स्थानीय मॉडल हैं जिन्हें आप OLAMA के माध्यम से डाउनलोड कर सकते हैं।
00:06:47वह स्थानीय मॉडल आगे बढ़ेगा और अपना काम करेगा। यह टेक्स्ट को दोबारा लिखेगा।
00:06:51आप इसे एक संकेत देने जा रहे हैं जो कहता है, “अरे, मैं चाहता हूँ कि आप,
00:06:55आप जानते हैं, इसके वास्तविक अनुभव को बनाए रखें। आप अपने खुद के वॉयस नोट्स, जो भी हो, डाल सकते हैं।” और फिर एक बार
00:07:01यह पूरा हो जाता है, यह शब्दशः अपनी सटीक प्रतिक्रिया वापस क्लाउड को भेज देगा। और आप इसके साथ जो चाहें कर सकते हैं उस बिंदु पर।
00:07:05अब, इस पूरी चीज़ में आपको जिस अन्य चर के बारे में सोचने की आवश्यकता है वह आपके आउटपुट की लंबाई है।
00:07:09जैसे हम कितने टोकन की बात कर रहे हैं? क्योंकि, और यह कोई ऐसी संख्या नहीं है जिसे हम वास्तव में जान सकते हैं,
00:07:14वह यह है कि कितने टोकन, इस आउटपुट को कितना लंबा होना चाहिए
00:07:19डिटेक्शन एपीआई के लिए, यदि यह चलता है, तो किसी भी डिग्री के आत्मविश्वास के साथ यह कहने के लिए कि यह AI के साथ लिखा गया था।
00:07:25क्योंकि यदि मैं केवल लिंक्डइन टिप्पणियाँ लिख रहा हूँ जो सिर्फ यह कहती हैं, “वह सुंदर है,” तो क्या एपीआई वास्तव में बता सकती है
00:07:31कि वह क्लाउड के साथ लिखा गया था या नहीं? नहीं। इसलिए यदि आप कोई ऐसे व्यक्ति हैं जो इस बात से बहुत डरते हैं कि चीज़ों पर वॉटरमार्क
00:07:37लगाया जाए और उन्हें क्लाउड से जोड़ा जाए, तो बस अपने आप से पूछें, “क्या मैं ऐसी चीज़ें लिख रहा हूँ जो इतनी लंबी हैं
00:07:41कि इससे कोई फर्क पड़े?” यदि हम लिंक्डइन पोस्ट, टिप्पणियों जैसी बात कर रहे हैं, आप जानते हैं,
00:07:46100 शब्दों के आसपास, शायद नहीं। लेकिन अगर हम विशाल ब्लॉग पोस्ट की तरह बात कर रहे हैं जो हजारों शब्द
00:07:51लंबे हैं, हाँ, आप उस वॉटरमार्क से प्रभावित होने वाले हैं। और यह बहुत स्पष्ट होने वाला है कि
00:07:56यह क्लाउड के साथ लिखा गया था। अब, इस सबको सेट अप करने का सबसे आसान तरीका Ollama डाउनलोड करना है,
00:08:00एक स्थानीय मॉडल डाउनलोड करना है जो आपके विशेष हार्डवेयर के लिए समझ में आता है, फिर इसके अंदर एक कौशल बनाएं
00:08:05क्लाउड जो जब आप इसे कॉल करते हैं, तो आपके आउटपुट को उस स्थानीय मॉडल पर भेजता है, यह अपना पूरा दोबारा लिखता है,
00:08:10और फिर यह इसे वापस लाता है। आपके लिए इसे आसान बनाने के लिए, मैंने एक पूरा संकेत बनाया है जो आपको
00:08:15और क्लाउड को पूरी प्रक्रिया से गुजारता है। आप बस इसे क्लाउड में कॉपी पेस्ट करते हैं। यह कुछ करने जा रहा है
00:08:20आपके हार्डवेयर पर शोध। यह पता लगाने जा रहा है कि आपके लिए कौन सा स्थानीय मॉडल समझ में आता है। यह
00:08:24Ollama को डाउनलोड और इंस्टॉल करने जा रहा है यदि आपने ऐसा नहीं किया है। यह तब आपके लिए एक कौशल बनाने जा रहा है,
00:08:28और यह आपसे सवाल पूछने जा रहा है ताकि आप इस बात की वास्तविक शब्दावली प्राप्त कर सकें कि वह दोबारा लिखना कैसा लगता है।
00:08:35मूल रूप से आपकी आवाज़ को इंजेक्ट करना, उदाहरण देना, उस तरह की चीज़। इसलिए मैं नीचे एक लिंक दूँगा
00:08:40वास्तव में ऐसा करने के लिए। और अगले 10 मिनट के लिए इस पूरी चीज़ के माध्यम से कदम दर कदम आपका मार्गदर्शन करने के बजाय,
00:08:44बस इस संकेत को चलाएं और यह आपके लिए यह सब कर देगा। तो उम्मीद है कि वॉटरमार्किंग के लिए वह पूरा स्पष्टीकरण
00:08:48समझ में आया। यह कोई वास्तविक वॉटरमार्क नहीं है। पर्दे के पीछे कुछ भी नहीं लिखा जा रहा है।
00:08:53वहाँ कोई कोड नहीं है। बात सिर्फ इतनी है कि विशिष्ट शब्दों का उपयोग अधिक बार किया जाएगा।
00:08:57आपको कोई अंदाजा नहीं होगा कि वे विशिष्ट शब्द क्या हैं। आप केवल तभी बता सकते हैं जब आपके पास
00:09:02वॉटरमार्क के लिए कुंजी है, जो आपके पास नहीं होगी जब तक कि आप किसी प्रकार के नियामक न हों। इसलिए कोई भी जो
00:09:07आपसे कह रहा है कि वे बता सकते हैं कि यह वॉटरमार्क किया गया है, वह लगभग आपसे झूठ बोल रहा है। तो इसे तुरंत जान लें।
00:09:11और इस आधार पर कि यह कैसे काम करता है, फिर से, यदि आप चाहें तो आप उस डीपमाइंड पेपर में गोता लगा सकते हैं। एकमात्र तरीका
00:09:16जिससे आप इससे बचेंगे वह भारी संपादन के साथ है। यह हल्के संपादन नहीं होने वाले हैं। आपको
00:09:20इसे पूरी तरह से दोबारा लिखना होगा। और एकमात्र तरीका जिससे आप ऐसा करने में सक्षम होंगे वह एक ओपन सोर्स मॉडल के साथ है।
00:09:24और यह सबसे सस्ता तरीका होने जा रहा है। इसलिए यदि आप उस संकेत पर अपने हाथ रखना चाहते हैं,
00:09:29आप इसे नीचे पा सकते हैं। उम्मीद है कि इससे आप में से कुछ लोगों की मदद होगी। पूरी तरह से ईमानदार होने के लिए,
00:09:33मुझे लगता है कि इस बात के संदर्भ में पूरी चीज़ काफी बढ़-चढ़ाकर बताई गई है कि, आप जानते हैं, चीज़ों पर वॉटरमार्क लगाया जा रहा है
00:09:38उस प्रकृति का। अधिकांश लोग जिन्हें आप AI का उपयोग करते हुए अपना लेखन करते हुए देखते हैं, यह दर्दनाक रूप से स्पष्ट है
00:09:43पहले से ही यह AI है क्योंकि उन्हें वास्तव में यह नहीं पता है कि इसे मानवीय कैसे बनाया जाए या इसे उनकी तरह कैसे ध्वनि दी जाए।
00:09:49और जब तक हम ऐसी जगह पर नहीं पहुँच रहे हैं जहाँ, आप जानते हैं, हर जगह आप पोस्ट करते हैं,
00:09:52हर एक वेबसाइट पर किसी प्रकार का वॉटरमार्कर डिटेक्टर है और वह कुछ ऐसा बन जाता है जैसे विशाल फौ पास।
00:09:58फिर से, हमें बस इसे एक स्थानीय मॉडल के माध्यम से चलाना है और आप एक तरह से स्कॉट-फ्री हैं।
00:10:02तो मुझे बताएं कि आपको क्या लगा। अपने हाथ पाने के लिए Chase AI+ को देखना सुनिश्चित करें
00:10:06क्लाउड कोड मास्टरक्लास यदि यह कुछ ऐसा है जिसमें आप अधिक गोता लगाना चाहते हैं।
00:10:10इसके अलावा, इन वॉटरमार्क से बचने का मज़ा लें।
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video