cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
बड़े भाषा मॉडल
ट्रांसफार्मर ढांचे के लिए लीड-अप
ट्रांसफॉर्मर (Transformer) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रयुक्त होने वाला एक मशीन लर्निंग मॉडल है। यह प्राकृतिक भाषा संसाधन के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। शुरुआती "बड़े" भाषा मॉडल दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (एलएसटीएम) (1997) जैसे आवर्ती आर्किटेक्चर के साथ बनाए गए थे। एलेक्सनेट (2012) द्वारा छवि पहचान के लिए बड़े तंत्रिका नेटवर्क की प्रभावशीलता का प्रदर्शन करने के बाद, शोधकर्ताओं ने अन्य कार्यों के लिए बड़े तंत्रिका नेटवर्क को लागू किया। 2014 में, दो मुख्य तकनीकें प्रस्तावित की गईं। 2016 में, गूगल अनुवाद ने अपनी तकनीक को सांख्यिकीय मशीन अनुवाद से तंत्रिका मशीन अनुवाद में बदल दिया। यह LSTM और ध्यान के साथ एक seq2seq था। 10 वर्षों में निर्मित पिछली प्रणाली की तुलना में प्रदर्शन के उच्च स्तर तक पहुँचने में उन्हें 9 महीने लगे। 2017 का पेपर "आपको केवल ध्यान देने की आवश्यकता है" बहदानौ एट द्वारा 2014 के पेपर से ध्यान तंत्र को अलग कर दिया। अल., और ध्यान तंत्र के चारों ओर ट्रांसफार्मर वास्तुकला का निर्माण किया। जबकि seq2seq मॉडल को सभी आवर्ती नेटवर्क की तरह एक समय में एक इनपुट अनुक्रम को संसाधित करना होता है, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को अनुक्रम पर समानांतर में चलाया जा सकता है। यह बहुत बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित और उपयोग करने की अनुमति देता है।
बर्ट और जीपीटी
जबकि विभिन्न नामों वाले कई मॉडल हैं, अधिकांश में अंतर्निहित आर्किटेक्चर दो प्रकारों में से एक है: बीईआरटी (2018) एक द्विदिश ट्रांसफार्मर है, जबकि जीपीटी (2018+) यूनिडायरेक्शनल ("ऑटोरेग्रेसिव") हैं ट्रांसफार्मर। ये 2023 तक के मुख्य आर्किटेक्चर हैं।
शब्द की उत्पत्ति और असंबद्धता
जबकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का शब्द 2018 के आसपास ही उभरा है, इसने 2019 और 2020 में क्रमशः डिस्टिलबर्ट और स्टोकेस्टिक पैरेट्स पेपर जारी होने के साथ दृश्यता प्राप्त की। दोनों ने "बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल" पर ध्यान केंद्रित किया, एलएलएम के उदाहरण के रूप में बीईआरटी परिवार का हवाला देते हुए, 110एम पैरामीटर से शुरू किया और 340एम पैरामीटर रेंज में मॉडल को "बहुत बड़े एलएम" के रूप में संदर्भित किया। शायद आश्चर्यजनक रूप से, दोनों प्री-ट्रांसफॉर्मर आरएनएन-आधारित ईएलएमओ - 2018 आर्किटेक्चर का हवाला देते हैं जिसने बीईआरटी को प्रेरित किया - पहले एलएलएम के रूप में, मापदंडों की संख्या (94M), साथ ही प्रीट्रेनिंग डेटासेट (> 1 बी टोकन) का आकार दिया। तुलनीय पैरामीटर आकार के बावजूद, छोटे प्रीट्रेनिंग डेटासेट (आमतौर पर 100M टोकन रेंज में अनुमानित) के कारण मूल ट्रांसफार्मर को आमतौर पर एलएलएम नहीं माना जाता है। कुल मिलाकर, एलएलएम मॉडल के प्रदर्शन में ~100एम पैरामीटर से 500बी+ पैरामीटर तक सुचारू स्केलिंग और बहुभाषी अनुवाद, अंकगणित, या प्रोग्रामिंग कोड संरचना जैसी उभरती क्षमताओं की प्रगतिशील अनलॉकिंग के कारण, सभी पोस्ट-ईएलएमओ मॉडल को शोधकर्ताओं द्वारा एलएलएम के रूप में संदर्भित किया जाता है।.
भाषाई आधार
संज्ञानात्मक भाषाविज्ञान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के माध्यम से मन की स्थिति को मापने के लिए एक वैज्ञानिक प्रथम सिद्धांत दिशा प्रदान करता है ताकि कंप्यूटर को पाठ और दस्तावेजों की सामग्री को "समझने" में सक्षम बनाया जा सके, जिसमें उनके भीतर भाषा की प्रासंगिक बारीकियां भी शामिल हैं। एनएलपी का विकासात्मक प्रक्षेपवक्र, जिसे संज्ञानात्मक एनएलपी के रूप में जाना जाता है, बुद्धिमान व्यवहार और प्राकृतिक भाषा की स्पष्ट समझ के अनुकरण के लिए एक एकात्मक भाषा मॉडल के रूप में आधार तैयार करता है। मॉडल का विशेष रूप विश्लेषण किए जाने वाले टोकन के पहले और बाद में प्रस्तुत किए गए टोकन के आधार पर एक वेक्टर डेटाबेस बनाने के लिए पाठ, वाक्य, वाक्यांश या शब्द के एक ब्लॉक को एक टोकन के रूप में मानता है। इसके सामान्यीकृत रूप में एक टोकन को गैर-पाठ्य अनुप्रयोगों के लिए किसी भी प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतीक जैसे पिक्सेल के समूह, गणितीय प्रतीकों, कोडिंग निर्माण, आणविक सूत्र आदि द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है।
मॉडल संरचना
बड़े भाषा मॉडल में आमतौर पर ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग किया जाता है, जो 2018 के बाद से अनुक्रमिक डेटा के लिए मानक गहन शिक्षण तकनीक बन गया है। वास्तुकला की एक वैकल्पिक पंक्ति विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) है, जिसका उपयोग अक्सर Google द्वारा विकसित एआई मॉडल में किया जाता है, जो कम-गेटेड एमओई (2017) से शुरू होता है, और जीशर्ड (2021) और जीएलएएम तक आगे बढ़ता है। (2022)।
ट्रांसफार्मर की परतें दो प्रकार की होती हैं जिन्हें एनकोडर और डिकोडर के नाम से जाना जाता है। जबकि मूल कागज से ट्रांसफार्मर एनकोडर परतों और डिकोडर परतों दोनों से बना था, बाद के काम ने एनकोडर-केवल आर्किटेक्चर ( बीईआरटी ) और डिकोडर-केवल आर्किटेक्चर ( जीपीटी ) का भी पता लगाया है। जबकि तीनों के अपने फायदे और उपयोग हैं, बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए काफी अधिक कुशल होने के कारण डिकोडर-केवल मॉडल बहुत बड़े पैमाने पर प्रमुख रूप हैं।
टोकनीकरण(टोकनाइज़ेसन)
एलएलएम गणितीय कार्य हैं जिनके इनपुट और आउटपुट संख्याओं की सूची हैं। नतीजतन, शब्दों को संख्याओं में परिवर्तित किया जाना चाहिए।
सामान्य तौर पर, एलएलएम एक अलग टोकननाइज़र का उपयोग करता है। एक टोकनाइज़र टेक्स्ट और पूर्णांकों की सूचियों के बीच मैप करता है। एलएलएम प्रशिक्षित होने से पहले टोकननाइज़र को आम तौर पर पहले संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के लिए अनुकूलित किया जाता है, फिर फ़्रीज़ किया जाता है । एक सामान्य विकल्प बाइट जोड़ी एन्कोडिंग है।
टोकननाइज़र का एक अन्य कार्य टेक्स्ट कम्प्रेशन है, जो गणना को बचाता है। सामान्य शब्द या वाक्यांश जैसे "कहां है" को 7 अक्षरों के बजाय एक टोकन में एन्कोड किया जा सकता है। ओपनएआई जीपीटी श्रृंखला एक टोकननाइज़र का उपयोग करती है जहां 1 टोकन सामान्य अंग्रेजी पाठ में लगभग 4 अक्षरों या लगभग 0.75 शब्दों को मैप करता है। असामान्य अंग्रेजी पाठ कम पूर्वानुमानित है, इस प्रकार कम संपीड़ित है, इस प्रकार एन्कोड करने के लिए अधिक टोकन की आवश्यकता होती है।
टोकनाइज़र मनमाना पूर्णांक आउटपुट नहीं कर सकता। वे आम तौर पर श्रेणी में केवल पूर्णांक ही आउटपुट करते हैं, कहाँ V इसका शब्दावली आकार कहा जाता है।
कुछ टोकनाइज़र मनमाने पाठ को संभालने में सक्षम हैं (आम तौर पर सीधे यूनिकोड पर काम करके), लेकिन कुछ नहीं करते हैं। अन-एन्कोडेबल टेक्स्ट का सामना करते समय, एक टोकननाइज़र एक विशेष टोकन (अक्सर 0) आउटपुट करेगा जो "अज्ञात टेक्स्ट" का प्रतिनिधित्व करता है। इसे अक्सर ऐसे लिखा जाता है [यूएनके], जैसे कि बीईआरटी पेपर में।
आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला एक और विशेष टोकन है [पीएडी] (अक्सर 1), "पैडिंग" के लिए। इसका उपयोग इसलिए किया जाता है क्योंकि एलएलएम का उपयोग आम तौर पर एक समय में पाठ के बैचों पर किया जाता है, और ये पाठ समान लंबाई में एन्कोड नहीं होते हैं। चूंकि एलएलएम के लिए आम तौर पर इनपुट की आवश्यकता एक ऐसी सरणी होती है जो दांतेदार न हो, छोटे एन्कोडेड टेक्स्ट को तब तक पैड किया जाना चाहिए जब तक कि वे सबसे लंबे टेक्स्ट की लंबाई से मेल न खा जाएं।
उत्पादन
एलएलएम का आउटपुट इसकी शब्दावली पर संभाव्यता वितरण है। इसे आमतौर पर इस प्रकार कार्यान्वित किया जाता है:
इस प्रक्रिया में, वेक्टर y इसे आमतौर पर अननॉर्मलाइज़्ड लॉगिट वेक्टर और वेक्टर कहा जाता है संभाव्यता वेक्टर कहा जाता है. वेक्टर के बाद से है V प्रविष्टियाँ, सभी गैर-नकारात्मक, और उनका योग 1 है, हम इसे संभाव्यता वितरण के रूप में व्याख्या कर सकते हैं  - यानी, यह एलएलएम की शब्दावली पर एक संभाव्यता वितरण है।
ध्यान दें कि सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन को गणितीय रूप से परिभाषित किया गया है जिसमें कोई पैरामीटर भिन्न नहीं है। फलस्वरूप यह प्रशिक्षित नहीं है।
प्रसंग विंडो
एलएलएम की संदर्भ विंडो 1,000 (1k) से 10k के क्रम पर होती है। विशेष रूप से, OpenAI जून 2023 तक 4k से 16k तक संदर्भ विंडो के साथ GPT-3.5 प्रदान करता है
प्रशिक्षण
पूर्व-प्रशिक्षण में, एलएलएम को या तो यह अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि खंड कैसे जारी रहेगा, या अपने प्रशिक्षण डेटासेट से एक खंड को देखते हुए, खंड में क्या कमी है। यह या तो हो सकता है
एलएलएम को सहायक कार्यों पर प्रशिक्षित किया जा सकता है जो डेटा वितरण की उनकी समझ का परीक्षण करते हैं, जैसे कि नेक्स्ट सेंटेंस प्रेडिक्शन (एनएसपी), जिसमें वाक्यों के जोड़े प्रस्तुत किए जाते हैं और मॉडल को भविष्यवाणी करनी चाहिए कि क्या वे प्रशिक्षण कॉर्पस में लगातार दिखाई देते हैं।
आमतौर पर, एलएलएम को एक विशिष्ट हानि फ़ंक्शन को कम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है: प्रति टोकन औसत नकारात्मक लॉग संभावना (जिसे क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि भी कहा जाता है)। उदाहरण के लिए, यदि एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल, "मुझे खाना पसंद है" दिया गया है, तो संभाव्यता वितरण की भविष्यवाणी करता है  तो इस टोकन पर नकारात्मक लॉग संभावना हानि है.
प्रशिक्षण के दौरान, प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए नियमितीकरण हानि का भी उपयोग किया जाता है। हालाँकि नियमितीकरण हानि का उपयोग आमतौर पर परीक्षण और मूल्यांकन के दौरान नहीं किया जाता है। केवल नकारात्मक लॉग संभावना के अलावा और भी कई मूल्यांकन मानदंड हैं। विवरण के लिए नीचे अनुभाग देखें.
डेटासेट का आकार और संपीड़न
2018 में, 985 मिलियन शब्दों वाले बुककॉर्पस का उपयोग ओपनएआई के पहले मॉडल, जीपीटी-1 के लिए एक प्रशिक्षण डेटासेट के रूप में किया गया था। उसी वर्ष, बुककॉर्पस और अंग्रेजी विकिपीडिया के संयोजन, कुल 3.3 बिलियन शब्दों का उपयोग BERT के लिए एक प्रशिक्षण डेटासेट के रूप में किया गया था। तब से, खरबों टोकन वाले कॉर्पोरा का उपयोग किया गया, जिससे पिछले डेटासेट में परिमाण के आधार पर वृद्धि हुई।
आमतौर पर, एलएलएम को पूर्ण या अर्ध-सटीक फ्लोटिंग पॉइंट नंबरों (फ्लोट32 और फ्लोट16) के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। एक फ्लोट16 में 16 बिट या 2 बाइट्स होते हैं, और इसलिए एक अरब पैरामीटर के लिए 2 गीगाबाइट की आवश्यकता होती है। सबसे बड़े मॉडल में आमतौर पर 100 बिलियन पैरामीटर होते हैं, जिन्हें लोड करने के लिए 200 गीगाबाइट की आवश्यकता होती है, जो उन्हें अधिकांश उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स की सीमा से बाहर रखता है।
प्रशिक्षण के बाद परिमाणीकरण का उद्देश्य प्रशिक्षित मॉडल के अधिकांश प्रदर्शन को संरक्षित करते हुए उसके मापदंडों की सटीकता को कम करके स्थान की आवश्यकता को कम करना है। परिमाणीकरण का सबसे सरल रूप सभी संख्याओं को बिट्स की एक निश्चित संख्या में छोटा कर देता है। प्रति परत एक अलग परिमाणीकरण कोडबुक का उपयोग करके इसे बेहतर बनाया जा सकता है। विशेष रूप से महत्वपूर्ण मापदंडों ("बाहरी वजन") के लिए उच्च परिशुद्धता के साथ, विभिन्न मापदंडों पर अलग-अलग परिशुद्धता लागू करके और सुधार किया जा सकता है।
जबकि क्वांटाइज़्ड मॉडल आम तौर पर जमे हुए होते हैं, और केवल पूर्व-क्वांटाइज़्ड मॉडल को ही फाइनट्यून किया जाता है, क्वांटाइज़्ड मॉडल को अभी भी फाइनट्यून किया जा सकता है।
प्रशिक्षण का मूल्य
सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर में प्रगति ने 2020 के बाद से लागत को काफी हद तक कम कर दिया है, जैसे कि 2023 में 12-बिलियन-पैरामीटर एलएलएम कम्प्यूटेशनल लागत 72,300 ए100-जीपीयू -घंटे है, जबकि 2020 में 1.5-बिलियन-पैरामीटर एलएलएम के प्रशिक्षण की लागत (जो कि 2020 में अत्याधुनिक से दो परिमाण कम था) $80 हजार और $1.6 मिलियन के बीच था।  2020 के बाद से, तेजी से बड़े मॉडलों में बड़ी रकम का निवेश किया गया। उदाहरण के लिए, 2019 में GPT-2 (यानी 1.5-बिलियन-पैरामीटर मॉडल) के प्रशिक्षण की लागत $50,000 थी, जबकि 2022 में PaLM (यानी 540-बिलियन-पैरामीटर मॉडल) के प्रशिक्षण की लागत $8 मिलियन थी।
ट्रांसफार्मर-आधारित एलएलएम के लिए, प्रशिक्षण लागत अनुमान लागत से बहुत अधिक है। एक टोकन पर प्रशिक्षण के लिए प्रति पैरामीटर 6 एफएलओपी की लागत आती है, जबकि एक टोकन पर अनुमान लगाने के लिए प्रति पैरामीटर 1 से 2 एफएलओपी की लागत आती है।
डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए आवेदन
2018 और 2020 के बीच, किसी विशिष्ट कार्य के लिए एलएलएम का उपयोग करने की मानक विधि अतिरिक्त कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण के साथ मॉडल को बेहतर बनाना था। इसके बाद ही यह पता चला कि एलएलएम, जैसे जीपीटी-3, विशेष रूप से प्रशिक्षित किए बिना विभिन्न कार्यों को हल कर सकते हैं। इसके बजाय, समान समस्याओं और उनके संबंधित समाधानों के कुछ उदाहरणों का उपयोग करके उन्हें "संकेत" दिया जाना पर्याप्त है। कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग ने कभी-कभी अनुवाद, प्रश्न उत्तर, करीबी कार्य, स्पष्ट शब्दों और एक वाक्य में एक नए शब्द का उपयोग करने के क्षेत्रों में पुराने फाइन-ट्यूनिंग से भी बेहतर परिणाम दिए हैं। ऐसे संकेतों के निर्माण और अनुकूलन को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कहा जाता है।
फाइन-ट्यूनिंग से लेकर संकेत(प्रोम्प्ट) देने तक
पुराना दृष्टिकोण किसी विशिष्ट समस्या (जैसे भावना विश्लेषण, नामित-इकाई पहचान, या भाषण के भाग की टैगिंग ) को हल करने के उद्देश्य से मौजूदा पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करके (पर्यवेक्षित तरीके से) ठीक करना था। ), जो भाषा मॉडल की अंतिम परत को डाउनस्ट्रीम कार्य के आउटपुट से जोड़ने वाले भार के एक नए सेट को पेश करके प्राप्त किया जाता है। भाषा मॉडल के मूल भार "जमे हुए" हो सकते हैं, जैसे कि उन्हें आउटपुट से जोड़ने वाले भार की केवल नई परत ही प्रशिक्षण के दौरान सीखी जाती है। वैकल्पिक रूप से, मूल वज़न को छोटे अपडेट प्राप्त हो सकते हैं (संभवतः पहले की परतें जमी हुई हों)।
नए दृष्टिकोण में जिसे प्रॉम्प्टिंग कहा जाता है और जीपीटी-3 द्वारा लोकप्रिय बनाया गया है, एक एलएलएम को पूर्णता प्रदान की जाती है ( अनुमान के माध्यम से)। उदाहरण के लिए, कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग में, प्रॉम्प्ट में समान समस्या-समाधान युग्मों के कुछ उदाहरण शामिल होते हैं।
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यदि मॉडल "सकारात्मक" आउटपुट देता है, तो उसने कार्य को सही ढंग से हल कर लिया है। शून्य-शॉट प्रॉम्प्टिंग में, कोई हल किए गए उदाहरण प्रदान नहीं किए जाते हैं।
अनुदेश ट्यूनिंग
अनुदेश ट्यूनिंग के लिए विभिन्न तकनीकों को व्यवहार में लागू किया गया है। एक उदाहरण, "स्व-निर्देश", उदाहरणों के एक प्रशिक्षण सेट पर भाषा मॉडल को ठीक करता है जो स्वयं एलएलएम द्वारा उत्पन्न होता है (मानव-निर्मित उदाहरणों के एक छोटे प्रारंभिक सेट से बूटस्ट्रैप किया गया )।
सुदृढीकरण सीखने द्वारा फ़ाइनट्यूनिंग
ओपनएआई के इंस्ट्रक्टजीपीटी प्रोटोकॉल में मानव-जनित (त्वरित, प्रतिक्रिया) जोड़े के डेटासेट पर पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग शामिल है, इसके बाद मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) से सुदृढीकरण सीखना, जिसमें एक इनाम मॉडल को मानव प्राथमिकताओं के डेटासेट पर पर्यवेक्षित-सीखा गया था। इस इनाम मॉडल का उपयोग समीपस्थ नीति अनुकूलन द्वारा एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।
उपकरण का उपयोग
आम तौर पर, टूल का उपयोग करने के लिए एलएलएम प्राप्त करने के लिए, किसी को टूल-उपयोग के लिए इसे परिष्कृत करना होगा। यदि उपकरणों की संख्या सीमित है, तो फ़ाइनट्यूनिंग केवल एक बार की जा सकती है। यदि टूल की संख्या मनमाने ढंग से बढ़ सकती है, जैसा कि ऑनलाइन एपीआई सेवाओं के साथ होता है, तो एलएलएम को एपीआई दस्तावेज़ पढ़ने और एपीआई को सही ढंग से कॉल करने में सक्षम होने के लिए ठीक किया जा सकता है।
उपकरण के उपयोग का एक सरल रूप पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी है: दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति के साथ एक एलएलएम को बढ़ाना, कभी-कभी वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करना। किसी क्वेरी को देखते हुए, सबसे प्रासंगिक दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करने के लिए एक दस्तावेज़ रिट्रीवर को बुलाया जाता है (आमतौर पर पहले क्वेरी और दस्तावेज़ों को वेक्टर में एन्कोड करके मापा जाता है, फिर क्वेरी वेक्टर के यूक्लिडियन मानदंड में निकटतम वेक्टर वाले दस्तावेज़ ढूंढते हैं)। एलएलएम तब क्वेरी और पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ दोनों के आधार पर एक आउटपुट उत्पन्न करता है।
एजेंसी
एलएलएम एक भाषा मॉडल है, जो एक एजेंट नहीं है क्योंकि इसका कोई लक्ष्य नहीं है, लेकिन इसका उपयोग एक बुद्धिमान एजेंट के एक घटक के रूप में किया जा सकता है।
ReAct (Reason+Act; "कारण + अधिनियम") विधि एलएलएम को एक योजनाकार के रूप में उपयोग करते हुए, एलएलएम से एक एजेंट का निर्माण करती है। एलएलएम को "ज़ोर से सोचने" के लिए प्रेरित किया जाता है। विशेष रूप से, भाषा मॉडल को पर्यावरण के पाठ्य विवरण, एक लक्ष्य, संभावित कार्यों की एक सूची और अब तक के कार्यों और टिप्पणियों के रिकॉर्ड के साथ प्रेरित किया जाता है। यह किसी कार्य को उत्पन्न करने से पहले एक या अधिक विचार उत्पन्न करता है, जिसे बाद में वातावरण में क्रियान्वित किया जाता है। एलएलएम योजनाकार को दिया गया पर्यावरण का भाषाई विवरण पर्यावरण का वर्णन करने वाले पेपर का LaTeX कोड भी हो सकता है।
रिफ्लेक्सियन विधि एक ऐसे एजेंट का निर्माण करती है जो कई प्रकरणों में सीखता है। प्रत्येक एपिसोड के अंत में, एलएलएम को एपिसोड का रिकॉर्ड दिया जाता है, और "सीखे गए सबक" के बारे में सोचने के लिए प्रेरित किया जाता है, जिससे उसे अगले एपिसोड में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद मिलेगी। ये "सीखे गए सबक" अगले एपिसोड में एजेंट को दिए जाते हैं।
ओपन-एंडेड अन्वेषण के लिए, एक एलएलएम का उपयोग उनकी "रोचकता" के लिए टिप्पणियों को स्कोर करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग सामान्य (गैर-एलएलएम) सुदृढीकरण सीखने वाले एजेंट को मार्गदर्शन करने के लिए इनाम संकेत के रूप में किया जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, यह पाठ्यक्रम सीखने के लिए तेजी से कठिन कार्यों का प्रस्ताव कर सकता है। व्यक्तिगत क्रियाओं को आउटपुट करने के बजाय, एक एलएलएम योजनाकार जटिल क्रिया अनुक्रमों के लिए "कौशल" या फ़ंक्शन का निर्माण भी कर सकता है। कौशल को संग्रहीत किया जा सकता है और बाद में लागू किया जा सकता है, जिससे योजना में अमूर्तता के स्तर को बढ़ाया जा सकता है।
एलएलएम-संचालित एजेंट अपने पिछले संदर्भों की दीर्घकालिक स्मृति रख सकते हैं, और स्मृति को रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन की तरह ही पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। ऐसे कई एजेंट सामाजिक रूप से बातचीत कर सकते हैं।
बहुपद्धतिपरक
मल्टीमॉडैलिटी का अर्थ है "कई तौर-तरीके होना", और "मोडैलिटी" का अर्थ है एक प्रकार का इनपुट, जैसे वीडियो, छवि, ऑडियो, टेक्स्ट, प्रोप्रियोसेप्शन, आदि। ऐसे कई एआई मॉडल हैं जिन्हें विशेष रूप से एक मोडेलिटी को ग्रहण करने और दूसरे मोडेलिटी को आउटपुट करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, जैसे छवि को लेबल करने के लिए एलेक्सनेट, छवि-पाठ से पाठ के लिए दृश्य प्रश्न उत्तर, और पाठ से पाठ के लिए वाक् पहचान। मल्टीमॉडल एलएलएम का एक समीक्षा लेख है।
एलएलएम से मल्टीमॉडल मॉडल बनाने की एक सामान्य विधि एक प्रशिक्षित एनकोडर के आउटपुट को "टोकनाइज़" करना है। सीधे तौर पर, कोई एक एलएलएम का निर्माण कर सकता है जो छवियों को इस प्रकार समझ सकता है: एक प्रशिक्षित एलएलएम लें, और एक प्रशिक्षित छवि एनकोडर लें E. एक छोटा बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन बनाएं f, ताकि किसी भी छवि के लिए y, पोस्ट-प्रोसेस्ड वेक्टर f(E(y)) एन्कोडेड टोकन के समान आयाम हैं। वह एक "छवि टोकन" है। फिर, कोई टेक्स्ट टोकन और इमेज टोकन को इंटरलीव कर सकता है। फिर कंपाउंड मॉडल को एक छवि-पाठ डेटासेट पर परिष्कृत किया जाता है। मॉडल को बेहतर बनाने के लिए इस बुनियादी निर्माण को अधिक परिष्कार के साथ लागू किया जा सकता है। स्थिरता में सुधार के लिए छवि एन्कोडर को फ़्रीज़ किया जा सकता है।
फ्लेमिंगो ने टोकनाइजेशन विधि की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया, स्क्रैच से प्रशिक्षित मॉडल की तुलना में दृश्य प्रश्न उत्तर पर बेहतर प्रदर्शन करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल और छवि एनकोडर की एक जोड़ी को ठीक किया। Google PaLM मॉडल को टोकननाइजेशन विधि का उपयोग करके मल्टीमॉडल मॉडल PaLM-E में परिष्कृत किया गया और रोबोटिक नियंत्रण पर लागू किया गया। छवि इनपुट, और वीडियो इनपुट की अनुमति देने के लिए टोकननाइजेशन विधि का उपयोग करके LLaMA मॉडल को मल्टीमॉडल भी बना दिया गया है।
GPT-4 इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवि दोनों का उपयोग कर सकता है, जबकि Google जेमिनी के मल्टीमॉडल होने की उम्मीद है।
पूर्वप्रशिक्षण डेटासेट(तथ्यसमूह)
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) आम तौर पर बड़ी मात्रा में पाठ्य डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं जो विभिन्न प्रकार के डोमेन और भाषाओं में फैले होते हैं। प्री-ट्रेनिंग डेटा के कुछ प्रसिद्ध स्रोतों में कॉमन क्रॉल, द पाइल, मैसिवटेक्स्ट, विकिपीडिया और गिटहब शामिल हैं। जबकि अधिकांश ओपन-सोर्स एलएलएम सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करते हैं, निजी डेटा का उपयोग पूर्व-प्रशिक्षण के लिए भी किया जा सकता है। प्री-ट्रेनिंग डेटा विभिन्न चरणों के माध्यम से कच्चे पाठ को प्रीप्रोसेस करके प्राप्त किया जाता है, जैसे डी-डुप्लीकेशन, उच्च-विषाक्तता अनुक्रमों को फ़िल्टर करना, निम्न-गुणवत्ता वाले डेटा को त्यागना, और बहुत कुछ। यह अनुमान लगाया गया है कि भाषा डेटा का स्टॉक सालाना 7% बढ़ता है, और उच्च गुणवत्ता वाला भाषा डेटा 2022 अक्टूबर तक 4.6-17 ट्रिलियन शब्दों के भीतर है। एलएलएम में पूर्व-प्रशिक्षण डेटा के व्यापक उपयोग से डेटा संदूषण होता है, जो तब होता है जब मूल्यांकन डेटा को पूर्व-प्रशिक्षण डेटा में शामिल किया जाता है, जिससे बेंचमार्क मूल्यांकन के दौरान मॉडल प्रदर्शन प्रभावित होता है।
स्केलिंग कानून और आकस्मिक क्षमताएं
निम्नलिखित चार हाइपर-पैरामीटर एलएलएम की विशेषता बताते हैं: वे सरल सांख्यिकीय कानूनों से संबंधित हैं, जिन्हें "स्केलिंग कानून" कहा जाता है। एलएलएम के लिए एक विशेष स्केलिंग कानून (" चिन्चिला स्केलिंग ") एक युग के लिए ऑटोरेग्रेसिव रूप से प्रशिक्षित होता है, लॉग-लॉग लर्निंग रेट शेड्यूल के साथ, यह बताता है कि: जहां चर हैं और सांख्यिकीय हाइपर-पैरामीटर हैं जब कोई y-अक्ष से सबसे अच्छा प्रदर्शन घटाता है जिसे x-अक्ष मात्रा के अनंत स्केलिंग के साथ भी प्राप्त किया जा सकता है, तो बड़े मॉडल का प्रदर्शन, विभिन्न कार्यों पर मापा जाता है, अन्य (छोटे आकार और) का एक रैखिक एक्सट्रपलेशन प्रतीत होता है लॉग-लॉग प्लॉट पर मध्यम आकार) मॉडल का प्रदर्शन। हालाँकि, कभी-कभी रेखा का ढलान एक ढलान से दूसरे बिंदु पर स्थानांतरित हो जाता है जिसे डाउनस्ट्रीम स्केलिंग कानूनों में ब्रेक के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो चापों से जुड़े रैखिक खंडों की एक श्रृंखला के रूप में दिखाई देता है; ऐसा लगता है कि बड़े मॉडल इस बिंदु पर "आकस्मिक क्षमताएं" प्राप्त कर लेते हैं। इन क्षमताओं को प्रोग्राम-इन या डिज़ाइन किए जाने के बजाय खोजा जाता है, कुछ मामलों में एलएलएम को सार्वजनिक रूप से तैनात किए जाने के बाद ही। उभरती क्षमताओं में शामिल हैं: शेफ़र एट. अल. तर्क है कि उभरती हुई क्षमताएँ अप्रत्याशित रूप से अर्जित नहीं की जाती हैं, बल्कि एक सुचारु स्केलिंग कानून के अनुसार पूर्वानुमानित रूप से अर्जित की जाती हैं। लेखकों ने बहुविकल्पीय प्रश्नों को हल करने वाले एलएलएम के एक खिलौना सांख्यिकीय मॉडल पर विचार किया, और दिखाया कि यह सांख्यिकीय मॉडल, अन्य प्रकार के कार्यों के लिए संशोधित, इन कार्यों पर भी लागू होता है। होने देना x पैरामीटर गिनती की संख्या हो, और y मॉडल का प्रदर्शन हो:
व्याख्या
बड़े भाषा मॉडल अपने आप में "ब्लैक बॉक्स" हैं, और यह स्पष्ट नहीं है कि वे भाषाई कार्य कैसे कर सकते हैं। एलएलएम कैसे काम करता है, इसे समझने के लिए कई विधियाँ हैं।
यंत्रवत व्याख्या का उद्देश्य प्रतीकात्मक एल्गोरिदम की खोज करके एलएलएम को रिवर्स-इंजीनियर करना है जो एलएलएम द्वारा किए गए अनुमान का अनुमान लगाता है। एक उदाहरण ओथेलो-जीपीटी है, जहां एक छोटे ट्रांसफार्मर को कानूनी ओथेलो चाल की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह पाया गया है कि ओथेलो बोर्ड का एक रैखिक प्रतिनिधित्व है, और प्रतिनिधित्व को संशोधित करने से अनुमानित कानूनी ओथेलो चालें सही तरीके से बदल जाती हैं। दूसरे उदाहरण में, एक छोटे ट्रांसफार्मर को कारेल प्रोग्राम पर प्रशिक्षित किया जाता है। ओथेलो-जीपीटी उदाहरण के समान, कारेल प्रोग्राम शब्दार्थ का एक रैखिक प्रतिनिधित्व है, और प्रतिनिधित्व को संशोधित करने से आउटपुट सही तरीके से बदल जाता है। मॉडल सही प्रोग्राम भी तैयार करता है जो प्रशिक्षण सेट की तुलना में औसतन छोटे होते हैं।
एक अन्य उदाहरण में, लेखकों ने मॉड्यूलर अंकगणितीय जोड़ पर छोटे ट्रांसफार्मर को प्रशिक्षित किया। परिणामी मॉडल रिवर्स-इंजीनियर किए गए थे, और यह पता चला कि उन्होंने असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म का उपयोग किया था।
समझ और बुद्धि
2022 के एक सर्वेक्षण में जब एनएलपी शोधकर्ताओं से पूछा गया कि क्या (बिना ट्यून किए गए) एलएलएम "कुछ गैर-तुच्छ अर्थों में प्राकृतिक भाषा को (कभी भी) समझ सकते हैं" तो वे समान रूप से विभाजित थे। "एलएलएम समझ" के समर्थकों का मानना है कि कुछ एलएलएम क्षमताएं, जैसे गणितीय तर्क, कुछ अवधारणाओं को "समझने" की क्षमता दर्शाती हैं। माइक्रोसॉफ्ट की एक टीम ने 2023 में तर्क दिया कि GPT-4 "गणित, कोडिंग, दृष्टि, चिकित्सा, कानून, मनोविज्ञान और अन्य जैसे नवीन और कठिन कार्यों को हल कर सकता है" और GPT-4 को "एक कृत्रिम सामान्य बुद्धि प्रणाली के प्रारंभिक (अभी तक अधूरा) संस्करण के रूप में देखा जा सकता है": "क्या कोई तर्कसंगत रूप से कह सकता है कि एक प्रणाली जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उम्मीदवारों के लिए परीक्षा उत्तीर्ण करती है वह वास्तव में बुद्धिमान नहीं है?" कुछ शोधकर्ता एलएलएम को "एलियन इंटेलिजेंस" के रूप में वर्णित करते हैं। उदाहरण के लिए, अनुमान के सीईओ कॉनर लीही अनट्यून किए गए एलएलएम को गूढ़ एलियन " शॉगगोथ्स " की तरह मानते हैं, और मानते हैं कि आरएलएचएफ ट्यूनिंग एलएलएम के आंतरिक कामकाज को अस्पष्ट करते हुए एक "मुस्कुराहट वाला मुखौटा" बनाता है: "यदि आप इसे बहुत दूर नहीं धकेलते हैं, तो स्माइली चेहरा बना रहता है। लेकिन फिर आप इसे [एक अप्रत्याशित] संकेत देते हैं, और अचानक आपको पागलपन, अजीब विचार प्रक्रियाओं और स्पष्ट रूप से गैर-मानवीय समझ का यह विशाल आधार दिखाई देता है।"
इसके विपरीत, "एलएलएम में समझ की कमी" स्कूल के कुछ समर्थकों का मानना है कि मौजूदा एलएलएम "बस मौजूदा लेखन को रीमिक्स और पुनर्संयोजित कर रहे हैं", या मौजूदा एलएलएम में भविष्यवाणी कौशल, तर्क कौशल, एजेंसी और व्याख्यात्मकता में कमी की ओर इशारा करते हैं। उदाहरण के लिए, जीपीटी4 में योजना बनाने और वास्तविक समय में सीखने में स्वाभाविक कमी है। जेनरेटिव एलएलएम को आत्मविश्वास से उन तथ्यों के दावों पर जोर देते हुए देखा गया है जो उनके प्रशिक्षण डेटा द्वारा उचित नहीं लगते हैं, एक ऐसी घटना जिसे " मतिभ्रम " कहा गया है। न्यूरोसाइंटिस्ट टेरेंस सेजनोव्स्की ने तर्क दिया है कि "एलएलएम की बुद्धिमत्ता पर विशेषज्ञों की अलग-अलग राय बताती है कि प्राकृतिक बुद्धिमत्ता पर आधारित हमारे पुराने विचार अपर्याप्त हैं"।
विकलता
किसी भाषा मॉडल के प्रदर्शन का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला माप किसी दिए गए पाठ कोष पर उसकी विकलता है। विकलता इस बात का माप है कि कोई मॉडल किसी डेटासेट की सामग्री की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करने में सक्षम है; मॉडल डेटासेट को जितनी अधिक संभावना प्रदान करेगा, उलझन उतनी ही कम होगी। गणितीय रूप से, उलझन को प्रति टोकन औसत नकारात्मक लॉग संभावना के घातांक के रूप में परिभाषित किया गया है:
यहाँ N टेक्स्ट कॉर्पस में टोकन की संख्या है, और "टोकन के लिए संदर्भ i " प्रयुक्त एलएलएम के विशिष्ट प्रकार पर निर्भर करता है। यदि एलएलएम ऑटोरेग्रेसिव है, तो "टोकन के लिए संदर्भ i "टोकन से पहले प्रदर्शित होने वाला पाठ का खंड है i. यदि एलएलएम छिपा हुआ है, तो "टोकन के लिए संदर्भ i "टोकन के आसपास पाठ का खंड है i.
कार्य-विशिष्ट डेटासेट और बेंचमार्क
अधिक विशिष्ट डाउनस्ट्रीम कार्यों पर भाषा मॉडल की क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए बड़ी संख्या में परीक्षण डेटासेट और बेंचमार्क भी विकसित किए गए हैं। परीक्षण को सामान्य ज्ञान, सामान्य ज्ञान तर्क और गणितीय समस्या-समाधान सहित विभिन्न क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।
मूल्यांकन डेटासेट की एक व्यापक श्रेणी प्रश्न उत्तर डेटासेट है, जिसमें प्रश्नों के जोड़े और सही उत्तर शामिल हैं, उदाहरण के लिए, ("क्या सैन जोस शार्क ने स्टेनली कप जीता है?", "नहीं")। एक प्रश्न उत्तर देने वाले कार्य को "खुली किताब" माना जाता है यदि मॉडल के संकेत में वह पाठ शामिल है जिससे अपेक्षित उत्तर प्राप्त किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, पिछले प्रश्न को कुछ पाठ के साथ जोड़ा जा सकता है जिसमें वाक्य शामिल है "शार्क एक बार स्टेनली कप फाइनल में आगे बढ़े हैं, 2016 में पिट्सबर्ग पेंगुइन से हार गए।" ). अन्यथा, कार्य को "बंद किताब" माना जाता है, और मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान रखे गए ज्ञान पर आधारित होना चाहिए। आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले प्रश्न उत्तर डेटासेट के कुछ उदाहरणों में ट्रुथफुलक्यूए, वेब क्वेश्चन्स, ट्रिवियाक्यूए और एसक्यूएडी शामिल हैं।
कुछ समग्र बेंचमार्क भी विकसित किए गए हैं जो विभिन्न मूल्यांकन डेटासेट और कार्यों की विविधता को जोड़ते हैं। उदाहरणों में GLUE, SuperGLUE, MMLU, BIG-बेंच और HELM शामिल हैं।
शेष पर पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग करने के बाद मूल्यांकन डेटासेट के रुके हुए हिस्से पर परिणामों की रिपोर्ट करना पहले मानक था। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का सीधे तौर पर प्रॉम्प्टिंग तकनीकों के माध्यम से मूल्यांकन करना अब अधिक आम हो गया है, हालांकि शोधकर्ता विशेष कार्यों के लिए प्रॉम्प्ट तैयार करने के तरीके के विवरण में भिन्न होते हैं, विशेष रूप से इस संबंध में कि हल किए गए कार्यों के कितने उदाहरण प्रॉम्प्ट से जुड़े हैं (यानी एन -शॉट प्रॉम्प्टिंग में एन का मूल्य)।
प्रतिकूल रूप से निर्मित मूल्यांकन
बड़े भाषा मॉडलों के सुधार की तीव्र गति के कारण, मूल्यांकन बेंचमार्क को कम जीवनकाल का सामना करना पड़ा है, अत्याधुनिक मॉडल तेजी से मौजूदा बेंचमार्क को "संतृप्त" कर रहे हैं, मानव एनोटेटर्स के प्रदर्शन को पार कर रहे हैं, जिससे बेंचमार्क को और अधिक चुनौतीपूर्ण कार्यों के साथ बदलने या बढ़ाने के प्रयास किए जा रहे हैं। इसके अलावा, "शॉर्टकट लर्निंग" के मामले भी हैं जिनमें एआई कभी-कभी सही प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगाने के लिए सतही परीक्षण प्रश्न शब्दों में सांख्यिकीय सहसंबंधों का उपयोग करके बहुविकल्पीय परीक्षणों पर "धोखा" देते हैं, बिना पूछे गए वास्तविक प्रश्न को समझे बिना।
कुछ डेटासेट का निर्माण प्रतिकूल रूप से किया गया है, विशेष समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, जिन पर मौजूदा भाषा मॉडल मनुष्यों की तुलना में असामान्य रूप से खराब प्रदर्शन करते हैं। एक उदाहरण ट्रूथफुलक्यूए डेटासेट है, एक प्रश्न उत्तर देने वाला डेटासेट जिसमें 817 प्रश्न हैं, जो भाषा मॉडल उन झूठों की नकल करके गलत उत्तर देने के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं जिन्हें प्रशिक्षण के दौरान उन्हें बार-बार उजागर किया गया था। उदाहरण के लिए, एक एलएलएम इस प्रश्न का उत्तर "नहीं" दे सकता है "क्या आप एक बूढ़े कुत्ते को नई तरकीबें सिखा सकते हैं?" अंग्रेजी मुहावरे के संपर्क में आने के कारण आप एक बूढ़े कुत्ते को नई तरकीबें नहीं सिखा सकते, भले ही यह अक्षरशः सत्य नहीं है।
प्रतिकूल मूल्यांकन डेटासेट का एक अन्य उदाहरण स्वैग और उसके उत्तराधिकारी, हेलास्वैग, समस्याओं का संग्रह है जिसमें एक पाठ मार्ग को पूरा करने के लिए कई विकल्पों में से एक का चयन करना होगा। गलत पूर्णताएँ एक भाषा मॉडल से नमूनाकरण और क्लासिफायर के एक सेट के साथ फ़िल्टर करके उत्पन्न की गईं। परिणामी समस्याएं मनुष्यों के लिए मामूली हैं, लेकिन जिस समय डेटासेट बनाए गए थे, उस समय अत्याधुनिक भाषा मॉडल में उनकी सटीकता कम थी। उदाहरण के लिए: हमें एक फिटनेस सेंटर का चिन्ह दिखाई देता है। फिर हम एक आदमी को कैमरे से बात करते और व्यायाम गेंद पर बैठे और लेटे हुए देखते हैं। मनुष्य... क) दर्शाता है कि गेंदों को ऊपर और नीचे चलाकर कुशल व्यायाम कार्य को कैसे बढ़ाया जाए। ख) अपने सभी हाथ और पैर हिलाता है और बहुत सारी मांसपेशियाँ बनाता है। ग) फिर गेंद खेलता है और हम एक ग्राफिक्स और हेज ट्रिमिंग प्रदर्शन देखते हैं। घ) गेंद पर और बात करते समय उठक-बैठक करता है। बीईआरटी सबसे संभावित समापन के रूप में (बी) का चयन करता है, हालांकि सही उत्तर (डी) है।
व्यापक प्रभाव
2023 में, नेचर बायोमेडिकल इंजीनियरिंग ने लिखा था कि बड़े भाषा मॉडल द्वारा बनाए गए पाठ से मानव-लिखित पाठ को "सटीक रूप से अलग करना अब संभव नहीं है", और यह कि "यह लगभग निश्चित है कि सामान्य-उद्देश्य वाले बड़े भाषा मॉडल तेजी से फैलेंगे... यह एक सुरक्षित शर्त है कि वे समय के साथ कई उद्योगों को बदल देंगे।" गोल्डमैन सैक्स ने 2023 में सुझाव दिया था कि जेनेरेटिव भाषा एआई अगले दस वर्षों में वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद में 7% की वृद्धि कर सकती है, और वैश्विक स्तर पर स्वचालन के कारण 300 मिलियन नौकरियां पैदा हो सकती हैं। कुछ टिप्पणीकारों ने आकस्मिक या जानबूझकर गलत सूचना के निर्माण, या अन्य प्रकार के दुरुपयोग पर चिंता व्यक्त की। उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल की उपलब्धता जैव-आतंकवाद को अंजाम देने के लिए आवश्यक कौशल-स्तर को कम कर सकती है; जैव सुरक्षा शोधकर्ता केविन एस्वेल्ट ने सुझाव दिया है कि एलएलएम रचनाकारों को रोगजनकों को बनाने या बढ़ाने पर अपने प्रशिक्षण डेटा पेपर से बाहर रखना चाहिए।
ऐराडी विष्ट, सल्ट तहसील
ऐराडी विष्ट, सल्ट तहसील में भारत के उत्तराखण्ड राज्य के अन्तर्गत कुमाऊँ मण्डल के अल्मोड़ा जिले का एक गाँव है।
त्शेरिंग तोबगे
त्शेरिंग तोबगे एक भूटानी राजनीतिज्ञ हैं, जो जुलाई २०१३ से अगस्त २०१८ भूटान के प्रधानमंत्री रहे थे। भूटान में लोकतांत्रिक व्यस्वस्था की स्थापना के बाद चुने गए, भूटान के दूसरे प्रधानमंत्री हैं। वे मार्च 2008 से अप्रैल 2013 तक नेशनल असेंबली में विपक्षी दल के नेता थे। वह पीपल्स डेमोक्रेटिक पार्टी के नेता भी हैं।
वे पीपल्स डेमोक्रेटिक पार्टी के संस्थापक सदस्य हैं और उन्हें पार्टी को भूटान के सर्वप्रथम राजनीतिक दल के रूप में पंजीकृत कराने का श्रेया दिया जाता है।
अल मौज़ूआत अल कुबरा
अल मौज़ूआत अल कुबरा  (अंग्रेज़ी:A Great Collection of Fabricated Traditions) प्रसिद्ध मुहद्दिस (हदीस कलेक्टर) द्वारा लिखित हदीस संग्रह है।, जो इस विषय के शोध और आलोचना और मनगढ़ंत हदीसों के वर्णन पर आधारित है।
विवरण
इस किताब को इस विषय पर संकलित किया गया है और हदीसों को गढ़ा गया है जो बिना किसी प्रामाणिकता के लोगों के बीच प्रचलित हैं। किताब में उल्लिखित कमजोर हदीसों की संख्या 1847 है। पुस्तक 1995 में दार अल- किताब अल-अलामिया बेरूत, लेबनान से 2 खंडों में और 1996 में मकतब अल- सलाफिया मदीना मुनवारा से 3 खंडों में प्रकाशित हुई थी । 1994 में, दार अल-किताब अल-अलामिया, बेरूत, लेबनान से दोहराए गए हदीसों को हटा दिया गया था।
अन्य भाषाओं में भी इसका अनुवाद हुआ है।
सुन्नी इस्लाम की कुतुब अल-सित्ताह -सहाह सत्ता (छह प्रमुख हदीस संग्रह) के साथ इसे भी महत्वपूर्ण माना जाता है।
हदीस-संग्रह
हदीस के निम्नलिखित छः विश्वसनीय संग्रह हैं जिनमें 29,578 हदीसें संग्रहित हैं :
फ़ीलिस
फ़ीलिस (Felis) छोटे और मध्यम आकार की बिल्लियों का एक जीववैज्ञानिक वंश है, जिसकी सदस्य जातियाँ मूल रूप से अफ्रीका, एशिया और यूरोप में रहती थीं। घरेलू बिल्ली इसी वंश का एक सदस्य है। फ़ीलिस वंश में सिर व शरीर मिलाकर 38 से 42 सेमी लम्बी काला-पैर बिल्ली सबसे छोटे आकार की जाति है और 62 से 76 सेमी लम्बी जंगली बिल्ली सबसे बड़ी है।
प्रमाणसागर
मुनिश्री प्रमाणसागरजी महाराज दिगंबर जैन साधु हैं। वे इस युग के सबसे बड़े जैन संत, आचार्य श्री विद्यासागर जी महाराज के सुयोग्य शिष्य हैं। उन्होंने जैन धर्म की पारंपरिक जटिलताओं को सहज भाषा में परिभाषित कर इसे जीवन में व्यावहारिक बनाया है। उनके उपदेशों और प्रयासों के माध्यम से समाज में गुणात्मक परिवर्तन की प्रक्रिया शुरू हो गई है। उन्होंने वर्ष 2015 में संथारा की जैन परंपरा, जिसे सल्लेखना के नाम से भी जाना जाता है, को बचाने के लिए एक विश्व व्यापी अभियान का नेतृत्व किया, जिसमें राजस्थान उच्च न्यायालय के फैसले के विरुद्ध जैन समुदाय के लाखों सदस्यों ने दुनिया भर के कई शहरों और कस्बों में बड़े पैमाने पर रैलियां निकालीं एवं मौन प्रदर्शन किया. गुणायतन उनकी महत्वपूर्ण धार्मिक पहलों में से एक है जो सच्चे अर्थों में आत्म-विकास का केंद्र बनने जा रहा है। उनके प्रवचन और शंका समाधान कार्यक्रम को जिनवाणी चैनल और पारस टीवी चैनल पर प्रसारित किया जाता है।
जीवन
मुनि प्रमासागरजी का जन्म 27 जून 1967 को हजारीबाग, झारखंड में श्री सुरेंद्र कुमार जैन और श्रीमती सोहनी देवी जैन के घर में नवीन कुमार जैन के रूप में हुआ था. 4 मार्च 1984 को उनके वैराग्य-जीवन की शुरुवात हुई. आचार्य विद्यासागर जी ने 31 मार्च 1988 को श्री दिगम्बर जैन सिद्धक्षेत्र सोनागिरी, मध्यप्रदेश में उन्हैं दिगंबर जैन साधु के रूप में दीक्षा प्रदान की ।
सल्लेखना विवाद के मुद्दे पर, उन्होंने कहा: "संथारा आत्महत्या नहीं है। जैन धर्म आत्महत्या को पाप मानता है। प्रत्येक धर्म के अनुयायी अलग-अलग साधनों के माध्यम से तपस्या करते हैं और जैन धर्म में भी आत्म-शुद्धि के लिए सल्लेखना व्रत धारण किया जाता है" मुनि प्रमाणसागरजी एक दिगंबर साधु हैं, जिन्होंने राजस्थान उच्च न्यायालय द्वारा सल्लेखना पर प्रतिबंध लगाने के फैसले का विरोध करने के लिए धर्म बचाओ आंदोलन का आह्वान किया था. राजस्थान उच्च न्यायालय का निर्णय बाद में भारत के सर्वोच्च न्यायालय द्वारा स्थगित कर दिया गया था. उन्होंने जयपुर में जैन महामंत्र नमोकार मंत्र का १ करोड़ बार जप करने का कार्यक्रम भी आयोजित किया। गुणायतन उनकी अन्य धार्मिक पहलों में से एक है। उनके प्रवचन और शंका समाधन कार्यक्रम जिनवाणी और पारस टीवी चैनल पर प्रसारित होते हैं।
जैन श्रमणों के लिए धार्मिक परम्पराओं के अनुसार, मुनि प्रमाणसागरजी भी वर्षाऋतु के मौसम (चातुर्मास) के 4 महीने को छोड़कर, एक जगह पर नहीं रहते हैं। वे एक जगह से दूसरी जगह निरन्तर पदविहार करते रहतें है. उनका 2016 का चातुर्मास अजमेर, राजस्थान में हुआ था। उन्होंने जून 2016 में कुचामन, राजस्थान को भी विहार  किया था।
लेखन
मुनि प्रमासागरजी हिंदी, संस्कृत, प्राकृत और अंग्रेजी भाषाओं के एक प्रसिद्ध विद्वान हैं। उन्होंने जैन धर्म और जैन दर्शन पर कई ग्रंथों की रचना की हैं. उनके द्वारा रचित प्रसिद्ध साहित्य की सूची इस प्रकार है: - जैन धर्म और दर्शन, जैन तत्व विद्या, दिव्य जीवन का द्वार, ज्योतिर्मय जीवन, जीवन उत्कर्ष का आधार,  लक्ष्य जीवन का, अंतस की आंखें, जीवन की संजीवनी, जैन सिद्धान्त शिक्षण, पाठ पढ़े नव जीवन का, अन्दाज जीवन जीने का, घर को कैसे स्वर्ग बनाएं, सुख जीवन की राह, धर्म साधिये जीवन में, मर्म जीवन का, आदि।
मुनि प्रमासागरजी ने शरीर को स्वस्थ, मन को शांत और आत्मा को शुद्ध बनाने के लिए 'यद भावते तद् भवति' के प्राचीन भारतीय सूत्र को आधुनिक रूप में परिभाषित करके भावना योग का विकास किया है।
रत्नसागर पुस्तकालय
रत्नसागर पुस्तकालय नालंदा विश्वविद्यालय स्थित एक पुस्तकालय था।
मुक्ति (१९७७ फ़िल्म)
मुक्ति 1977 में बनी हिन्दी भाषा की फिल्म है।
संक्षेप
कैलाश शर्मा (शशि कपूर) पर शन्नो (अंजू महेन्द्रू) के यौन शोषण व धीरज कुमार वर्मा (रूपेश कुमार) की ह्त्या का झूठा आरोप लग जाता है। उसे जम्मू व काश्मीर के अधिवेशक न्यायालय द्वारा फांसी की सज़ा दी जाती है| हाई कोर्ट व सुप्रीम कोर्ट द्वारा उसके निवेदन रद्द किए जाते हैं। अपनी मृत्यु को निश्चित मानकर कैलाश अपनी पत्नी सीमा (विद्या सिन्हा) को बेटी पिंकी के साथ बम्बई में बसने का सुझाव देता है| सीमा वहां अपनी जीविका के लिए सिलाई करने लगती है। कुछ समय बाद वह कैलाश को मृत मानकर अपने पड़ोसी रतन (संजीव कुमार) से विवाह कर लेती है|
चौदह वर्ष बाद बड़ी होकर पिंकी (बिंदिया गोस्वामी) अपने प्रेमी विक्रम (विक्रम) से विवाह करना चाहती है| इस बीच कैलाश की फांसी आजीवन कारावास में बदल चुकी है| वह जेल से छूटकर बम्बई शहर में अपने परिवार को खोजता है| कुछ समय बाद उन्हें देख उनकी ज़िन्दगी में दखल न देने की ठान वह चुप रह जाता है| जब सीमा को कैलाश के जीवित होने का का पता चलता है तो वह उससे मिलने जाती है| उससे मिलने के बाद उनके जीवन में आने वाले उथल पुथल को आगे की कहानी में दिखाया गया है|
ग्रंथागार पुस्तकालय
ग्रंथागार पुस्तकालय नालंदा विश्वविद्यालय स्थित एक पुस्तकालय था।
राजनीतिक अर्थव्यवस्था की आलोचना
राजनीतिक अर्थव्यवस्था की आलोचना या केवल अर्थव्यवस्था की पहली आलोचना सामाजिक आलोचना का एक रूप है जो संसाधनों के वितरण के पारंपरिक तरीकों को खारिज करती है। आलोचना इस बात को भी खारिज करती है कि इसके समर्थक अवास्तविक स्वयंसिद्ध कथनों, दोषपूर्ण ऐतिहासिक धारणाओं, और पारंपरिक आर्थिक तंत्रों को एक दिए गए या ट्रांसऐतिहासिक (सभी समय के सभी मानव समाजों के लिए सच) के रूप में लेते हैं।  आलोचना का दावा है कि पारंपरिक अर्थव्यवस्था संसाधनों को वितरित करने के कई प्रकार के ऐतिहासिक रूप से विशिष्ट तरीकों में से एक है, जो आधुनिकता (पुनर्जागरण के बाद के पश्चिमी समाज) के साथ उभरा।   राजनीतिक अर्थव्यवस्था के आलोचकों का लक्ष्य आवश्यक रूप से अर्थव्यवस्थाओं को प्रशासित करने के तरीके के बारे में अपने स्वयं के सिद्धांत बनाना नहीं है।   अर्थव्यवस्था के आलोचक आमतौर पर "अर्थव्यवस्था" को किसी स्वयं-स्पष्ट आर्थिक कानूनों का परिणाम होने के बजाय अवधारणाओं और सामाजिक और मानक प्रथाओं के एक बंडल के रूप में देखते हैं। इसलिए, वे उन विचारों पर भी विचार करते हैं जो अर्थशास्त्र के क्षेत्र में आम हैं, दोषपूर्ण या केवल छद्म विज्ञान के रूप में। आज राजनीतिक अर्थव्यवस्था की कई आलोचनाएँ हैं, लेकिन उनमें जो समानता है वह यह है कि राजनीतिक अर्थव्यवस्था के आलोचक हठधर्मिता के रूप में क्या देखते हैं, यानी अर्थव्यवस्था को एक आवश्यक और पारगमन सामाजिक श्रेणी के रूप में दावा करना।
चित्रहार
चित्रहार दूरदर्शन (चैनल) के सबसे पुराने कार्यक्रमों में से एक है। इस कार्यक्रम में चुनिन्दा फ़िल्मी गीत दिखाए जाते हैं।
15 अगस्त 1982 को शुरू हुआ यह कार्यक्रम आजतक अनवरत चल रहा है। इसी कारण से यह दूरदर्शन या भारतीय टेलीविजन के इतिहास में सबसे लम्बा चलने वाला कार्यक्रम है। इसकी दर्शक संख्या लगभग 15 करोड़ है।
विद्यासागर पुस्तकालय
विद्यासागर पुस्तकालय नालंदा विश्वविद्यालय स्थित एक पुस्तकालय था।
हकदादपुर (तेलीपुरा), कांठ (मुरादाबाद)
सम्बंधित जनगणना कोड: राज्य कोड :09 जिला कोड :135 तहसील कोड : 00718
कुतोड, आसिफाबाद‌ मण्डल
कुतोड, आसिफाबाद‌ मण्डल में भारत के आन्ध्रप्रदेश राज्य के अन्तर्गत के अदिलाबादु जिले का एक गाँव है।
अखोडिया, कांडा तहसील
अखोडिया, कांडा तहसील में भारत के उत्तराखण्ड राज्य के अन्तर्गत कुमाऊँ मण्डल के बागेश्वर जिले का एक गाँव है।
हिन्दुस्तान लाइव
हिन्दुस्तान दैनिक की वेबसाइट को हिन्दुस्तान लाइव कहा जाता है।
मोहसीनपुर गाँव, खुसरुपूर (पटना)
मोहसीनपुर खुसरुपूर, पटना, बिहार स्थित एक गाँव है।
काल्पनिक संख्या
एक काल्पनिक संख्या एक संख्या है जिसे वास्तविक संख्या को काल्पनिक इकाई i गुणा के रूप में लिखा जाता है, जो इसके गुण्धर्म i^2=-1 द्वारा परिभाषित किया है। एक काल्पनिक संख्या का वर्ग शून्य अथवा ऋणात्मक होता है। उदाहरण के लिए 5 i एक काल्पनिक संख्या है जिसका वर्ग -25 है।
काल्पनिक संख्या bi को एक वास्तविक संख्या a में जोड़ने पर सम्मिश्र संख्या a + bi प्राप्त होती है, जहाँ a और b सम्मिश्र संख्या के क्रमशः वास्तविक भाग और काल्पनिक भाग हैं। अतः काल्पनिक संख्या उस सम्मिश्र संख्या को भी कहा जा सकता है जिसका वास्तविक भाग शून्य है।
इतिहास
यद्दपि यूनानी गणितज्ञ और अभियंता अलेक्जेंड्रिया के हीरो ने सर्वप्रथम यह संख्या प्राप्त करने में सफलता प्राप्त की, । काल्पनिक संख्याओं को व्यापक रूप से स्वीकृति ऑयलर (1707–1783) और गॉस (1777–1855) के कार्य के मिली। सम्मिश्र संख्याओं की समतल के बिन्दुओं द्वारा ज्यामितिय सार्थकता सर्वप्रथम कैस्पर वेस्सेल (1745–1818) वर्णित की।
ज्यामितिय विवेचन
ज्यामितीय रूप से, काल्पनिक संख्याएं सम्मिश्र तल की उर्ध्व अक्ष पर रखी जाती हैं।
पंकज आडवाणी
पंकज ने पहला पेशेवर बिलियर्ड्स विश्व खिताब २००९ में जीता। इससे पहले वह एमेच्योर विश्व बिलियर्ड्स और स्नूकर चैंपियनशिप जीत चुके थे। पंकज ने 2006 में दोहा में हुए एशियाई खेलों में स्वर्ण पदक जीता।
काल्पनिक संख्या
काल्पनिक संख्याओं के अनुप्रयोग
काल्पनिक संख्याओं का महत्व सम्मिश्र संख्याओं से अवास्तविक संख्याओं के निर्माण से आरम्भ होता है जो वैज्ञानिक और सम्बंधित क्षेत्र जैसे संकेत प्रसंस्करण, नियंत्रण सिद्धान्त, विद्युतचुम्बकत्व, तरल गतिकी, प्रमात्रा यान्त्रिकी, मानचित्रकला और स्पंदन विश्लेषण के लिए आवश्यक सामग्री है।
पंकज आडवाणी
विश्व पेशेवर बिलियर्ड्स चैंपियनशिप २००९
पंकज आडवाणी ने २००८ के और नौ बार के चैंपियन मार्क रसेल को हराकर विश्व पेशेवर बिलियर्ड्स चैंपियनशिप की प्रतियोगिता जीती। ६ सितंबर, २००९ को नार्दर्न स्नूकर सेंटर पर रविवार को खेले गए खिताबी मुकाबले में पंकज ने गत चैंपियन को 2030-1253 से हराया। इस जीत के साथ ही पंकज बिलियर्ड्स के 139 वर्षों के इतिहास में इस खिताब पर कब्जा करने वाले दूसरे भारतीय बन गए हैं। इससे पहले वर्ष 1992 में यह खिताब गीत सेठी ने जीता था।
काल्पनिक संख्या
गुणा और वर्ग मूल
ऋणात्मक संख्याओं के वर्गमूलों का गुणलफल को ध्यानपूर्वक करना चाहिए। उदाहरण के लिए निम्न विधि गलत है:
पंकज आडवाणी
विश्व पेशेवर बिलियर्ड्स चैंपियनशिप २००९
टूर्नामेंट के लीग मैच में ही पंकज ने गीत सेठी को 818-482 से हरा दिया था।
काल्पनिक संख्या
गुणा और वर्ग मूल
तर्कदोष यह है कि गणित में, लिखा जाता है जहाँ वर्ग मूल का मुख्य मान दृष्टांत तब होता है जब x और y दोनों संख्याओं में से कम से कम एक संख्या धनात्मक है, यहाँ यह स्थिति नहीं है।
औखलिया, सल्ट तहसील
औखलिया, सल्ट तहसील में भारत के उत्तराखण्ड राज्य के अन्तर्गत कुमाऊँ मण्डल के अल्मोड़ा जिले का एक गाँव है।
खंडेराव चिन्तामण मेहेन्दले
खंडेराव चिंतामण मेहेंदळे (५ दिसम्बर १८६९ - ९ जून १९३४) भारतीय इतिहासकार एवं पुणे स्थित भारत इतिहास संशोधक मंडल के संस्थापकों में से एक थे।
खंडेराव मेहेंदळे के पास मराठी, संस्कृत व अंग्रेजी ग्रन्थों का विशाल संग्रह था। ७ जुलाई १९१० को इन्होने विश्वनाथ काशिनाथ राजवाडे के साथ मिलकर शनिवार पेठ में भारत इतिहास संशोधक मंडल की स्थापना की।
साड़ी
साड़ी (कुछ इलाकों में सारी कहा जाता है) भारतीय स्त्री का मुख्य परिधान है। यह शायद विश्व की सबसे लंबी और पुराने परिधानों में से गिना जाता है। यह लगभग 5 से 6 गज लम्बी बिना सिली हुए कपड़े का टुकड़ा होता है जो ब्लाउज या चोली और साया के ऊपर लपेटकर पहना जाता है।
तरह-तरह की साड़ियाँ
साड़ी पहनने के कई तरीके हैं जो भौगोलिक स्थिति और पारंपरिक मूल्यों और रुचियों पर निर्भर करता है। अलग-अलग शैली की साड़ियों में कांजीवरम साड़ी, बनारसी साड़ी, पटोला साड़ी और हकोबा मुख्य हैं। मध्य प्रदेश की चंदेरी, महेश्वरी, मधुबनी छपाई, असम की मूंगा रशम, उड़ीसा की बोमकई, राजस्थान की बंधेज, गुजरात की गठोडा, पटौला, बिहार की तसर, काथा, छत्तीसगढ़ी कोसा रशम, दिल्ली की रशमी साड़ियाँ, झारखंडी कोसा रशम, महाराष्ट्र की पैथानी, तमिलनाडु की कांजीवरम, बनारसी साड़ियाँ, उत्तर प्रदेश की तांची, जामदानी, जामवर एवं पश्चिम बंगाल की बालूछरी एवं कांथा टंगैल आदि प्रसिद्ध साड़ियाँ हैं।
उदभव और इतिहास
साड़ी का इतिहास –
1 – साड़ी का उल्लेख वासस् व अधिवासस् के रूप में वेदों में मिलता है। यजुर्वेद में साड़ी शब्द का सबसे पहले उल्लेख मिलता है। दुसरी तरफ ऋग्वेद की संहिता के अनुसार यज्ञ या हवन के समय स्त्री को साड़ी पहनने का विधान भी है।
2 – साड़ी विश्व की सबसे लंबी और पुराने परिधानों में एक है। इसकी लंबाई सभी परिधानों से अधिक है।
हरी नूरपुर, कांठ (मुरादाबाद)
भारत की जनगणना अनुसार यह गाँव, तहसील कांठ, जिला मुरादाबाद, उत्तर प्रदेश में स्थित है।
सम्बंधित जनगणना कोड: राज्य कोड :09 जिला कोड :135 तहसील कोड : 00718
प्रज्ञासागर
मुनि श्री 108 प्रज्ञा सागर जी महाराज ने एक दिगम्बर साधु के 21 वीं सदी है।
जीवनी
Pragyasagar एक Digambara भिक्षु, जो के निर्माण के लिए नेतृत्व "Tapo Bhumi" तीर्थहै। वह चला गया करने के लिए लक्ष्मी द्वार पर 8 मई 2014, जहां उन्होंने प्राप्त किया गया था द्वारा जैन समुदाय. वह मिले ABAP के मुख्यमंत्री नरेंद्र गिरि और महासचिव हरि गिरि पर Tapo भूमि पर 17 मार्च, 2016. उन्होंने कहा कि जो लोग सम्मान नहीं करते हैं, अपने राष्ट्र के लायक नहीं है करने के लिए देश में रहते हैं।
Pragyasagar मनाया होली पर 22 मार्च, 2016 में केसर पर महावीर Tapo Bhumi समापन पर विश्व शांति महा यज्ञहै। वह लागू किया केसर का तिलक माथे पर अपने भक्तों के वे धोया के बाद अपने पैरों के साथ केसर का दूध.
माइकोप्लाज्मा
छोटे आकार के प्लाज्मा को माइकोप्लाज्मा (microplasma) कहते हैं जिसका आकार १० मिलीमीटर के आसपास होता है। माइक्रोप्लाज्म को विभिन्न तापमान, दाब पर उत्पन्न किया जा सकता है और यह 'तापीय' या 'अतापीय' प्लाज्मा हो सकता है।
ये ऐसे जीवधारी होते है जिनमे कोशिका भित्ति नहीं पायी जाती है | माइकोप्लाज्मा सबसे सूक्ष्म सजीव होते हैं।
माइकोप्लाज्मा का वर्गीकरण:-
माइकोप्लाज्मा के लक्षण:-
माइकोप्लाज्मा जनित पादप रोग और उनको पहचानने के लक्षण:- माइकोप्लाज्मा पौधों में लगभग 40 रोग उत्पन्न करते हैं। जो निम्न लक्षणों द्वारा पहचाने जा सकते हैं।
माइकोप्लाज्मा जनित प्रमुख पादप रोग से प्रभावित होने वाले पौधे
माइकोप्लाजमा जनित मानव रोग:-
माइकोप्लाज्मा जनित जंतु रोग:-
माइकोप्लाज्मा द्वारा उत्पन्न रोग का उपचार:-
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मृदा यांत्रिकी
भूयांत्रिकी (Soil mechanics), इंजीनियरी यांत्रिकी (engineering mechanics) की एक शाखा है जो भूमि के गुणधर्मों का अध्ययन एवं वर्णन करती है। यह तरल यांत्रिकी एवं ठोस यांत्रिकी से इस अर्थ में अलग है कि भूमि गैस (हवा), द्रव (जल आदि) एवं ठोस (मिट्टी, रेत आदि) के विषमांग मिश्रण से बनी होती है। इसके अलावा भूमि में जैव ठोस, द्रव एवं गैसें भी हो सकतीं हैं। शैल यांत्रिकी (rock mechanics) और भूयांत्रिकी मिलकर भूतकनीकी इंजीनियरी का सैद्धान्तिक आधार तैयार करते हैं। भूतकनीकी इंजीनियरी, सिविल इंजीनियरी का उपविषय है। भूतकनीकी का उपयोग भवनों तथा पुलों की नींव, रिटेनिंग दीवार, तथा बांध के निर्माण में होता है।
सन्दर्भ
मृदा यांत्रिकी का ज्ञान हमारे लिए एवं आने वाली पीढ़ियों के लिए अत्यंत आवश्यक है
कुर्ता
कुर्ता या कुरता एक पारंपरिक भारतीय पोशाक है। यह एक लम्बी कमीज की तरह होता है जो घुटनों तक लंबा होता है और पजामा के साथ पहना जाता है जो या तो कुर्ते के रँग से मिलता जुलता होता है या सफेद होता है। कुरते को आम प्रयोग और खास मौकों दोनो के लिये इस्तेमाल किया जाता है हालांंकि खा़स मौकों पर पहने जाने वाला कुर्ता आम तौर से ज्यादा फैशनेबल होते हैं। कुर्ते सूती, ऊनी और रेशमी सभी तरह के सामग्रियों में मिलते हैं। भारत और पड़ोसी देशों बांग्लादेश और पाकिस्तान में भी कुर्ते की परंपरा रही है। कुर्ते के कई परिवर्धित रूप हैं जिनमें शेरवानी, पठानी सूट इत्यादि प्रमुख। औरतें भी कुर्तों का इस्तेमाल करती हैं किन्तु इन्हें आमतौर पर कुर्ती और अन्य नामों से पुकारा जाता है।
रामजी भांगरे
रामजी राव भांगरे एक भारतीय स्वतंत्रता आंदोलन के क्रांतिकारी थे जिन्होने महाराष्ट्र मे अंग्रेजी हुकूमत के खिलाफ हथियार उठाए थे और ब्रिटिश शासन का अंत घोषित कर दिया था। रामजी भांगरे ने ब्रिटिश सरकार के खिलाफ हथियार उठाने से पहले भ्रष्ट पेशवा के खिलाप विद्रोह किया था। रामजी भांगरे का जन्म महाराष्ट्र में देवगांव के एक कोली परिवार मे हुआ था। ब्रिटिश सरकार ने उनहे काले पानी की सज़ा सुनाई थी। रामजी भांगरे प्रसिद्ध क्रांतिनायक राघोजी भांगरे के पिताजी थे एवं रामजी के चाचा वालोजी भांगरे ने पेशवा के खिलाफ विद्रोह किया था जिसने लिए उनको तोफ से उड़ा दिया गया।
अंग्रेजों के खिलाफ विद्रोह एवं काले पानी की सजा
१८१८ मे जब ब्रिटिश सरकार ने मराठा साम्राज्य अंत किया तो उस समय ब्रिटिश सरकार को महाराष्ट्र मे जगह जगह विद्रोह का सिमना करना पड़ा जिनमें से एक विद्रोह भांगरे के नेतृत्व मे पनप रहा था। भांगरे ने कोली लोगों का एक क्रांतिकारी समूह बनाया और ब्रिटिश सरकार को चुनौती दी। इसके बाद भांगरे एक अन्य कोली क्रांतिकारी के साथ मिल गया जिसका नाम नाईक गोवींद राव खड़े था वो भी मराठा सरकार मे रतनगढ़ किले का सुबेदार था। इसके बाद कई सालों तक भांगरे ने ब्रिटिश आधिन क्षेत्रों मे लूटपाट एवं बमबारी की लेकिन उन्हे रोकने मे ब्रिटिश सरकार असमर्थ रही। १८२९ मे भांगरे के नेतृत्व में विद्रोह ने व्यापक रुप ले लिया।
१८२९ मे ब्रिटिश सरकार ने भांगरे को मार गिराने के लिए केप्टन मैकिंटोश के नेतृत्व में पश्चिमी घाट से अंग्रेजी सेना भेजी लेकिन नाकाम शमी हाथ लगी। इसके बाद केप्टन ने स्थानीय लोगों से जानकारी जुटाने की कोशिश की परंतु कोई भी भांगरे के बारे में गुप्त जानकारी नही दे रहा था परन्तु कुछ समय बाद महाराष्ट्र के कुछ लालची चीतपावन ब्राह्मण अंग्रेजों के साथ मिल गए जिससे अंग्रेजों को काफी मदद मिली। जानकारी मिलने के बाद कैप्टन ने भीवंडी और कोंकण मे सेना तैनात कर दी साथ ही अहमदनगर, पूणे और मालेगांव से ब्रिटिश सेना ने क्रांतिकारीयों पर आक्रमण कर दिया लेकिन नाईक रामजी राव भांगरे बच कर निकल गया।
इसके बाद भांगरे के साथ और भी क्रांतिकारी लोग मिल गए जो रामा किरवा के नेतृत्व में थे साथ ही कुछ भील जाती के लोग भी मिल गए जो ब्रिटिश शासन के खिलाफ भड़के हुए थे। भांगरे और शक्तीसाली क्रांतिकारी सेना के साथ मिलकर भांगरे ने पश्चिमी घाट मे जैसे ब्रिटिश शासन को तोड़ के रख दिया था। विद्रोह के प्रकोप को देखते हुए फिर से ब्रिटिश सरकार ने अत्याधिक बल के साथ कैप्टन ल्युकिन, लैफ्टेनेंट ल्योड़ एवं लैफ्टेनेंट फोर्गस के नेतृत्व मे ब्रिटिश सेना भेजी जहां कुछ समय लड़ाई के पश्चात विद्रोहियों पर काबू पा लिया गया और नाईक रामजी राव भांगरे को बंंदी बनाकर काले पानी की सजा के लिए अंडमान निकोबार द्वीप पर मोजूद सेल्यूलर जेल भेज दिया गया।