Google कोशिश कर रहा है कि Gmail को सुरक्षित बनाए रखें, नया AI अपडेट लॉन्च करता है जो उपयोगकर्ताओं को स्पैम से लड़ने में मदद करेगा।

Google ने एक नई AI-संचालित स्पैम पहचान सुविधा विकसित की है जो Gmail को और भी सुरक्षित बनाएगी। इस अपडेट को ‘RETVec’ कहा जाता है, और यह पाठ वर्गीकरण प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण प्रगति है जो प्रतिकृति पाठ संशोधन का सामना करने के लिए डिज़ाइन की गई है।

इस वर्ष की शुरुआत से ही, Google ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में भारी निवेश कर रहा है। फरवरी में अपने AI चैटबॉट, बार्ड, को लॉन्च करने से लेकर Google सर्च को नए AI संचालित सुविधाओं से लैस करने तक, यह तकनीकी दिग्गज ने उभरती हुई तकनीक के बारे में सब कुछ किया है। और अब, Google ने जीमेल के लिए एक नए AI अपडेट का अनावरण किया है, जो स्पैम के खिलाफ कदम उठाने का प्रयास है।

यह अपडेट निश्चित रूप से एक बहुत आवश्यक अपडेट है क्योंकि स्पैम कई जीमेल उपयोगकर्ताओं के लिए एक चिंता है, और हम सभी उन स्थितियों में थे जब हमें उन स्पैम ईमेलों के कारण स्टोरेज की कमी हो गई थी।

संक्षेप में

  • Google ने स्पैम के खिलाफ लड़ाई के लिए Gmail के लिए एक नया AI अपडेट लॉन्च किया है।
  • सुधार की कड़ी का आधार RETVec है, एक नया पाठ वर्गीकरण सिस्टम
  • यह पाठ वर्गीकरणकर्ताओं को मजबूत और कुशल बनाता है।

साकारात्मक सुरक्षा सुधार के रूप में IANS की एक रिपोर्ट के अनुसार, Google ने हाल ही में अपने स्पैम पहचान सिस्टम को मजबूती से तकनीकी उन्नति प्रदान की है, जिसे एक महत्वपूर्ण रक्षा सुधार के रूप में स्वागत किया गया है। इस नवाचार को RETVec (सहनशील और कुशल पाठ वेक्टराइज़र) कहा गया है, जो पाठ वर्गीकरण प्रौद्योगिकी में एक प्रमुख आगे कदम है, विशेषकर “प्रतिकृति पाठ संशोधन” का सामना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सरल शब्दों में, इसका मतलब है कि

Google ने अपनी क्षमता को मजबूत कर लिया है कि कैसे कूदेंगे और ऐसे स्पैम तकनीकों को रोकने के लिए तैयार हो गया है, जैसे कि विशेष अक्षर, इमोजी, और टाइपोज़ वाले ईमेल्स, जो Gmail की रक्षा के माध्यम से गुज़र सकते थे। कंपनी यह जोर देती है कि यह अपग्रेड हाल के वर्षों में का “सबसे महत्वपूर्ण” है।

Gmail, YouTube, और Google Play जैसी प्रमुख Google सेवाएं हानिकारक सामग्री की पहचान के लिए पाठ वर्गीकरण मॉडलों पर काफी निर्भर करती हैं, जिनमें फिशिंग हमलों से लेकर अनुचित टिप्पणियों और धांडों तक हर प्रकार की हानिकारक सामग्री शामिल है। इन मॉडल्स का सामना करते हैं क्योंकि दुर्भाग्यपूर्ण कलाकार सक्रिय रूप से होमोग्लिफ्स, अदृश्य अक्षर, और कीवर्ड स्टफिंग की तकनीकों का उपयोग करते हैं ताकि पहचान से बच सकें।

RETVec की एक विशेषता

इसकी नई आर्किटेक्चर है, जिससे यह सभी भाषाओं और अक्षरों पर सीमित काम कर सकता है बिना विस्तृत पाठ पूर्वसंस्कृति की आवश्यकता के। इससे RETVec विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है, उपकरण पर डिप्लॉयमेंट से लेकर वेब पर बड़े पैम्फलेट पर पाठ वर्गीकरण।

Google यह भी बताता है कि RETVec के साथ प्रशिक्षित मॉडल न केवल बढ़िया सटीकता प्रदान करते हैं, बल्कि उनकी संक्षेप रूपरेखा के कारण उनमें अधिक इन्फरेंस गति भी दिखाते हैं। छोटे मॉडल से कम कंप्यूटेशनल लागत और घटित लैटेंसी का सामना करना बड़े पैम्फलेट अनुप्रयोगों और उपकरण मॉडल्स के लिए महत्वपूर्ण कारक है।

और इसके अलावा, Google ने RETVec को एक ओपन-सोर्स टूल बना दिया है, जो डेवेलपर्स को इसकी क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए सर्वर-साइड और उपकरण एप्लिकेशन्स के लिए सहनशील और कुशल पाठ वर्गीकरण बनाने की अनुमति देता है।

RETVec क्या है, और यह Google के स्पैम पहचान सिस्टम में कैसे योगदान करता है?

उत्तर: RETVec एक कटिंग-एज पाठ वर्गीकरण प्रणाली है जो Google के स्पैम पहचान सुधार का मूल है। यह पाठ वर्गीकरणकर्ताओं की मजबूती और कुशलता को बढ़ाता है, जिससे योजना की आवश्यकता से कम होती है।

Gmail और YouTube जैसी लोकप्रिय Google सेवाएं पाठ वर्गीकरण मॉडल्स का कैसे उपयोग करती हैं?

उत्तर: Google सेवाएं हानिकारक सामग्री की पहचान के लिए पाठ वर्गीकरण मॉडलों पर काफी निर्भर करती हैं, जैसे कि फिशिंग हमलों और अनुचित टिप्पणियों। इन मॉडल्स को होमोग्लिफ्स और अदृश्य अक्षरों जैसी दुर्भाग्यपूर्ण तकनीकों से चुनौती होती है।

रीटवेक को वाणिज्यिक दृष्टिकोण से और भाषा संगतता के क्षेत्र में क्या विशेष बनाता है?

उत्तर: RETVec एक नई आर्किटेक्चर के साथ गर्व से सम्मिलित है, जिससे यह सभी भाषाओं और अक्षरों पर सीमित काम कर सकता है बिना विस्तृत प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता के। यह इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है, उपकरण पर डिप्लॉयमेंट से लेकर वेब पर बड़े पैम्फलेट पर पाठ वर्गीकरण।

RETVec की संक्षेप प्रतिनिधित्व में सुधार कैसे करता है?

उत्तर: RETVec के साथ प्रशिक्षित मॉडल न केवल बढ़िया सटीकता प्रदान करते हैं, बल्कि उनमें उनकी संक्षेप प्रतिनिधित्व के कारण उनमें और तेज़ इन्फेरेंस गति भी होती है। यह बड़े पैम्फलेट अनुप्रयोगों और उपकरण मॉडल्स के लिए महत्वपूर्ण है।

Google ने RETVec को एक ओपन-सोर्स टूल बना दिया है, जिससे डेवेलपर्स सर्वर-साइड और उपकरण एप्लिकेशन्स के लिए सहनशील और कुशल पाठ वर्गीकरण बना सकते हैं। डेवेलपर्स इसकी क्षमताओं का उपयोग करके अपने पाठ वर्गीकरण सिस्टम को सुधार सकते हैं।

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