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BPSC TRE 4.0
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क्वांटम कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संदर्भ में निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:

  1. 1. क्वांटम कंप्यूटर पारंपरिक कंप्यूटरों के बाइनरी बिट्स (0 और 1) के विपरीत 'क्यूबिट्स' (Qubits) का उपयोग करते हैं, जो एक ही समय में 'सुपरपोजिशन' (Superposition) और 'एंटेंगलमेंट' (Entanglement) के सिद्धांतों के आधार पर एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद रह सकते हैं।
  2. 2. क्वांटम सुप्रीमेसी (Quantum Supremacy) वह स्थिति है जिसमें एक क्वांटम कंप्यूटर किसी ऐसी जटिल गणना को सफलतापूर्वक हल कर लेता है जिसे दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर द्वारा भी व्यावहारिक समय में हल करना असंभव या अत्यधिक कठिन होता है।
  3. 3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंतर्गत 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' (LLMs) मुख्य रूप से डीप लर्निंग और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित होते हैं, जो विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण कर मानव जैसी प्राकृतिक भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं।
  4. 4. क्वांटम मशीन लर्निंग (QML) एल्गोरिदम पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में डेटा प्रोसेसिंग की गति को तेजी से बढ़ाने के लिए केवल क्लासिकल प्रोसेसर पर निर्भर करते हैं और इनमें क्वांटम हार्डवेयर की कोई आवश्यकता नहीं होती है।

उपर्युक्त कथनों में से कौन-सा/से कथन पूर्णतः सत्य है/हैं?

Detailed Explanation

कथन 1, 2 और 3 पूर्णतः सत्य हैं। क्वांटम कंप्यूटर सुपरपोजिशन और एंटेंगलमेंट के सिद्धांतों पर काम करने वाले क्यूबिट्स का उपयोग करते हैं। क्वांटम सुप्रीमेसी वह मील का पत्थर है जब क्वांटम प्रोसेसर पारंपरिक सुपरकंप्यूटर को पीछे छोड़ देता है। लार्ज लैंग्वेज मॉडल डीप लर्निंग और ट्रांसफॉर्मर मॉडल पर काम करते हैं। कथन 4 असत्य है क्योंकि क्वांटम मशीन लर्निंग (QML) के लिए क्वांटम हार्डवेयर या क्वांटम सिमुलेटर की आवश्यकता होती है, यह केवल क्लासिकल प्रोसेसर पर निर्भर नहीं करता। ऐसी ही और अधिक महत्वपूर्ण शिक्षण सामग्रियों के लिए हमारी बिहार शिक्षक भर्ती परीक्षा तैयारी पोर्टल पर विजिट करें।
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