भाषा एआई गाइड

ChatGPT और एलएलएम

एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) एक मॉडल है जिसे भाषा में पैटर्न के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, अक्सर संदर्भ से टोकन की भविष्यवाणी करके।

3 मिनट लालअंतिम बार अद्यतन किया गया जिम्मेदार एआई उपयोगकर्ता सीखने के पथ का हिस्सा

सिंहावलोकन

ChatGPT जैसा चैटबॉट मॉडल और अन्य प्रणालियों के आसपास एक एप्लिकेशन है; मॉडल और संपूर्ण उत्पाद एक ही चीज़ नहीं हैं.

चाबी छीन लेना

  • चैटबॉट उत्पाद को उसके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल से अलग करें।
  • अगली-टोकन पीढ़ी और तथ्य सत्यापन अलग-अलग प्रक्रियाएं हैं।
  • स्पष्ट रूप से आश्वस्त करने वाले उद्धरणों सहित महत्वपूर्ण दावों के पीछे के साक्ष्य की जाँच करें।

गहरा गोता

टेक्स्ट को टोकन में बदल दिया जाता है, जो शब्दों, शब्दों के हिस्सों या अन्य इकाइयों का प्रतिनिधित्व कर सकता है। एक ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल संभावित अगले टोकन के लिए स्कोर उत्पन्न करने के लिए वर्तमान संदर्भ का उपयोग करता है। जनरेशन एक टोकन का चयन करती है और विस्तारित संदर्भ से जारी रखती है। परिणाम उपयोगी गद्य, कोड या संरचित पाठ हो सकता है, लेकिन यह प्रक्रिया तथ्यों को स्वचालित रूप से सत्यापित नहीं करती है। कई आधुनिक एलएलएम ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं। ध्यान एक मॉडल को विभिन्न स्थितियों से जानकारी को एक क्रम में संयोजित करने देता है। मूल ट्रांसफार्मर पेपर उस वास्तुकला के लिए एक उपयोगी स्रोत है, लेकिन यह किसी विशेष वाणिज्यिक चैटबॉट के कार्यान्वयन के हर विवरण को स्थापित नहीं करता है। प्रशिक्षण, प्रोत्साहन, पुनर्प्राप्ति और उपकरण अलग-अलग तंत्र हैं। प्रशिक्षण पैरामीटर बदलता है। एक संकेत वर्तमान कार्य और संदर्भ की आपूर्ति करता है। पुनर्प्राप्ति चयनित दस्तावेज़ों या अंशों की आपूर्ति करती है। उपकरण खोज या गणना जैसी क्रियाएं कर सकते हैं। एक उत्पाद इन तंत्रों को संयोजित कर सकता है, इसलिए किसी उत्तर की गुणवत्ता आधार मॉडल से कहीं अधिक पर निर्भर करती है। प्रवाह कोई सत्य संकेत नहीं है. एक मॉडल एक उद्धरण का आविष्कार कर सकता है, असंगत तथ्यों को मिश्रित कर सकता है, या दिए गए साक्ष्य से परे उत्तर दे सकता है। महत्वपूर्ण तथ्यात्मक कार्य के लिए, सहायक अनुच्छेद की पहचान करें, स्रोत खोलें और जाँचें कि यह वास्तव में दावे का समर्थन करता है। अपने स्वयं के आत्मविश्वास के बारे में किसी मॉडल के कथन को मूल्यांकन के आउटपुट के रूप में मानें, न कि स्वतंत्र साक्ष्य के रूप में।

तकनीकी अंतर्दृष्टि

किसी मॉडल को प्रदान किया गया संदर्भ उसके प्रशिक्षण डेटा के समान नहीं है। किसी दस्तावेज़ की आपूर्ति करने से प्रासंगिक जानकारी तक पहुंच में सुधार हो सकता है, लेकिन पुनर्प्राप्ति यह गारंटी नहीं देती है कि मॉडल इसका सही ढंग से उपयोग करेगा या उद्धृत करेगा।

परीक्षण करें कि क्या कोई उत्तर साक्ष्य के भीतर रहता है

  1. इस आविष्कृत नोट की आपूर्ति करें: 'कार्यशाला 10:00 बजे शुरू होती है। पंजीकरण शुक्रवार को बंद हो जाएगा।'
  2. पूछें: 'कार्यशाला कितने बजे समाप्त होगी? उत्तर केवल नोट से दें। यदि यह नहीं कहा गया है, तो कहो कि यह नहीं कहा गया है।'
  3. अपेक्षित उत्तर यह है कि समाप्ति समय नहीं बताया गया है। एक आविष्कृत समापन समय एक विफलता है, भले ही यह प्रशंसनीय लगता हो।

यह एक छोटा मूल्यांकन मामला है जिसका आप पुन: उपयोग कर सकते हैं। अपेक्षित उत्तर एक परीक्षण मानदंड है, यह दावा नहीं कि प्रत्येक मॉडल इसे पास कर लेगा।

सामरिक प्रभाव

गति और पैमाना

भाषा वर्कफ़्लो निरंतरता से समझौता किए बिना तेज़ी से आगे बढ़ सकता है।

पहुंच और पहुंच

यह सभी भाषाओं और संचार शैलियों तक पहुंच का विस्तार करता है।

स्पष्ट निर्णय

टीमें निर्णय लेने में अधिक समय व्यतीत कर सकती हैं जबकि स्वचालन पुनरावृत्ति को संभालता है।

वास्तविक विश्व कार्यान्वयन

एलएलएम को आपूर्ति किए गए दस्तावेज़ से तारीखें निकालने के लिए कहें, फिर प्रत्येक लौटाई गई तारीख की तुलना पाठ से करें।

कोड का मसौदा तैयार करने के लिए एक मॉडल का उपयोग करें, फिर परीक्षण चलाएं और इसे तैनात करने से पहले इसके व्यवहार की समीक्षा करें।

सहायक अंशों के साथ एक लेख के सारांश का अनुरोध करें, फिर जांचें कि सारांश में उन दावों को शामिल नहीं किया गया है जो लेख ने कभी नहीं किए।

जोखिम और रेलिंग

मतिभ्रम वाले तथ्य चुपचाप रिपोर्ट में प्रवेश कर सकते हैं, प्रवाह का समर्थन कर सकते हैं, या अनुसंधान आउटपुट का समर्थन कर सकते हैं।

त्वरित संवेदनशीलता समान अनुरोधों में असंगत परिणाम पैदा कर सकती है।

यदि पहुंच नियंत्रण कमजोर हैं तो संवेदनशील पाठ डेटा उजागर हो सकता है।

कार्यान्वयन रोडमैप

1

रोलआउट से पहले आउटपुट स्वरूप, टोन और गुणवत्ता मानकों को परिभाषित करें।

2

जब भी सटीकता मायने रखती है तो विश्वसनीय स्रोतों के साथ जमीनी प्रतिक्रियाएँ।

3

उच्च जोखिम वाले आउटपुट के लिए एक मानव समीक्षा चेकपॉइंट रखें।

4

विफलता पैटर्न को ट्रैक करें और संकेतों या वर्कफ़्लो को नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें।

स्रोत और आगे पढ़ना

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

क्या एलएलएम चैटबॉट के समान ही है?

नहीं, एलएलएम एक मॉडल है। चैटबॉट एक एप्लिकेशन है जो मॉडल, निर्देश, पुनर्प्राप्ति, उपकरण, मेमोरी फीचर्स और एक यूजर इंटरफेस को जोड़ सकता है।

क्या स्रोत जोड़ने से मतिभ्रम ख़त्म हो जाता है?

नहीं, स्रोत प्रासंगिक साक्ष्य प्रदान कर सकते हैं, लेकिन एक मॉडल अभी भी इसे गलत तरीके से पढ़ सकता है, इसे अनदेखा कर सकता है, या किसी असमर्थित दावे के साथ एक उद्धरण संलग्न कर सकता है। उत्तर के सामने स्रोत की जाँच करें।