అనుమితి గురించి ప్రజలు మాట్లాడేటప్పుడు , వారు సాధారణంగా AI "నేర్చుకోవడం" ఆపివేసి ఏదో ఒకటి చేయడం ప్రారంభించే పాయింట్‌ను సూచిస్తారు. నిజమైన పనులు. అంచనాలు. నిర్ణయాలు. ఆచరణాత్మక విషయాలు.
కానీ మీరు షెర్లాక్ లాంటి గణిత డిగ్రీ ఉన్న ఉన్నత స్థాయి తాత్విక అంచనాను ఊహించుకుంటున్నట్లయితే - కాదు, పూర్తిగా కాదు. AI అనుమితి యాంత్రికమైనది. చల్లగా, దాదాపుగా. కానీ ఒక రకమైన అద్భుతం, వింతగా కనిపించని విధంగా.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI కి సమగ్ర విధానాన్ని తీసుకోవడం అంటే ఏమిటి?
విస్తృతమైన, మరింత మానవ-కేంద్రీకృత ఆలోచనను దృష్టిలో ఉంచుకుని AIని ఎలా అభివృద్ధి చేయవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు అనే దాని గురించి అన్వేషించండి.
🔗 AIలో LLM అంటే ఏమిటి? – పెద్ద భాషా నమూనాలలోకి లోతుగా ప్రవేశించండి
నేటి అత్యంత శక్తివంతమైన AI సాధనాల వెనుక ఉన్న మెదడులతో పట్టు సాధించండి - పెద్ద భాషా నమూనాల వివరణ.
🔗 AIలో RAG అంటే ఏమిటి? – తిరిగి పొందడం-వృద్ధి చెందిన తరం కోసం ఒక గైడ్
తెలివైన, మరింత ఖచ్చితమైన AI ప్రతిస్పందనలను సృష్టించడానికి RAG శోధన మరియు ఉత్పత్తి శక్తిని ఎలా మిళితం చేస్తుందో తెలుసుకోండి.
🧪 AI మోడల్ యొక్క రెండు భాగాలు: మొదట, ఇది శిక్షణ ఇస్తుంది - తరువాత, ఇది పనిచేస్తుంది
ఇక్కడ ఒక స్థూల సారూప్యత ఉంది: శిక్షణ అనేది వంట కార్యక్రమాలను నిరంతరం చూడటం లాంటిది. మీరు చివరికి వంటగదిలోకి నడిచి, ఒక పాన్ తీసి, ఇంటిని తగలబెట్టకుండా ఉండటానికి ప్రయత్నించినప్పుడు అనుమితి వస్తుంది.
శిక్షణలో డేటా ఉంటుంది. చాలా ఉంటుంది. మోడల్ అంతర్గత విలువలను సర్దుబాటు చేస్తుంది - బరువులు, పక్షపాతాలు, ఆ అన్‌సెక్సీ గణిత బిట్స్ - అది చూసే నమూనాల ఆధారంగా. దానికి రోజులు, వారాలు లేదా అక్షరాలా విద్యుత్ మహాసముద్రాలు పట్టవచ్చు.
కానీ అనుమితి? అదే ప్రతిఫలం.
| దశ | AI జీవిత చక్రంలో పాత్ర | సాధారణ ఉదాహరణ |
|---|---|---|
| శిక్షణ | డేటాను క్రంచ్ చేయడం ద్వారా మోడల్ తనను తాను సర్దుబాటు చేసుకుంటుంది - తుది పరీక్ష కోసం క్రామ్ చేసినట్లుగా. | వేల లేబుల్ ఉన్న పిల్లి చిత్రాలను దానికి తినిపించడం |
| తీర్మానం | అంచనాలను రూపొందించడానికి మోడల్ తనకు "తెలిసిన" దానినే ఉపయోగిస్తుంది - ఇక నేర్చుకోవడానికి అనుమతి లేదు. | కొత్త ఫోటోను మైనే కూన్‌గా వర్గీకరించడం |
🔄 అనుమితి సమయంలో అసలు ఏమి జరుగుతోంది?
సరే - కాబట్టి ఇక్కడ ఏమి జరుగుతుందో, సుమారుగా చెప్పాలంటే:
-
మీరు దానికి ఏదో ఒకటి ఇవ్వండి - ఒక ప్రాంప్ట్, ఒక ఇమేజ్, కొంత రియల్-టైమ్ సెన్సార్ డేటా.
-
ఇది దానిని ప్రాసెస్ చేస్తుంది - నేర్చుకోవడం ద్వారా కాదు, కానీ ఆ ఇన్‌పుట్‌ను గణిత పొరల సముదాయం ద్వారా అమలు చేయడం ద్వారా.
-
అది ఏదో ఒకటి అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది - ఒక లేబుల్, ఒక స్కోర్, ఒక నిర్ణయం... అది బయటకు ఉమ్మివేయడానికి శిక్షణ పొందిన ఏదైనా.
శిక్షణ పొందిన ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మోడల్‌కి బ్లర్రీ టోస్టర్‌ని చూపించడాన్ని ఊహించుకోండి. అది ఆగిపోదు. ఆలోచించదు. పిక్సెల్ ప్యాటర్న్‌లతో సరిపోలుతుంది, ఇంటర్నల్ నోడ్‌లను యాక్టివేట్ చేస్తుంది మరియు - బామ్ - “టోస్టర్.” అంతేనా? అది ఇన్ఫరెన్స్.
⚖️ అనుమితి vs. తార్కికం: సూక్ష్మమైనది కానీ ముఖ్యమైనది
త్వరిత సైడ్‌బార్ - అనుమితిని తార్కికంతో కంగారు పెట్టవద్దు. సులభమైన ఉచ్చు.
-
అనుమితి అంటే నేర్చుకున్న గణితం ఆధారంగా నమూనా సరిపోలిక.
-
మరోవైపు, రీజనింగ్
చాలా AI మోడల్స్ ఉన్నాయా? తార్కికం లేదు. అవి మానవ కోణంలో "అర్థం" చేసుకోలేవు. అవి గణాంకపరంగా సంభావ్యమైన వాటిని లెక్కిస్తాయి. విచిత్రంగా, ఇది తరచుగా ప్రజలను ఆకట్టుకోవడానికి సరిపోతుంది.
🌐 అనుమితి జరిగే చోట: మేఘం లేదా అంచు - రెండు వేర్వేరు వాస్తవాలు
ఈ భాగం చాలా ముఖ్యమైనది. AI ఎక్కడ నడుపుతుందో అది చాలా నిర్ణయిస్తుంది - వేగం, గోప్యత, ఖర్చు.
| అనుమితి రకం | అప్‌సైడ్స్ | ప్రతికూలతలు | వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు |
|---|---|---|---|
| క్లౌడ్ ఆధారిత | శక్తివంతమైనది, సరళమైనది, రిమోట్‌గా నవీకరించబడింది | జాప్యం, గోప్యతా ప్రమాదం, ఇంటర్నెట్ ఆధారపడటం | ChatGPT, ఆన్‌లైన్ అనువాదకులు, చిత్ర శోధన |
| అంచు-ఆధారిత | వేగవంతమైన, స్థానిక, ప్రైవేట్ - ఆఫ్‌లైన్‌లో కూడా | పరిమిత కంప్యూట్, నవీకరించడం కష్టం | డ్రోన్లు, స్మార్ట్ కెమెరాలు, మొబైల్ కీబోర్డులు |
మీ ఫోన్ మళ్ళీ "డకింగ్" ని ఆటో కరెక్ట్ చేస్తే - అది ఎడ్జ్ ఇన్ఫరెన్స్. సిరి మీ మాట విననట్లు నటించి సర్వర్ కి పింగ్ చేస్తే - అది క్లౌడ్.
⚙️ పనిలో అనుమితి: రోజువారీ AI యొక్క నిశ్శబ్ద నక్షత్రం
అనుమితి అరవదు. అది నిశ్శబ్దంగా, తెర వెనుక పనిచేస్తుంది:
-
మీ కారు ఒక పాదచారిని గుర్తిస్తుంది. (దృశ్యమాన అనుమితి)
-
మీరు ఇష్టపడిన పాటను స్పాటిఫై సిఫార్సు చేస్తుంది. (ప్రాధాన్యత మోడలింగ్)
-
“bank_support_1002” నుండి వచ్చే వింత ఇమెయిల్‌లను స్పామ్ ఫిల్టర్ బ్లాక్ చేస్తుంది. (టెక్స్ట్ వర్గీకరణ)
ఇది వేగవంతమైనది. పునరావృతమవుతుంది. కనిపించదు. మరియు అది రోజుకు బిలియన్ల
🧠 అనుమితి ఎందుకు ఒక పెద్ద విషయం
చాలా మంది మిస్ అయ్యేది ఇక్కడ ఉంది: అనుమితి అనేది వినియోగదారు అనుభవం.
మీరు శిక్షణను చూడరు. మీ చాట్‌బాట్‌కు ఎన్ని GPUలు అవసరమో మీకు పట్టింపు లేదు. నార్వాల్‌ల గురించి మీ వింతైన అర్ధరాత్రి ప్రశ్నకు అది తక్షణమే , భయపడలేదని మీరు శ్రద్ధ వహిస్తారు.
అలాగే: అనుమానం అంటే ప్రమాదం కనిపించే ప్రదేశం. ఒక మోడల్ పక్షపాతంతో ఉంటే? అది అనుమానం వద్ద కనిపిస్తుంది. అది ప్రైవేట్ సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేస్తే? అవును - అనుమానం. ఒక వ్యవస్థ నిజమైన నిర్ణయం తీసుకున్న క్షణం, అన్ని శిక్షణ నీతి మరియు సాంకేతిక నిర్ణయాలు చివరకు ముఖ్యమైనవి.
🧰 అనుమితిని ఆప్టిమైజ్ చేయడం: పరిమాణం (మరియు వేగం) ముఖ్యమైనప్పుడు
అనుమితి నిరంతరం నడుస్తుంది కాబట్టి, వేగం ముఖ్యం. కాబట్టి ఇంజనీర్లు పనితీరును ఇలాంటి ఉపాయాలతో పిండుతారు:
-
పరిమాణీకరణ - గణన భారాన్ని తగ్గించడానికి సంఖ్యలను కుదించడం.
-
కత్తిరింపు - మోడల్ యొక్క అనవసరమైన భాగాలను కత్తిరించడం.
-
యాక్సిలరేటర్లు - TPUలు మరియు న్యూరల్ ఇంజిన్‌ల వంటి ప్రత్యేక చిప్‌లు.
ఈ మార్పులన్నీ కొంచెం ఎక్కువ వేగాన్ని, కొంచెం తక్కువ శక్తిని బర్న్ చేయడాన్ని మరియు చాలా మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని సూచిస్తాయి.
🧩అనుమానమే నిజమైన పరీక్ష
చూడండి - AI యొక్క మొత్తం ఉద్దేశ్యం మోడల్ కాదు. ఇది క్షణం . అది తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేసే, స్కాన్‌లో కణితిని గుర్తించే లేదా మీ శైలికి వింతగా సరిపోయే జాకెట్‌ను సిఫార్సు చేసే ఆ అర సెకను.
ఆ క్షణం? అది ఊహ.
అప్పుడే సిద్ధాంతం చర్యగా మారుతుంది. వియుక్త గణితం వాస్తవ ప్రపంచాన్ని కలుసుకుని ఎంపిక చేసుకోవలసి వస్తుంది. పరిపూర్ణంగా కాదు. కానీ వేగంగా. నిర్ణయాత్మకంగా.
మరియు అదే AI యొక్క రహస్య సాస్: అది నేర్చుకోవడమే కాదు... ఎప్పుడు చర్య తీసుకోవాలో దానికి తెలుసు.