एआई विचार | मूल, AI द्वारा अनुवादित
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सत्य नादेला ने जेवन्स पैराडॉक्स का उल्लेख किया। इसे सीखना लायक है।
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यिन वांग: कृत्रिम बुद्धिमत्ता में “बुद्धिमत्ता” नहीं होती, न्यूरल नेटवर्क में “न्यूरल” नहीं होता, मशीन लर्निंग में “लर्निंग” नहीं होती, और डीप लर्निंग में “गहरा” नहीं होता। डीप लर्निंग में “गहरा” नहीं होता। इस क्षेत्र में जो वास्तव में काम करता है, उसे “गणित” कहा जाता है। इसलिए मैं इस क्षेत्र को “डिफरेंशियबल कंप्यूटिंग” कहना पसंद करता हूँ, और मॉडल बनाने की प्रक्रिया को “डिफरेंशियबल प्रोग्रामिंग” कहा जाता है।
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यिन वांग: मशीन लर्निंग वास्तव में उपयोगी है, इसे एक सुंदर सिद्धांत भी कहा जा सकता है, क्योंकि यह बस गणित का एक मेकओवर है! यह न्यूटन, लाइबनिज़ का पुराना और महान सिद्धांत है, एक सरल, सुंदर और शक्तिशाली रूप में। मशीन लर्निंग मूल रूप से गणित का उपयोग करके कुछ फ़ंक्शनों को व्युत्पन्न और फिट करने का काम करता है, और डीप लर्निंग अधिक जटिल फ़ंक्शनों को फिट करने का काम करता है।
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वर्तमान में, बड़े भाषा मॉडल YAML या Python जैसे फ़ाइल भाषा के अनुसार फ़िल्टर नहीं कर सकते। हालांकि, वास्तविक दुनिया में जानकारी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इसी तरह से संगठित होता है। इसका मतलब है कि हम बड़े भाषा मॉडलों को फ़ाइल्स का उपयोग करके ट्रेन कर सकते हैं।
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बड़े भाषा मॉडलों को ट्रेन करने के लिए, हम एक सिस्टम विकसित कर सकते हैं जो सही मिलान ढूंढता है। शायद हम KMP (Knuth-Morris-Pratt) सर्च एल्गोरिदम को ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ मिलाकर सर्च क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं।
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तकनीकी रहस्य नहीं होते। ओपन सोर्स सभी गुप्त रहस्यों को उजागर करेगा जो गोपनीय रूप से रखे जाते हैं।
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AI कई उपकरणों को प्रभावित करेगा, जिसमें अप्रत्यक्ष उपकरण भी शामिल हैं। लोग कहते हैं कि उन्हें प्रोटोटाइप ड्रॉइंग के लिए Figma की ज़रूरत नहीं पड़ेगी, वे सीधे कोड पर जाएंगे। मुझे लगता है कि Postman भी ऐसा ही होगा; लोग सीधे Python या अन्य स्क्रिप्ट का उपयोग करके APIs को कॉल या टेस्ट करेंगे।
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AI युग में हम Postman या Figma का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि उनके फ़ंक्शनलिटीज़ को टेक्स्ट के माध्यम से जनरेट नहीं किया जा सकता। उनमें कमांड + K शॉर्टकट भी नहीं है जो घटक प्रतिस्थापन को ट्रिगर करता है।
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उपयोगकर्ता इंटरफेस AI युग में एक बाधा बन रहे हैं। Postman को एप्लिकेशन टेस्टिंग के लिए AI-सक्षम बनाने की ज़रूरत क्यों है जब हम सीधे Python के requests लाइब्रेरी या अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके कोड टेस्ट कर सकते हैं, क्योंकि बाद वाले AI द्वारा सक्षम होंगे?
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Figma को UI निर्माण के लिए AI-सक्षम बनाने की ज़रूरत क्यों है जब AI द्वारा सक्षम कोड-आधारित UI जनरेशन एक अधिक सीधा और संभावित रूप से शक्तिशाली दृष्टिकोण प्रदान करता है?
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LLMs पहले टेक्स्ट-संबंधित एप्लिकेशनों को बदलेंगे, जैसे Google, सर्च इंजन, टेक्स्ट एडिटर और राइटिंग टूल्स, Quizlet, Zendesk, DeepL, Medium, WordPress, Trello, Asana, Gmail, GitHub, Goodreads, Duolingo, और Feedly।
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इसके विपरीत, LLMs जैसे Git, Linux, ffmpeg, मोबाइल फोन, हार्डवेयर, ब्राउज़र, ऑपरेटिंग सिस्टम, या वॉइस और वीडियो कॉल जैसे टेक्नोलॉजीज़ को क्रांतिकारी नहीं बनाएंगे। ये टेक्नोलॉजीज़ कोड-केन्द्रित हैं, और उनका कोड AI द्वारा आसानी से जनरेट नहीं किया जा सकता, जैसे Postman जैसे API टेस्टिंग टूल्स।
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अधिक कोड वाले टेक्नोलॉजीज़ को AI द्वारा क्रांतिकारी बनाना मुश्किल है, जैसे OpenOffice, MySQL, Mozilla Firefox, Chromium, VLC Media Player, Qt Framework, LLVM/Clang, और GNOME। अगर AI इन टेक्नोलॉजीज़ को बनाने में मदद कर सकता है, तो वे बदल दिए जाएंगे। AI बेहतर टेक्नोलॉजीज़ बनाने में मदद करनी चाहिए, और इसके लिए AI को उसी मात्रा के कोड को जनरेट करने के लिए अधिक कंप्यूटिंग पावर की ज़रूरत होगी।
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LLMs दो तरीकों से बदलाव ला सकते हैं: पहला, एक प्लेटफॉर्म या सॉफ्टवेयर के भीतर सामग्री या डेटा को बदलकर, जैसे TikTok में ऐप्स में सामग्री अनुवाद; दूसरा, कुछ सॉफ्टवेयर या प्लेटफॉर्म को सीधे बदलकर, जैसे Postman या Google Search, जिसमें Google Translate भी शामिल है।
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AI ऑडियो टूल्स दो तरीकों से बदलाव ला सकते हैं: पहला, एक प्लेटफॉर्म या सॉफ्टवेयर के भीतर सामग्री या डेटा को बदलकर, जैसे Audible के लिए ऑडियोबुक्स जनरेट करना; दूसरा, कुछ सॉफ्टवेयर या प्लेटफॉर्म को सीधे बदलकर, उदाहरण के लिए, Sing songs app, क्योंकि AI अब वही काम कर सकता है जो मनुष्य करते हैं, जिससे लोगों को गाने गाने का शौक आसान हो जाता है।
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AI के प्रभाव को मापने के कई तरीके हैं। एक तरीका यह है कि AI कितनी डेटा या सामग्री जनरेट या सुधार सकता है, आंशिक या पूर्ण रूप से। दूसरा तरीका यह है कि AI कितना कोड लिख या सुधार सकता है, आंशिक या पूर्ण रूप से। इसका मतलब है कि हम AI द्वारा जनरेट की गई चीज़ों का उपयोग करके वर्तमान प्लेटफॉर्म को सुधारते हैं। इसके अलावा, AI नए सॉफ्टवेयर और प्लेटफॉर्म का आविष्कार करने में मदद कर सकता है।
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तीन प्रकार के उत्पाद हैं, जनरेटिव AI उत्पाद, जनरेटिव AI उत्पादों के APIs का उपयोग करने वाले उत्पाद, और अन्य उत्पाद।
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एक उत्पाद विचार AI का उपयोग करके रियल-टाइम जानकारी, समाचार, या अपडेट्स को एकत्र करना है, जैसे Reddit, GitHub Trending, Twitter Trending, Quora Trending, और Zhihu Trending जैसे सोशल प्लेटफॉर्म से। उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके फीड को कस्टमाइज़ कर सकते हैं या यहां तक कि विशिष्ट सोशल अकाउंट्स भी जोड़ सकते हैं।
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पांच महत्वपूर्ण प्रकार के डेटा हैं: टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो, और कोड।
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अन्य महत्वपूर्ण प्रकार के डेटा में संख्यात्मक, भू-स्थानिक, जैवमापन, सेंसर, लेनदेन, मेटाडेटा, समय श्रृंखला, संरचित, असंरचित, अर्ध-संरचित, स्वास्थ्य, पर्यावरणीय, लॉग, नेटवर्क, और व्यवहारिक डेटा शामिल हैं।
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Google वेबसाइट इंडेक्सिंग के लिए अभी भी बेहतर है, विशेष रूप से अगर आप किसी विशेष साइट से सॉफ्टवेयर या दस्तावेज़ डाउनलोड करना चाहते हैं। यह डोमेन सर्च की तरह काम करता है। आप जानकारी ढूंढने के लिए इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं, बल्कि अन्य साइटों पर जाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं ताकि कार्य संपन्न कर सकें। एक LLM के पास सबसे हालिया डाउनलोड लिंक नहीं हो सकते।
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Google डोमेन सर्च की तरह काम करता है; अगर आप Maven रिपॉजिटरी साइट पर जाने चाहते हैं ताकि सबसे हालिया संस्करण की जांच कर सकें, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं।
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Google इमेज सर्च के लिए अभी भी उपयोगी है, जबकि LLMs टेक्स्ट जनरेशन में उत्कृष्ट हैं। फिर भी, लोग हार्डवेयर विवरण, आयाम, वस्तु आकृतियों, या किसी व्यक्ति की उपस्थिति की पुष्टि करने के लिए वास्तविक इमेज्स पसंद करते हैं।
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AI चैटबॉट्स लोकप्रिय हैं क्योंकि टेक्स्ट को प्रोसेस करना इमेज्स से अधिक कठिन होता है। लोग AI जनरेटेड इमेज्स के बजाय वास्तविक इमेज्स पसंद करते हैं क्योंकि इमेज्स को एक नज़र में समझना आसान होता है। फिर भी, AI इमेज जनरेशन में अछूता संभावना है - उपयोगकर्ता AI से अलग कोणों को दिखाने, चेहरे पर ज़ूम करने, या सर्किट बोर्ड विवरणों को बढ़ाने के लिए कह सकते हैं। क्योंकि लोग मुख्य रूप से टेक्स्ट के साथ काम करते हैं, न कि इमेज्स के साथ, AI इमेज टूल्स में महत्वपूर्ण वृद्धि की संभावना है।
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AI अवधारणाओं को समझाने और समझने में उत्कृष्ट है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता किसी भी विशेष विवरण के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं। यह AI टूल्स का सबसे महत्वपूर्ण उपयोग होने की संभावना है।
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मैंने AI का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडलों के बारे में सीखा। जब यह मुझे K, Q, और V को समझने में मदद की, तो वह एक अद्भुत पल था।
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LLM के रिलीज़ के बाद से मैं Ubuntu का उपयोग करने का कारण यह है कि macOS में रंगीन और समृद्ध ऐप्स मुझे आकर्षित नहीं करते। मैं अपने प्रोग्राम लिखना पसंद करता हूँ और टर्मिनल और टेक्स्ट के माध्यम से हर चीज़ करना पसंद करता हूँ।
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AI का मूल्यांकन इस बात पर किया जा सकता है कि यह कितनी अच्छी तरह से एक pom.xml या requirements.txt फ़ाइल को सबसे हालिया संस्करण में अपडेट कर सकता है, लाइब्रेरीज़ को अपडेट कर सकता है, और चेक कर सकता है। इस प्रक्रिया में काफी काम हो सकता है और कभी-कभी यह जटिल भी हो सकता है।
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AI युग में, वे प्रोग्रामिंग भाषाएँ जो बेहतर प्रदर्शन और मजबूती प्रदान करती हैं, अधिक महत्वपूर्ण और लोकप्रिय होंगी, जबकि सिंटैक्स कम महत्वपूर्ण होगा। इसका कारण यह है कि LLM कोड जनरेट करने में मदद करेगा, जिससे यह कम परेशानी का कारण बनेगा, बशर्ते प्रोग्राम अच्छी तरह से चलता हो।
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लोग AI चैटबॉट्स से हर चीज़ पढ़ने की प्रवृत्ति रखते हैं क्योंकि यह सीखना आसान होता है, वे किसी भी पहलू के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं, फॉर्मेट सुसंगत होता है, और गुणवत्ता अक्सर इंटरनेट पर पाई जाने वाली सबसे अच्छी गुणवत्ता में से एक होती है।
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लेकिन जानकारी सिर्फ टेक्स्ट के बारे में नहीं है, आप AI चैटबॉट्स से अधिकांश टेक्स्ट जानकारी पढ़ सकते हैं, लेकिन आप मूल वेबसाइट और उसके लेआउट और फॉर्म, उसके स्पष्टीकरण इमेज्स और वेबसाइट डिजाइन को खो देते हैं।
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वेबसाइटें जिनमें बहुत सारी इंटरैक्टिविटी होती है, AI द्वारा महत्वपूर्ण रूप से बदलने की संभावना कम होती है, जैसे वेब गेम्स, Google Docs, Google Sheets, और सहयोगी टूल्स जैसे Zoom या Slack। वे कोड-केन्द्रित हैं और सिर्फ टेक्स्ट पर केंद्रित नहीं हैं।
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AI चैटबॉट्स के लिए टाइपो करने में आसानी होती है या प्रॉम्प्ट्स को तैयार करने में मेहनत करनी पड़ती है। इसलिए एक पूर्ण AI-चालित डिजिटल बैंक, डिजिटल ट्रेडिंग ऐप, या एक सरल चैट बॉक्स वाला AI सोशल मीडिया अक्सर काम नहीं करता। पारंपरिक क्लिक बटन, पेज नेविगेशन, और मोबाइल ऐप्स में लेआउट अधिक सुविधाजनक होते हैं।