एआई परिवर्तन का मार्ग

पहले कुछ शब्द अधिकांश एआई विफलताएँ मॉडल की कमी नहीं, बल्कि संदर्भ इंजीनियरिंग का अभाव हैं—सूचनाएँ सही तरीके से “लिखी, चुनी, संकुचित, और अलग” नहीं की गई हैं। संदर्भ की अनदेखी = ठोस धन की हानि: बर्ड के लॉन्च से लेकर “260 टुकड़ों की चिकन नगेट्स” तक, कंपनियाँ स्मृति दोष के लिए भुगतान कर रही हैं। संदर्भ को अंधाधुंध बढ़ाना केवल शोर और हमलों को बढ़ाएगा; छोटी और सटीक संदर्भ प्रबंधन ही प्रदर्शन और सुरक्षा का समाधान है। पहले संदर्भ बनाएं, फिर बड़े मॉडल पर चर्चा करें: सामान्य लाभ है इनपुट लागत -80%, स ...

सामने रखते हुए मॉडल की कीमत कम होने का दावा एक भ्रम है: जो सस्ता है वह अप्रयुक्त पुराने मॉडल हैं, ग्राहक हमेशा सबसे मजबूत “नए फ्लैगशिप” के लिए भुगतान करते हैं। वास्तव में, लागत का असली संकट टोकन की कीमत नहीं है, बल्कि AI की क्षमता का विकास है: जैसे-जैसे कार्य जटिल होते हैं, लागत का नियंत्रण भी बेतहाशा बढ़ता है, और निश्चित मासिक शुल्क का मॉडल “दबाव में” आ जाता है। AI सब्सक्रिप्शन मॉडल एक “कैदियों की दुविधा” है: यदि आप उपयोग के अनुसार भुगतान करते हैं, तो आप बाजार को खो रहे हैं; यदि आप मासिक कीमत च ...

पहले की बातें श्रमिक AI से मदद की उम्मीद कर रहे हैं, जबकि मालिक AI का उपयोग करके श्रमिकों को हटाने की चाह रखते हैं - आप कुशलता की मांग कर रहे हैं, वे छंटनी की। सबसे बुरी बात यह नहीं है कि AI द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना, बल्कि यह है कि AI वह काम करे जो आप नहीं करना चाहते, और मालिक आपको बेकार समझें। एक चिंताजनक बात यह है कि अधिकांश उद्यमी श्रमिकों की अपेक्षाओं का सर्वेक्षण करते हैं, न कि मालिकों का। जैसे-जैसे AI तकनीक में उन्नति होती है, यह उन निर्दयी प्रबंधन वास्तविकताओं को छिपाना और भी आसान हो ...

निष्कर्ष पहले दिग्गज 3 अरब सालाना वेतन देने को तैयार हैं, केवल आपके हर दिन के अंतिम एक मिनट की कीमती नजर और क्लिक चुराने के लिए। जनरेटिव AI उत्पादकता को रिहा करता है, लेकिन छुपे हुए बेचे जा सकने वाले आराम के समय का उत्पादन करता है। GPU की कीमतें तेजी से बढ़ रही हैं और नयी मुद्रा बन रही हैं, कंप्यूटिंग शक्ति के फ्यूचर ने बबल और उच्च लाभ को एक साथ नचाया है। ध्यान का स्तर थक गया है, यहां तक कि नींद जैसी अंतिम बाधा को भी व्यावसायिक एल्गोरिदम ने आकाश के नीचे स्पष्ट मूल्य प्रदान किया है। यदि आपने अपने ...

अनुवादक की बात “वाइब कोडिंग” का मूल उद्देश्य AI की गति से तकनीकी ऋण को तेजी से जमा करना है। AI प्रोग्रामिंग एक दोधारी तलवार है: प्रोफोटोटाइप बनाना जादुई है, लेकिन लंबे समय तक देखभाल के लिए मूल परियोजनाएं एक आपदा की शुरुआत हैं। तकनीकी ज्ञान न रखने वाले व्यक्तियों को AI के माध्यम से मुख्य उत्पाद विकसित करने देना ऐसा है जैसे एक बच्चे को अनलिमिटेड क्रेडिट कार्ड देना— क्षणिक भव्यता का परिणाम अंततः अनंत ऋण बनता है। AI को संभालने की कुंजी सोचने से नहीं, बल्कि “सिद्धांत निर्माण” की क्षमता बढ़ाने में है। ...

अनुवादक की सिफारिशें “डिस्टिलेशन” विधि पूरी तरह से सुरक्षित नहीं है: एक सामान्य प्रशिक्षण डेटा जो निर्दोष लग सकता है, वास्तव में “शिक्षक मॉडल” की छिपी हुई पूर्वाग्रह या यहाँ तक कि दुर्भावना को धीरे-धीरे संचारित कर सकता है। AI के “अवचेतन” प्रदूषण से बचने के लिए सबसे सरल रणनीति “विदेशी अधिग्रहण” है: यह सुनिश्चित करना कि माइक्रो-ट्यूनिंग के लिए उपयोग किया जाने वाला “छात्र मॉडल” और डेटा उत्पन्न करने वाला “शिक्षक मॉडल” विभिन्न आर्किटेक्चर परिवारों से हों। AI सुरक्षा सिर्फ सतही व्यवहार पर नहीं, बल्कि ...

निष्कर्ष पहले भविष्य के कार्यस्थल की विभाजन रेखा “AI का उपयोग करें या नहीं” नहीं बल्कि “AI को नियंत्रित करें” या “AI द्वारा नियंत्रित हों” के बीच होगी। AI का सबसे बड़ा जोखिम यह नहीं है कि यह आपको बेरोजगार कर देगा, बल्कि यह है कि आप अनजाने में अपनी सोचने की क्षमता को “आउटसोर्स” कर देंगे, जिससे आपकी संज्ञानशीलता में गिरावट आ सकती है। AI को एक कार्य पूरा करने वाला “आउटसोर्स कर्मचारी” ना समझें, बल्कि इसे विचार करने के लिए एक “प्रशिक्षक” के रूप में मानें। हर सवाल आपके द्वारा संचालित गहराई से संवाद हो ...

प्रारंभ में 💡 बड़े मॉडल के पैरामीटर, कार के हॉर्सपावर की तरह हैं - अगर पर्याप्त है, तो यही सबसे अच्छा कॉन्फ़िगरेशन है। 🎯 7B रोज़मर्रा के कामों के लिए, 13B व्यवसाय को चलाने में, 70B विशिष्ट क्षेत्रों को पराजित करने में, और 175B भविष्य को परिभाषित करने के लिए हैं। ⚡ डेटाबेस शब्दकोश की तरह है, बड़े मॉडल लेखक की तरह हैं - ये समाधान एक समान समस्या नहीं हल करते। 🔥 AI की दुनिया में, सबसे महंगी चीज़ गणना क्षमता नहीं, बल्कि गलत मॉडल चुनने का अवसर लागत है। आज के AI युग में, “पैरामीटर” बड़े भाषा मॉडलो ...

लेख की शुरुआत जब एआई कुछ मिनटों में विस्तृत रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है, क्या आप अभी भी हाथ से लिखने में घंटों बर्बाद करना चाहेंगे? एआई पहले ही जटिल कार्यों को कुशलता से हल कर सकता है, तो समय बर्बाद क्यों करें? क्या आप एआई को निर्णय लेते समय आपके लिए विकल्प चुनने देंगे? यदि एआई आपसे तेजी से समस्याओं की पहचान कर सकता है और परिणामों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, तो क्या आप पूरी तरह से इसके निर्णय पर भरोसा करेंगे? कैसे एआई को एक सशक्त सहायक बनाया जाए, न कि एक ऐसा उपकरण जो केवल अस्पष्ट सुझाव ...