ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రోజువారీ పనిలో భాగంగా మారుతోంది.
రాయడానికి, వెతకడానికి, పత్రాలను విశ్లేషించడానికి, చిత్రాలను రూపొందించడానికి, కోడ్ను సమీక్షించడానికి, సమావేశాలను సంక్షిప్తం చేయడానికి, ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రజలు AIని ఉపయోగిస్తున్నారు.
అదే సమయంలో, AI చుట్టూ ఉన్న భాషను అనుసరించడం కష్టంగా మారుతోంది.
AI. మెషిన్ లెర్నింగ్. జనరేటివ్ AI. LLM. మోడల్. ట్రైనింగ్. ఇన్ఫరెన్స్. ప్రాంప్ట్. టోకెన్. కాంటెక్స్ట్ విండో.
ఈ పదాలు తరచుగా కలిసి కనిపిస్తాయి, కానీ అవన్నీ ఒకే అర్థాన్ని ఇవ్వవు.
వీటిని అర్థం చేసుకోవడానికి మీరు AI ఇంజనీర్ కానవసరం లేదు.
కింది విషయాలు తెలుసుకోవడానికి సరిపడా భాష మీకు కావాలి:
- మీరు ఏ రకమైన టెక్నాలజీని ఉపయోగిస్తున్నారు;
- మీరు ఏదైనా అడిగినప్పుడు ఏం జరుగుతుంది;
- ఒక AI వ్యవస్థ మరొకదాని కంటే ఎందుకు భిన్నంగా ప్రవర్తించవచ్చు;
- ఏదైనా అస్పష్టంగా ఉన్నప్పుడు ఏ ప్రశ్నలు అడగడం విలువైనది.
ఈ వ్యాసం ఆ పునాదిని నిర్మిస్తుంది.
ఒక ముఖ్యమైన ఆలోచనతో మొదలుపెట్టండి
వ్యక్తిగత పదాలు నేర్చుకునే ముందు, దీన్ని గుర్తుంచుకోండి:
AI అనేది ఒకే ఒక టెక్నాలజీ కాదు.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది వేర్వేరు విధానాలు, మోడల్స్, అప్లికేషన్లు, ప్రయోజనాలు కలిగిన ఒక విశాలమైన రంగం.
అందుకే:
“ఇది AI వాడుతుంది.”
అనే వాక్యాలు తమంతట తామే పెద్దగా చెప్పవు.
స్పామ్ ఫిల్టర్ AI వాడుతుండవచ్చు.
పరికరాల వైఫల్యాన్ని అంచనా వేసే వ్యవస్థ AI వాడుతుండవచ్చు.
ఒక చాట్బాట్ AI వాడుతుండవచ్చు.
చిత్రాన్ని రూపొందించే టూల్ AI వాడుతుండవచ్చు.
ఇవన్నీ ఒకే విశాలమైన రంగానికి చెందినవే అయినా, పూర్తిగా వేర్వేరు రీతుల్లో పనిచేస్తాయి.
1. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ — పెద్ద కుటుంబం
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, లేదా AI, అనేది నమూనాలను గుర్తించడం, భాషను అర్థం చేసుకోవడం, అంచనాలు వేయడం, సమస్యలను పరిష్కరించడం లేదా కంటెంట్ను రూపొందించడం వంటి సామర్థ్యాలకు సంబంధించిన పనులు చేయడానికి రూపొందించిన కంప్యూటర్ వ్యవస్థలకు విశాలమైన పదం.
ఉదాహరణలు:
- అనుమానాస్పద ఆర్థిక లావాదేవీలను గుర్తించడం;
- ఫోటోల్లో వస్తువులను గుర్తించడం;
- ఉత్పత్తులను సూచించడం;
- భాషలను అనువదించడం;
- యంత్రాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయడం;
- టెక్స్ట్, కోడ్, చిత్రాలు, ఆడియో లేదా వీడియోను రూపొందించడం.
దీన్ని గుర్తుంచుకోవడానికి సులభమైన మార్గం
AI = పెద్ద కుటుంబం.
“AI” అంటే వెంటనే “చాట్బాట్” అని అనుకోవద్దు.
చాట్బాట్లు AI అప్లికేషన్లలో ఒక రకం మాత్రమే.
పదాలు ఎలా కలుస్తాయో చూడండి
ఈ సంబంధాలు ఎప్పుడూ సరళమైన శాఖలుగా ఉండవు. ఈ వర్గాలలో కొన్ని అతివ్యాప్తి చెందుతాయి.
అందుకే AI పరిభాష తరచుగా వేర్వేరు విషయాలను వివరిస్తుంది: ఒక రంగం, ఒక పద్ధతి, ఒక మోడల్, ఒక సామర్థ్యం, లేదా ఒక రకమైన అప్లికేషన్.
2. మెషిన్ లెర్నింగ్ — డేటా నుండి నమూనాలు నేర్చుకోవడం
మెషిన్ లెర్నింగ్, లేదా ML, AI వ్యవస్థలను నిర్మించే ముఖ్యమైన పద్ధతుల్లో ఒకటి.
ప్రతి నియమాన్ని మానవీయంగా రాయడానికి బదులు, డెవలపర్లు డేటాను ఉపయోగించి మోడల్కు ట్రైనింగ్ ఇవ్వవచ్చు, తద్వారా అది ఉపయోగకరమైన నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది.
స్పామ్ గుర్తింపును పరిగణించండి.
ఒక ప్రోగ్రామర్ వేల నియమాలను రూపొందించడానికి ప్రయత్నించవచ్చు:
- ఇమెయిల్లో ఈ పదబంధం ఉంటే, దాన్ని స్పామ్గా గుర్తించండి;
- పంపినవారు ఇలా కనిపిస్తే, స్పామ్ స్కోర్ను పెంచండి;
- సందేశంలో ఈ లింక్లు ఉంటే, దాన్ని వేరుగా పరిగణించండి.
ఇది త్వరగా కష్టంగా మారుతుంది.
మెషిన్-లెర్నింగ్ వ్యవస్థ బదులుగా స్పామ్, చట్టబద్ధమైన సందేశాల ఉదాహరణల నుండి నమూనాలను నేర్చుకోగలదు.
ట్రైనింగ్ తర్వాత, అది కొత్త ఇమెయిల్ను చూసినప్పుడు ఆ నేర్చుకున్న నమూనాలను ఉపయోగించగలదు.
గుర్తుంచుకోండి
మెషిన్ లెర్నింగ్ = ఉదాహరణల నుండి నమూనాలు నేర్చుకోవడం.
కంప్యూటర్ సరిగ్గా మనిషిలా నేర్చుకుంటుందని దీని అర్థం కాదు.
ఇక్కడ “నేర్చుకోవడం” అనేది డేటా, ఆప్టిమైజేషన్ ఆధారంగా మోడల్ మారే ఒక సాంకేతిక ప్రక్రియను వివరిస్తుంది.
3. ప్రిడిక్టివ్ AI, జనరేటివ్ AI వేర్వేరు రకాల సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి
ప్రస్తుత AI చర్చల్లో తరచుగా కనిపించే రెండు పదాలు:
ప్రిడిక్టివ్ AI, జనరేటివ్ AI.
వీటిని పోల్చి చూస్తే అర్థం చేసుకోవడం సులభం.
ప్రిడిక్టివ్ AI
ప్రిడిక్టివ్ వ్యవస్థలు ఇప్పటికే ఉన్న లేదా భవిష్యత్ డేటా గురించి ఏదో ఒకటి అంచనా వేస్తాయి.
ఉదాహరణకు:
ఈ లావాదేవీ మోసపూరితంగా ఉండే అవకాశం ఉందా?
ఈ కస్టమర్ రద్దు చేసే అవకాశం ఉందా?
వచ్చే నెల డిమాండ్ ఎంత ఉండవచ్చు?
ఈ మెడికల్ ఇమేజ్లో నిర్దిష్ట నమూనా ఉందా?
అవుట్పుట్ ఒక వర్గం, సంభావ్యత, స్కోర్, అంచనా లేదా సిఫార్సు కావచ్చు.
జనరేటివ్ AI
జనరేటివ్ AIను తరచుగా GenAI అని సంక్షిప్తం చేస్తారు, ఇది ట్రైనింగ్ సమయంలో నేర్చుకున్న నమూనాలు, వాడుక సమయంలో అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా కొత్త అవుట్పుట్ను సృష్టిస్తుంది.
ఆ అవుట్పుట్ ఇవి కావచ్చు:
- టెక్స్ట్;
- కోడ్;
- చిత్రాలు;
- ఆడియో;
- వీడియో;
- లేదా వీటి కలయికలు.
ఉదాహరణకు:
ఈ కస్టమర్ ఫిర్యాదుకు సమాధానం రాయండి.
ఈ టెక్నికల్ డాక్యుమెంట్ను సరళమైన ఇంగ్లిష్లో వివరించండి.
సోలార్-పవర్డ్ సిటీ చిత్రాన్ని రూపొందించండి.
ఈ డేటాబేస్ నిర్మాణం కోసం SQL క్వెరీని రూపొందించండి.
తేడాను గుర్తుంచుకోండి
ప్రిడిక్టివ్ AI అడుగుతుంది: “ఏం జరగవచ్చు?”
జనరేటివ్ AI అడుగుతుంది: “నేను ఏం సృష్టించగలను?”
ఇది ఒక సరళీకరణ, కానీ ప్రారంభించడానికి ఉపయోగకరమైనది.
ఈ వర్గాలు కూడా అతివ్యాప్తి చెందవచ్చు. ఆధునిక AI అప్లికేషన్లు అంచనా, సృష్టి, వెతుకులాట, ఇతర సామర్థ్యాలను కలపవచ్చు.
4. మోడల్ అంటే ఏమిటి?
మోడల్ అనే పదం AIలో ప్రతిచోటా కనిపిస్తుంది.
మోడల్ అంటే నమూనాలను నేర్చుకుని, కొత్త ఇన్పుట్ను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు ఆ నమూనాలను ఉపయోగించగల ట్రైన్డ్ కంప్యూటేషనల్ వ్యవస్థ.
నేర్చుకున్న పనిని చేసే భాగంగా దీన్ని అనుకోండి.
మోసం-గుర్తింపు అప్లికేషన్లో మోసం రిస్క్ను అంచనా వేసే మోడల్ ఉండవచ్చు.
ఇమేజ్ అప్లికేషన్లో వస్తువులను గుర్తించే మోడల్ ఉండవచ్చు.
AI అసిస్టెంట్ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి, రూపొందించడానికి ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ను ఉపయోగించవచ్చు.
మోడల్ ముఖ్యమైనది, కానీ సాధారణంగా అది మొత్తం ప్రోడక్ట్ కాదు.
మోడల్ అంటే AI అప్లికేషన్ కాదు
ఈ తేడాను గమనించడం సులభంగా తప్పిపోతుంది.
మీరు ఈ పనులు చేయగల AI అసిస్టెంట్ను ఉపయోగిస్తున్నారని అనుకోండి:
- ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం;
- వెబ్లో వెతకడం;
- అప్లోడ్ చేసిన ఫైళ్లను చదవడం;
- ఎంచుకున్న సమాచారాన్ని గుర్తుంచుకోవడం;
- చిత్రాలను రూపొందించడం;
- కోడ్ను రన్ చేయడం;
- ఇతర సాఫ్ట్వేర్తో అనుసంధానం కావడం.
అంతర్లీన మోడల్ చాలా తెలివితేటలను అందించవచ్చు, కానీ పూర్తి అప్లికేషన్లో దాని చుట్టూ ఇతర భాగాలు కూడా ఉంటాయి.
మోడల్, AI అప్లికేషన్ ఒకటి కాదు
ఇది సారూప్య అంతర్లీన మోడల్స్ను ఉపయోగించే రెండు ప్రోడక్ట్లు ఇంకా వేర్వేరుగా ఎందుకు ప్రవర్తించవచ్చో వివరిస్తుంది.
చుట్టూ ఉన్న అప్లికేషన్ ముఖ్యమైనది.
5. లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ — భాషతో పనిచేయడానికి నిర్మించిన మోడల్స్
లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ను సాధారణంగా LLM అని సంక్షిప్తం చేస్తారు, ఇది భాషతో పనిచేయడానికి రూపొందించిన ఒక రకమైన మోడల్.
LLMలు ఈ పనులకు తోడ్పడగలవు:
- ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం;
- సంక్షిప్తం చేయడం;
- మళ్లీ రాయడం;
- అనువదించడం;
- సమాచారాన్ని వెలికితీయడం;
- డ్రాఫ్ట్ చేయడం;
- టెక్స్ట్ను విశ్లేషించడం;
- కోడ్ను రూపొందించడం.
చాలా ఆధునిక AI అసిస్టెంట్లు LLMలను ఉపయోగిస్తాయి.
కానీ:
LLM అంటే చాట్బాట్ కాదు.
LLM అనేది మోడల్.
చాట్బాట్ అనేది సంభాషణ ఇంటర్ఫేస్ చుట్టూ నిర్మించిన అప్లికేషన్.
ఆ అప్లికేషన్ ఫైళ్లు, టూల్స్, వెతుకులాట, మెమరీ, సేఫ్టీ వ్యవస్థలు, ఇతర సామర్థ్యాలను కూడా అందించవచ్చు.
గుర్తుంచుకోండి
LLM = లాంగ్వేజ్ మోడల్.
చాట్బాట్ = దాన్ని ఉపయోగించగల అప్లికేషన్.
6. ట్రైనింగ్ — మోడల్ నేర్చుకున్నప్పుడు
మోడల్ ఎలా ఉపయోగపడేలా మారుతుంది?
ట్రైనింగ్ ద్వారా.
ట్రైనింగ్ సమయంలో, మోడల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేసి, అది శిక్షణ పొందుతున్న పనిలో మెరుగ్గా మారేలా అంతర్గత సంఖ్యా విలువలను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
లాంగ్వేజ్ మోడల్ కోసం, ఇందులో పెద్ద మొత్తంలో డేటా అంతటా స్టాటిస్టికల్ నమూనాలను నేర్చుకోవడం ఉంటుంది.
మీరు మోడల్తో సాధారణ సంభాషణ చేసే ముందే ట్రైనింగ్ జరుగుతుంది.
ఇది మరో ముఖ్యమైన పదానికి దారితీస్తుంది.
7. ఇన్ఫరెన్స్ — ట్రైన్డ్ మోడల్ను ఉపయోగించినప్పుడు
మీరు ట్రైన్డ్ మోడల్కు ఒక ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, అది సమాధానం ఇచ్చినప్పుడు, మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ చేస్తోంది.
తేడా సరళమైనది:
ట్రైనింగ్
మోడల్ నేర్చుకుంటుంది లేదా సర్దుబాటు చేయబడుతుంది.
ఇన్ఫరెన్స్
ట్రైన్డ్ మోడల్ను ఉపయోగిస్తారు.
ఇన్ఫరెన్స్: ట్రైన్డ్ మోడల్ను ఉపయోగించడం
గుర్తుంచుకోండి
ట్రైనింగ్ = నేర్చుకునే దశ.
ఇన్ఫరెన్స్ = ఉపయోగించే దశ.
AI అసిస్టెంట్తో జరిపే ప్రతి సంభాషణ వెంటనే అంతర్లీన మోడల్కు నేర్పిస్తుందని కొందరు అనుకోవడం వల్ల ఈ తేడా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
అది తప్పనిసరిగా నిజం కాదు.
పరస్పర చర్యల నుండి సమాచారం నిల్వ చేయబడుతుందా, గుర్తుంచుకోబడుతుందా, లేదా వ్యవస్థలను మెరుగుపరచడానికి తర్వాత ఉపయోగించబడుతుందా అనేది ప్రోడక్ట్, కాన్ఫిగరేషన్, ప్రొవైడర్ పాలసీలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
8. ఫైన్-ట్యూనింగ్ — ఒక ప్రయోజనం కోసం అదనపు ట్రైనింగ్
మీరు ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనే పదాన్ని కూడా వినవచ్చు.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ అంటే ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్కు ఇచ్చే అదనపు ట్రైనింగ్, తద్వారా దాని ప్రవర్తన లేదా పనితీరు నిర్దిష్ట పనులు లేదా డొమైన్లకు బాగా సరిపోయేలా మారుతుంది.
ఉదాహరణకు, ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్ను ప్రత్యేక టెక్స్ట్ లేదా నిర్దిష్ట రెస్పాన్స్ ప్రవర్తనలపై పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఫైన్-ట్యూన్ చేయవచ్చు.
గుర్తుంచుకోండి
ట్రైనింగ్ మోడల్ను నిర్మిస్తుంది లేదా నేర్పుతుంది.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్ను మరింతగా అనుకూలిస్తుంది.
మరో ముఖ్యమైన తేడా:
ఒక డాక్యుమెంట్ను అప్లోడ్ చేసి దాని గురించి ప్రశ్నలు అడగడం, మోడల్ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం ఒకటి కాదు.
ఆ తేడాను మేము ఆర్టికల్ 2లో అన్వేషిస్తాము.
AI నిర్మించడం నుండి AI ఉపయోగించడం వైపు వెళ్దాం
ఇప్పటివరకు మనం టెక్నాలజీని మాత్రమే చూశాము.
ఇప్పుడు మీరు AI అసిస్టెంట్ను తెరిచి ఇలా టైప్ చేశారని అనుకోండి:
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ను వివరించండి.
తర్వాత ఏం జరుగుతుందో మరో ముఖ్యమైన పదాల సమూహాన్ని పరిచయం చేస్తుంది.
9. ప్రాంప్ట్ — మీరు AIకి ఇచ్చేది
ప్రాంప్ట్ అంటే మీరు AI వ్యవస్థకు అందించే ఇన్పుట్ లేదా సూచన.
ఉదాహరణకు:
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ను వివరించండి.
అది ఒక ప్రాంప్ట్.
ఇది కూడా అంతే:
మొదటి సంవత్సరం కాలేజీ విద్యార్థికి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ను వివరించండి. ఒక రోజువారీ ఉదాహరణను ఉపయోగించి, సమాధానాన్ని 150 పదాల లోపు ఉంచండి.
రెండో ప్రాంప్ట్లో ఎక్కువ ఉపయోగకరమైన దిశానిర్దేశం ఉంది.
ఇది వీటిని గుర్తిస్తుంది:
- పని;
- ప్రేక్షకులు;
- కావలసిన ఉదాహరణ;
- అంచనా వేసిన పొడవు.
ఆచరణలో ప్రాంప్ట్
రెండో ప్రాంప్ట్ పొడవుగా ఉన్నందుకు మెరుగైనది కాదు.
అది అస్పష్టతను తగ్గించినందుకు మెరుగైనది.
గుర్తుంచుకోండి
ప్రాంప్ట్ = మీరు AIకి పని చేయడానికి ఇచ్చేది.
అందులో ఒక ప్రశ్న కంటే ఎక్కువ ఉండవచ్చు.
ప్రాంప్ట్లో ఇవి ఉండవచ్చు:
- సూచనలు;
- ఉదాహరణలు;
- నేపథ్య సమాచారం;
- విశ్లేషించవలసిన టెక్స్ట్;
- కావలసిన అవుట్పుట్ ఫార్మాట్;
- పరిమితులు.
చాలా రోజువారీ పనులకు మీకు సంక్లిష్టమైన ప్రాంప్ట్ ఫార్ములాలు అవసరం లేదు.
స్పష్టమైన ఉద్దేశం, ఉపయోగకరమైన కాంటెక్స్ట్ ఎక్కువ ముఖ్యం.
మీరే ప్రయత్నించండి
AI అసిస్టెంట్ను తెరిచి ఇలా అడగండి:
మెషిన్ లెర్నింగ్ను వివరించండి.
ఫలితాన్ని చదవండి.
తర్వాత ఇలా ప్రయత్నించండి:
ఎప్పుడూ AI గురించి చదవని వ్యక్తికి మెషిన్ లెర్నింగ్ను వివరించండి. స్పామ్ ఇమెయిల్ను గుర్తించే ఉదాహరణను ఉపయోగించండి. టెక్నికల్ పరిభాషను నివారించి, వివరణను 120 పదాల లోపు ఉంచండి.
రెండు సమాధానాలను పోల్చండి.
మిమ్మల్ని మీరు ఇలా అడగండి:
- ఏ సమాధానం అర్థం చేసుకోవడం సులభంగా ఉంది?
- ఏం మారింది?
- మీ సూచనలో ఏ భాగం ఈ తేడాకు కారణమైంది?
“ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్” నిర్వచనాన్ని కంఠస్థం చేయడం కంటే ఇది ఎక్కువ ఉపయోగకరం.
మీరు ప్రభావాన్ని నేరుగా గమనిస్తున్నారు.
10. టోకెన్లు — లాంగ్వేజ్ మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే భాగాలు
లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ రాసిన భాషను తప్పనిసరిగా ఒక్కో పూర్తి పదంగా ప్రాసెస్ చేయవు.
టెక్స్ట్ను టోకెన్లు అనే చిన్న యూనిట్లుగా మారుస్తారు.
ఒక టోకెన్ ఇది సూచించవచ్చు:
- ఒక పూర్తి పదం;
- పదంలో ఒక భాగం;
- విరామచిహ్నం;
- లేదా టెక్స్ట్లో మరో భాగం.
ఖచ్చితమైన టోకనైజేషన్ మోడల్, టోకెనైజర్పై ఆధారపడి ఉంటుంది.
సంభావిత ఉదాహరణ:
AI టెక్నాలజీని అర్థం చేసుకోవడంలో ప్రజలకు సహాయపడగలదు.
వేర్వేరు టోకెనైజర్లు ఒకే వాక్యాన్ని వేర్వేరుగా విభజించవచ్చు కాబట్టి ఈ రేఖాచిత్రం ఉద్దేశపూర్వకంగా సంభావితమైనది.
టోకెన్లు ఎందుకు ముఖ్యం
టోకెన్ కౌంట్లు వీటిని ప్రభావితం చేయగలవు:
- మోడల్ ఎంత సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలదు;
- API వాడకం;
- కొన్ని సేవల్లో ఖర్చు;
- రెస్పాన్స్ పరిమితులు;
- కాంటెక్స్ట్-విండో వాడకం.
గుర్తుంచుకోండి
టోకెన్లు = లాంగ్వేజ్ మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే సమాచార భాగాలు.
దీన్ని నియమంగా వాడకండి:
ఒక టోకెన్ = ఒక పదం
ఇది నమ్మదగినంతగా నిజం కాదు.
11. కాంటెక్స్ట్ — ప్రస్తుత పనికి అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం
మీరు ఇలా అడిగారని అనుకోండి:
ప్రధాన రిస్క్లు ఏమిటి?
మీరు ఏం చర్చిస్తున్నారో తెలియకుండా ఆ ప్రశ్నకు సమాధానం చెప్పడం కష్టం.
మునుపటి సంభాషణ సైబర్సెక్యూరిటీ గురించి అయితే, అది ఇన్వెస్ట్మెంట్ లేదా హెల్త్కేర్ గురించిన సంభాషణ కంటే వేరే అర్థాన్ని ఇస్తుంది.
AI వ్యవస్థలకు కూడా సముచితమైన కాంటెక్స్ట్ అవసరం.
కాంటెక్స్ట్లో ఇవి ఉండవచ్చు:
- మీ ప్రస్తుత సూచన;
- సంభాషణలో మునుపటి భాగాలు;
- అప్లోడ్ చేసిన కంటెంట్;
- అప్లికేషన్ అందించిన సూచనలు;
- వెలికితీసిన సమాచారం;
- టూల్ ఫలితాలు.
అప్లికేషన్ ఎలా నిర్మించారో దానిపై ఏమి చేర్చారో ఆధారపడి ఉంటుంది.
గుర్తుంచుకోండి
ప్రాంప్ట్ = మీరు అడిగేది లేదా అందించేది.
కాంటెక్స్ట్ = పని చుట్టూ అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం.
12. కాంటెక్స్ట్ విండో — ఒకేసారి ఎంత పరిగణించగలరు
ఒక మోడల్ ఒకే పరస్పర చర్యలో తప్పనిసరిగా అపరిమిత సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయలేదు.
కాంటెక్స్ట్ విండో అనేది ఒక నిర్దిష్ట ప్రాసెసింగ్ కాంటెక్స్ట్లో మోడల్ ఎంత టోకనైజ్డ్ సమాచారంతో పనిచేయగలదో వివరిస్తుంది.
అందులో ఇవి ఉండవచ్చు:
- సూచనలు;
- సంభాషణ చరిత్ర;
- డాక్యుమెంట్లు;
- వెలికితీసిన పేరాగ్రాఫ్లు;
- మీ ప్రస్తుత ప్రశ్న;
- అప్లికేషన్ అందించిన ఇతర సమాచారం.
కాంటెక్స్ట్ విండో అందుబాటులో ఉన్న సమాచారాన్ని పరిమితం చేస్తుంది; అదనపు మెటీరియల్కు వేరే హ్యాండ్లింగ్ పద్ధతి అవసరం కావచ్చు.
అందుబాటులో ఉన్న మెటీరియల్ మద్దతిచ్చే కాంటెక్స్ట్ను మించిపోతే, అప్లికేషన్ ఇలా చేయాల్సి రావచ్చు:
- పాత సమాచారాన్ని వదిలివేయడం;
- సంక్షిప్తం చేయడం;
- డాక్యుమెంట్లను విభజించడం;
- ఎంచుకున్న పేరాగ్రాఫ్లను వెలికితీయడం;
- లేదా వేరే వ్యూహాన్ని ఉపయోగించడం.
వేర్వేరు అప్లికేషన్లు దీన్ని వేర్వేరుగా హ్యాండిల్ చేస్తాయి.
పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండో అంటే పరిపూర్ణ మెమరీ అని కాదు
ఈ తేడా ముఖ్యమైనది.
సమాచారం సాంకేతికంగా కాంటెక్స్ట్ విండోలో ఇమిడినా, మోడల్ ప్రతి వివరాన్ని సమానంగా బాగా ఉపయోగించకపోవచ్చు.
కాంటెక్స్ట్ సామర్థ్యం, నమ్మదగిన అవగాహన ఒకటి కాదు.
గుర్తుంచుకోండి
కాంటెక్స్ట్ విండో = ఆ పరస్పర చర్య కోసం మోడల్కు అందుబాటులో ఉన్న పని స్థలం.
ఇది శాశ్వత మెమరీతో సమానం కాదు.
పదాలను కలిపి చూద్దాం
మేము చాలా పదాలను కవర్ చేశాము.
వేటికవి విడిగా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి.
కలిసి అవి చాలా ఎక్కువ అర్థవంతంగా ఉంటాయి.
మీరు AI అసిస్టెంట్ను ఇలా అడిగారని అనుకోండి:
స్పామ్-ఇమెయిల్ ఉదాహరణను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఒక బిగినర్కు వివరించండి.
ఏం జరుగుతోంది?
ఒక ప్రశ్న అప్లికేషన్, ప్రాంప్ట్, కాంటెక్స్ట్, ట్రైన్డ్ మోడల్, ఇన్ఫరెన్స్లను కలుపుతుంది.
AI — విశాలమైన రంగం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ — AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి ఒక విధానం.
మోడల్ — నేర్చుకున్న పనిని చేసే ట్రైన్డ్ వ్యవస్థ.
LLM — పని లాంగ్వేజ్ మోడల్తో ముడిపడి ఉంటే, ఇది మీ టెక్స్ట్తో పనిచేసే మోడల్.
ప్రాంప్ట్ — మీ సూచన.
టోకెన్లు — మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే టెక్స్ట్ భాగాలు.
కాంటెక్స్ట్ విండో — అందుబాటులో ఉన్న పని సమాచారం.
ఇన్ఫరెన్స్ — ట్రైన్డ్ మోడల్ ఇన్పుట్ను ప్రాసెస్ చేసి అవుట్పుట్ను రూపొందిస్తుంది.
అది సాధారణ AI పరస్పర చర్యకు ఒక ప్రాథమిక మ్యాప్ను ఇస్తుంది.
ఇది సరళీకరించబడింది.
నిజమైన AI అప్లికేషన్లో ఇవి కూడా ఉండవచ్చు:
- సిస్టమ్ సూచనలు;
- సేఫ్టీ నియంత్రణలు;
- వెతుకులాట;
- మెమరీ;
- డాక్యుమెంట్ వెలికితీత;
- బయటి టూల్స్;
- ఇతర మోడల్స్.
ఆ అదనపు భాగాలు ఆర్టికల్ 2లో ముఖ్యమైనవి అవుతాయి.
ఒక చిన్న పదజాల పరీక్ష
వెనక్కి చూడకుండా వీటికి సమాధానం చెప్పడానికి ప్రయత్నించండి.
ప్రశ్న 1
అత్యంత విశాలమైన పదం ఏది?
AI, మెషిన్ లెర్నింగ్, లేదా LLM?
సమాధానం: AI.
ప్రశ్న 2
ట్రైనింగ్, ఇన్ఫరెన్స్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
ట్రైనింగ్: మోడల్ నేర్చుకుంటుంది లేదా సర్దుబాటు చేయబడుతుంది.
ఇన్ఫరెన్స్: ట్రైన్డ్ మోడల్ కొత్త ఇన్పుట్ను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ప్రశ్న 3
చాట్బాట్, LLM ఒకటేనా?
కాదు.
LLM అనేది మోడల్. చాట్బాట్ అనేది LLMను ఇతర భాగాలతో పాటు ఉపయోగించగల అప్లికేషన్.
ప్రశ్న 4
ఒక టోకెన్ ఎప్పుడూ ఒక పదానికి సమానమా?
కాదు.
టోకెనైజర్ను బట్టి టోకెన్ ఒక పదం, పద భాగం, విరామచిహ్నం, లేదా మరో టెక్స్ట్ యూనిట్ కావచ్చు.
ప్రశ్న 5
కాంటెక్స్ట్ విండో అంటే ఏమిటి?
ఒక ప్రాసెసింగ్ కాంటెక్స్ట్లో మోడల్కు అందుబాటులో ఉండగల టోకనైజ్డ్ సమాచారం మొత్తం.
భాషను గుర్తుంచుకోవడానికి ఒక సరళమైన మార్గం
ప్రతి నిర్వచనాన్ని విడిగా కంఠస్థం చేయాల్సిన అవసరం లేదు.
పదాలు సమాధానం ఇచ్చే ప్రశ్న ఆధారంగా వాటిని గ్రూప్ చేయండి.
| ప్రశ్న | పదాలు |
|---|---|
| ఇది ఏ రకమైన టెక్నాలజీ? | AI, మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రిడిక్టివ్ AI, జనరేటివ్ AI, LLM |
| పనిని ఎవరు చేస్తారు? | మోడల్ |
| అది ఎలా నేర్చుకుంది? | ట్రైనింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ |
| నేను దాన్ని ఉపయోగించినప్పుడు ఏం జరుగుతుంది? | ఇన్ఫరెన్స్ |
| నేను దానికి ఏం ఇస్తాను? | ప్రాంప్ట్, కాంటెక్స్ట్ |
| అది దేన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది? | టోకెన్లు |
| ఒకేసారి అది ఎంతతో పనిచేయగలదు? | కాంటెక్స్ట్ విండో |
మీరు కొత్త AI పదాన్ని ఎదుర్కొన్నప్పుడు, ముందుగా ఇలా అడగండి:
ఈ పదం ఏ ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తోంది?
నిఘంటువు నిర్వచనాన్ని కంఠస్థం చేయడం కంటే ఇది తరచుగా సులభం.
మేము ఇంకా కవర్ చేయనివి
పైన ఉన్న భాష తెలుసుకోవడం మీకు పునాదిని ఇస్తుంది.
కానీ ఆధునిక AI అప్లికేషన్ లోపల జరిగేదంతా అది ఇంకా వివరించదు.
ఉదాహరణకు:
సమాధానం ఎక్కడ నుండి వస్తుంది?
AI ప్రస్తుత సమాచారం కోసం వెతకగలదా?
మీరు డాక్యుమెంట్ను అప్లోడ్ చేసినప్పుడు ఏం జరుగుతుంది?
గ్రౌండింగ్ అంటే ఏమిటి?
RAG అంటే ఏమిటి?
అది మోడల్ ట్రైనింగ్ నుండి ఎలా వేరుగా ఉంటుంది?
AI మెమరీ నిజంగా అంటే ఏమిటి?
AI టూల్స్ను ఉపయోగించగలిగినప్పుడు ఏం మారుతుంది?
అసిస్టెంట్ ఎప్పుడు AI ఏజెంట్గా మారుతుంది?
ఆ ప్రశ్నలు ఈ సిరీస్లో తర్వాతి భాగానికి చెందినవి.
అత్యంత ముఖ్యమైనది ఏమిటి
AI పరిభాష నేర్చుకోవడం యొక్క ఉద్దేశం టెక్నికల్గా వినిపించడం కాదు.
టెక్నాలజీ గురించి ఆలోచించడం సులభతరం చేయడమే దీని ఉద్దేశం.
AI అప్లికేషన్, మోడల్ మధ్య తేడాను అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, మీరు ఒక ప్రోడక్ట్ గురించి మెరుగైన ప్రశ్నలు అడగగలరు.
ట్రైనింగ్, ఇన్ఫరెన్స్లను అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, ప్రతి పరస్పర చర్య మోడల్కు మళ్లీ ట్రైనింగ్ ఇస్తుందని మీరు అనుకునే అవకాశం తక్కువ.
ప్రాంప్ట్లు, కాంటెక్స్ట్లను అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, మీరు AIకి స్పష్టమైన సమాచారం ఇవ్వగలరు.
టోకెన్లు, కాంటెక్స్ట్ విండోలను అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ పరిమితుల్లో కొన్నింటిని గుర్తించడం సులభమవుతుంది.
ప్రతి నిర్వచనాన్ని వెంటనే గుర్తుంచుకోవాల్సిన అవసరం లేదు.
పదాలను ఉపయోగించండి.
మీరు ఇప్పటికే చేస్తున్న దానితో వాటిని అనుసంధానించండి.
మళ్లీ వాటిని ఎదుర్కొన్నప్పుడు వాటి వద్దకు తిరిగి వెళ్లండి.
పదజాలం అవగాహనగా మారేది అలాగే.
AI Fluency సిరీస్
పార్ట్ 1 — భాషను నేర్చుకోండి AI భాష: ప్రతి ఒక్కరూ అర్థం చేసుకోవాల్సిన ముఖ్యమైన పదాలు
మీరు ఇక్కడ ఉన్నారు.
పార్ట్ 2 — అనుభవాన్ని అర్థం చేసుకోండి AI మీ ప్రశ్నలకు ఎలా సమాధానం ఇస్తుంది: అనుభవం వెనుక ఉన్న పదాలను అర్థం చేసుకోవడం
పార్ట్ 2 గ్రౌండింగ్, రిట్రీవల్, RAG, హాల్యుసినేషన్స్, మెమరీ, మల్టీమోడల్ AI, టూల్స్, ఏజెంట్లను పరిశీలిస్తుంది.
పార్ట్ 3 — వివేచనను పెంపొందించుకోండి AI క్లెయిమ్లను అర్థం చేసుకోవడం: మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడే పదాలు
పార్ట్ 3 ఖచ్చితత్వం, విశ్వసనీయత, మూల్యాంకనాలు, బెంచ్మార్క్లు, బయాస్, గార్డ్రెయిల్స్, ప్రైవసీ, మానవ పర్యవేక్షణ, రీజనింగ్ క్లెయిమ్లు, ఆటానమీలను చూస్తుంది.
సూచనలు, మరింత చదవడానికి
మరింత లోతుగా తెలుసుకోవాలనుకునే పాఠకులు ఈ మూలాలను ప్రారంభ బిందువుగా ఉపయోగించవచ్చు:
- Google for Developers — Machine Learning Glossary
మోడల్స్, ట్రైనింగ్, ఇన్ఫరెన్స్, టోకెన్లు, లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్తో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిభాషను కవర్ చేస్తుంది. - Google for Developers — Generative AI Glossary
జనరేటివ్ AI, లాంగ్వేజ్-మోడల్ వ్యవస్థలకు సంబంధించిన పరిభాషను అందిస్తుంది. - NIST AI Resource Center — Glossary
AI వ్యవస్థలు, నమ్మదగిన AI, రిస్క్, మూల్యాంకనం చుట్టూ నిర్వచనాలు, మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది. - IBM — What is Machine Learning?
మెషిన్ లెర్నింగ్కు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్తో దాని సంబంధానికి ఆచరణాత్మక పరిచయం. - IBM — Generative AI vs. predictive AI: What’s the difference?
ఫలితాలను అంచనా వేసే వ్యవస్థలు, కొత్త కంటెంట్ను రూపొందించే వ్యవస్థల మధ్య తేడాను అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగకరం.
టెక్నాలజీ, పరిభాష నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉంటాయి. మీరు ఉపయోగించే వ్యవస్థ డాక్యుమెంటేషన్ ఆధారంగా ప్రోడక్ట్-నిర్దిష్ట ప్రవర్తనను ఎల్లప్పుడూ తనిఖీ చేసుకోవాలి.