మీరు ఒక AI టూల్‌లో ఒక ప్రశ్న టైప్ చేస్తారు. కొన్ని సెకన్లలో అది స్పష్టమైన సమాధానం ఇస్తుంది. కొన్నిసార్లు ఆ సమాధానం చాలా సహజంగా అనిపిస్తుంది, ఒక మనిషిలానే AI మీ ప్రశ్నను సరిగ్గా అర్థం చేసుకున్నట్టు అనిపిస్తుంది. కానీ నిజంగా జరిగేది అది కాదు. ఈ ప్రాథమిక ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోవడం వల్ల మీరు AIని మరింత జాగ్రత్తగా వాడగలుగుతారు, దాని సమాధానాలను మెరుగ్గా అంచనా వేయగలుగుతారు.
మీ ప్రశ్న ఇన్‌పుట్‌గా మారుతుంది
మీరు ఒక ప్రశ్న టైప్ చేసినప్పుడు, AI దాన్ని మనిషిలా అదే విధంగా చదవదు. మీ టెక్స్ట్ మొదట టోకెన్‌లు అనే చిన్న ముక్కలుగా విడగొట్టబడుతుంది. ఒక టోకెన్ ఒక పదం, ఒక పదంలో భాగం, విరామచిహ్నం, లేదా మరో చిన్న టెక్స్ట్ ముక్క కావచ్చు. మోడల్ వాక్యాలతో కాకుండా ఈ టోకెన్‌లతో పనిచేస్తుంది. ఈ ముక్కలు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటాయో అర్థం చేసుకోవడానికి, ట్రైనింగ్‌లో నేర్చుకున్న ప్యాటర్న్‌లను అది వాడుతుంది.
మోడల్ ప్యాటర్న్‌లను చూస్తుంది
ఒక లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ చాలా పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ నుండి నేర్చుకుంది. ట్రైనింగ్ సమయంలో, ఇది ఇలాంటి ప్యాటర్న్‌లు నేర్చుకుంటుంది:
- ఏ పదాలు తరచుగా కలిసి కనిపిస్తాయో
- వాక్యాలు సాధారణంగా ఎలా నిర్మించబడతాయో
- ఆలోచనలు సాధారణంగా ఎలా వివరించబడతాయో
- ప్రశ్నలకు, సమాధానాలకు మధ్య సంబంధం ఎలా ఉంటుందో
మీరు ఒక ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, తర్వాత ఏమి రావాలో అంచనా వేయడానికి మోడల్ ఆ నేర్చుకున్న ప్యాటర్న్‌లను వాడుతుంది. ఇది ఒక స్థిరమైన సమాధానం కోసం తన మెమరీలో వెతకదు. అది సమాధానాన్ని దశలవారీగా జనరేట్ చేస్తుంది.
ఇది ఒక్కో ముక్కను ఒక్కసారి అంచనా వేస్తుంది
మీరు "క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి?" అని అడిగారనుకుందాం. మోడల్ ముందుగా పూర్తి సమాధానం సిద్ధం చేసి, తర్వాత మీకు పంపదు. ఇది తర్వాత రాబోయే టోకెన్‌ను అంచనా వేస్తుంది, తర్వాత తర్వాతదాన్ని, ఇలా కొనసాగుతుంది. ఇది చాలా వేగంగా జరుగుతుంది కాబట్టి, చివరి సమాధానం సహజంగా ప్రవహిస్తున్నట్టు కనిపిస్తుంది. సమాధానం జాగ్రత్తగా ప్లాన్ చేసినట్టు అనిపించవచ్చు, కానీ లోపల అది ఒక్కో చిన్న ముక్కగా జనరేట్ అవుతుంది.
మీ సందర్భం ముఖ్యం
మోడల్ మీ చివరి వాక్యాన్ని మాత్రమే చూడదు. ప్రస్తుత సంభాషణలో అందుబాటులో ఉన్న సమాచారాన్ని కూడా అది వాడవచ్చు. ఆ సందర్భం మీరు ఏమి ఉద్దేశించారో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఇప్పటికే Kubernetes గురించి చర్చిస్తుంటే, తర్వాత "మనకు అది ఎందుకు అవసరం?" అని అడిగితే, "అది" Kubernetesను సూచిస్తుందని మోడల్ సాధారణంగా అర్థం చేసుకోగలదు. అందుకే స్పష్టమైన సందర్భం ఇవ్వడం తరచుగా సమాధానాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. మోడల్ ఆ క్షణంలో దానికి అందుబాటులో ఉన్న సమాచారంతోనే పనిచేయగలదు.
AI తప్పు అయినప్పుడు కూడా నమ్మకంగా ఎందుకు అనిపిస్తుంది
అర్థం చేసుకోవాల్సిన అతి ముఖ్యమైన విషయాల్లో ఇది ఒకటి. ఒక AI మోడల్ ఒక సబబైన, ఉపయోగకరమైన సమాధానం జనరేట్ చేయడానికి డిజైన్ చేయబడింది. అంటే ప్రతి వాక్యం నిజమని దీని అర్థం కాదు. కొన్నిసార్లు మోడల్ సబబుగా అనిపించే కానీ తప్పైన సమాచారాన్ని ఇవ్వొచ్చు. ఇది ప్రతి వాక్యాన్ని ఒక నమ్మదగిన సోర్స్‌తో సరిపోల్చి చూడకుండా, నేర్చుకున్న ప్యాటర్న్‌ల నుండి సమాధానం జనరేట్ చేయడం వల్ల జరగవచ్చు.
దీన్ని తరచుగా AI హాలూసినేషన్ అని అంటారు. ఈ పదం క్లిష్టంగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఆలోచన సింపుల్: AI ఒక భాగం తప్పు అయినప్పటికీ నమ్మకంగా కనిపించే సమాధానం ఇవ్వగలదు. అందుకే ముఖ్యమైన సమాచారానికి ఇప్పటికీ వెరిఫికేషన్ అవసరం.
AI తాను చెప్పేది అర్థం చేసుకుంటుందా?
ఇది "అర్థం చేసుకోవడం" అంటే మనం ఏమి ఉద్దేశిస్తున్నామో దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. AI మోడళ్లు భాషతో చాలా శక్తివంతంగా పనిచేయగలవు. అవి ఆలోచనలను పోల్చవచ్చు, కాన్సెప్ట్‌లను వివరించవచ్చు, సమాచారాన్ని సారాంశం చేయవచ్చు, కోడ్ రాయవచ్చు, అనేక రకాల సమస్యలను పరిష్కరించవచ్చు. కానీ మనుషుల్లా అవి ప్రపంచాన్ని అనుభవించవు. వాటి సమాధానాలు సహజంగా అనిపిస్తున్నందుకే వాటికి మానవ అనుభవం, తీర్పు, లేదా అవగాహన ఉన్నాయని అర్థం కాదు. ఒక AI మోడల్‌ను కంప్యూటర్‌లో ఉన్న ఒక వ్యక్తిగా కాకుండా, సమాచారంలోని ప్యాటర్న్‌లతో పనిచేయగల చాలా సమర్థమైన సిస్టమ్‌గా భావించడం సురక్షితం.
AI టూల్ మోడల్ కంటే ఎక్కువ చేయవచ్చు
మరో ముఖ్యమైన విషయం ఉంది. మీరు ఒక AI అసిస్టెంట్ వాడినప్పుడు, లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఆ సిస్టమ్‌లో ఒక భాగం మాత్రమే కావచ్చు. ఆ అప్లికేషన్ వెబ్‌లో వెతకవచ్చు, మీరు ఇచ్చిన డాక్యుమెంట్లు చదవవచ్చు, ఎక్స్‌టర్నల్ టూల్స్ వాడవచ్చు, లెక్కలు నడపవచ్చు, ఇతర సిస్టమ్‌లకు కనెక్ట్ కావచ్చు, లేదా స్టోర్ చేసిన సందర్భం లేదా సంభాషణ చరిత్రను వాడవచ్చు. కాబట్టి చివరి సమాధానం మోడల్‌తో పాటు దాని చుట్టూ ఉన్న ఇతర టూల్స్ కలయిక నుండి రావచ్చు. అందుకే ఒకే విధమైన మోడళ్లను వాడే రెండు AI అప్లికేషన్‌లు వేర్వేరుగా ప్రవర్తించగలవు.
ఇది మీకు ఎందుకు ముఖ్యం
AI మోడల్ వెనుక ఉన్న గణితమంతా మీకు అర్థం కావాల్సిన అవసరం లేదు. కానీ మీరు మూడు విషయాలు అర్థం చేసుకోవాలి: AI ప్యాటర్న్‌ల ఆధారంగా సమాధానం జనరేట్ చేస్తుంది, మీ సందర్భం నాణ్యత సమాధానం నాణ్యతను ప్రభావితం చేయగలదు, మరియు నమ్మకంగా ఉన్న సమాధానం ఆటోమేటిక్‌గా సరైన సమాధానం కాదు. ఇది అర్థం అయ్యాక, AIని బాధ్యతాయుతంగా వాడటం సులభమవుతుంది. మీరు దాన్ని మ్యాజిక్‌లా చూసే అవకాశం తక్కువ, ఆలోచించకుండా ప్రతి సమాధానాన్ని నమ్మే అవకాశం తక్కువ.
చివరి మాట
మీరు AIని ఒక ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, అది కేవలం స్టోర్ చేసిన సమాధానం కోసం వెతకడం లేదు. అది మీ ఇన్‌పుట్‌ను తీసుకుని, అందుబాటులో ఉన్న సందర్భాన్ని వాడి, ట్రైనింగ్‌లో నేర్చుకున్న ప్యాటర్న్‌ల ఆధారంగా ఒక్కో ముక్కగా సమాధానం జనరేట్ చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ చాలా ఉపయోగకరమైన సమాధానాలు ఇవ్వగలదు. ఇది తప్పులు కూడా చేయగలదు.
AIని ఒక శక్తివంతమైన టూల్‌గా వాడండి, కానీ మీ తీర్పును వదలకండి.
AI సిస్టమ్ నిజంగా సమాధానం ఎలా తయారుచేస్తుందో పూర్తి వివరణ కోసం, Navigating the AI World పుస్తకంలోని What is actually happening when it answers అధ్యాయం చూడండి (ఆంగ్లంలో).
| పరిమాణం | మానవ అవగాహన | లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ |
|---|---|---|
| ఇన్‌పుట్ ప్రాసెసింగ్ | భావనలు, ఉద్దేశం మరియు వాస్తవ ప్రపంచ అర్థాన్ని గ్రహిస్తుంది | టెక్స్ట్‌ను వివిక్త సంఖ్యా టోకెన్ వెక్టర్లుగా విభజిస్తుంది |
| సమాచార పునరుద్ధరణ | జ్ఞాపకశక్తి, వాస్తవాలు మరియు ధృవీకరించబడిన జ్ఞానాన్ని సూచిస్తుంది | ప్రీ-ట్రైనింగ్‌లో నేర్చుకున్న గణాంక సంభావ్యత బరువులను గణిస్తుంది |
| అవుట్‌పుట్ జనరేషన్ | ఉద్దేశపూర్వక, నిర్మాణాత్మక ఆలోచనలను వ్యక్తీకరిస్తుంది | అభ్యర్థి టోకెన్లను క్రమపద్ధతిలో ఒకదాని తర్వాత ఒకటి అంచనా వేస్తుంది |
| వ్యక్తపరిచే విశ్వాసం | విశ్వాసం అనేది అనుభవం లేదా రుజువును ప్రతిబింబిస్తుంది | విశ్వాసం అనేది భాషా నమూనాలలో అధిక సంభావ్యతను సూచిస్తుంది |
| లోపం విధానం | తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం లేదా మర్చిపోవడం వల్ల తప్పులు వస్తాయి | వాస్తవ తనిఖీ లేకుండా నమ్మదగిన సమాధానాన్ని సృష్టించడం వల్ల భ్రమలు వస్తాయి |
సెర్చ్, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) మరియు ఎక్స్‌టర్నల్ టూల్స్ వినియోగం వంటి పూర్తి ఆర్కిటెక్చరల్ వివరాల కోసం, కాంపౌండ్ సిస్టమ్స్‌లో AI ప్రశ్నలకు ఎలా సమాధానం ఇస్తుంది అనే మా పూర్తి గైడ్‌ను చూడండి.