AI యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు

స్వాగతం! మీరు AIకి కొత్తవారైతే, ప్రారంభించడానికి మీకు సాంకేతిక నేపథ్యం అవసరం లేదు. అత్యంత ఉపయోగపడేది ఈ పరిసరాల యొక్క ఒక సరళమైన మ్యాప్—దీనివల్ల AI సిస్టమ్‌లు ఏమి చేయగలవో, అవి ఏ రూపాల్లో అందుబాటులో ఉంటాయో, అలాగే మీ అవసరాలకు సరైన సాధనాన్ని ఎలా ఎంచుకోవాలనేది మీరు అర్థం చేసుకోగలరు.

కృత్రిమ మేధస్సు (AI) నమూనాలను గుర్తించగల, డేటా నుంచి నేర్చుకోగల, మరియు ఉపయోగకరమైన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగల సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క విస్తృత వర్గం. 

నిత్యజీవితంలో AI ఈ క్రింది సందర్భాలలో కనిపించడాన్ని మీరు గమనించే ఉంటారు:

• మీ మ్యాప్ యాప్ మిమ్మల్ని ట్రాఫిక్ లేని మార్గంలో మళ్ళిస్తుంది
• మీ బ్యాంక్ ఏదైనా కొనుగోలును "అసాధారణమైనది" అని గుర్తించి హెచ్చరిస్తుంది
• కస్టమర్ సపోర్ట్ చాట్‌బాట్ సాధారణ ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇస్తుంది

AI ఒక కేటగిరీ—ఒకే ఒక్క సాధనం కాదు. ఆ వర్గంలో మోడల్‌లు ఉంటాయి: డేటా నుండి నేర్చుకుని, తర్వాత నేర్చుకున్నదాన్ని కొత్త పరిస్థితుల్లో వర్తింపజేసే శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థలు. కొన్ని మోడల్‌లు స్పీచ్, విజన్, లేదా ఫోర్‌కాస్టింగ్‌లో ప్రత్యేకతలు ఉంటాయి. 

ChatGPT వంటి సంభాషణాత్మక AI టూల్స్‌ను ఉపయోగించి మీరు బహుశా నీ AI ప్రయాణాన్ని ప్రారంభిస్తున్నారు. ChatGPT వెనుక ఉన్న మోడల్ భాషలో ప్రత్యేక నైపుణ్యం కలిగి ఉంటుంది—వాటిని లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ అని అంటారు.

ఒక పెద్ద భాషా మోడల్ (LLM) అనేది భాషతో పని చేయడానికి రూపొందించిన మోడల్. ఇది అనేక మూలాల నుండి పెద్ద మొత్తంలో ఉన్న పాఠ్యం నుండి నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది, తద్వారా ఉపయోగకరమైన విధాల్లో పాఠ్యాన్ని రూపొందించడానికి మరియు మార్చడానికి సహాయపడుతుంది. LLM ఒక వ్యక్తికి తెలిసిన విధంగా విషయాలను “తెలుసుకోదు”. బదులుగా, అది సందర్భాన్ని బట్టి తదుపరి వచ్చే అవకాశం ఎక్కువగా ఉన్న భాషా భాగాన్ని అంచనా వేస్తుంది. కాలక్రమేణా, కంప్యూటింగ్ శక్తి, శిక్షణ పద్ధతులు, మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌లకు ప్రాప్యతలో వచ్చిన పురోగతులు మరింత పెద్దవి మరియు మరింత సామర్థ్యవంతమైన పెద్ద భాషా మోడల్‌ను నిర్మించడం సాధ్యమయ్యేలా చేశాయి. 

OpenAI మరియు ఇతర అగ్రశ్రేణి పరిశోధనా సంస్థలు ఈ నమూనాలను తమ ప్రధాన ఉత్పత్తులలో భాగంగా అభివృద్ధి చేస్తాయి, ఆపై వాటిని వినియోగదారుల కోసం (ChatGPT లేదా Codex వంటి) ఉత్పత్తుల ద్వారా మరియు APIల ద్వారా అందుబాటులోకి తెస్తాయి. ఈ APIల సహాయంతో డెవలపర్‌లు సొంత AI పరికరాలను రూపొందించుకోవడానికి లేదా ప్రస్తుతం ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్‌లలో AIని జోడించడానికి వీలవుతుంది.

ఈ పరిశోధనా ప్రయోగశాలలకు శిక్షణ ఇచ్చి, అంతర్గత మూల్యాంకనం మరియు భద్రతా పరీక్షలలో ఉత్తీర్ణత సాధించిన తర్వాత కొత్త మోడ్‌లు లభ్యమవుతాయి.  ఒక AI మోడల్ “శిక్షణ పొందింది” అని మీరు విన్నప్పుడు, అది సాధారణంగా రెండు దశలనుసూచిస్తుంది—ఎవరైనా నేర్చుకుని తమ పనిలో మరింత మెరుగుపడినట్లుగా భావించండి.

మొదటి దశ ప్రీ-ట్రైనింగ్, ఇందులో మోడల్ భారీ పరిమాణంలోని టెక్ట్స్ నుండి సాధారణ నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది, దీని వల్ల సారాంశం చేయడం, ముసాయిదాలు తయారు చేయడం, అనువదించడం మరియు వివరించడం వంటి విస్తృత నైపుణ్యాలు దీనికి లభిస్తాయి. 

ఒక కొత్త ఉద్యోగి తన ఉద్యోగ స్వరూపాన్ని అర్థం చేసుకునే వరకు, వారాల తరబడి తనకు అందుబాటులో ఉన్న ప్రతిదాన్నీ—మాన్యువల్స్, గొప్ప పనుల ఉదాహరణలు, గత ప్రాజెక్టులు, తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు—చదువుతూ గడపడంలా దీనిని ఊహించుకోండి.

ఇప్పుడు "ఉద్యోగి" పని చేయడం ప్రారంభిస్తారు, మరియు ఒక "మేనేజర్" వారికి శిక్షణ ఇస్తారు: మరింత స్పష్టంగా ఉండండి, మంచి ఫాలో-అప్ ప్రశ్నలు అడగండి, సరైన స్వరాన్ని పాటించండి మరియు కంపెనీ నిబంధనలను అనుసరించండి. అదే పోస్ట్-ట్రైనింగ్. ఈ దశ మోడల్ సూచనలను మరింత నమ్మకంగా పాటించడంలో, ఉపయోగకరమైన శైలిలో కమ్యూనికేట్ చేయడంలో, మరియు క్లిష్టమైన పరిస్థితులను మెరుగ్గా నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది.

పోస్ట్-ట్రైనింగ్ అనేది భద్రతా తనిఖీలను నొక్కి చెప్పే చోటు—హానికరమైన అవుట్‌పుట్‌లను తగ్గించడానికి, అవాంఛిత అభ్యర్థనలను నివారించడానికి మరియు అంశం సున్నితమైనది లేదా అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు మరింత జాగ్రత్తగా స్పందించడానికి ఈ శిక్షణ రూపొందించబడింది.

మోడల్స్ అప్‌డేట్ చేయబడి మరియు శిక్షణ పొందుతున్నప్పుడు, మీరు వాటి స్వరం లేదా ప్రతిస్పందనలలో మార్పులను గమనించవచ్చు. మీరు స్థిరమైన ఫలితాలను కోరుకుంటే, మీ లక్ష్యం, ప్రేక్షకులు, ఫార్మాట్ మరియు పరిమితుల గురించి స్పష్టంగా ఉండండి—మరియు భద్రత లేదా అనిశ్చితి ఉన్నప్పుడు మోడల్ మరింత జాగ్రత్తగా ఉంటుందని ఆశించండి.

వేర్వేరు మోడళ్లు వేగం, లోతు, మరియు బహుళ దశల సూచనలను— ఎంత జాగ్రత్తగా అనుసరిస్తాయనే అంశాల వంటి వేర్వేరు సమతుల్యాల కోసం సర్దుబాటు చేయబడ్డాయి. కొన్ని రోజువారీ పనుల కోసం (ముసాయిదా తయారు చేయడం, సారాంశం చేయడం, మళ్లీ రాయడం, ఆలోచనలు రూపొందించడం) త్వరగా మరియు సజావుగా స్పందించేలా రూపొందించబడ్డాయి. ఇతరవి సమాధానం ఇవ్వడానికి ముందు ఒక సమస్యను లోతుగా ఆలోచించడానికి ఎక్కువ కంప్యూట్ వినియోగించేలా రూపొందించబడ్డాయి, ఇది మరింత క్లిష్టమైన, బహుళ-దశల పనిలో విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచగలదు. 

నాన్-రిజనింగ్ మోడల్స్ (కొన్నిసార్లు “ఇన్‌స్టంట్” అని లేబుల్ చేస్తారు) వేగవంతమైన, సరళమైన అవుట్‌పుట్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి. పని సరళంగా ఉన్నప్పుడు మరియు ప్రధానంగా వేగం అవసరమైనప్పుడు ఇవి మంచి డిఫాల్ట్ ఎంపిక—నోట్స్‌ను సందేశంగా మార్చడం, పదాలను మెరుగుపరచడం, ఎంపికలను రూపొందించడం లేదా ముఖ్యాంశాలను వెలికితీయడం కోసం. 

రిజనింగ్ మోడల్‌లు (కొన్నిసార్లు "థింకింగ్" అని పిలవబడేవి) ప్రణాళికా రచన, సంక్లిష్ట విశ్లేషణ, క్లిష్టమైన డీబగ్గింగ్ లేదా పరిమితులు మరియు అసాధారణ పరిస్థితులతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడం వంటి దశలవారీ పరిష్కారాలను మెరుగ్గా చేయడానికి శిక్షణ పొందాయి. వాటికి ఎక్కువ సమయం పట్టవచ్చు, కానీ ఒకేసారి కదులుతున్న అనేక అంశాలను ట్రాక్ చేయడంలో మరియు పైపై తప్పులను నివారించడంలో అవి తరచూ మెరుగ్గా ఉంటాయి.

మీరు ఇప్పుడే ప్రారంభిస్తున్నట్లయితే, మోడల్ ఎంపిక గురించి ఆందోళన చెందాల్సిన అవసరం లేదు—డిఫాల్ట్ ChatGPT అనుభవం ఆటో-స్విచ్ అయ్యేలా రూపొందించబడింది, కాబట్టి మీరు సెట్టింగ్‌ల గురించి కాకుండా మీ ప్రశ్నపై దృష్టి పెట్టవచ్చు.

కాలక్రమేణా, మీకు ఏమి నచ్చుతుందో (వేగం vs లోతు, త్వరిత డ్రాఫ్ట్స్ vs జాగ్రత్తగా విశ్లేషణ) తెలుసుకుంటూ, మీరు ఐచ్ఛిక నియంత్రణలతో ప్రయోగాలు చేయడం ప్రారంభించవచ్చు: ఉదాహరణకు, ఎక్కువ సమయం ఆటో ను ఎంచుకుని, టాస్క్ సంక్లిష్టంగా లేదా అత్యంత ప్రాముఖ్యత కలిగినప్పుడు థింకింగ్ కు మారడం.

ఇదిగో సరళమైన హైరార్కీ:

• AI = మొత్తం రంగం (సంపూర్ణ శాఖ)
• మోడల్‌లు = నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించేలా శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థలు
• లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs) = భాషను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడంపై దృష్టి పెట్టే మోడల్, AI రీసెర్చ్ ల్యాబ్స్ ద్వారా కాలక్రమేణా శిక్షణ పొందినవి
• ChatGPT = LLMను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంలో మీకు సహాయపడే ఒక ప్రొడక్ట్

ఈ విషయంపై మీకు స్పష్టమైన అవగాహన వచ్చిన తర్వాత, ChatGPT వంటి సాధనాలతో అద్భుతమైన ఫలితాలను ఎలా పొందాలో నేర్చుకోవడానికి మీరు సిద్ధంగా ఉంటారు—అందులో భాగంగా, మీకు కావలసిన ఫలితాలను పొందేందుకు దానితో ఎలా మాట్లాడాలనేది నేర్చుకోవడం మొదలవుతుంది.

ChatGPT తో ప్రారంభించడం గురించి మరియు ప్రాంప్ట్ ఇంజినీరింగ్ గురించి తెలుసుకోండి.