LLM ಎಂದರೇನು? ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಳ ವಿವರಣೆ

LLM, ಅಂದರೆ large language model, ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಒಂದು ರೀತಿಯ AI. ಕೆಲವು ಪಠ್ಯ ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಮುಂದೆ ಏನು ಬರಬೇಕು ಎಂದು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತುಣುಕಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸರಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಬರೆಯಲು, ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು, ಅನುವಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ChatGPT, Claude ಮತ್ತು Gemini ಹಿಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳೆಲ್ಲವೂ LLM ಗಳು.

AI ಜೊತೆ ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ

AI ಆ್ಯಪ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಬಳಸಿದರೆ, ನೀವು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ LLM ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದು LLM: ಅದು ನಿಮ್ಮ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್ ಒಳಗೆ LLM ಬೇಕಾಗಬಹುದು — ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್, ಸಾರಾಂಶ ಬಟನ್, ಬರವಣಿಗೆ ಸಹಾಯಕ.

ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿದರೆ ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ. AI ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಏಕೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಏಕೆ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಪ್ಪಾದದ್ದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಉದ್ದದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಗೆ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಗೆ ಹಣ ಏಕೆ ಖರ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಗಣಿತ ಬೇಕಿಲ್ಲ — ಉತ್ತಮ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ ಸಾಕು.

ದೈನಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆ

ಅಪಾರವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಓದಿದ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಿ — ಪುಸ್ತಕಗಳು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು, ಕೈಪಿಡಿಗಳು, ಕೋಡ್, ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆಗಳು — ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬರಹವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮುಂದುವರಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ನಿಪುಣರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಇಮೇಲ್‌ನ ಆರಂಭ ಕೊಟ್ಟರೆ ನಿಮ್ಮ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಮುಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದರೆ ಅಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ನಂತರ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬರುವ ಉತ್ತರವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ.

ಆದರೆ ಅವರ ಬಳಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಾಂಕದಂದು ಮುಚ್ಚಿದೆ. ಅವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಹುಡುಕುವುದಿಲ್ಲ. ಬಹುತೇಕ ಸಮಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವರು ಅಂತರವನ್ನು ಸರಿಯೆಂದು ಧ್ವನಿಸುವ ಯಾವುದೋ ಒಂದರಿಂದ ತುಂಬುತ್ತಾರೆ, ಅದೇ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ.

ಅದೇ LLM: ಬಹಳ ಓದಿದ, ಅತ್ಯಂತ ಸರಾಗ ಬರಹಗಾರ, ಅಪೂರ್ಣ ಸ್ಮರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲಕವಿಲ್ಲದೆ.

LLM ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸರಳವಾಗಿ

1. ತರಬೇತಿ. ಮಾದರಿಗೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದು ತನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು (ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು) ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮುಂದಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ LLM ಗಳು ಬಳಸುವ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ, ಇದನ್ನು 2017 ರಲ್ಲಿ Google ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು.
2. ಶ್ರುತಿ. ಕಚ್ಚಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಸೂಚನೆ ಅನುಸರಿಸಲು, ಸಂಭಾಷಣೆ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಉತ್ಪನ್ನ ತಪ್ಪಿಸಲು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಬಳಸಿ.
3. ಬಳಕೆ (ಅನುಮಾನ). ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಮಾದರಿ ಅದನ್ು ಓದಿ ಒಂದೊಂದು ಟೋಕನ್ ಎಂದು ಉತ್ತರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಮೊದಲು ಬಂದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಆಧರಿಸಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅದರೊಳಗೆ ಸತ್ಯಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಚಾಟ್‌ನಿಂದ ಅದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದು "ತಿಳಿದಿರುವ" ಎಲ್ಲವೂ ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಅಥವಾ ಈಗ ಅದರ ಮುಂದಿರುವ ವಿಷಯದಿಂದ — ಅದರ ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋ.

ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ: ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಉತ್ತರ

ನೀವು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗಿಡ ಅಂಗಡಿ ನಡೆಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಮತ್ತು ಒಂದು LLM ಗೆ ಇದನ್ನು ಅಂಟಿಸುತ್ತೀರಿ:

ಗ್ರಾಹಕರು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ: "ನನ್ನ ಆರ್ಡರ್ #4412 ಒಡೆದ ಕುಂಡದೊಂದಿಗೆ ಬಂದಿದೆ. ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?" ನಮ್ಮ ನೀತಿ: ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಫೋಟೋ ಕಳುಹಿಸಿದರೆ 14 ದಿನಗಳ ಒಳಗೆ ಉಚಿತವಾಗಿ ಬದಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸ್ನೇಹಪೂರ್ವಕ ಉತ್ತರ ಬರೆಯಿರಿ.

ಇಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ:

• ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಹುಶಃ ನೂರರಷ್ಟು ಇರಬಹುದು.
• ಮಾದರಿ ಇಡೀ ವಿಷಯವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂದೇಶ, ನಿಮ್ಮ ನೀತಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸೂಚನೆ.
• ಅದು ಉತ್ತರವನ್ನು ಟೋಕನ್ ಟೋಕನ್ ಆಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ: "ನಮಸ್ಕಾರ! ನಿಮ್ಮ ಕುಂಡ ಒಡೆದು ಬಂದಿದ್ದಕ್ಕೆ ತುಂಬಾ ಕ್ಷಮೆ…" ಮತ್ತು ಫೋಟೋ ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಉಚಿತ ಬದಲಿಕೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.

ಈಗ ಅದೇ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ನೀತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಮಾದರಿ ಇನ್ನೂ ವಿಶ್ವಾಸದ, ಸ್ನೇಹಪೂರ್ವಕ ಉತ್ತರ ಬರೆಯುತ್ತದೆ — ಆದರೆ ಮರುಪಾವತಿ ಅಥವಾ 30 ದಿನಗಳ ಅವಧಿಯ ಭರವಸೆ ನೀಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಬೆಂಬಲ ಇಮೇಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು. ಅದು ಹ್ಯಾಲುಸಿನೇಷನ್, ಮತ್ತು ಇದು LLM ಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪಾಠವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ: ನೀವು ನೀಡುವ ಮಾಹಿತಿಯಷ್ಟೇ ಅವು ನಿಖರ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳು ಬೇಕಾದ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಸರಿಯಾದ ಮೂಲ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು RAG ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳ ವಿವರಣೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳು

• "ಅದು ಮಾಹಿತಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ." ಸರಳ LLM ಹುಡುಕುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ದಾಖಲೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಮಾದರಿ ತಾನೇ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
• "ಅದು ಖಚಿತವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಿದರೆ, ಸರಿ." ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ್ದು. ಹೆಸರುಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು, ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• "ನಾನು ಹೇಳಿದ್ದೆಲ್ಲ ಅದು ನೆನಪಿಡುತ್ತದೆ." ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಹಿಡಿಯುವಷ್ಟು ಮಾತ್ರ. ತುಂಬಾ ಉದ್ದದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಆರಂಭದ ವಿವರಗಳು ಹೊರಬೀಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಗಮನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಹೇಳಿ.
• "ಅದು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದೆ." ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ತರ್ಕಿಸಬಲ್ಲದು, ಆದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಗುರಿಗಳು, ನಂಬಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಅರಿವಿಲ್ಲ. ಅದರ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಕರಡು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• "ದೊಡ್ಡದು ಅಥವಾ ಹೊಸದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ." ಸರಳ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಣ್ಣ, ಅಗ್ಗ, ವೇಗದ ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆ.
• ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ಕಳುಹಿಸುವುದು. ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವುದೇ AI ಸೇವೆಗೆ ಅಂಟಿಸುವ ಅಥವಾ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ AI ಬಿಲ್ಡರ್‌ಗೆ ಏನು ಕೇಳಬೇಕು

LLM ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ:

• "ಏನನ್ನಾದರೂ ಬದಲಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಏನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿರಿ ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳಿ."
• "ಇಲ್ಲಿ ನಿಖರ ನೀತಿ ಪಠ್ಯ ಇದೆ; ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸದೆ ಪದಶಃ ಬಳಸಿ."
• "ಬೆಲೆಗಳು ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕಗಳಂತಹ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬೇಡಿ. ಸ್ಥಳ ಗುರುತು ಬಿಟ್ಟು ಅವನ್ನು ನನಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ."

ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ನೊಳಗೆ LLM ಬೇಕಿದ್ದರೆ:

• "[ಸಾರಾಂಶ] ಬಟನ್ ಸೇರಿಸಿ, ಅದು ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ [ಪೂರೈಕೆದಾರ] ನ API ಕರೆಯಲಿ. API ಕೀ ಒಂದು ಸೀಕ್ರೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರಲಿ, ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಅಲ್ಲ."
• "ನಮ್ಮ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ, ಉತ್ತರಗಳು ಅವಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಲಿ, ಮತ್ತು ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಾಗ 'ನನಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ' ಎಂದು ಹೇಳಲಿ."
• "ಉತ್ತರಗಳ ಉದ್ದ ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ, ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರ ದಿನಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿ."
• "ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಗೆ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಯಿತು ದಾಖಲಿಸಿ, ಬಳಕೆ ನೋಡಲು."

ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಗೆ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು ನೋಡಿ.

Mythex ಮತ್ತು LLM ಗಳು

Mythex ನ ನಿರ್ಮಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು LLM ಮೇಲೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದೇ Standard ಏಜೆಂಟ್ ಸಿಗುತ್ತದೆ — ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಇಲ್ಲ — ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ Mythex ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳು ಖರ್ಚಾಗುತ್ತವೆ. ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಆ್ಯಪ್‌ನ ಒಳಗಿನ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಬೇರೆ: OpenAI ಅಥವಾ Anthropic ನಂತಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಸ್ವಂತ API ಕೀಯನ್ನು ನೀವು ತರುತ್ತೀರಿ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸೀಕ್ರೆಟ್ ಆಗಿ ಇಡುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ಆ ಬಳಕೆಗೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನೇರವಾಗಿ ಬಿಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. AI ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಿ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪಾಕವಿಧಾನ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು