LLM అంటే ఏమిటి? పెద్ద భాషా మోడళ్లు సరళంగా

LLM, లేదా large language model, అనేది భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్‌పై శిక్షణ పొందిన ఒక రకమైన AI. కొంత టెక్స్ట్ ఇస్తే, అది ఏది తర్వాత రావాలో ఒక్కో చిన్న భాగం చొప్పున అంచనా వేస్తుంది, మరియు ఆ సరళమైన సామర్థ్యం ప్రశ్నలకు జవాబు ఇవ్వడానికి, రాయడానికి, సంగ్రహించడానికి, అనువదించడానికి మరియు కోడ్ రాయడానికి సరిపోతుందని తేలింది. ChatGPT, Claude మరియు Gemini వెనుక ఉన్న మోడళ్లన్నీ LLMలే.

AI తో నిర్మించేటప్పుడు ఇది ఎందుకు ముఖ్యం

AI యాప్ బిల్డర్‌తో నిర్మిస్తే, మీరు ఒక LLMతో రెండు విధాలుగా పని చేస్తారు. మొదటిది, నిర్మాణం చేసేది LLMే: అది మీ అభ్యర్థనను చదువుతుంది, మార్పులను ప్లాన్ చేస్తుంది మరియు కోడ్ రాస్తుంది. రెండవది, మీరు మీ యాప్ లోపల ఒక LLM ఉండాలని కోరుకోవచ్చు — ఒక చాట్‌బాట్, ఒక సారాంశ బటన్, ఒక రాత సహాయకుడు.

ఈ బేసిక్స్ తెలిస్తే రెండు సందర్భాల్లోనూ సహాయపడుతుంది. ఒక అస్పష్టమైన అభ్యర్థనను AI ఎందుకు తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటుందో, అది ఎందుకు నమ్మకంగా తప్పుగా ఏదైనా ఇవ్వగలదో, పొడవైన సంభాషణలు మునుపటి వివరాలను ఎందుకు మర్చిపోయేలా చేస్తాయో, మరియు మీ యాప్‌లో AI ఫీచర్లు జోడిస్తే ప్రతి ఉపయోగానికి ఎందుకు ఖర్చవుతుందో ఇది వివరిస్తుంది. మీకు గణితం అవసరం లేదు — కేవలం సరైన మానసిక నమూనా చాలు.

రోజువారీ ఉదాహరణ

ఒక అపారమైన గ్రంథాలయాన్ని చదివిన ఒకరిని ఊహించుకోండి — పుస్తకాలు, వెబ్‌సైట్‌లు, మాన్యువల్‌లు, కోడ్, ఫోరమ్‌లు — మరియు ఏ రచనకైనా సరిపోయే విధంగా కొనసాగించడంలో అసాధారణంగా నైపుణ్యం పొందారు. ఒక ఈమెయిల్ మొదటి పంక్తి ఇస్తే, మీ శైలిలో దాన్ని పూర్తి చేస్తారు. ఒక ప్రశ్న అడిగితే, అలాంటి ప్రశ్నను అనుసరించే సాధారణ జవాబు రాస్తారు.

కానీ వారి దగ్గర తనిఖీ చేయడానికి నోట్స్ ఉండవు, మరియు ఆ గ్రంథాలయం ఒక నిర్దిష్ట తేదీన మూతపడింది. వారు వాస్తవాలు వెతకడం లేదు, నమూనాలను గుర్తుచేసుకుంటున్నారు. చాలా సార్లు నమూనాలు సరైనవే. కొన్నిసార్లు అవి ఒక ఖాళీని కేవలం సరిగ్గా ధ్వనించే దానితో నింపుతాయి, అదే నమ్మకంతో.

అదే ఒక LLM: గొప్పగా చదివిన, అత్యంత సరళంగా రాయగల వ్యక్తి, అసంపూర్ణమైన జ్ఞాపకశక్తితో మరియు అంతర్నిర్మిత ఫ్యాక్ట్-చెకర్ లేకుండా.

LLM సాధారణ పదాల్లో ఎలా పని చేస్తుంది

1. శిక్షణ. మోడల్‌కు భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ చూపిస్తారు, మరియు దాని అంతర్గత సంఖ్యలలో (దాని పారామీటర్‌లు) బిలియన్ల వాటిని సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా తర్వాత వచ్చే టెక్స్ట్‌ను అంచనా వేయడం నేర్చుకుంటుంది. చాలా LLMలు వాడే డిజైన్‌ను ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ అంటారు, 2017లో Google పరిశోధకులు ప్రవేశపెట్టారు.
2. ట్యూనింగ్. ముడి మోడల్‌ను తర్వాత సూచనలను అనుసరించడానికి, సంభాషణ కొనసాగించడానికి, హానికరమైన అవుట్‌పుట్‌ను నివారించడానికి మెరుగుపరుస్తారు, తరచుగా మానవ ఫీడ్‌బ్యాక్ ఉపయోగించి.
3. ఉపయోగించడం (inference). మీరు ప్రాంప్ట్ పంపినప్పుడు, మోడల్ దాన్ని చదివి, ఒక్కో టోకెన్ చొప్పున జవాబు రూపొందిస్తుంది, ప్రతిసారీ ముందున్న అన్నిటి ఆధారంగా ఒక సంభావ్య తదుపరి టోకెన్‌ను ఎంచుకుంటూ.

దానిలో వాస్తవాల డేటాబేస్ ఉండదు, మరియు మీ చాట్ నుండి నేర్చుకోవడం కొనసాగించదు. సంభాషణలో అది “తెలిసినదంతా” శిక్షణ నుండి వచ్చింది, లేదా ఇప్పుడు దాని ముందున్నదాని నుండి — దాని కాంటెక్స్ట్ విండో.

ఒక ఉదాహరణ: ఒక సపోర్ట్ రిప్లై

మీరు ఒక ఆన్‌లైన్ ప్లాంట్ షాప్ నడుపుతున్నారని అనుకోండి, మరియు ఒక LLMలో ఇది పేస్ట్ చేస్తారు:

ఒక కస్టమర్ ఇలా రాస్తారు: “నా ఆర్డర్ #4412 పగిలిన కుండతో వచ్చింది. మీరు ఏమి చేయగలరు?” మా విధానం: పాడైన వస్తువులను 14 రోజుల్లో కస్టమర్ ఫోటో పంపితే ఉచితంగా మారుస్తాము. స్నేహపూర్వకమైన రిప్లై రాయండి.

ఇక్కడ ఏమి జరుగుతుంది:

• టెక్స్ట్ టోకెన్‌లుగా విభజించబడుతుంది, బహుశా వంద చుట్టూ.
• మోడల్ మొత్తం చదువుతుంది: కస్టమర్ సందేశం, మీ విధానం మరియు మీ సూచన.
• అది ఒక్కో టోకెన్ చొప్పున రిప్లై రూపొందిస్తుంది: “హాయ్! మీ కుండ పగిలి వచ్చినందుకు నన్ను క్షమించండి…” మరియు ఫోటో అడుగుతూ, ఉచిత మార్పిడిని ప్రస్తావిస్తుంది.

ఇప్పుడు విధానం లేకుండా అదే అభ్యర్థనను ప్రయత్నించండి. మోడల్ ఇప్పటికీ నమ్మకమైన, స్నేహపూర్వకమైన రిప్లై రాస్తుంది — కానీ అది వాపసు ఇవ్వవచ్చు, లేదా 30 రోజుల విండో ఇవ్వవచ్చు, ఎందుకంటే సపోర్ట్ ఈమెయిళ్లలో అవి సాధారణ నమూనాలని అది చూసింది. అదే హాల్యూసినేషన్, మరియు ఇది LLMల గురించిన అత్యంత ఆచరణాత్మక పాఠం చూపుతుంది: మీరు ఇచ్చే సమాచారం ఎంత సరైనదో అంతే అవి ఖచ్చితమైనవి. నమ్మదగిన జవాబులు కావాల్సిన యాప్‌లు ప్రతిసారీ మోడల్‌కు సరైన మూల విషయాలు అందిస్తాయి, దాన్ని RAG అంటారు.

ముఖ్యమైన పదాల వివరణ

సాధారణ తప్పులు మరియు అపోహలు

• “అది విషయాలు వెతుకుతుంది.” సాధారణ LLM అలా చేయదు. కొన్ని యాప్‌లు వెబ్ శోధన లేదా డాక్యుమెంట్ రిట్రీవల్ జోడిస్తాయి, కానీ మోడల్ స్వయంగా నమూనాల ఆధారంగా రూపొందిస్తుంది.
• “నమ్మకంగా ధ్వనిస్తే, అది సరైనది.” నమ్మకం మరియు ఖచ్చితత్వానికి సంబంధం లేదు. పేర్లు, సంఖ్యలు, తేదీలు, ధరలు, మరియు చట్టపరమైన లేదా వైద్య విషయాలు తనిఖీ చేయండి.
• “నేను చెప్పిన ప్రతిదీ అది గుర్తుంచుకుంటుంది.” కాంటెక్స్ట్ విండోలో సరిపోయేది మాత్రమే. చాలా పొడవైన సంభాషణలలో, ప్రారంభ వివరాలు తప్పిపోవచ్చు లేదా తక్కువ శ్రద్ధ పొందవచ్చు. ముఖ్యమైనది మళ్లీ చెప్పండి.
• “అది మనిషిలా ఆలోచిస్తోంది.” సమస్యలను ఆకట్టుకునేలా తర్కించగలదు, కానీ దానికి లక్ష్యాలు, నమ్మకాలు లేదా పరిణామాల గురించి అవగాహన లేదు. దాని అవుట్‌పుట్‌ను సమీక్షించాల్సిన డ్రాఫ్ట్‌గా చూడండి.
• “పెద్దది లేదా కొత్తది ఎల్లప్పుడూ మెరుగైనది.” సరళమైన, అధిక-పరిమాణ పనికి, చిన్న, చౌకైన, వేగవంతమైన మోడల్ తరచుగా సరైన ఎంపిక.
• తనిఖీ లేకుండా ప్రైవేట్ డేటా పంపడం. మీ కస్టమర్ డేటాను ఏ AI సేవలోనైనా పేస్ట్ చేయడానికి లేదా యాప్‌లో నిర్మించడానికి ముందు, ప్రొవైడర్ యొక్క డేటా-వినియోగ మరియు నిల్వ నిబంధనలను తనిఖీ చేయండి.

మీ AI బిల్డర్‌ను ఏమి అడగాలి

LLM మీ యాప్‌ను నిర్మిస్తున్నప్పుడు:

• “ఏదైనా మార్చడానికి ముందు, నువ్వు ఏమి అర్థం చేసుకున్నావో మరియు ఏమి చేస్తావో చెప్పు.”
• “ఇదిగో ఖచ్చితమైన విధాన టెక్స్ట్; వివరాలు కల్పించకుండా పదానికి పదం వాడు.”
• “ధరలు లేదా తేదీల వంటి వాస్తవాలు ఊహించవద్దు. ప్లేస్‌హోల్డర్ వదిలి వాటిని నాకు జాబితా చేయి.”

మీ యాప్‌లో ఒక LLM కావాలనుకుంటే:

• “[సారాంశం] బటన్ జోడించు, అది సర్వర్ నుండి [ప్రొవైడర్] API ను పిలవాలి. API కీని సీక్రెట్‌లో ఉంచు, బ్రౌజర్‌లో ఎప్పుడూ కాదు.”
• “జవాబులు మన విధానాలకు కట్టుబడి ఉండేలా మన విధానాలను ప్రాంప్ట్‌లో ఉంచు, మరియు ఖచ్చితంగా తెలియనప్పుడు ‘నాకు తెలియదు’ అని చెప్పు.”
• “జవాబులు ఎంత పొడవుగా ఉండవచ్చో పరిమితం చేయి, మరియు ఒక్కో యూజర్ రోజుకు ఎన్ని రిక్వెస్ట్‌లు చేయగలరో పరిమితం చేయి.”
• “ప్రతి రిక్వెస్ట్ ఎంత ఖర్చయిందో లాగ్ చేయి, తద్వారా నేను వాడకాన్ని చూడగలను.”

దశలవారీ మార్గదర్శకత్వం కోసం, మీ యాప్‌కు AI ఫీచర్లు ఎలా జోడించాలి చూడండి.

LLMలు మరియు Mythex

Mythex యొక్క బిల్డింగ్ ఏజెంట్ ఒక LLM పై నడుస్తుంది. అందరికీ ఒకే Standard ఏజెంట్ లభిస్తుంది — మోడల్ పికర్ లేదు — మరియు నిర్మాణానికి Mythex క్రెడిట్‌లు వాడతారు. మీరు నిర్మించే యాప్ లోపల AI ఫీచర్లు వేరుగా ఉంటాయి: OpenAI లేదా Anthropic వంటి ప్రొవైడర్ నుండి మీ స్వంత API కీ తెచ్చి, దాన్ని ప్రాజెక్ట్ సీక్రెట్‌గా నిల్వ చేస్తారు, మరియు ఆ వాడకానికి ప్రొవైడర్ నేరుగా బిల్ చేస్తుంది. మీ యాప్‌కు AI జోడించు డాక్స్ రెసిపీ మీరు వాడాల్సిన ప్రాంప్ట్ చూపుతుంది.

ప్రశ్నలు