मेरी पत्नी ने Duolingo को लंबे समय तक इस्तेमाल किया और फिर उसे एहसास हुआ कि अब उसमें बस एक तरह का 'maintenance purpose streak' ही बचा है, इसलिए उसने छोड़ने का फैसला किया
मुझे भी इन दिनों कुछ ऐसा ही लग रहा था, इसलिए मैंने 100 दिन लगातार पूरे किए और फिर छोड़ दिया
अगर मैनेजमेंट का स्तर LLM-केंद्रित होकर चल रहा है, तो भाषा सीखते समय Duolingo इस्तेमाल करने की ज़रूरत ही नहीं है — इस बात से सहमति होती है
इसे एक तरफ भी रख दें, तो यह मान लेना ही बहुत ज़्यादा निर्णायक लगता है कि मानवीय हस्तक्षेप को बिल्कुल भी ध्यान में नहीं रखा जाएगा,
सरल संख्याएँ या संदेश बदलने जैसे मामलों में LLM की तुलना में इंसान का हस्तक्षेप ज़्यादा कुशल हो सकता है।
LLM एक ही input के लिए एक जैसा output guarantee नहीं करता, तो क्या इस तरह का configuration management सच में काम करता है...
क्या मैं अभी भी इसे बहुत ही एक-आयामी तरीके से इस्तेमाल कर रहा हूँ
कृपया लिखे गए लेख को पढ़ते समय संदर्भ ज़रूर देखें।
मैं अभी अपनी coding skill का बखान नहीं कर रहा हूँ। मैं यह इंगित कर रहा हूँ कि quickSort() जैसे घटिया code, जो अभी उदाहरण के रूप में इस्तेमाल हो रहे हैं, GPT में ऊँची प्राथमिकता के साथ output हो रहे हैं.
अगर आप GPT search कई बार करके देखें, तो कई मामलों में यह अकेले quickSort() function का result दे देता है, और फिर से कहूँ तो quickSort() सिर्फ एक उदाहरण है। काम के उद्देश्य से GPT से code माँगने पर बहुत घटिया quality का code अक्सर output होता है (यह एक paid user का अनुभव है)। अगर developer खुद ऐसी चीज़ों में फर्क करने की क्षमता के बिना हो, तो परियोजना के बिगड़ने की दिशा में जाने की संभावना बहुत अधिक है — इस मुख्य लेख के लेखक की इस राय से सहमत होते हुए मैं इस संदर्भ तक पहुँचा हूँ।
मेरे आसपास भी इस तरह के घटिया code से पुते हुए projects लगातार बढ़ते जा रहे हैं।
GPT के जवाब में quickSort और quicSortInPlace दोनों हैं, और टिप्पणी में '[...quickSort(left), ...equal, ...quickSort(right)]' वाले हिस्से की ओर इशारा किया गया था, इसलिए मैंने समझा था कि quickSort की तुलना quickSort से, और quickSortInPlace की तुलना quickSortInPlace से करनी चाहिए, लेकिन शायद ऐसा नहीं है।
लेख दिलचस्प है, लेकिन अब बहुत-से लेख ऐसे लगते हैं जिनका सार बस इतना है कि “AI का इस्तेमाल न करना भी हर समस्या का हल नहीं है, लेकिन उस पर आँख मूंदकर भरोसा करना और उसके मुताबिक ढल जाना भी अच्छा नहीं है”, इसलिए थोड़ा थकान-सा महसूस होता है..
आह.. अब समझ गया कि आपका मतलब क्या है। लगता है आप यह समझ नहीं पाए कि किस चीज़ की किससे तुलना करनी चाहिए.... quick sort algorithm की quicksort और in-place जैसी दो implementation methods नहीं होतीं......
मैंने शुरू से ही इस बात को समस्या बताया था कि array merge built-in होने के बावजूद, ऊपर दिए गए कोड में quickSortGPT() और quickSort() (दोनों ही GPT द्वारा जनरेट किया गया कोड हैं) लिखकर AI users को दिए जा रहे थे.
मुझे भी इन दिनों कुछ ऐसा ही लग रहा था, इसलिए मैंने 100 दिन लगातार पूरे किए और फिर छोड़ दिया
अगर मैनेजमेंट का स्तर LLM-केंद्रित होकर चल रहा है, तो भाषा सीखते समय Duolingo इस्तेमाल करने की ज़रूरत ही नहीं है — इस बात से सहमति होती है
वैसे भी कुछ महीनों बाद मॉडल खुद ही फिर बदल जाएगा, तो क्या यह बेकार नहीं हो जाएगा?
Duolingo ने कॉन्ट्रैक्ट वर्कर्स की जगह AI अपनाने की घोषणा की
चौकोर पहियों को गोल बनाने की कोशिश की तो बॉस की वह बात याद आ गई कि पहिया फिर से मत बनाओ। "पहिया-फिर-से-मत-बनाओ" वाला भूत आज भी आसपास बहुत है।
इसे एक तरफ भी रख दें, तो यह मान लेना ही बहुत ज़्यादा निर्णायक लगता है कि मानवीय हस्तक्षेप को बिल्कुल भी ध्यान में नहीं रखा जाएगा,
सरल संख्याएँ या संदेश बदलने जैसे मामलों में LLM की तुलना में इंसान का हस्तक्षेप ज़्यादा कुशल हो सकता है।
मेरी समझ के अनुसार,
temperatureविकल्प को 0 पर सेट करने से एक ही इनपुट के लिए एक ही आउटपुट की गारंटी मिलती है।अगर इसे नौकर की तरह इस्तेमाल करें, तो यह अच्छा है!
"quickSort तो quickSort के साथ ही" जैसी बात सुनकर मेरा माथा ठनक जाता है।
LLM एक ही input के लिए एक जैसा output guarantee नहीं करता, तो क्या इस तरह का configuration management सच में काम करता है...
क्या मैं अभी भी इसे बहुत ही एक-आयामी तरीके से इस्तेमाल कर रहा हूँ
कृपया लिखे गए लेख को पढ़ते समय संदर्भ ज़रूर देखें।
मैं अभी अपनी coding skill का बखान नहीं कर रहा हूँ। मैं यह इंगित कर रहा हूँ कि quickSort() जैसे घटिया code, जो अभी उदाहरण के रूप में इस्तेमाल हो रहे हैं, GPT में ऊँची प्राथमिकता के साथ output हो रहे हैं.
अगर आप GPT search कई बार करके देखें, तो कई मामलों में यह अकेले quickSort() function का result दे देता है, और फिर से कहूँ तो quickSort() सिर्फ एक उदाहरण है। काम के उद्देश्य से GPT से code माँगने पर बहुत घटिया quality का code अक्सर output होता है (यह एक paid user का अनुभव है)। अगर developer खुद ऐसी चीज़ों में फर्क करने की क्षमता के बिना हो, तो परियोजना के बिगड़ने की दिशा में जाने की संभावना बहुत अधिक है — इस मुख्य लेख के लेखक की इस राय से सहमत होते हुए मैं इस संदर्भ तक पहुँचा हूँ।
मेरे आसपास भी इस तरह के घटिया code से पुते हुए projects लगातार बढ़ते जा रहे हैं।
YOLO मोड...
क्या इसमें हर खाने में ब्लॉक चुनने की सुविधा रखकर सिर्फ CSS से उसका बाहरी रूप सजाया गया है? वाकई कमाल है।
मकसद बस इतना था कि शायद इसे
typeकी तरह ज़्यादा सोचे बिना इस्तेमाल किया जा सके। हाहा.GPT के जवाब में
quickSortऔरquicSortInPlaceदोनों हैं, और टिप्पणी में'[...quickSort(left), ...equal, ...quickSort(right)]'वाले हिस्से की ओर इशारा किया गया था, इसलिए मैंने समझा था किquickSortकी तुलनाquickSortसे, औरquickSortInPlaceकी तुलनाquickSortInPlaceसे करनी चाहिए, लेकिन शायद ऐसा नहीं है।Endeavour +lustre / windows11 + wsl + wsa का इस्तेमाल करने वाले के नज़रिए से
बाद वाले की सुविधा बेहतर है
लेकिन performance पहले वाले की बेहतर है
अगर टिप्पणी का दावा सही है, तो क्या Google वास्तव में आपराधिक गतिविधि में मदद नहीं कर रहा है?
लेख दिलचस्प है, लेकिन अब बहुत-से लेख ऐसे लगते हैं जिनका सार बस इतना है कि “AI का इस्तेमाल न करना भी हर समस्या का हल नहीं है, लेकिन उस पर आँख मूंदकर भरोसा करना और उसके मुताबिक ढल जाना भी अच्छा नहीं है”, इसलिए थोड़ा थकान-सा महसूस होता है..
बहुत कुछ सीखने को मिल रहा है
बिल्कुल, तुलना quickSort() और quickSortInPlace() इन दो फ़ंक्शनों के प्रदर्शन की होनी चाहिए........
आह.. अब समझ गया कि आपका मतलब क्या है। लगता है आप यह समझ नहीं पाए कि किस चीज़ की किससे तुलना करनी चाहिए.... quick sort algorithm की quicksort और in-place जैसी दो implementation methods नहीं होतीं......
मैंने शुरू से ही इस बात को समस्या बताया था कि array merge built-in होने के बावजूद, ऊपर दिए गए कोड में
quickSortGPT()औरquickSort()(दोनों ही GPT द्वारा जनरेट किया गया कोड हैं) लिखकर AI users को दिए जा रहे थे.