मैं अभी भी LLM को एक उन्नत Google, एक मददगार Stack Overflow की तरह ही इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन लगता है कि इसे और बेहतर तरीके से कैसे काम में लाया जाए, इस पर सोचना चाहिए.
मेरे लिए यह भी ज़रूरी है कि कुछ कैसे बनाया जाए, लेकिन AI के साथ मिलकर यह सोचना भी उतना ही महत्वपूर्ण लगता है कि वह काम क्यों करता है. पुराने तकनीकी दस्तावेज़ या standards खोजते समय LLM काफ़ी उपयोगी होता है.
लगता है इस घोषणा की सबसे बड़ी प्रगति C1 modem है, लेकिन वीडियो में इसकी ज़्यादा तारीफ़ नहीं की गई।
Apple ने 5G modem विकसित करने में काफ़ी मेहनत और बहुत पैसा लगाया था।
अगर inference models को सही तरीके से इस्तेमाल करें, तो ये कमाल के हैं.. ये खुद ही test cases बनाकर चलाते हैं, optimization techniques सुझाकर लागू भी कर देते हैं, सच में काफी जबरदस्त हैं
मेरे मामले में, इसने अनजान चीज़ों को खोजकर सीखने के तरीके को पूरी तरह उलट दिया है, और मैं न सिर्फ कोडिंग में बल्कि प्रोजेक्ट की तकनीकी दिशा तय करने के तरीके में भी 6 महीने पहले की तुलना में बिल्कुल अलग गति और तरीके से काम कर रहा हूँ। प्रोडक्टिविटी में बढ़ोतरी की तो बात ही क्या है।
सिर्फ 1 साल पहले तक भी, आसपास अगर कोई AI से बने कोड पर अंधविश्वास करता दिखता था तो मेरे दिमाग में लगभग 200 सवालिया निशान उठ जाते थे, लेकिन हाल के बदलाव सचमुच चौंकाने वाले हैं।
उल्टा कहें तो, AI की तुलना में smartphone तो बस एक फ़ोन पर web browser जोड़ देने जैसा ही है, उसमें भला क्या खास है?
जब इसे खुद इस्तेमाल करके देखते हैं, तो सच कहूँ तो कभी-कभी यह किसी तरह के ज्योतिषी जैसा लगता है.
कभी-कभार जिन लोगों को अच्छा result मिल जाता है, वे हैरान होकर उसका हर जगह प्रचार करते हैं, और जिन्हें ज़्यादातर असंतोषजनक या बिल्कुल गलत जवाब मिलते हैं, वे यह सोचकर आगे बढ़ जाते हैं कि अभी बस इसकी क्षमता इतनी ही है...
मुझे लगता है कि Signals, Gartner hype cycle के Trough of disillusionment की ओर बढ़ रहा है 🤔 जैसे-जैसे इसके use cases ज़्यादा स्पष्ट होते जाएंगे, शायद इसकी समीक्षा भी बेहतर हो सकती है।
जब मैं अंडरग्रेजुएट छात्र था, तब एक क्लास थी जिसमें 8086 बोर्ड को हाथ से solder करके बनाना होता था, नंबर keypad और text LCD को जोड़ना होता था, और 8086 assembly में एक calculator (जो सिर्फ चार basic operations करता था) तक बनाना होता था.
मैंने बोर्ड बनाया, keypad और LCD भी जोड़कर उसे चलाया, लेकिन calculator नहीं बना पाया.
उस समय मुझे लगा कि मुझमें software के लिए प्रतिभा नहीं है, इसलिए hardware engineer के रूप में नौकरी की, लेकिन किसी तरह अब software development कर रहा हूँ.
Calculator सच में बहुत मुश्किल था.
kokoro प्रोजेक्ट के पुराने रिकॉर्ड्स देखें तो स्पष्ट है कि Korean voice मौजूद थी, लेकिन Discord की चर्चाओं को देखें तो लगता है कि Korea AIHub के विदेशी डेटा निर्यात-प्रतिबंध प्रावधान के कारण वितरण में कठिनाइयाँ आ रही हैं…
मैप पर ranking अभी भी सच में ऐसा क्षेत्र लगता है जहाँ आज़माने लायक बहुत-सी चुनौतियाँ बाकी हैं। ईमानदारी से कहूँ तो, यह थोड़ा हैरान करने वाला भी है। हाल ही में मैंने विदेश में Google Maps इस्तेमाल किया, लेकिन जिस स्तर की precision मैं चाहता था, उस स्तर तक restaurant search की conditions को संकुचित करना मुश्किल था। और मुझे जिस तरह के feel या tone वाले reviews चाहिए थे, उन्हें दिखाना तो जैसे अभी बहुत दूर की बात लगी। मैप बनाने वाली सभी इंडस्ट्री के लोगों को शुभकामनाएँ!!
अपना अनुभव साझा करने के लिए धन्यवाद।
> अच्छा होगा अगर आप पोस्ट में मूल लेख की सामग्री का सार जोड़ें, या अगर मूल लेख अंग्रेज़ी में है, तो उसका कोरियाई अनुवाद-सार खुद लिखें.
साइट उपयोग विधि को देखकर, अगर आप मूल लेख की सामग्री का थोड़ा भी सार जोड़कर पोस्ट करें तो और बेहतर होगा~
लगता है कि code लिखने वाले prompts को भी code से लिखा जा सकता है।
मैं अभी भी LLM को एक उन्नत Google, एक मददगार Stack Overflow की तरह ही इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन लगता है कि इसे और बेहतर तरीके से कैसे काम में लाया जाए, इस पर सोचना चाहिए.
मेरे लिए यह भी ज़रूरी है कि कुछ कैसे बनाया जाए, लेकिन AI के साथ मिलकर यह सोचना भी उतना ही महत्वपूर्ण लगता है कि वह काम क्यों करता है. पुराने तकनीकी दस्तावेज़ या standards खोजते समय LLM काफ़ी उपयोगी होता है.
लगता है इस घोषणा की सबसे बड़ी प्रगति C1 modem है, लेकिन वीडियो में इसकी ज़्यादा तारीफ़ नहीं की गई।
Apple ने 5G modem विकसित करने में काफ़ी मेहनत और बहुत पैसा लगाया था।
अगर inference models को सही तरीके से इस्तेमाल करें, तो ये कमाल के हैं.. ये खुद ही test cases बनाकर चलाते हैं, optimization techniques सुझाकर लागू भी कर देते हैं, सच में काफी जबरदस्त हैं
सच में, यह... नहीं है..
कीमत... हाय...
MagSafe भी नहीं है, एक GPU core भी कम है, और इस कीमत पर notch..?
उफ़... शायद exchange rate की वजह से, कीमत बहुत ज़्यादा बढ़ी हुई लग रही है...
जिस दिन AI से कहेंगे कि रीमान परिकल्पना हल करके दिखाओ, और वह एक दिन भर सोचकर अचानक सटीक जवाब दे दे, उस दिन तो हंगामा मच जाएगा।
मेरे मामले में, इसने अनजान चीज़ों को खोजकर सीखने के तरीके को पूरी तरह उलट दिया है, और मैं न सिर्फ कोडिंग में बल्कि प्रोजेक्ट की तकनीकी दिशा तय करने के तरीके में भी 6 महीने पहले की तुलना में बिल्कुल अलग गति और तरीके से काम कर रहा हूँ। प्रोडक्टिविटी में बढ़ोतरी की तो बात ही क्या है।
सिर्फ 1 साल पहले तक भी, आसपास अगर कोई AI से बने कोड पर अंधविश्वास करता दिखता था तो मेरे दिमाग में लगभग 200 सवालिया निशान उठ जाते थे, लेकिन हाल के बदलाव सचमुच चौंकाने वाले हैं।
उल्टा कहें तो, AI की तुलना में smartphone तो बस एक फ़ोन पर web browser जोड़ देने जैसा ही है, उसमें भला क्या खास है?
जब इसे खुद इस्तेमाल करके देखते हैं, तो सच कहूँ तो कभी-कभी यह किसी तरह के ज्योतिषी जैसा लगता है.
कभी-कभार जिन लोगों को अच्छा result मिल जाता है, वे हैरान होकर उसका हर जगह प्रचार करते हैं, और जिन्हें ज़्यादातर असंतोषजनक या बिल्कुल गलत जवाब मिलते हैं, वे यह सोचकर आगे बढ़ जाते हैं कि अभी बस इसकी क्षमता इतनी ही है...
मुझे लगता है कि Signals, Gartner hype cycle के Trough of disillusionment की ओर बढ़ रहा है 🤔 जैसे-जैसे इसके use cases ज़्यादा स्पष्ट होते जाएंगे, शायद इसकी समीक्षा भी बेहतर हो सकती है।
अरे, यह तो paid है।
जब मैं अंडरग्रेजुएट छात्र था, तब एक क्लास थी जिसमें 8086 बोर्ड को हाथ से solder करके बनाना होता था, नंबर keypad और text LCD को जोड़ना होता था, और 8086 assembly में एक calculator (जो सिर्फ चार basic operations करता था) तक बनाना होता था.
मैंने बोर्ड बनाया, keypad और LCD भी जोड़कर उसे चलाया, लेकिन calculator नहीं बना पाया.
उस समय मुझे लगा कि मुझमें software के लिए प्रतिभा नहीं है, इसलिए hardware engineer के रूप में नौकरी की, लेकिन किसी तरह अब software development कर रहा हूँ.
Calculator सच में बहुत मुश्किल था.
कोरियन भी काफ़ी अच्छी तरह काम करता है। हालांकि थोड़ा अटपटा लगता है।
kokoroप्रोजेक्ट के पुराने रिकॉर्ड्स देखें तो स्पष्ट है कि Korean voice मौजूद थी, लेकिन Discord की चर्चाओं को देखें तो लगता है कि Korea AIHub के विदेशी डेटा निर्यात-प्रतिबंध प्रावधान के कारण वितरण में कठिनाइयाँ आ रही हैं…अरे, पिछली बार वाली वह घटना अब लुढ़कते-लुढ़कते काफी आगे बढ़ रही है, उफ़ उफ़;;
किताब की सिफारिश के लिए धन्यवाद
मैप पर ranking अभी भी सच में ऐसा क्षेत्र लगता है जहाँ आज़माने लायक बहुत-सी चुनौतियाँ बाकी हैं। ईमानदारी से कहूँ तो, यह थोड़ा हैरान करने वाला भी है। हाल ही में मैंने विदेश में Google Maps इस्तेमाल किया, लेकिन जिस स्तर की precision मैं चाहता था, उस स्तर तक restaurant search की conditions को संकुचित करना मुश्किल था। और मुझे जिस तरह के feel या tone वाले reviews चाहिए थे, उन्हें दिखाना तो जैसे अभी बहुत दूर की बात लगी। मैप बनाने वाली सभी इंडस्ट्री के लोगों को शुभकामनाएँ!!