Ask HN: आपने LLMs से क्या बनाया है?

 (news.ycombinator.com)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-02-07 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • LLM का इस्तेमाल करके लोग क्या बना रहे हैं, इस बारे में सवाल
  • सवाल पूछने वाला
    • एक Chrome extension बना रहा है: YouTube वीडियो में sponsor सेक्शन छोड़ने के लिए subtitles पढ़ने की सुविधा लागू की
    • अलग-अलग programming languages में function call chain समझाने का प्रयोग: MakeFile, Python, Bash का उपयोग करके LLM के जरिए explanation देने की कोशिश
    • एक Telegram bot चला रहा है: tax से जुड़ी मदद देने जैसे खास commands चलाने के लिए prompt सेट किया

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-02-07
Hacker News की राय

  • सेल्स पसंद न करने वाले एक उपयोगकर्ता ने एक ऐसा फोन नंबर सेट किया, जिस पर कॉल करके लोग AI के साथ वास्तविक जैसे तरीके से cold calling का अभ्यास कर सकते हैं.

    • यह AI sales calls को simulate करता है.
    • उपयोगकर्ता ने पाया कि AI के साथ hands-free calls उपयोगी हैं, इसलिए इसे सामान्य उद्देश्यों के लिए भी इस्तेमाल किया.
    • यह अभी offline है, लेकिन stack और deployment जानकारी सहित code GitHub पर उपलब्ध है.
    • सब कुछ $35 की Raspberry Pi पर चलता है.

  • एक अन्य उपयोगकर्ता ने अपनी दादी की recipes पर आधारित एक cookbook "लिखने" में मदद की.

    • दादी के 100वें जन्मदिन के लिए, उनके पिता ने वर्षों में इकट्ठा की गई 250 से अधिक पन्नों की recipes को पुनर्स्थापित किया.
    • कुछ typewriter से टाइप की गई थीं, जबकि कुछ दादी ने हाथ से लिखी थीं.
    • पिता ने टाइप की गई recipes को scan किया और हाथ से लिखी recipes को "dictate" किया.
    • Google OCR का उपयोग करके scanned recipes को प्रोसेस किया गया, और GPT-4 का उपयोग करके बिना फॉर्मैट वाली recipes को अच्छी तरह व्यवस्थित Markdown फॉर्मैट में बदला गया.
    • टाइपो और Google OCR की गलतियों को सफलतापूर्वक ठीक किया गया.
    • सभी व्यवस्थित टेक्स्ट को Google Docs में paste किया गया और images जोड़ी गईं.
    • OpenAI image generation का उपयोग करके 250 से अधिक recipes के लिए images बनाई गईं.
    • कुछ चीज़ों को manually curate करना पड़ा, खासकर Mexican food के मामले में.
    • नतीजतन, किताब बहुत शानदार दिखी, और परिवार के भीतर digital copies बाँटने पर सभी चकित रह गए.

  • एक उपयोगकर्ता ने Apple Shortcuts का उपयोग करके OpenAI को HTTP POST API calls भेजने वाला एक "stack" बनाया, जो MacOS पर tasks करता है.

    • हर task shortcut या Alfred के जरिए Spotlight input से trigger होता है.
    • इसमें YouTube URL का सारांश बनाना, टेक्स्ट की grammar और style ठीक करना, और voice typing की जगह OpenAI Whisper का उपयोग करना जैसी कई सुविधाएँ शामिल हैं.
    • उपयोगकर्ता जब भी कोई ऐसा task पाता है जिसमें LLM बार-बार उपयोगी हो, वह उसे Apple Shortcut में बदलकर workflow में MacOS feature की तरह शामिल कर देता है.

  • एक और उपयोगकर्ता ने कई hardware + LLM projects किए.

    • असली Pokémon को पहचानने वाला एक Pokédex बनाया.
    • ऑफिस में अच्छे comments को filter करके print किया.
    • एक पुराने intercom पर general-purpose chat assistant बनाया.
    • ये projects खास तौर पर बहुत उपयोगी नहीं हैं, लेकिन सब मज़ेदार हैं.

  • एक उपयोगकर्ता ने एक conversational resume AI chatbot बनाया, जिससे उसके अनुभव और skills के बारे में सवाल पूछे जा सकते हैं.

    • backend Python FastAPI का उपयोग करता है और ChromaDB में resume तथा Q&A pairs स्टोर करता है, जबकि OpenAI और Airtable का उपयोग requests और responses को log करने के लिए किया जाता है.
    • UI में Sveltekit का उपयोग किया गया है.
    • उपयोगकर्ता अभी दूसरे tools बना रहा है और Airtable की जगह LangSmith का उपयोग करने की योजना रखता है.
    • वह Substack article लिख रहा है, जो brand building में मदद के लिए #buildinpublic प्रयास का हिस्सा है.
    • उपयोगकर्ता सितंबर से बेरोज़गार है, और बाज़ार कठिन होने के कारण उम्मीद करता है कि ऊपर किए गए काम से उसे नौकरी या contract मिल सके.

  • एक अन्य उपयोगकर्ता शहरों और कस्बों के आसपास self-guided tours और online treasure hunts बनाने की प्रक्रिया को automate करना चाहता है.

    • वह एक पूरा marketplace चाहता है, जहाँ कोई भी tour बनाकर बेच सके.
    • tours बनाने की प्रक्रिया बहुत झंझट भरी है.
    • GPT-4 को स्थानीय जानकारी देकर उससे सवाल और multiple-choice answers लिखवाए जाते हैं.
    • frontend React Typescript का उपयोग करता है, जबकि backend Linux पर Net Core Web API, MySQL, EF Core, GPT4 और Stripe integration का उपयोग करता है.
    • यह treasuretours.org पर host किया गया है.
    • लागत की वजह से अभी सिर्फ superusers को AI tools की access है, लेकिन आंशिक रूप से AI-generated prebuilt hunts को आज़माया जा सकता है.

  • एक उपयोगकर्ता ने एक product बनाना शुरू किया, लेकिन अंततः LLM-आधारित products के लिए एक development platform बना दिया.

    • शुरुआत में उसने एक stock analysis tool बनाया. उपयोगकर्ता natural language में जिन कंपनियों और समय-अवधि की तुलना करना चाहता है, उन्हें लिखता है, और graph पर stocks दिख जाते हैं.
    • development के दौरान उसे कुछ अनोखी चुनौतियाँ मिलीं, और product launch करने के बजाय वह development platform पर काम करने लगा.
    • यह 'LLM structured tasks' का उपयोग करके user input पर काम करता है और ऐसा JSON output देता है, जिस पर backend काम कर सके.
    • prompts नाज़ुक होते हैं और prompt या model configuration में छोटे बदलाव से भी आसानी से टूट जाते हैं.
    • इसमें मदद के लिए उसने एक platform विकसित किया. यह input collections पर prompt versions और model configurations को test करता है, ताकि development के दौरान समस्याएँ सामने आ सकें.
    • इसे promptotype.io पर देखा जा सकता है.

  • एक टीम LLM-आधारित कई data tools बना रही है और अपने मुख्य product को rebrand करके launch करने की प्रक्रिया में है.

    • वे sketch, datadm, julyp जैसे कई tools और products बना रहे हैं.
    • वे कई तरह के stack और tools का उपयोग करते हैं; उन्होंने अपने tools भी बनाए, लेकिन हाल में सीधे logic लिखकर products में लागू किया है.
    • मुख्य product का code Next app में है और Vercel पर deploy किया गया है.

  • एक उपयोगकर्ता ने code generation bots सहित कई चीज़ें बनाई हैं.

    • फिलहाल वह AI mock interviews पर काम कर रहा है. उसे LeetCode तैयारी पसंद नहीं है और लगता है कि वह interaction के ज़रिए बेहतर सीख सकता है.
    • comp.lol AI-led mock coding interviews प्रदान करता है. वह alpha testers ढूँढ रहा है, और क्योंकि सब कुछ free tier पर चल रहा है, loading धीमी हो सकती है.

  • एक अन्य उपयोगकर्ता ने एक AI hiring assistant बनाया, जो initial screening करता है, उम्मीदवार की जानकारी इकट्ठा करता है, role के बारे में सवालों के जवाब देता है, और कई behavioral interview questions पूछता है.

    • इसे Vercel और OpenAI का उपयोग करके एक दिन में बनाया गया.
    • Google login सेट करना सबसे कठिन हिस्सा था.
    • दर्जनों उम्मीदवारों ने इसका उपयोग किया, जिससे बहुत समय बचा और बातचीत को प्राथमिकता देने में मदद मिली.
    • उसने इस पर कल एक छोटा लेख लिखा.