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AI के साथ रोमांच और प्रयोग

क्या हमें अब भी प्रोग्रामिंग सीखने की ज़रूरत है? शायद हाँ

संक्षेप में

प्राकृतिक भाषा, स्यूडोकोड और कोड एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करने वाले साधन नहीं हैं। वे सटीकता के अलग-अलग स्तरों के लिए अलग भाषाएँ हैं।

एआई की सहायता से प्रोग्रामिंग के दौर में प्रोग्राम करना सीखने का मतलब केवल कोड की हर पंक्ति हाथ से लिखना नहीं है। इसका मतलब है यह जानना कि किसी विचार को कब अधिक सटीक बनाना है, उस रूपांतरण को कैसे नियंत्रित करना है और मनुष्य द्वारा लिए गए निर्णयों तथा एआई प्रणाली द्वारा पूरे किए गए निर्णयों में अंतर कैसे करना है।

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BlackBoxApproach: जब एआई बार-बार चीज़ें बिगाड़ दे, तब ऐप कैसे बनाएँ

BlackBoxApproach: जब एआई बार-बार चीज़ें बिगाड़ दे, तब ऐप कैसे बनाएँ

अवधारणा के प्रमाण के लिए शोध। github.com/amiune/theblackboxapproach

एआई कोड बनाने में बहुत अच्छा है। वह आपका पूरा प्रोजेक्ट दोबारा लिखने में भी बहुत अच्छा है, भले ही आपने केवल एक बटन में बदलाव माँगा हो। BlackBoxApproach इस समस्या को सुधारने का हमारा प्रयोग है।

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MokuML: पाइपलाइन के बिना स्थानीय एमएल पूर्वानुमान

MokuML: पाइपलाइन के बिना स्थानीय एमएल पूर्वानुमान

अवधारणा के प्रमाण के लिए शोध। github.com/amiune/MokuML

क्या हो अगर कोई छोटा व्यवसाय Postgres से जुड़ सके, साधारण अंग्रेज़ी में पूर्वानुमान का वर्णन कर सके और डेटा विज्ञान की टीम, क्लाउड एमएल प्रणाली या Kumo जैसे सब्सक्रिप्शन के बिना अपने Mac पर नतीजे पा सके?

हम MokuML के साथ यही संभावना तलाश रहे हैं। इसे हल्का Kumo.ai समझें: डेटाबेस जोड़ें, पूर्वानुमान माँगें और जवाब पाएँ। लेकिन सब कुछ स्थानीय रूप से चलता है।

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2025: प्रयोगों का वर्ष

2025 में LLM और एआई: प्रयोग, निराशाएँ और कुछ बड़े आश्चर्य

2025 हमारे लिए LLM और व्यावहारिक एआई के साथ काम करके प्रयोग करने का वर्ष रहा है। इस क्षेत्र को दूर से देखने के बजाय हमने साल भर चीज़ें बनाईं, उन्हें परखा, बिगाड़ा और ऐसे विचार आज़माए जो कभी सफल हुए और कभी नहीं।

कुल मिलाकर अनुभव मिला-जुला है। तकनीक के कुछ हिस्से प्रभावशाली हैं और बहुत तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं। दूसरे हिस्से अभी शुरुआती और कम भरोसेमंद लगते हैं। यहाँ हमने जो सीखा और उससे हमारी आगे की योजनाएँ कैसे बन रही हैं, उसका विवरण है।

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LLM: एक वास्तविक उपयोग का उदाहरण

LLM: एक वास्तविक उपयोग का उदाहरण

संक्षेप में: हमने elMejorTrato.com के लिए LLM, वेक्टर डेटाबेस और RAG लागू करने पर काम किया। हमने ये निष्कर्ष निकाले:

  • स्पैनिश भाषा में काम करने की अपनी बारीकियाँ हैं
  • ChatGPT एपीआई बहुत महँगी है
  • LangChain और एजेंट कभी-कभी ज़रूरत से अधिक जटिल होते हैं
  • SentenceBert और VectorDB से शानदार काम किए जा सकते हैं
  • क्वांटाइज़ किए गए ओपन-सोर्स LLM बहुत अच्छे परिणाम देते हैं
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शुरुआत से एआई कैसे सीखें?

शुरुआत से एआई कैसे सीखें?

शुरुआत से कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखने के लिए FreeCodingTour तीन पाठ्यक्रम देता है, जिन्हें इस क्रम में करना चाहिए:

  1. प्रोग्रामिंग
  2. डेटा विज्ञान
  3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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