LLM क्या है?
सरल भाषा में अगले-टोकन की भविष्यवाणी — और LLM क्या नहीं है।
टोकन, कॉन्टेक्स्ट और मेमोरी
मॉडल टेक्स्ट को कैसे पढ़ते और याद रखते हैं, लंबी बातचीत क्यों भटक जाती है, और महत्वपूर्ण चीज़ों को नज़र में कैसे रखें।
System, User और Assistant भूमिकाएँ
एक बातचीत की संरचना और सिस्टम प्रॉम्प्ट आपका सबसे अच्छा लीवर क्यों है।
सैंपलिंग नियंत्रण: Temperature और साथी
Temperature, top-p और stop sequences — कब हॉट बनाम कोल्ड चलाएँ।
मतिभ्रम (Hallucinations) और उन्हें कैसे कम करें
मॉडल क्यों गढ़ते हैं, उच्च-जोखिम वाले क्षेत्र, और एक ठोस सत्यापन टूलकिट।
Embeddings और Vector Search
अर्थ एक vector के रूप में, और semantic search कैसे काम करता है।
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)
किसी भी मॉडल से अपने डेटा के बारे में उत्तर दिलवाएँ — और जिन विफलता-तरीकों से बचना है।
फ़ाइन-ट्यूनिंग बनाम प्रॉम्प्टिंग बनाम RAG
वह निर्णय ढाँचा जिसे लोग गलत समझते हैं, इस-क्रम-में-आज़माएँ नियम के साथ।
AI गुणवत्ता का मूल्यांकन (Evals)
एक golden set बनाएँ, metrics चुनें, और उपयोगकर्ताओं से पहले regressions पकड़ें।
गोपनीयता और डेटा हैंडलिंग
पेस्ट करने के लिए क्या सुरक्षित है, आपके डेटा पर प्रशिक्षण, और कब local चलाएँ।
लागत और विलंबता के समझौते
लागत/गुणवत्ता/गति का त्रिकोण, मॉडल टियरिंग, कैशिंग और बैचिंग।
एक मॉडल और प्रदाता चुनना
किसी मॉडल को चुनने का एक vendor-तटस्थ तरीका — और बेंचमार्क को संदेह से पढ़ना।
Claude बनाम ChatGPT, Gemini और Copilot
अपनी ज़रूरतों के लिए प्रमुख असिस्टेंट की तुलना करने का एक ईमानदार, टिकाऊ तरीका।
AI मीडिया जनरेशन (छवियाँ, ऑडियो, वीडियो)
छवि/ऑडियो/वीडियो जनरेशन कहाँ फ़िट होता है — और Claude कहाँ करता है और कहाँ नहीं।