📅 AI क्या जानता है और क्या नहीं
तंत्रिका नेटवर्क सर्वज्ञ नहीं है - यह केवल यह जानता है कि एक निश्चित बिंदु (कटऑफ तिथि) तक इसके प्रशिक्षण डेटा में क्या था। ऐसा लगता है कि बाद में जो कुछ भी हुआ वह उसके लिए अस्तित्व में नहीं है। "प्रशिक्षण की तिथि" स्लाइडर को खिसकाएँ और देखें कि मॉडल आपको किस बारे में बता सकता है और किस बारे में नहीं।
कटऑफ तिथि के बाद की घटनाओं के लिए, मॉडल या तो ईमानदारी से कहेगा "मुझे नहीं पता" या, इससे भी बदतर, एक प्रशंसनीय उत्तर देगा। इसलिए, नवीनतम समाचारों, कीमतों और तथ्यों के लिए, तंत्रिका नेटवर्क एक इंटरनेट खोज कनेक्ट करते हैं (इसे RAG कहा जाता है)। हाल ही में क्या हुआ, इसका पता लगाने के लिए बिना जांच किए कभी भी तंत्रिका नेटवर्क पर भरोसा न करें।
यह कैसे काम करता है: ज्ञान की अंतिम तिथि
मॉडल को एक निश्चित तिथि से पहले एकत्र किए गए ग्रंथों के विशाल क्रॉस-सेक्शन पर एक बार पढ़ाया जाता है। इसके बाद, उसका ज्ञान "जमा हुआ" है: वह वास्तविक समय में समाचार नहीं पढ़ती है और उसे कल याद नहीं रहता है। इसलिए, प्रत्येक मॉडल की एक कटऑफ तिथि (ज्ञान कटऑफ) होती है, जिसके बाद उसके लिए रिक्तता होती है।
खतरा यह है कि मॉडल हमेशा अज्ञानता को ईमानदारी से स्वीकार नहीं करता है। कटऑफ के बाद की घटना के बारे में उससे पूछें, और वह आत्मविश्वास से एक प्रशंसनीय लेकिन गलत उत्तर दे सकती है (इसे मतिभ्रम कहा जाता है)। बाह्य रूप से, ऐसे उत्तर को वास्तविक उत्तर से अलग नहीं किया जा सकता है, इसलिए ताज़ा तथ्यों, आंकड़ों और तारीखों की हमेशा दोबारा जाँच की जानी चाहिए।
मॉडल को ताज़ा डेटा प्रदान करने के लिए, वे इसे इंटरनेट खोज या दस्तावेज़ डेटाबेस से जोड़ते हैं और जो पाते हैं उसे सीधे क्वेरी में डाल देते हैं - इस तकनीक को RAG (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी) कहा जाता है। इसलिए व्यावहारिक निष्कर्ष: वास्तविक के लिए, खोज तक पहुंच वाले मॉडल के लिए पूछें, और महत्वपूर्ण के लिए, मूल स्रोत से जांच करें। एआई की सीमाओं को समझना एआई कौशल का हिस्सा है और इसका निःशुल्क पाठ में अभ्यास किया जा सकता है।
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