इल्या सुत्सकेवर के डीप लर्निंग में किए गए काम से लेकर OpenAI तक के सफर और उनकी विचारधारा कैसे आधुनिक बड़े भाषा मॉडलों को आकार देने में सहायक रही—सरल भाषा में।
इल्या सुत्सकेवर उन नामों में से एक हैं जो अक्सर उभरते हैं जब लोग आधुनिक एआई—खासकर बड़े भाषा मॉडलों (LLMs)—के व्यावहारिक बनने का रास्ता ट्रेस करते हैं। वजह यह नहीं कि उन्होंने अकेले LLMs "इजाद" किए, बल्कि इसलिए कि उनके काम ने एक ताकतवर विचार को वैध किया: जब न्यूरल नेटवर्क सही पैमाने पर, सही तरीकों से ट्रेन किए जाते हैं, तो वे चौंकाने वाली रूप से सामान्य क्षमताएँ सीख सकते हैं।
यह संयोजन—महत्वाकांक्षी स्केलिंग और व्यावहारिक प्रशिक्षण अनुशासन—उन मील के पत्थरों में बार-बार दिखता है जिन्होंने आज के LLMs तक पहुँचाया।
एक बड़े भाषा मॉडल से आशय है एक ऐसा न्यूरल नेटवर्क जिसे बहुत बड़े टेक्स्ट कॉर्पस पर अगला शब्द (या टोकन) अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह साधारण उद्देश्य कुछ बड़ा बन जाता है: मॉडल व्याकरण, तथ्य, शैली और समस्या-समाधान रणनीतियाँ सीखता है—इतनी अच्छी तरह कि यह लिख सकता है, सारांश बना सकता है, अनुवाद कर सकता है और सवालों का जवाब दे सकता है।
LLMs "बड़े" दो मायनों में होते हैं:
यह लेख बताने की कोशिश करता है कि क्यों सुत्सकेवर का करियर LLM इतिहास में बार-बार आता है। आप पाएंगे:
आपको इंजीनियर होने की ज़रूरत नहीं। अगर आप बिल्डर, प्रोडक्ट लीडर, या जिज्ञासु पाठक हैं जो समझना चाह रहे हैं कि LLMs क्यों सफल हुए—और क्यों कुछ नाम बार-बार दिखते हैं—तो यह लेख बिना बहुत अधिक गणित के कहानी को साफ़ करने का उद्देश्य रखता है।
इल्या सुत्सकेवर को व्यापक रूप से इस बात के लिए जाना जाता है कि उन्होंने न्यूरल नेटवर्क्स को शैक्षणिक विचार से आधुनिक एआई सिस्टम के व्यवहारिक इंजन तक ले जाने में मदद की।
इन लेबल्स की सीमाएँ धुंधली हो सकती हैं, पर जोर अलग होता है:
इन भूमिकाओं में निरंतर थीम है: न्यूरल नेटवर्क्स को स्केल करना जबकि प्रशिक्षण को व्यवहारिक बनाना—बड़े मॉडल्स को इस तरह ट्रेन करने के तरीके खोजना ताकि वे अस्थिर, अविश्वसनीय या बहुत महंगे न बनें।
2010 से पहले, “डीप लर्निंग” कठिन AI समस्याओं का डिफ़ॉल्ट उत्तर नहीं था। कई शोधकर्ता अब भी हाथ से बनाए गए फीचर्स पर भरोसा करते थे और न्यूरल नेट्स को छोटे डेमो तक सीमित समझते थे।
तीन व्यावहारिक बाधाएँ थीं जो बड़े पैमाने पर नेटवर्क्स को चमकने से रोकती थीं:
इन सीमाओं ने न्यूरल नेट्स को सरल विधियों की तुलना में अविश्वसनीय दिखाया, जो ट्यून करने में आसान और समझाने में सरल थीं।
कुछ अवधारणाएँ इस युग से आगे चलकर LLM की कहानी में बार-बार दिखती हैं:
क्योंकि परिणाम प्रयोगों पर निर्भर थे, शोधकर्ताओं को ऐसे माहौल की ज़रूरत थी जहाँ वे कई रन चला सकें, प्रशिक्षण चालों को साझा कर सकें, और मान्यताओं को चुनौती दे सकें। मजबूत मेंटर्शिप और सहयोगी लैब्स ने न्यूरल नेट्स को एक अनिश्चित दांव से दोहराने योग्य शोध कार्यक्रम बनाने में मदद की—इसने अगले ब्रेकथ्रू के लिए मंच तैयार किया।
AlexNet को अक्सर ImageNet जीतने वाले मॉडल के रूप में याद किया जाता है। उससे भी अधिक महत्वपूर्ण यह था कि इसने सार्वजनिक और मापनीय तरीके से दिखाया कि न्यूरल नेटवर्क सिद्धांत में काम करने के अलावा बड़े डेटा और कंप्यूट से वास्तविक रूप में बेहतर हो सकते हैं।
2012 से पहले, कई शोधकर्ताओं ने गहरे न्यूरल नेट्स को दिलचस्प पर अविश्वसनीय माना। AlexNet ने उस कहानी को बदल दिया और इमेज रिकग्निशन प्रदर्शन में निर्णायक छलांग दिखाई।
मुख्य संदेश यह था कि:
जब फील्ड ने देखा कि डीप लर्निंग ने एक हाई-प्रोफ़ाइल बेंचमार्क जीत लिया, तो यह आसान हो गया कि अन्य डोमेन्स—स्पीच, अनुवाद, और बाद में भाषा मॉडलिंग—भी इसी पैटर्न का अनुसरण कर सकते हैं।
यह आत्म-विश्वास बदलकर यह न्यायोचित करता था कि बड़े प्रयोग बनाए जाएँ, बड़े डेटासेट इकट्ठे किए जाएँ और वह इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित किया जाए जो बाद में LLMs के लिए सामान्य बन गया।
AlexNet ने एक सरल पर दोहराने योग्य रेसिपी का संकेत दिया: स्केल बढ़ाएँ और प्रशिक्षण सुधारों के साथ जोड़ें ताकि बड़ा मॉडल वास्तव में सीखे।
LLMs के लिए समान पाठ यह है कि प्रगति अक्सर तब दिखती है जब कंप्यूट और डेटा साथ बढ़ते हैं। केवल अधिक कंप्यूट बिना पर्याप्त डेटा के ओवरफिट का कारण बन सकता है; केवल अधिक डेटा बिना पर्याप्त कंप्यूट के अंडरट्रेनिंग करवा सकता है। AlexNet युग ने उस संयोजन को जो सराहना दिलाई।
इमेज रिकग्निशन से आधुनिक भाषा AI तक के रास्ते पर एक बड़ा बदलाव यह था कि भाषा को स्वाभाविक रूप से एक अनुक्रम समस्या के रूप में समझा गया। एक वाक्य एक इमेज जैसा एकल ऑब्जेक्ट नहीं है; यह टोकनों की एक धारा है जहाँ अर्थ क्रम, संदर्भ और पूर्वाग्रह पर निर्भर करता है।
पहले के भाषा दृष्टिकोण अक्सर हाथ से बनाए गए फीचर्स या कठोर नियमों पर निर्भर थे। सीक्वेंस मॉडलिंग ने लक्ष्य को फिर से परिभाषित किया: एक न्यूरल नेटवर्क को समय के साथ पैटर्न सीखने दें—कैसे शब्द पिछले शब्दों से संबंधित हैं, और कैसे वाक्य के शुरुआती भाग बाद में अर्थ बदल सकते हैं।
यहीं पर इल्या सुत्सकेवर का जुड़ाव एक महत्वपूर्ण विचार से है: सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस (seq2seq) अनुवाद जैसे कार्यों के लिए।
Seq2seq मॉडल कार्य को दो सहयोगी हिस्सों में बाँटते हैं:
यह अवधारणात्मक रूप से वैसा ही है जैसे किसी वाक्य को सुनना, उसका मानसिक सार बनाना, और फिर उस सार के आधार पर अनुवादीत वाक्य बोलना।
यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण था क्योंकि इसने अनुवाद को उत्पादन के रूप में माना, सिर्फ़ वर्गीकरण के रूप में नहीं। मॉडल ने प्रवाहपूर्ण आउटपुट उत्पन्न करना सीखा जबकि इनपुट के प्रति सत्यनिष्ठ भी रहा।
भविष्य में ध्यान (attention) और ट्रांसफॉर्मर जैसे नवाचारों ने लंबी दूरी के संदर्भ को संभालने में सुधार किया, पर seq2seq ने एक नया मनोविज्ञान सामान्य किया: एंड-टू-एंड मॉडल को बहुत सारे टेक्स्ट पर ट्रेन करें और मॉडल को एक अनुक्रम से दूसरे अनुक्रम का मैप सीखने दें। यह फ्रेमवर्क आज की कई "टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट" प्रणालियों का मार्ग प्रशस्त करता है।
Google Brain ने एक सरल दांव लगाया: कई दिलचस्प मॉडल सुधार केवल तब दिखाई देंगे जब आप प्रशिक्षण को एक मशीन या छोटे क्लस्टर से बहुत आगे तक धकेलेंगे। इल्या सुत्सकेवर जैसे शोधकर्ताओं के लिए वह माहौल उन विचारों को पुरस्कृत करता था जो केवल छोटे डेमो में अच्छे नहीं, बल्कि बड़े पैमाने पर काम करने वाले थे।
एक बड़ी लैब महत्त्वाकांक्षी प्रशिक्षण रन को दोहराने योग्य दिनचर्या में बदल सकती है। इसका मतलब अक्सर होता था:
जब कंप्यूट विवेकपूर्ण हो पर अनलिमिटेड नहीं, तो जहरीला सवाल बन जाता है कि किस प्रयोग को प्राथमिकता दी जाए, उन्हें कैसे मापा जाए, और उन विफलताओं का कैसे डिबग करें जो केवल स्केल पर दिखती हैं।
भले ही यह एक शोध समूह हो, मॉडल्स को भरोसेमंद तरीके से ट्रेन किया जाना चाहिए, सहकर्मियों द्वारा दोहराया जा सके, और साझा इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ संगत हों। यह व्यावहारिक अनुशासन को मजबूर करता है: मॉनिटरिंग, फ़ेल्योर रिकवरी, स्थिर इवैल्यूएशन सेट, और लागत की जागरूकता। यह भी दोहराए जाने वाले टूलिंग को प्रोत्साहित करता है—क्योंकि हर पेपर के लिए पाइपलाइन को फिर से बनाना सबको धीमा कर देता है।
आधुनिक LLMs के सामान्य होने से बहुत पहले ही ट्रेनिंग सिस्टम्स का कठिन-सिखा ज्ञान—डेटा पाइपलाइन, डिस्ट्रिब्यूटेड ऑप्टिमाइज़ेशन, और प्रयोग प्रबंधन—इकट्ठा हो रहा था। जब LLMs आए, तो वह इंफ्रास्ट्रक्चर सिर्फ़ मददगार नहीं थी; यह प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन गया जो उन टीमों को अलग करता है जो स्केल कर सकती हैं उन टीमों से जो सिर्फ़ प्रोटोटाइप कर सकती हैं।
OpenAI की स्थापना एक असामान्य रूप से सरल, उच्च-स्तरीय लक्ष्य के साथ हुई: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोध को आगे बढ़ाना और उसके लाभों को समाज की ओर निर्देशित करना, न कि केवल एक उत्पाद लाइन की ओर। यह मिशन इसलिए महत्वपूर्ण था क्योंकि इसने महँगा, दीर्घकालिक और अनिश्चित काम करने को बढ़ावा दिया—बिल्कुल वही काम जो बड़े भाषा मॉडलों को केवल डेमो से परे ले जाने के लिए चाहिए था।
इल्या सुत्सकेवर OpenAI के शुरुआती सदस्यों में शामिल हुए और उसके प्रमुख शोध नेताओं में से एक बने। इसे अकेले आविष्कारकर्ता की पौराणिक कथा में बदलना आसान है, पर सटीक तस्वीर यह है: उन्होंने शोध प्राथमिकताओं को निर्धारित करने में मदद की, कठिन प्रश्न पूछे, और टीमों को बड़े पैमाने पर विचारों की जाँच करने के लिए प्रेरित किया।
आधुनिक एआई लैब्स में नेतृत्व अक्सर इसका चुनाव होता है कि किस दांव के लिए महीनों का कंप्यूट दिया जाए, कौन से नतीजे वास्तविक हैं बनाम आकस्मिक, और किस तकनीकी बाधा का सामना करना अगला महत्वपूर्ण कदम है।
LLM प्रगति आमतौर पर क्रमिक होती है: बेहतर डेटा फ़िल्टरिंग, अधिक स्थिर प्रशिक्षण, स्मार्ट इवैल्यूएशन, और लंबे समय तक ट्रेन होने देने वाली इंजीनियरिंग। ये सुधार उबाऊ लग सकते हैं, पर ये जमा होते हैं।
कभी-कभी, टेकनीक या स्केल के कूद से स्टेप चेंज होते हैं—ऐसी क्षण जो नई व्यवहारों को अनलॉक करते हैं। ये शिफ्ट "एक अजीब ट्रिक" नहीं हैं; ये वर्षों की जमी हुई मेहनत और बड़े प्रयोग चलाने की इच्छा का फल होते हैं।
आधुनिक LLM प्रोग्राम्स के पीछे की परिभाषित पैटर्न GPT-स्टाइल प्रीट्रेनिंग है। विचार सरल है: मॉडल को बहुत सा टेक्स्ट दें और उसे अगला टोकन अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित करें। बार-बार इस साधारण अनुमान टास्क को हल करते हुए, मॉडल व्याकरण, तथ्य, शैलियाँ और कई उपयोगी पैटर्न अंतर्निहित रूप से सीख लेता है।
प्रीट्रेनिंग के बाद, वही मॉडल prompting या अतिरिक्त प्रशिक्षण के जरिए सारांश, Q&A, या ड्राफ्टिंग जैसे कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। यह "पहले सामान्य, बाद में विशेषज्ञ" नुस्खा भाषा मॉडलिंग को कई अनुप्रयोगों के लिए व्यवहारिक आधार बना देता है।
मॉडल्स को बड़ा करने का मतलब केवल और GPUs किराये पर लेना नहीं है। जैसे-जैसे पैरामीटर बढ़ते हैं, "इंजीनियरिंग मार्जिन" सिकुड़ जाता है: डेटा, ऑप्टिमाइज़ेशन, या इवैल्यूएशन में छोटी-छोटी समस्याएँ महँगी विफलताओं में बदल सकती हैं।
डेटा क्वालिटी पहला लीवर है जिसे टीमें नियंत्रित कर सकती हैं। बड़े मॉडल वह सीखते हैं जो आप उन्हें देते हैं—अच्छा हो या बुरा। व्यावहारिक कदम जिनका असर पड़ता है:
ऑप्टिमाइज़ेशन स्थिरता दूसरा लीवर है। स्केल पर प्रशिक्षण ऐसे तरीकों से फेल हो सकता है जो रैंडम दिखते हैं जब तक आप अच्छी इंस्ट्रुमेंटेशन न रखें। सामान्य प्रथाओं में सावधानीपूर्ण लर्निंग-रेट शेड्यूल, ग्रैडिएंट क्लिपिंग, मिक्स्ड-प्रिसिजन के साथ लॉस स्केलिंग, और नियमित चेकपॉइंटिंग शामिल हैं। उतना ही महत्वपूर्ण: लॉस स्पाइक्स, NaNs और टोकन वितरण में अचानक बदलावों के लिए मॉनिटरिंग।
इवैल्यूएशन तीसरा अवयव है—और यह सतत होना चाहिए। एक "फाइनल बेंचमार्क" बहुत देर से होता है। हर कुछ हजार स्टेप पर छोटा, तेज़ इवैल्यूएशन सूट और दैनिक बड़े सूट का उपयोग करें, जिसमें:
वास्तविक परियोजनाओं के लिए, सबसे नियंत्रित जीतें कठोर डेटा पाइपलाइन, निडर मॉनिटरिंग, और उन इवैल्यूएशनों से मिलती हैं जो मॉडल के उपयोग के तरीके से मेल खाते—न कि सिर्फ़ लीडरबोर्ड पर दिखने से।
जब भाषा मॉडल सिर्फ ऑटोकम्प्लीट से आगे बढ़कर कोड लिखने, सलाह देने और मल्टी-स्टेप निर्देश लेने लगे, तब लोगों ने महसूस किया कि कच्ची क्षमता का अर्थ "विश्वसनीयता" नहीं है। यहीं "एआई सुरक्षा" और "अलाइनमेंट" प्रमुख विषय बन गए, जिनमें इल्या सुत्सकेवर जैसे नेतृत्वकर्ता और शोधक भी शामिल रहे।
सुरक्षा का अर्थ है हानिकारक व्यवहार को कम करना: मॉडल को गैरकानूनी कार्यों के लिए प्रोत्साहित नहीं करना चाहिए, खतरनाक निर्देश नहीं देने चाहिए, और पक्षपाती/अपमानजनक सामग्री को बढ़ावा नहीं देना चाहिए।
अलाइनमेंट का अर्थ है कि सिस्टम का व्यवहार संदर्भ में लोगों के इरादे और मूल्यों से मेल खाए। एक सहायक को आपकी लक्ष्य-रहितता का पालन करना चाहिए, सीमाओं का सम्मान करना चाहिए, अनिश्चितता स्वीकार करनी चाहिए, और ऐसे "रचनात्मक" शॉर्टकट नहीं अपनाने चाहिए जो हानि करें।
जैसे-जैसे मॉडल कौशल बढ़ते हैं, नकारात्मक पक्ष का जोखिम भी बढ़ता है। एक कमजोर मॉडल बकवास उत्पादन कर सकता है; एक मजबूत मॉडल प्रभावशाली, कार्रवाईयोग्य और बहु-लक्ष्यीय आउटपुट दे सकता है। इससे विफलताएँ गंभीर बन जाती हैं:
काबिलियत के लाभों ने बेहतर गार्ड्रेल्स, स्पष्ट इवैल्यूएशन, और सख्त ऑपरेशनल अनुशासन की आवश्यकता बढ़ा दी।
सुरक्षा एक स्विच नहीं है—यह कई विधियाँ और चेक का सेट है, जैसे:
अलाइनमेंट जोखिम प्रबंधन है, पूर्णता नहीं। कड़े प्रतिबंध हानि को कम कर सकते हैं पर उपयोगिता और उपयोगकर्ता की स्वतंत्रता घटा सकते हैं। ढीले सिस्टम अधिक खुलापन देते हैं पर दुरुपयोग का मौका बढ़ा सकते हैं। चुनौती यह है कि व्यावहारिक संतुलन खोजा जाए—और जैसे मॉडल बेहतर होते जाएँ उसे अपडेट किया जाए।
बड़े ब्रेकथ्रू को एक नाम से जोड़ना आसान है, पर आधुनिक एआई प्रगति आमतौर पर कई लैब्स और लोगों के दोहराव का परिणाम होती है। फिर भी कुछ थीम्स अक्सर सुत्सकेवर के शोध युग से जुड़ी बताई जाती हैं—और वे LLMs के विकास को समझने के लिए उपयोगी परिप्रेक्ष्य देती हैं।
Seq2seq ने "एन्कोड, फिर डिकोड" पैटर्न को लोकप्रिय बनाया: इनपुट अनुक्रम (जैसे वाक्य) को एक आंतरिक प्रतिनिधित्व में बदलना, फिर आउटपुट अनुक्रम जनरेट करना। इस सोच ने अनुवाद, सारांश और बाद में टेक्स्ट जेनरेशन जैसे टास्क को जोड़ने में मदद की, भले ही आर्किटेक्चर RNNs/LSTMs से अटेंशन और ट्रांसफॉर्मर्स की ओर बढ़ गए हों।
डीप लर्निंग का आकर्षण यह था कि सिस्टम्स डेटा से उपयोगी फ़ीचर्स सीख सकते थे बजाय हाथ से बनाए गए नियमों के। यह फोकस—मजबूत आंतरिक प्रतिनिधित्व सीखो और फिर उन्हें कई कार्यों में दोहरा कर प्रयोग करो—आज भी प्रीट्रेनिंग + फाइन-ट्यूनिंग, एम्बेडिंग्स, और ट्रांसफर लर्निंग में दिखता है।
2010 के दशक में एक बड़ा धागा यह था कि बड़े मॉडल्स जिन्हें अधिक डेटा और सावधान ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ ट्रेन किया गया, निरंतर लाभ दे सकते हैं। "स्केलिंग" केवल आकार का मामला नहीं है; इसमें प्रशिक्षण स्थिरता, बैचिंग, पैरेललिज़्म, और इवैल्यूएशन अनुशासन भी शामिल है।
शोध पत्र बेंचमार्क, ओपन मेथड्स और साझा बेसलाइन्स के ज़रिए उत्पादों को प्रभावित करते हैं: टीमें इवैल्यूएशन सेटअप कॉपी करती हैं, रिपोर्ट किए गए नंबरों को फिर से चलाती हैं, और इम्प्लीमेंटेशन विवरण पर आगे बढ़ती हैं।
जब उद्धरण दें, तो एक व्यक्ति को पूरा श्रेय देने से बचें जब तक पेपर स्पष्ट रूप से ऐसा न दिखाये; मूल प्रकाशन (और महत्वपूर्ण फॉलो-अप्स) उद्धृत करें, और जो चीजें साबित हुई हैं उन्हें स्पष्ट रूप से बताएं। प्राथमिक स्रोतों को वरीयता दें—सारांश के बजाय पेपर और संबंधित कार्य देखें ताकि पता चले विचार कहाँ-कर-कहां समवर्ती थे।
सुत्सकेवर का काम याद दिलाता है कि ब्रेकथ्रू अक्सर सरल विचारों से आते हैं जो बड़े पैमाने पर और अनुशासित तरीके से लागू किये जाते हैं। प्रोडक्ट टीमें के लिए सबक यह नहीं है कि “और शोध करो।” बल्कि यह है: "अनुमान घटाओ": छोटे प्रयोग चलाएँ, स्पष्ट मैट्रिक्स चुनें, और तेज़ी से इटरेट करें।
अधिकांश टीमों को पहले खरीदना चाहिए—एक मजबूत फ़ाउंडेशन मॉडल का उपयोग कर प्रोडक्शन में वैल्यू साबित करें। एक मॉडल बनाना तब ही समझ में आता है जब आपके पास (1) अनूठा डेटा बड़े पैमाने पर, (2) प्रशिक्षण और इवैल्यूएशन के लिए दीर्घकालिक बजट, और (3) स्पष्ट कारण कि मौजूदा मॉडल आपकी ज़रूरतें नहीं पूरा कर सकते।
यदि आप अनिश्चित हैं, तो एक विक्रेता मॉडल के साथ शुरू करें, फिर उपयोग पैटर्न और लागत समझने पर फिर पुनर्मूल्यांकन करें। (यदि प्राइसिंग और सीमाएँ मायने रखती हैं, तो देखें /pricing.)
यदि आपका असली लक्ष्य एक LLM-समर्थित प्रोडक्ट भेजना है (मॉडल ट्रेन करना नहीं), तो एप्लिकेशन लेयर को तेजी से प्रोटोटाइप करना एक तेज़ रास्ता है। प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai इस तरह बने हैं: आप चैट में बताकर वेब, बैकएंड, या मोबाइल ऐप्स जल्दी जेनरेट कर सकते हैं (React वेब के लिए, Go + PostgreSQL बैकएंड के लिए, Flutter मोबाइल के लिए), फिर स्रोत कोड एक्सपोर्ट या तैनात/होस्ट कर सकते हैं। इससे वर्कफ़्लोज़, UX और इवैल्यूएशन लूप्स को भारी इंजीनियरिंग से पहले मान्य करना आसान होता है।
जब टास्क स्पष्ट हो और आपकी मुख्य ज़रूरत सुसंगत फॉर्मैटिंग, टोन, या बुनियादी तर्क हो तो पहले प्रॉम्प्टिंग का प्रयोग करें।
जब आपको कई एज केस में दोहराने योग्य व्यवहार चाहिए, कड़ा डोमेन-भाषण चाहिए, या आप प्रॉम्प्ट लंबाई और लेटेंसी घटाना चाहते हैं तो फाइन-ट्यूनिंग की ओर जाएँ। एक सामान्य मध्य मार्ग है रिट्रीवल (RAG): मॉडल को सामान्य रखें, लेकिन उत्तरों को आपके दस्तावेज़ों में ग्राउंड करें।
इवैल्यूएशन को एक प्रोडक्ट फीचर की तरह मानें। ट्रैक करें:
एक इंटरनल पायलट भेजें, विफलताओं को लॉग करें, और उन्हें नए टेस्ट में बदल दें। समय के साथ, आपका इवैल्यूएशन सेट एक प्रतियोगी लाभ बनता है।
यदि आप तेजी से इटरेट कर रहे हैं, तो स्नैपशॉट्स और रोलबैक जैसी सुविधाएँ (Koder.ai जैसे टूल्स में उपलब्ध) प्रयोग करने में मदद करती हैं बिना मुख्य लाइन तोड़े—विशेषकर जब आप प्रॉम्प्ट्स ट्यून कर रहे हों, प्रदाताओं को बदल रहे हों, या रिट्रीवल लॉजिक बदल रहे हों।
व्यावहारिक इम्प्लीमेंटेशन विचार और टेम्पलेट्स के लिए, ब्राउज़ करें /blog.
यदि आप इस विषय को उद्धृत करना चाहते हैं, तो प्राथमिक स्रोतों (पेपर, तकनीकी रिपोर्ट, और आधिकारिक प्रोजेक्ट पेज) को प्राथमिकता दें और इंटरव्यूज़ को सहायक संदर्भ के रूप में उपयोग करें—तकनीकी दावों के लिए अकेले इंटरव्यू पर निर्भर न रहें।
इल्या सुत्सकेवर और व्यापक LLM वंशावली पर चर्चा करते समय अक्सर उद्धृत पेपरों से शुरू करें:
एक व्यावहारिक टिप: जब आप "किसने क्या किया" का संदर्भ दें, तो लेखक सूची और तारीखों को कम से कम एक प्राथमिक स्रोत (पेपर PDF, आधिकारिक घोषणा) से क्रॉस-चेक करें।
जीवनी विवरणों के लिए, प्राथमिकता दें:
अगर कोई टाइमलाइन विवरण मायने रखता है (जॉब डेट्स, प्रोजेक्ट स्टार्ट डेट्स, मॉडल रिलीज टाइमिंग), तो इसे कम से कम एक प्राथमिक स्रोत से सत्यापित करें: पेपर सबमिशन डेट, आधिकारिक घोषणा, या आर्काइव्ड पेज।
यदि आप इस लेख के बाद और गहराई में जाना चाहते हैं, तो अच्छे फॉलो-ऑन हैं:
एक ही नायक की कहानी बताना आकर्षक होता है, पर डीप लर्निंग और LLMs में अधिकतर प्रगति सामूहिक होती है: छात्र, सहयोगी, लैब्स, ओपन-सोर्स इकोसिस्टम और व्यापक शोध समुदाय सभी परिणाम को आकार देते हैं। जहाँ संभव हो, टीमों और पेपर्स को उद्धृत करें बजाय कि एक व्यक्ति को पूरा श्रेय देने के।
वह अकेले बड़े भाषा मॉडल नहीं "इजाद" किए, लेकिन उनके काम ने एक महत्वपूर्ण नुस्खा मान्य किया: स्केल + मजबूत प्रशिक्षण विधियाँ। उनके योगदान AlexNet (यह दिखाना कि बड़े नेटवर्क स्केल पर काम कर सकते हैं), seq2seq (एंड-टू-एंड टेक्स्ट जेनरेशन को सामान्य बनाना), और बड़े प्रशिक्षण रन को व्यवहारिक बनाने वाली शोध-नेतृत्व के रूप में दिखाई देते हैं।
एक LLM एक न्यूरल नेटवर्क है जिसे विशाल टेक्स्ट डेटा पर अगला टोकन अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इस साधारण लक्ष्य से मॉडल व्याकरण, शैली, तथ्य और कुछ समस्या-समाधान के पैटर्न सीख लेता है, जिससे यह सारांश, अनुवाद, ड्राफ्टिंग और प्रश्नोत्तर जैसे कार्य कर सकता है।
2010 से पहले, डीप लर्निंग अक्सर हाथ से डिजाइन किए फ़ीचर से हार जाता था क्योंकि तीन बाधाएँ थीं:
जब ये समस्याएँ और प्रशिक्षण प्रथाएँ सुधरीं, तब आधुनिक LLMs संभव हुए।
AlexNet ने सार्वजनिक रूप से दिखाया कि बड़े न्यूरल नेटवर्क + GPUs + अच्छे प्रशिक्षण विवरण नाटकीय प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं। यह केवल ImageNet की जीत नहीं थी—इसने बतलाया कि "स्केल काम करता है" और अन्य डोमेन (जैसे भाषा) भी इसी रणनीति को अपना सकते हैं।
भाषा स्वाभाविक रूप से अनुक्रमिक है: अर्थ क्रम और संदर्भ पर निर्भर करता है। Seq2seq ने अनुवाद जैसे कार्यों को जनरेशन के रूप में पुनःपरिभाषित किया—इनपुट को एन्कोड करके फिर आउटपुट टोकन-टोकन जेनरेट करना—जिससे एंड-टू-एंड बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण का मनोविज्ञान सामान्य हुआ।
स्केल पर, किसी लैब का लाभ अक्सर संचालनात्मक होता है:
क्योंकि कई विफलताएँ तभी उभरती हैं जब मॉडल और डेटासेट बहुत बड़े होते हैं—और जो टीमें उन्हें डिबग कर सकती हैं, वे जीतती हैं।
GPT-स्टाइल प्रीट्रेनिंग एक मॉडल को विशाल कॉर्पस पर अगला टोकन अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित करती है। इसके बाद वही मॉडल prompting, फाइन-ट्यूनिंग, या इंस्ट्रक्शन ट्रेनिंग से सारांश, Q&A, या ड्राफ्टिंग जैसे कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है—अक्सर बिना हर टास्क के लिए अलग मॉडल बनाए।
तीन व्यावहारिक लीवर्स प्रमुख हैं:
लक्ष्य महँगी विफलताओं को रोकना है जैसे अस्थिरता, ओवरफिटिंग, या लेट-ट्रेनिंग में दिखने वाले रिग्रेशन।
क्यूंकि अधिक सक्षम मॉडल आकर्षक और व्यावहारिक आउटपुट दे सकते हैं, गलतियाँ अधिक गंभीर हो जाती हैं। सुरक्षा हानिकारक व्यवहार घटाने पर केंद्रित है; अलाइनमेंट यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम व्यवहार संदर्भ में लोगों की मंशा और मूल्यों से मेल खाए। व्यावहारिक रूप से इसका अर्थ है इवैल्यूएशन, रेड-टीमिंग, और नीति-चालित प्रशिक्षण व परीक्षण।
व्यावहारिक निर्णय-पथ:
मेट्रिक्स को ट्रैक करें: गुणवत्ता, प्रति-नतीजा लागत, लेटेंसी, सुरक्षा, और यूज़र-ट्रस्ट सिग्नल।
