कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और तकनीकी दिग्गजों के नवीनतम रुझानों का संपूर्ण विश्लेषण।
एलएलएम विफल नहीं होते क्योंकि वे भूल जाते हैं — वे इसलिए विफल होते हैं क्योंकि वे बहुत अधिक याद करते हैं। जब संवाद बढ़ते हैं, प्रॉम्प्ट में अनावश्यक औ...
एआई मॉडल अभी भी भ्रमित होते हैं। ये भ्रम कभी-कभी हंसाने वाले होते हैं, और कभी-कभी वास्तविक नुकसान पहुंचाते हैं। इन भ्रमों को समझने के लिए, हमें पहले उ...
मैंने अपना दूसरा ईटीएल पाइपलाइन बनाया और इस बार मैंने डेटा इंजीनियर की तरह सोचना शुरू किया। मैंने पाइथन, डॉकेर, पोस्टग्रेसक्यूएल और केस्ट्रा का उपयोग ...
वेक्टर डेटाबेस एक अस्थायी पुल हैं। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की विकासशीलता के लिए यह एक आवश्यक उपकरण है, लेकिन यह हमेशा से ही एक अस्थायी समाधान था। इसके...
वितरित प्रशिक्षण एक ऐसी तकनीक है जिसमें कई मशीनें एक साथ मिलकर एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण देती हैं। यह तकनीक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ...
जब हम डेटा विश्लेषण करते हैं, तो हम अक्सर संबंधों की तलाश में रहते हैं जो हमें किसी समस्या के समाधान में मदद कर सकते हैं। लेकिन क्या होता है जब ये संब...
Tokenmaxxing is out. Real patterns for reducing costs without sacrificing AI effectiveness The post Tokenminning: How to Get More from Your Chatbot fo...
t0-alpha is a decoder-style patch transformer for probabilistic time-series forecasting. Raw series are split into 32-step patches, embedded, processe...
Enterprise Document Intelligence [Vol.1 #6ter] - Six positions on the question-parsing brick that contradict the mainstream RAG playbook The post The ...
हमने पहले भाग में समय से संबंधित समस्याओं का उल्लेख किया था। लेकिन समय से संबंधित समस्याएं ही नहीं हैं, बल्कि स्पेसियल, स्ट्रक्चरल और कवरेज से संबंधित...
हर हैंड-ऑफ में आपके मल्टी-एजेंट पाइपलाइन में एक महंगा टोकनाइजेशन राउंड-ट्रिप होता है। यह एक बड़ी समस्या है जिसे हल करने के लिए इंडक्टिव लैटेंट कॉन्टेक...
डेटा इंजीनियरिंग में स्मृति का नया बोतलनेक एक आम समस्या बनती जा रही है। जब हमारे पास बड़ी मात्रा में डेटा होता है और हमें उसे प्रोसेस करने के लिए अधिक...
राग के लिए कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें हम एक दस्तावेज़ के लिए चार प्रकार के इनपुट को एक साथ लाते हैं जो एक लंबी लंबी मॉडल (LLM)...
आज के डेटा साइंस के युग में एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में अपनी पहचान बनाना बहुत मुश्किल है। AI और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में नए-नए अवसर पैदा हो रहे है...
आजकल, एलएलएम (लैंग्वेज मॉडल) का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है, जैसे कि प्रौद्योगिकी, विज्ञान, और संचार। हालांकि, एलएलएम के उपयोग के लिए द...
क्लासिकल नेचरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) के क्षेत्र में नवाचार और विकास हो रहा है, लेकिन यह सवाल उठता है कि क्लासिकल एनएलपी कितना आगे जा सकता है? क...
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण कौशल है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलों को विकसित करने और उन्हें उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर...
पांच वर्षों में डेटा विश्लेषण सलाहकार के रूप में काम करने के दौरान, मैंने कई सबक सीखे हैं जिन्होंने मेरी काम की शैली को बदल दिया है। सबसे पहले, मैंने ...
ग्राहक के API के पीछे एक उच्च गुणवत्ता वाला उत्तर पर्याप्त नहीं है। यह समय पर उपयोगी होना चाहिए। इसे निरंतरता से प्रदान करना एक समस्या है जो चरम सीमा ...
A concrete bias–variance lesson: why the smallest model had the best cross-validated fit, and how to know when to reach for the big hammer. The post I...
