जनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) का विशाल ब्रह्मांड क्रांतिकारी क्षमताओं का वादा करता है, फिर भी एक स्थायी प्रश्न रहता है: हम AI को गहरी, डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञता से कैसे लैस कर सकते हैं? इसका उत्तर AI के अतीत से तकनीकों को फिर से देखने में है।
ज्ञान प्रसार का पुनरुद्धार
ज्ञान प्रसार कोई नई बात नहीं है। नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों के युग में निहित, यह मानव बुद्धिमत्ता और मशीन की क्षमता के बीच एक सेतु के रूप में कार्य करता था। आज, यह फिर से प्रासंगिकता पाता है क्योंकि AI गहरी लेकिन निहित मानव विशेषज्ञता को आत्मसात करने का प्रयास करता है। Forbes के अनुसार, यह प्रणाली LLMs को सर्वोत्तम प्रथाओं के भंडार में बदलने के लिए महत्वपूर्ण है।
डोमेन विशेषज्ञ LLMs के लिए खाका
एक LLM को किसी विशेष क्षेत्र में उत्कृष्ट बनाने पर विचार करें, जैसे चिकित्सा या कानून। प्रक्रिया प्रासंगिक दस्तावेजों को इकट्ठा करने से शुरू होती है, जिन्हें पुनः प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) जैसी तकनीकों का उपयोग करके AI प्रणालियों में डाला जाता है। हालांकि, यहाँ एक चुनौती है: सभी विशेषज्ञ ज्ञान दस्तावेज नहीं होता। सच्चे विशेषज्ञता का सार अक्सर अनुभवी और विशिष्ट अंतर्दृष्टियों में निहित होता है।
अभ्यास में ज्ञान प्रसार
ज्ञान प्रसार का अभ्यास करें। विशेषज्ञों के साथ एक विधिपूर्ण संपर्क छिपे हुए नियमों और व्यापार रहस्यों को सतह पर ला सकता है। पेशेवरों का साक्षात्कार करने से लेकर मौखिक प्रोटोकॉल की पार्सिंग तक, लक्ष्य निहित ज्ञान को पकड़ना और AI में लाना है। उदाहरण के लिए, लांस इलियट एक स्टॉक व्यापारी की विशेषज्ञता को LLMs में कोडित होते हुए चित्रित करते हैं, इस प्रकार AI के प्रदर्शन को अद्वितीय रणनीतियों के साथ विस्तारित करते हैं।
सिंथेटिक विशेषज्ञों के साथ उन्नति
सिंथेटिक विशेषज्ञों की धारणा उभरती है क्योंकि AI मॉडल मानव समकक्षों से सीखते हैं। डोमेन का मास्टरीकरण करके, AI सलाहकार की भूमिका का अनुमान कर सकता है, हालांकि सीमाओं के साथ। जबकि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता भविष्य की आकांक्षा बनी हुई है, आज ज्ञान प्रसार का रणनीतिक अनुप्रयोग सक्षम, संकुचित AI विशेषज्ञों के लिए एक आधार तैयार कर सकता है।
अंतर भरना: संकुचित बनाम सामान्य AI
संकुचित और सामान्य AI पर बहस परिदृश्य को आकार देती रहती है। जबकि कुछ का तर्क है कि LLMs पहले से ही सामान्य बुद्धिमत्ता के तत्वों को प्रकट करते हैं, अन्य मानते हैं कि सच्ची विशेषज्ञता के लिए कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता आवश्यक है। किसी भी परिदृश्य में, AI फ्रेमवर्क में मानव-निर्मित प्रथाओं का एकीकरण जनरेटिव मॉडलों की डोमेन-विशिष्ट क्षमताओं को समृद्ध करने का वादा करता है।
एल्बर्ट हबर्ड के शब्दों में, आज के गुणवत्तापूर्ण काम पर ध्यान केंद्रित करने से कल की उत्कृष्टता की नींव पड़ती है। AI में मानव ज्ञान को शामिल करना न केवल विशेषज्ञता को लोकतांत्रिक बनाता है बल्कि LLMs को कार्यक्षमता और प्रासंगिकता की नई ऊँचाइयों तक पहुँचाता है।