पाठ

समझें कि LLM कैसे काम करते हैं, ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर से लेकर उभरती क्षमताओं और वास्तविक दुनिया की सीमाओं तक।

ज़ीरो-शॉट से ट्री-ऑफ़-थॉट तक उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकों में महारत पाएँ और सुरक्षित, फिर से इस्तेमाल हो सकने वाले प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाना सीखें।

तीन प्रमुख डीप लर्निंग आर्किटेक्चर समझें और यह भी कि ट्रांसफ़ॉर्मर आधुनिक AI पर हावी क्यों हो गए।

डोमेन-विशिष्ट AI ऐप्लिकेशन बनाने के लिए मॉडल को कब और कैसे फ़ाइन-ट्यून करना है या रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन इस्तेमाल करनी है, यह सीखें।

जानें कि AI एजेंट कैसे देखते, तर्क करते और कार्रवाई करते हैं, और मल्टी-एजेंट सहयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य क्यों बना रहा है।

सेल्फ-अटेंशन, मल्टी-हेड अटेंशन, पोज़िशनल एन्कोडिंग और हर आधुनिक बड़े भाषा मॉडल को चलाने वाले ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर की गहरी समझ।

मॉडल प्रदर्शन को नियंत्रित करने वाले अनुभवजन्य स्केलिंग लॉ, कम्प्यूट-इष्टतम प्रशिक्षण रणनीतियाँ और फ़्रंटियर मॉडल प्रशिक्षित करने के पीछे की वितरित सिस्टम इंजीनियरिंग समझें।

समझें कि कच्चे भाषा मॉडल supervised फ़ाइन-ट्यूनिंग, रिवॉर्ड मॉडलिंग और मानव फ़ीडबैक से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से सहायक, अहानिकर सहायकों में कैसे बदले जाते हैं।

सीखें कि AI एजेंट जटिल वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए टूल उपयोग, मेमोरी, योजना रणनीतियों और मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर से स्वायत्त रूप से कैसे देखते, तर्क करते और कार्रवाई करते हैं।

आधुनिक AI सिस्टम की हमले की सतह समझें, जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से लेकर विरोधी उदाहरणों और डेटा पॉइज़निंग तक, और उन्हें सुरक्षित रखने वाली रक्षा रणनीतियाँ सीखें।

ऐसा रिट्रीवल डिज़ाइन करें जो उत्तरों को बेहतर बनाए, न कि कमजोर डेटा को आत्मविश्वासी मॉडल के पीछे छिपाए।

प्रभावशाली डेमो से आगे जाकर ऐसे सीमित, देखने योग्य एजेंट बनाएँ जो टूल सुरक्षित ढंग से इस्तेमाल करते हैं।

किसी AI फ़ीचर के उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने से पहले गुणवत्ता, सुरक्षा, लेटेंसी और लागत को मापने योग्य बनाएँ।