లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) భారీ మొత్తం టెక్స్ట్పై ట్రైన్ చేయబడిన న్యూరల్ నెట్వర్క్. దాని ప్రధాన పని: తదుపరి టోకెన్ను అంచనా వేయడం.
మీరు ఎప్పుడైనా రాసిన ప్రతి పుస్తకం, వ్యాసం మరియు వెబ్సైట్ చదివారని ఊహించుకోండి. ఆ చదవడం తర్వాత, ఏ వాక్యంలోనైనా తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయడంలో మీరు బాగా ఉంటారు. LLM అదే చేస్తుంది, కానీ గణిత ఖచ్చితత్వంతో.
ప్రతి ఆధునిక LLM Transformer ఆర్కిటెక్చర్పై నిర్మించబడింది. ప్రధాన ఆవిష్కరణ: సెల్ఫ్-అటెన్షన్ — టెక్స్ట్ను పదం వారీగా చదవడానికి బదులు, అన్ని పదాలను ఒకేసారి చూస్తుంది.
"నది ఒడ్డున బ్యాంక్ ఏటవాలుగా ఉంది"
"బ్యాంక్" పదానికి అటెన్షన్ స్కోర్లు:
"బ్యాంక్" ←→ "నది" = 0.45 (అధికం — అర్థాన్ని స్పష్టం చేస్తుంది)
"బ్యాంక్" ←→ "ఏటవాలు" = 0.30 (మధ్యస్థం)
ప్రతి Transformer లేయర్: సెల్ఫ్-అటెన్షన్ → జోడించు + నార్మలైజ్ → ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ → జోడించు + నార్మలైజ్. 50-100+ బ్లాక్లు స్టాక్ చేయండి.
మోడల్ పుస్తకాలు, వెబ్సైట్లు, కోడ్ నుండి ట్రిలియన్ టోకెన్లు చదువుతుంది.
ప్రశ్న-సమాధాన జతలపై ట్రైన్ చేయబడుతుంది.
Reinforcement Learning from Human Feedback మోడల్కు మానవులు ఏది సహాయకరంగా మరియు సురక్షితంగా భావిస్తారో నేర్పిస్తుంది.
RLHF టెక్స్ట్ పూర్తి చేసే మోడల్ మరియు సహాయక అసిస్టెంట్ మధ్య తేడా చేస్తుంది. AI భద్రతా పరిశోధన ఇప్పటికీ కీలకం.
┌──────────────┬─────────────┬──────────────────────────────────┐
│ మోడల్ కుటుంబం│ సృష్టికర్త │ ప్రధాన లక్షణాలు │
├──────────────┼─────────────┼──────────────────────────────────┤
│ GPT-4/4o │ OpenAI │ బలమైన తర్కం, మల్టీమోడల్ │
│ Claude │ Anthropic │ భద్రతా-కేంద్రిత, పొడవైన సందర్భం │
│ Llama │ Meta │ ఓపెన్-వెయిట్, స్థానికంగా రన్ అవుతుంది │
│ Gemini │ Google │ మల్టీమోడల్-నేటివ్ │
│ Mistral │ Mistral AI │ సమర్థవంతమైనది, యూరోపియన్ │
└──────────────┴─────────────┴──────────────────────────────────┘
LLMలు అనర్గళ టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి చేస్తాయి, సంక్షిప్తం చేస్తాయి, అనువదిస్తాయి మరియు కోడ్ రాస్తాయి. కానీ హాలూసినేషన్లు, గణితం, ఇటీవలి సమాచారం మరియు నిజమైన తర్కంలో ఇబ్బంది పడతాయి.
LLMలు టోకెన్లు చదువుతాయి (సుమారు ¾ పదం). GPT-4o 128K టోకెన్లు, Claude 200K సపోర్ట్ చేస్తుంది.
input_tokens = 1000
output_tokens = 500
price_per_1k = 0.01
cost = ((input_tokens + output_tokens) / 1000) * price_per_1k
print(f"అభ్యర్థన ఖర్చు: ${cost:.4f}")
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "మీరు టీనేజర్ల కోసం సైన్స్ ట్యూటర్."},
{"role": "user", "content": "కిరణజన్య సంయోగక్రియను సరళంగా వివరించండి."}
],
temperature=0.7,
max_tokens=300
)
print(response.choices[0].message.content)
messages అర్రే మీ సంభాషణ చరిత్ర. మోడల్ "గుర్తుంచుకోదు" — మీరు ప్రతిసారి పూర్తి సందర్భం పంపుతారు.
తదుపరి పాఠంలో ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ నేర్చుకుందాం — LLMల నుండి ఉత్తమ ఫలితాలు పొందే కళ. ✨