कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र एक महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर रहा है। शुरुआती एआई मॉडल केवल टेक्स्ट के छोटे-छोटे हिस्सों को प्रोसेस करने तक सीमित थे, लेकिन आज के अत्याधुनिक सिस्टम पूरी किताबों को ग्रहण करने और समझने की क्षमता रखते हैं। इस विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर 5 अप्रैल, 2025 को आया, जब Meta ने Llama 4 का अनावरण किया, जो एक अभूतपूर्व 10-मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो वाली एक ग्राउंडब्रेकिंग एआई मॉडल परिवार है। इस लंबी छलांग का एजेंटिक एआई सिस्टम के भविष्य पर गहरा प्रभाव पड़ता है, जो स्वायत्त रूप से संचालित करने, योजना बनाने, निर्णय लेने और स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
इस परिवर्तनकारी तकनीक में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, हमने एआई समुदाय में एक विशिष्ट व्यक्ति निकिता ग्लैडिख से संपर्क किया। BrainTech Award विजेता, IEEE के एक सक्रिय सदस्य, और Primer AI में एक Staff Software Engineer के रूप में, निकिता AI सत्यापन और बुनियादी ढांचे के विकास में सबसे आगे रहे हैं। 2013 में शुरू हुए एक दशक से अधिक के करियर के साथ, निकिता ने व्यावहारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, शैक्षणिक अनुसंधान और वैश्विक डेवलपर समुदाय में योगदान को निर्बाध रूप से मिश्रित किया है, जिससे Python, Go और AI-आधारित स्वचालन में खुद को एक मांग वाले विशेषज्ञ के रूप में स्थापित किया जा सके। उनका अनूठा दृष्टिकोण वित्त, बाज़ार और खोज प्रौद्योगिकियों जैसे विविध क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर LLM-संचालित पाइपलाइनों को तैनात करने में उनके व्यापक हाथों के अनुभव से उपजा है।
निकिता ग्लैडिख विशेष रूप से स्केलेबल आर्किटेक्चर पर अपने अग्रणी काम के लिए जाने जाते हैं जो बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को मजबूत सत्यापन तर्क के साथ एकीकृत करते हैं। इस डोमेन में, विश्वसनीयता और सटीकता सर्वोपरि है, और निकिता के रणनीतिक योगदान RAG-V (सत्यापन के साथ पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी) प्रतिमान को आकार देने में सहायक रहे हैं, जो AI-संचालित उद्योगों में तेजी से गति प्राप्त कर रहा है।
संदर्भ विंडो विस्तार का महत्व
Meta के Llama 4 ने पिछली संदर्भ विंडो सीमाओं को तोड़ दिया है और इसे 10 मिलियन टोकन तक विस्तारित किया है, यह उपलब्धि Google के Gemini 2.5 के जारी होने के तुरंत बाद हासिल की गई, जिसने 1 मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो की पेशकश की। लेकिन AI उद्योग के लिए इन आंकड़ों का क्या मतलब है?
निकिता के अनुसार, बड़ी संदर्भ विंडो की ओर रुझान परिवर्तनकारी से कम नहीं है। एआई सिस्टम को इनपुट की भारी मात्रा को संसाधित और विश्लेषण करने, जिसमें पूरी बातचीत, व्यापक दस्तावेज और यहां तक कि पूरे डेटाबेस भी शामिल हैं, को सक्षम करके, ये सिस्टम अब उस स्तर की गहराई और निरंतरता के साथ तर्क कर सकते हैं जो पहले अप्राप्य थी। इस प्रतिमान बदलाव का एजेंटिक पाइपलाइनों के डिजाइन पर गहरा प्रभाव पड़ता है, जहां एआई एजेंटों को स्वतंत्र रूप से योजना बनाने, निर्णय लेने और कार्यों को निष्पादित करने का काम सौंपा जाता है। एक बड़ा संदर्भ कम त्रुटियों, बेहतर निजीकरण और अधिक गहन उपयोगकर्ता अनुभवों में तब्दील होता है। यह उस दिशा का स्पष्ट संकेत है जिसमें पूरा क्षेत्र आगे बढ़ रहा है।
हाथों का अनुभव और एजेंटिक पाइपलाइन डिजाइन
PKonfig जैसे डेवलपर टूल और बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाने वाले शैक्षिक प्लेटफार्मों के निर्माण में निकिता का व्यापक अनुभव एजेंटिक पाइपलाइन डिजाइन की जटिलताओं में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। वह दबाव में विश्वसनीय रूप से काम करने वाले सिस्टम के निर्माण में मॉड्यूलरिटी, अवलोकन क्षमता और विफलता अलगाव के महत्वपूर्ण महत्व पर जोर देते हैं।
अपने अनुभव से सीखते हुए, निकिता हर घटक को विफलता के संभावित बिंदु के रूप में मानने और फ़ॉलबैक पथ, सत्यापन परतें और पुनरुत्पादन क्षमता उपाय लागू करने की वकालत करते हैं। ये सिद्धांत एजेंटिक वर्कफ़्लो के डिज़ाइन पर सीधे लागू होते हैं, जहाँ एजेंटों को संरचित राज्य प्रबंधन, पता लगाने योग्य निष्पादन और नियतात्मक व्यवहार की आवश्यकता होती है, जैसे कि कोई भी वितरित सिस्टम।
निकिता का एप्लाइड एआई में काम, विशेष रूप से रिज्यूमे सारांश में भ्रम को कम करने और शैक्षिक सेटिंग्स में प्रतिक्रिया को स्वचालित करने में, सत्यापन लूप और पुनर्प्राप्ति-पहले डिजाइन के महत्व को उजागर करता है। उनका मानना है कि एजेंटों पर आँख मूंदकर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए, बल्कि उन्हें एम्बेडेड सत्यापन तंत्रों से लैस किया जाना चाहिए और संरचित ज्ञान आधारों के साथ कसकर एकीकृत किया जाना चाहिए। इसके अलावा, वह मानव-इन-द-लूप डिज़ाइन के महत्व पर जोर देते हैं, एक सिद्धांत जिसे उन्होंने शैक्षिक उपकरणों में प्राथमिकता दी और अब एजेंट जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक मानते हैं। एजेंटिक पाइपलाइनें केवल नवीन UX प्रवाह से अधिक हैं; वे जटिल सॉफ्टवेयर सिस्टम हैं जिनका बैकएंड इंजीनियरिंग के समान कठोरता के साथ संपर्क किया जाना चाहिए ताकि व्यवहार में उनकी व्यवहार्यता सुनिश्चित हो सके।
विस्तारित संदर्भ के माध्यम से एआई विश्वसनीयता बढ़ाना
संदर्भ विंडो आकार में प्रगति पहले से ही उत्पादन प्रणालियों पर मूर्त प्रभाव डाल रही है, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों में एआई विश्वसनीयता बढ़ रही है। निकिता एक ठोस उदाहरण प्रदान करता है कि कैसे बड़े संदर्भ एआई विश्वसनीयता में सुधार करते हैं:
छोटे संदर्भ विंडो अक्सर एआई मॉडल को महत्वपूर्ण प्रासंगिक जानकारी को छोटा करने के लिए मजबूर करते थे, जिससे खंडित या गलत आउटपुट होते थे। हालाँकि, लाखों टोकन तक विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ, मॉडल अब व्यापक ऐतिहासिक इंटरैक्शन, विस्तृत उपयोगकर्ता प्रोफाइल और डेटा के भीतर बहुआयामी संबंधों को बनाए रख सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक एआई-आधारित ग्राहक सहायता एजेंट वर्षों तक फैले पिछले इंटरैक्शन को संदर्भित कर सकता है, जिससे प्रासंगिक रूप से समृद्ध, अत्यधिक वैयक्तिकृत समर्थन मिल सकता है। यह संदर्भ हानि के कारण होने वाली त्रुटियों को काफी कम करता है, जिससे विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा निदान या वित्तीय पूर्वानुमान जैसे महत्वपूर्ण परिदृश्यों में एआई-संचालित निर्णयों की विश्वसनीयता और गहराई बढ़ जाती है।
निकिता को Primer AI में सत्यापन के साथ पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG-V) को लागू करते समय आने वाली एक चुनौती याद आती है: सहायक दस्तावेजों को संदर्भ में फिट करने के लिए सत्यापन कॉल के लिए डेटा को कम करना। इस सीमा ने उनके सत्यापन प्रयासों की सटीकता को प्रतिबंधित कर दिया। हालाँकि, Llama 4 की विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ, वे बाधाएँ प्रभावी रूप से दूर हो जाती हैं।
RAG-V: विश्वसनीय AI विकास की आधारशिला
RAG-V विधि, जहाँ मॉडल सामग्री को पुनः प्राप्त और सत्यापित करते हैं, विश्वसनीय AI विकास की आधारशिला के रूप में उभरी है। निकिता बताते हैं कि RAG-V एक ऐसी विधि है जहाँ AI न केवल उत्तर उत्पन्न करता है, बल्कि सक्रिय रूप से विश्वसनीय बाहरी स्रोतों के विरुद्ध उनकी जाँच करता है - संक्षेप में, वास्तविक समय में तथ्य जाँच।
RAG-V पर निकिता का काम एजेंटिक AI सिस्टम के भीतर सत्यापन सिद्धांतों के एकीकरण पर जोर देता है। RAG-V मॉडल आउटपुट को आधिकारिक बाहरी स्रोतों के खिलाफ क्रॉस-रेफरेंस करने के लिए पुनर्प्राप्ति प्रणालियों और मजबूत सत्यापन परतों को नियोजित करता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय जोखिम आकलन में, उत्पन्न सलाह या भविष्यवाणी के प्रत्येक भाग को ऐतिहासिक बाजार डेटा या नियामक अनुपालन दस्तावेजों के विरुद्ध मान्य किया जाता है। विस्तारित संदर्भ विंडो समृद्ध संदर्भों को सक्षम करके और सामग्री और प्रारूप को मान्य करने की आवश्यकता पर जोर देकर इस दृष्टिकोण को बढ़ाती हैं।
निकिता इस बात पर जोर देते हैं कि बड़े संदर्भ विंडो एक ही सत्यापन चक्र में अधिक सहायक सामग्री को शामिल करने की अनुमति देकर RAG-V के लाभों को बढ़ाते हैं। हालाँकि, वे असंरचित आउटपुट का खतरा भी बढ़ाते हैं। उन्होंने आगाह किया कि भाषा मॉडल को नियतात्मक वेब एपीआई आह्वान के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, बल्कि संभाव्य संस्थाओं के रूप में माना जाना चाहिए, जो बुद्धिमान उपयोगकर्ताओं के समान हैं। इसलिए, विश्वसनीयता और एकीकरण तत्परता सुनिश्चित करने के लिए सामग्री और संरचनात्मक सत्यापन दोनों आवश्यक हैं।
एलएलएम को यूजर इनपुट: सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर में एक प्रतिमान बदलाव
निकिता का सुझाव है कि LLM आउटपुट को API प्रतिक्रियाओं की तुलना में उपयोगकर्ता इनपुट के रूप में मानने का आधुनिक सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर पर गहरा प्रभाव पड़ रहा है। जब LLM को स्थिर API कॉल के बजाय उपयोगकर्ता के समान इनपुट के रूप में देखा जाता है, तो यह सॉफ़्टवेयर को डिज़ाइन और निर्मित करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल देता है।
फ्रंटएंड इंटरफेस को अनिश्चितता और देरी को शालीनता से संभालने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जिसमें आशावादी UI जैसे पैटर्न कार्यरत हैं। बैकएंड पर, एसिंक्रोनस, इवेंट-चालित डिज़ाइन आवश्यक हो जाते हैं, जिसमें संदेश कतारें (जैसे, Kafka या RabbitMQ) AI-संचालित कार्यों को मूल तर्क से अलग करने में मदद करती हैं।
हाइब्रिड आर्किटेक्चर, जो पारंपरिक कोड को मॉडल-आधारित निर्णयों के साथ जोड़ते हैं, LLM आउटपुट के धीमे या अविश्वसनीय होने पर फ़ॉलबैक तंत्र की अनुमति देते हैं। यह परिवर्तनशीलता सटीकता के लिए ही नहीं, बल्कि संरचना और स्थिरता के लिए भी सत्यापन के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करती है। निकिता द्वारा विकसित PKonfig जैसे उपकरण स्कीमा-अनुपालन प्रतिक्रियाओं को लागू करते हैं, संभाव्य प्रणालियों में एकीकरण विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हैं।
LLM के साथ शिक्षा को बदलना: स्वचालित ग्रेडिंग और वैयक्तिकृत प्रतिक्रिया
निकिता ने इन सिद्धांतों को न केवल उद्योग में बल्कि शिक्षा में भी लागू किया है, GoIT के लिए एक स्वचालित ग्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है। वह बताते हैं कि उनके अनुभव ने नियतत्ववाद, पुनरुत्पादन क्षमता और मानव-इन-द-लूप एस्केलेशन के मूल्य को मजबूत किया है। यहां तक कि जैसे-जैसे हम LLM जैसे अधिक उन्नत टूल को एकीकृत करते हैं, ये अवधारणाएं केंद्रीय बनी हुई हैं।
आधुनिक LLM अधिक वैयक्तिकृत और संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करके छात्र प्रतिक्रिया में क्रांति लाने की क्षमता रखते हैं। निश्चित टेम्प्लेट पर निर्भर रहने के बजाय, एक LLM छात्र के सीखने के इतिहास, कोडिंग शैली या देशी भाषा के अनुसार अपनी व्याख्याओं को अनुकूलित कर सकता है, जिससे प्रतिक्रिया अधिक सुलभ और कार्रवाई योग्य हो जाती है। हालाँकि, निकिता जोर देते हैं कि विश्वसनीयता और निष्पक्षता गैर-परक्राम्य बनी हुई हैं। इसके लिए पुनर्प्राप्ति-आधारित ग्राउंडिंग, रूब्रिक सत्यापन और ओवरराइड तंत्र के साथ LLM को संयोजित करने की आवश्यकता है। जिस तरह स्पष्टीकरण और ऑडिट क्षमता ने मूल प्लेटफ़ॉर्म के डिज़ाइन का मार्गदर्शन किया, उसी तरह निकिता AI-सहायता प्राप्त शिक्षा के भविष्य को एजेंटिक के रूप में देखता है, लेकिन हर चरण में सख्त सुरक्षा उपायों और पारदर्शी तर्क के साथ।
एआई विकास में जटिलता के प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ
एआई विकास में निहित वास्तुशिल्प और सत्यापन चुनौतियों का समाधान करने के लिए जटिलता के प्रबंधन के लिए प्रभावी रणनीतियों की आवश्यकता होती है। निकिता डेवलपर्स को शुरू से ही सत्यापन को प्राथमिकता देने, पूरे पाइपलाइन में स्कीमा जाँचें एम्बेड करने की सलाह देते हैं। वह उन उपकरणों का उपयोग करने के महत्व पर जोर देते हैं जो न केवल शुद्धता बल्कि संरचना और स्थिरता को भी लागू करते हैं।
अपने अनुभवों से सीखते हुए और मॉड्यूलर रूप से सोचने की आवश्यकता को पहचानते हुए, निकिता मॉडल तर्क को व्यावसायिक तर्क से अलग करने और उन मामलों के लिए मजबूत फ़ॉलबैक बनाने की वकालत करते हैं जहाँ मॉडल गलत या धीमा है। तकनीकी अनुशासन और रणनीतिक दूरदर्शिता का यह संयोजन विश्वसनीय AI सिस्टम के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है।
मान्यता और सामुदायिक भागीदारी का प्रभाव
BrainTech Award जैसी पहलों के माध्यम से निकिता की मान्यता और IEEE जैसे समुदायों के साथ उनकी भागीदारी ने व्यवहार में जटिलताओं से निपटने के उनके दृष्टिकोण को काफी प्रभावित किया है। इन अनुभवों ने उनमें व्यावहारिकता के साथ नवाचार को पाटने के महत्व को स्थापित किया है।
BrainTech Award ने वास्तविक दुनिया के उपयोगकर्ता वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए कंप्यूटर विज़न लागू करने पर निकिता के काम को मान्यता दी, जिसने न केवल तकनीकी क्षमता बल्कि बड़े पैमाने पर उपयोगिता पर भी जोर दिया। इस अनुभव ने उनके इस विश्वास को आकार दिया कि AI सिस्टम शक्तिशाली होने के साथ-साथ मौजूदा प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से एकीकृत होने चाहिए। IEEE के साथ उनकी चल रही भागीदारी उन्हें नवीनतम अनुसंधान और सर्वोत्तम प्रथाओं से अवगत कराती है, जिससे वे ऐसे सिस्टम डिज़ाइन करने में सक्षम होते हैं जो न केवल उन्नत हैं बल्कि उत्पादन में नैतिक, मॉड्यूलर और लचीले भी हैं।
एआई का भविष्य को आकार देना
निकिता का भविष्य का काम मजबूत, स्केलेबल और नैतिक रूप से ठोस AI सिस्टम बनाने पर केंद्रित होगा। उनका मानना है कि Llama 4 और Gemini 2.5 जैसे मॉडल, अपनी विशाल संदर्भ विंडो के साथ, परिवर्तनकारी क्षमता रखते हैं, खासकर शिक्षा में। ये मॉडल AI ट्यूटर्स को छात्र के पूरे सीखने के इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत, संदर्भ-समृद्ध स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम बना सकते हैं।
स्वचालित मूल्यांकन ध्यान का एक और महत्वपूर्ण क्षेत्र है। GoIT के लिए निकिता का ग्रेडिंग टूल पहले से ही सिंटैक्स और शुद्धता को बड़े पैमाने पर संभालता है। हालाँकि, अगली पीढ़ी के LLM में अवधारणात्मक समझ का आकलन करके, पिछली प्रदर्शन के अनुसार प्रतिक्रिया को अनुरूप बनाकर और RAG-V के माध्यम से शैक्षणिक मानकों के साथ परिणामों को संरेखित करके इसे और आगे बढ़ाने की क्षमता है।
विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, निकिता स्कीमा सत्यापन और फ़ॉलबैक तर्क की निरंतर आवश्यकता पर जोर देते हैं, जो PKonfig जैसे उपकरणों को रेखांकित करते हैं। संरचित सत्यापन के साथ उन्नत मॉडल को मिलाकर, हम विश्वास, निष्पक्षता या शैक्षणिक कठोरता से समझौता किए बिना शिक्षा को बढ़ा सकते हैं।
शैक्षणिक कठोरता के साथ स्केलेबिलिटी को संतुलित करना
प्रत्येक तिमाही में हजारों छात्रों का समर्थन करने के लिए स्केलेबिलिटी और शैक्षणिक अखंडता के बीच सावधानीपूर्वक संतुलन की आवश्यकता होती है। निकिता ने चिंताओं को अलग करके इसे हासिल किया: स्वचालन ने नियमित सत्यापन को संभाला, जैसे कि परीक्षण परिणाम और कोड फ़ॉर्मेटिंग, जबकि जटिल किनारे के मामलों को मानव समीक्षा के लिए चिह्नित किया गया। इसने प्रतिक्रिया की गुणवत्ता या निष्पक्षता से समझौता किए बिना उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित किया।
संरचित रूब्रिक, असाइनमेंट के लिए संस्करण नियंत्रण और पता लगाने योग्य ग्रेडिंग तर्क को लागू करके शैक्षणिक कठोरता बनाए रखी गई। इन उपायों ने छात्र विश्वास और निर्देशात्मक पारदर्शिता का निर्माण किया।
निकिता का मानना है कि Llama 4-स्तर के मॉडल संदर्भ-जागरूक, बहुभाषी और यहां तक कि कोड-विशिष्ट प्रतिक्रिया पीढ़ी को बड़े पैमाने पर सक्षम करके इस संतुलन को महत्वपूर्ण रूप से स्थानांतरित कर सकते हैं। वे सरल शब्दों में अमूर्त अवधारणाओं को समझाने, व्यक्तिगत शिक्षार्थियों के अनुरूप प्रतिक्रिया तैयार करने और ट्यूटरजैसी बातचीत का अनुकरण करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, वह चेतावनी देते हैं कि पैमाने से गार्डलाइन की आवश्यकता समाप्त नहीं होती है। LLM को रूब्रिक में ग्राउंड किया जाना चाहिए, ज्ञात आउटपुट के विरुद्ध मान्य किया जाना चाहिए और प्रशिक्षकों द्वारा ऑडिट करने योग्य होना चाहिए। सही आर्किटेक्चर के साथ, LLM-संचालित निजीकरण के साथ नियतात्मक पाइपलाइनों को मिलाकर, हम शैक्षणिक मानकों का त्याग किए बिना गुणवत्तापूर्ण शिक्षा तक पहुंच को नाटकीय रूप से बढ़ा सकते हैं।
निकिता अपने दृष्टिकोण को संक्षेप में बताते हैं: "मैं ऐसे सिस्टम बनाता हूँ जो केवल काम नहीं करते हैं — वे सिखाते हैं, मान्य करते हैं, कॉन्फ़िगर करते हैं और निर्णय लेने में सहायता करते हैं।"