बड़े भाषा मॉडलों की व्यावसायिक क्षमता खोलें

बड़े भाषा मॉडल (LLM) तेजी से विभिन्न उद्योगों में गेम-चेंजर बनते जा रहे हैं, जो व्यवसायों को संचालन को सुव्यवस्थित करने, दक्षता में सुधार करने और नवाचार को बढ़ावा देने के अभूतपूर्व अवसर प्रदान करते हैं। OpenAI के GPT-4 से लेकर Meta के Llama और Anthropic के Claude जैसे शक्तिशाली LLM प्लेटफ़ॉर्म हमारे प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहे हैं। हालाँकि, इन मॉडलों की शक्ति का पूरी तरह से दोहन करने के लिए, व्यवसायों को LLM को अपनी कार्यप्रवाह में निर्बाध रूप से एकीकृत करने के लिए गहन रणनीतियां विकसित करनी चाहिए।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के स्लोन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट में प्रैक्टिस के प्रोफेसर रमा रामकृष्णन का मानना ​​है कि LLM एक परिवर्तनकारी तकनीक है जिसके साथ व्यवसाय अभूतपूर्व गति से एप्लिकेशन बना सकते हैं। हाल ही में एक वेबिनार में, रामकृष्णन ने तीन अलग-अलग दृष्टिकोणों की रूपरेखा तैयार की है जिनका उपयोग व्यवसाय विभिन्न कार्यों और व्यावसायिक उपयोग के मामलों को संभालने के लिए इन ऑफ-द-शेल्फ LLM का लाभ उठाने के लिए कर सकते हैं: प्रॉम्प्टिंग, पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG) और निर्देश फाइन-ट्यूनिंग।

1. प्रॉम्प्टिंग: LLM की शक्ति को उजागर करना

प्रॉम्प्टिंग LLM के उपयोग का सबसे सीधा और आसानी से उपलब्ध रूप है, जिसमें मॉडल से बस एक प्रश्न या निर्देश पूछना और एक उत्पन्न प्रतिक्रिया प्राप्त करना शामिल है। यह विधि विशेष रूप से उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिन्हें अतिरिक्त विशिष्ट प्रशिक्षण या डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना सामान्य ज्ञान और रोजमर्रा के ज्ञान का उपयोग करके सफलतापूर्वक पूरा किया जा सकता है।

रामकृष्णन ने इस बात पर जोर दिया कि प्रॉम्प्टिंग कुछ प्रकार के वर्गीकरण कार्यों के लिए विशेष रूप से प्रभावी है। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी अपनी वेबसाइट पर पोस्ट की गई उत्पादों की समीक्षाओं का विश्लेषण करने के लिए LLM का लाभ उठा सकती है। LLM को समीक्षाएं प्रदान करके और उन्हें संभावित कमियों या अलोकप्रिय सुविधाओं की पहचान करने के लिए प्रेरित करके, कंपनी उत्पाद विकास निर्णयों को सूचित करने और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती है। यह प्रक्रिया समीक्षाओं को मैन्युअल रूप से टैग करने और वर्गीकृत करने की आवश्यकता को समाप्त करती है, जिससे समय और संसाधन बचते हैं।

रियल एस्टेट के क्षेत्र में, प्रॉपर्टी विवरण स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए प्रॉम्प्टिंग का उपयोग किया जा सकता है। अचल संपत्ति एजेंट LLM को प्रमुख विशेषताओं और मुख्य विशेषताओं के साथ प्रदान कर सकते हैं और संभावित खरीदारों या किरायेदारों को आकर्षित करने के लिए सेकंड के भीतर आकर्षक, प्रेरक विवरण उत्पन्न कर सकते हैं। यह एजेंटों को लेखन पर महत्वपूर्ण समय बिताने के बजाय ग्राहकों के साथ संबंध बनाने और सौदों को बंद करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

वित्तीय उद्योग में, बाजार के रुझानों का विश्लेषण करने और निवेश रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए प्रॉम्प्टिंग का उपयोग किया जा सकता है। वित्तीय विश्लेषक LLM में प्रासंगिक डेटा और बाजार जानकारी इनपुट कर सकते हैं और उसे पैटर्न की पहचान करने, भविष्यवाणियां करने और व्यावहारिक रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। यह विश्लेषकों को अधिक सूचित निर्णय लेने और नवीनतम बाजार विकास के बारे में सूचित रहने में मदद करता है।

जबकि प्रॉम्प्टिंग एक शक्तिशाली तकनीक है, व्यवसायों को इसकी सीमाओं से अवगत होना चाहिए। जब कार्यों के लिए अत्यधिक विशिष्ट ज्ञान या वर्तमान जानकारी की आवश्यकता होती है, तो सटीक और प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए प्रॉम्प्टिंग पर्याप्त नहीं हो सकती है। ऐसे मामलों में, RAG और निर्देश फाइन-ट्यूनिंग जैसी अधिक उन्नत तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

2. पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG): प्रासंगिक डेटा के साथ LLM को बढ़ाना

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG) एक अधिक उन्नत तकनीक है जिसमें LLM को एक स्पष्ट निर्देश या प्रश्न के साथ-साथ प्रासंगिक डेटा या अतिरिक्त जानकारी प्रदान करना शामिल है। यह विधि उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनके लिए LLM को वर्तमान जानकारी या मालिकाना ज्ञान तक पहुंचने की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, एक रिटेलर एक ग्राहक सेवा चैटबॉट बनाने के लिए RAG का उपयोग कर सकता है जो उत्पाद वापसी नीतियों के बारे में सवालों के सटीक जवाब देने में सक्षम है। कंपनी के रिटर्न पॉलिसी दस्तावेजों का उपयोग करके चैटबॉट को प्रशिक्षित करके, रिटेलर यह सुनिश्चित कर सकता है कि ग्राहकों को सटीक और अद्यतित जानकारी मिले, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार हो और समर्थन लागत कम हो।

RAG का सार पारंपरिक कॉर्पोरेट खोज इंजन या सूचना पुनर्प्राप्ति तकनीकों का उपयोग करके बड़ी संख्या में दस्तावेजों से प्रासंगिक सामग्री खोजने की क्षमता में निहित है। यह व्यवसायों को आंतरिक ज्ञान के भंडार का लाभ उठाने और LLM को कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करने की अनुमति देता है।

स्वास्थ्य सेवा प्रदाता डॉक्टरों को निदान और उपचार के निर्णय लेने में मदद करने के लिए RAG का उपयोग कर सकते हैं। LLM को रोगी के इतिहास, परीक्षा परिणामों और चिकित्सा अनुसंधान पत्रों की जानकारी देकर, डॉक्टर मूल्यवान जानकारी प्राप्त कर सकते हैं जो उन्हें सबसे उपयुक्त उपचार योजना निर्धारित करने में मदद कर सकती है। यह रोगी के परिणामों में सुधार कर सकता है और चिकित्सा त्रुटियों को कम कर सकता है।

कानूनी फर्म वकील अनुसंधान और संक्षिप्त विवरण लिखने में मदद करने के लिए RAG का उपयोग कर सकती हैं। LLM को प्रासंगिक केस कानून, विनियम और कानूनी लेखों की जानकारी देकर, अटॉर्नी जल्दी से अपने मुकदमे का समर्थन करने के लिए आवश्यक जानकारी पा सकते हैं। यह वकीलों के समय और प्रयास को बचा सकता है और उन्हें मामलों के अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

प्रॉम्प्टिंग और RAG का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, व्यवसायों को अपने कर्मचारियों को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कौशल विकसित करने में मदद करनी चाहिए। एक प्रभावी दृष्टिकोण “चेन ऑफ़ थॉट” प्रॉम्प्टिंग है, जहाँ उपयोगकर्ता LLM को “चरण-दर-चरण सोचने” का निर्देश देते हैं। यह दृष्टिकोण आमतौर पर अधिक सटीक परिणाम उत्पन्न करता है क्योंकि यह LLM को जटिल कार्यों को तोड़ने और व्यवस्थित तरीके से तर्क करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

रामकृष्णन ने प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में सावधानी बरतने पर जोर दिया ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि LLM द्वारा प्रदान किए गए उत्तर वास्तव में वही हैं जो हमें चाहिए। सावधानीपूर्वक प्रॉम्प्ट तैयार करके और प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करके, व्यवसाय LLM द्वारा प्रदान किए गए परिणामों की सटीकता और प्रासंगिकता को अधिकतम कर सकते हैं।

3. निर्देश फाइन-ट्यूनिंग: विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए LLM को अनुकूलित करना

निर्देश फाइन-ट्यूनिंग एक अधिक उन्नत तकनीक है जिसमें एप्लिकेशन-विशिष्ट प्रश्न-उत्तर उदाहरणों का उपयोग करके LLM को और प्रशिक्षित करना शामिल है। यह विधि उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनमें डोमेन-विशिष्ट शब्दावली और ज्ञान शामिल है या जिन्हें आसानी से वर्णित करना मुश्किल है, जैसे कि चिकित्सा रिकॉर्ड या कानूनी दस्तावेजों का विश्लेषण करना।

प्रॉम्प्टिंग और RAG के विपरीत, निर्देश फाइन-ट्यूनिंग में मॉडल को ही संशोधित करना शामिल है। एप्लिकेशन-विशिष्ट डेटा का उपयोग करके LLM को प्रशिक्षित करके, व्यवसाय एक विशिष्ट डोमेन में इसकी सटीकता और प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक संगठन जो चिकित्सा निदान में मदद करने के लिए एक चैटबॉट बनाने की कोशिश कर रहा है, उसे सैकड़ों प्रश्न-उत्तर उदाहरणों को संकलित करने और उन्हें LLM को प्रदान करने की आवश्यकता होगी। रोगी के केस विवरणों से युक्त प्रश्नों को चिकित्सा पद्धति से उचित उत्तरों के साथ जोड़ा जाएगा, जिसमें संभावित निदान के बारे में जानकारी शामिल है। यह जानकारी LLM को और प्रशिक्षित करेगी और चिकित्सा संबंधी प्रश्नों को सटीक उत्तर देने की संभावना को बढ़ाएगी।

वित्तीय संस्थान अपने धोखाधड़ी का पता लगाने के सिस्टम की सटीकता में सुधार के लिए निर्देश फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग कर सकते हैं। धोखाधड़ी वाले लेनदेन और गैर-धोखाधड़ी वाले लेनदेन के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके LLM को प्रशिक्षित करके, संस्थान धोखाधड़ी वाली गतिविधियों की पहचान करने की अपनी क्षमता में सुधार कर सकते हैं। यह संस्थानों को वित्तीय नुकसान को कम करने और अपने ग्राहकों को धोखाधड़ी से बचाने में मदद करता है।

विनिर्माण कंपनियां अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए निर्देश फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग कर सकती हैं। उत्पादन प्रक्रिया के बारे में डेटा का उपयोग करके LLM को प्रशिक्षित करके, कंपनियां अक्षमताओं की पहचान कर सकती हैं और समग्र दक्षता में सुधार कर सकती हैं। यह कंपनियों को लागत कम करने और उत्पादकता बढ़ाने में मदद करता है।

हालांकि निर्देश फाइन-ट्यूनिंग एक शक्तिशाली तकनीक है, लेकिन यह समय लेने वाली भी हो सकती है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा बनाने के लिए, कुछ कंपनियां डेटा को ही उत्पन्न करने के लिए LLM का उपयोग करना चुन सकती हैं। इस प्रक्रिया को सिंथेटिक डेटा पीढ़ी कहा जाता है और यह निर्देश फाइन-ट्यूनिंग से जुड़ी लागत और प्रयास को कम करने में प्रभावी हो सकती है।

LLM के लिए सही दृष्टिकोण खोजना

जैसे-जैसे संगठन LLM और जेनरेटिव AI एप्लिकेशन में गहराई से उतरते हैं, उन्हें इन विधियों के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं होती है, बल्कि उन्हें उपयोग के मामले के आधार पर विभिन्न तरीकों से अपनाना चाहिए।

रामकृष्णन का मानना ​​है कि, "प्रॉम्प्टिंग कार्यभार के मामले में सबसे आसान है, इसके बाद RAG और फिर निर्देश फाइन-ट्यूनिंग। जितना अधिक काम डाला जाएगा, उतना ही अधिक प्रतिफल होगा।"

अपनी आवश्यकताओं का ध्यानपूर्वक मूल्यांकन करके और LLM दृष्टिकोण या दृष्टिकोणों के सबसे उपयुक्त संयोजन का चयन करके, व्यवसाय इन शक्तिशाली तकनीकों की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और नवाचार, बढ़ी हुई दक्षता और बेहतर निर्णय लेने को बढ़ावा दे सकते हैं। जैसे-जैसे LLM का विकास जारी है, व्यवसायों को नवीनतम विकासों के बारे में सूचित रहना चाहिए और इन अभूतपूर्व तकनीकों का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए नई तकनीकों का प्रयोग करना चाहिए।