कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रात (Artificial Intelligence) एक मोठा बदल होत आहे. सुरुवातीच्या AI मॉडेल्समध्ये केवळ काही शब्दांचे विश्लेषण करण्याची क्षमता होती, पण आजच्या आधुनिक प्रणाली संपूर्ण पुस्तके वाचून समजून घेऊ शकतात. 5 एप्रिल, 2025 रोजी मेटाने (Meta) Llama 4 सादर केले, जे 10-दशलक्ष-टोकन संदर्भ विंडो असलेले एक महत्त्वपूर्ण AI मॉडेल आहे. या प्रगतीमुळे एजेंटिक एआय (agentic AI) प्रणालींच्या भविष्यावर मोठा प्रभाव पडणार आहे, कारण या प्रणाली स्वतंत्रपणे योजना बनवण्यास, निर्णय घेण्यास आणि कार्य करण्यास सक्षम आहेत.
या बदलत्या तंत्रज्ञानाबद्दल अधिक माहिती मिळवण्यासाठी, आम्ही AI समुदायातील एक प्रतिष्ठित व्यक्ती निकिता ग्लॅडकीख (NikitaGladkikh) यांच्याशी संपर्क साधला. ब्रेनटेक पुरस्कार (BrainTech Award) विजेते, IEEE चे सक्रिय सदस्य आणि Primer AI मधील स्टाफ सॉफ्टवेअर इंजिनियर म्हणून निकिता AI प्रमाणीकरण आणि पायाभूत सुविधा विकासात आघाडीवर आहेत. 2013 पासून सुरू झालेल्या आपल्या दशकाहून अधिक वर्षांच्या कारकिर्दीत, निकिता यांनी व्यावहारिक सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी, शैक्षणिक संशोधन आणि जागतिक विकासक समुदायातील योगदानाला एकत्र आणले आहे. Python, Go आणि AI-आधारित ऑटोमेशनमध्ये एक तज्ञ म्हणून त्यांनी स्वतःची ओळख निर्माण केली आहे. विविध क्षेत्रांमध्ये, जसे की वित्त, बाजारपेठ आणि शोध तंत्रज्ञान, मोठ्या प्रमाणावर LLM-आधारित पाइपलाइन (LLM-powered pipelines) तैनात करण्याचा त्यांचा अनुभव आहे.
निकिता ग्लॅडकीख मोठ्या भाषिक मॉडेल्सना (LLMs) मजबूत प्रमाणीकरण लॉजिकसह (validation logic) एकत्रित करणाऱ्या स्केलेबल आर्किटेक्चरवरील (scalable architectures) त्यांच्या कार्यासाठी विशेषतः प्रसिद्ध आहेत. या क्षेत्रात, विश्वासार्हता आणि अचूकता अत्यंत महत्त्वाची आहे आणि निकिता यांचे धोरणात्मक योगदान RAG-V (Retrieval-Augmented Generation with Verification) प्रतिमानाला आकार देण्यासाठी महत्त्वपूर्ण ठरले आहे, जे AI-आधारित उद्योगांमध्ये वेगाने वाढत आहे.
संदर्भ विंडो विस्ताराचे महत्त्व (The Significance of Context Window Expansion)
मेटाच्या Llama 4 ने 10 दशलक्ष टोकन्सपर्यंत संदर्भ विंडो (context window) वाढवून मागील सर्व मर्यादा ओलांडल्या आहेत. Google ने Gemini 2.5 जारी केल्यानंतर हे साध्य झाले, ज्यामध्ये 1 दशलक्ष टोकन्सची संदर्भ विंडो होती. पण AI उद्योगासाठी या आकडेवारीचा अर्थ काय आहे?
निकिता यांच्या मते, मोठ्या संदर्भ विंडोचा ट्रेंड (trend) परिवर्तन घडवणारा आहे. AI प्रणालींना मोठ्या प्रमाणात माहिती प्रक्रिया (process) आणि विश्लेषण (analyze) करण्यास सक्षम करून, जसे की संपूर्ण संभाषणे, विस्तृत कागदपत्रे आणि डेटाबेस, या प्रणाली पूर्वी कधीही शक्य नसलेल्या पातळीवर विचार करू शकतात. या बदलाचा एजेंटिक पाइपलाइनच्या (agentic pipelines) डिझाइनवर मोठा प्रभाव पडतो, जिथे AI एजंट्सना स्वतंत्रपणे योजना बनवण्याची, निर्णय घेण्याची आणि कृती करण्याची जबाबदारी दिली जाते. मोठा संदर्भ म्हणजे कमी त्रुटी, अधिक वैयक्तिकृत अनुभव (personalized user experiences). हे संपूर्ण क्षेत्र कोणत्या दिशेने वाटचाल करत आहे, हे स्पष्टपणे दर्शवते.
प्रत्यक्ष अनुभव आणि एजेंटिक पाइपलाइन डिझाइन (Hands-on Experience and Agentic Pipeline Design)
निकिता यांना PKonfig सारखी डेव्हलपर टूल्स (developer tools) आणि मोठ्या प्रमाणावर वापरल्या जाणाऱ्या शैक्षणिक प्लॅटफॉर्म (educational platforms) बनवण्याचा अनुभव आहे, जो एजेंटिक पाइपलाइन डिझाइनच्या (agentic pipeline design) गुंतागुंतीबद्दल मौल्यवान अंतर्दृष्टी देतो. ते Modularity (मॉड्युलॅरिटी), Observability (ऑब्जर्वेबिलिटी) आणि Failure Isolation (फेल्युअर आयसोलेशन) च्या महत्वावर जोर देतात, ज्यामुळे प्रणाली दबावाखालीही विश्वसनीयपणे कार्य करू शकतील.
आपल्या अनुभवाचा वापर करून, निकिता प्रत्येक घटकाला संभाव्य अडचणीचे स्थान मानून फॉलबॅक पाथ्स (fallback paths), व्हॅलिडेशन लेयर्स (validation layers) आणि रिप्रोड्युसिबिलिटी मेजर्स (reproducibility measures) लागू करण्याचा सल्ला देतात. हे सिद्धांत एजेंटिक वर्कफ्लोच्या (agentic workflows) डिझाइनसाठी थेट लागू आहेत, जिथे एजंट्सना स्ट्रक्चर्ड स्टेट मॅनेजमेंट (structured state management), ट्रेसेबल एक्झिक्यूशन (traceable execution) आणि डिटरमिनिस्टिक बिहेवियरची (deterministic behavior) आवश्यकता असते, जसे की कोणत्याही डिस्ट्रिब्युटेड सिस्टममध्ये (distributed system) असते.
निकिता यांचे उपयोजित AI मधील कार्य, विशेषत:Resume Summarization (रिझ्युमे सारांश) मधील Hallucinations (भ्रम) कमी करणे आणि शैक्षणिक (educational) सेटिंग्जमध्ये Feedback (प्रतिपुष्टी) स्वयंचलित करणे, पडताळणी Loops (लूप्स) आणि Retrieval-First डिझाइनचे (पहिला पुनर्प्राप्ती) महत्त्व दर्शवते. त्यांचा असा विश्वास आहे की एजंट्सवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवू नये, त्याऐवजी त्यांना एम्बेडेड व्हॅलिडेशन मेकॅनिझम (embedded validation mechanisms) आणि स्ट्रक्चर्ड नॉलेज बेस (structured knowledge bases) सह एकत्रित केले पाहिजे. याव्यतिरिक्त, ते Human-in-the-Loop डिझाइनच्या (मनुष्य-लूपमध्ये) महत्वावर जोर देतात, ज्याला त्यांनी शैक्षणिक साधनांमध्ये (educational tools) प्राधान्य दिले आणि आता ते एजंटच्या उत्तरदायित्वासाठी आवश्यक मानतात. Agentic Pipeline (एजेंटिक पाइपलाइन) केवळ Innovative UX Flows (नवीनतापूर्ण UX प्रवाह) नाहीत; त्या जटिल सॉफ्टवेअर प्रणाली आहेत ज्या व्यवहार्यतेची खात्री करण्यासाठी बॅकएंड इंजिनियरिंग (backend engineering) प्रमाणेच कठोरपणे हाताळल्या पाहिजेत.
विस्तारित संदर्भाद्वारे AI विश्वासार्हता वाढवणे (Enhancing AI Reliability through Expanded Context)
संदर्भाच्या Window (विंडो) आकारात झालेल्या प्रगतीमुळे उत्पादन प्रणालीवर (production systems) आधीच मूर्त परिणाम होत आहे, ज्यामुळे विविध ऍप्लिकेशन्समध्ये AI ची विश्वासार्हता वाढत आहे. मोठी संदर्भ विंडो (context) AI ची Reliability (विश्वसनीयता) कशी सुधारते याचे निकिता एक ठोस उदाहरण देतात:
लहान संदर्भ विंडोंमुळे AI मॉडेल्सना महत्त्वाची संदर्भात्मक माहिती (contextual information) अनेकदा कमी करण्यास भाग पाडले जाते, ज्यामुळे खंडित किंवा चुकीचे आउटपुट (outputs) मिळतात. तथापि, संदर्भ विंडों (context windows) आता Millions of tokens (लाखो टोकन्स) पर्यंत विस्तारल्यामुळे, मॉडेल्स (models) विस्तृत Historical interactions (ऐतिहासिक संवाद), तपशीलवार User profiles (वापरकर्ता प्रोफाईल) आणि Data (डेटा) मधील बहु-आयामी संबंध (multi-dimensional relationships) जपून ठेवू शकतात. उदाहरणार्थ, AI-आधारित कस्टमर सपोर्ट एजंट (customer support agent) अनेक वर्षांमधील मागील संदर्भांचा संदर्भ देऊ शकतो, ज्यामुळे संदर्भात्मकदृष्ट्या समृद्ध आणि अत्यंत वैयक्तिकृत (personalized support) समर्थन मिळू शकते. हे संदर्भ गमावल्यामुळे होणाऱ्या त्रुटी लक्षणीयरीत्या कमी करते, ज्यामुळे AI-आधारित निर्णयांची Reliability (विश्वसनीयता) आणि Depth (खोली) वाढते, विशेषत: आरोग्य सेवा (healthcare diagnostics) किंवा आर्थिक अंदाजांसारख्या (financial forecasting) गंभीर परिस्थितींमध्ये.
निकिता यांना Primer AI मध्ये Retrieval-Augmented Generation with Verification (RAG-V) लागू करताना आलेला एक अनुभव आठवतो: पडताळणी (validated) करण्यासाठी डेटा (data) कमी करणे, जेणेकरून कागदपत्रे संदर्भात मावतील. या Limitation (मर्यादेमुळे) त्यांच्या पडताळणी प्रयत्नांची Precision (अचूकता) कमी झाली. तथापि, Llama 4 च्या विस्तारित संदर्भ विंडोमुळे (expanded context window) त्या अडचणी प्रभावीपणे दूर झाल्या आहेत.
RAG-V: विश्वसनीय AI विकासाचा आधारस्तंभ (RAG-V: The Cornerstone of Trusted AI Development)
RAG-V पद्धत, जिथे मॉडेल्स (models) Content (सामग्री) पुनर्प्राप्त (retrieve) आणि Verify (सत्यापित) करतात, ती Trusted AI Development (विश्वसनीय AI विकास) चा आधारस्तंभ बनली आहे. निकिता स्पष्ट करतात की RAG-V ही एक पद्धत आहे जिथे AI केवळ उत्तरे तयार करत नाही, तर Trusted External Sources (बाह्य स्त्रोतांकडून) सक्रियपणे त्यांची पडताळणी करते – वास्तविक वेळेत Fact-Checking (तथ्य तपासणी).
निकिता यांचे RAG-V वरील कार्य Agentic AI Systems (एजेंटिक AI सिस्टीम) मध्ये प्रमाणीकरण (validation) सिद्धांतांच्या (principles) एकत्रीकरणावर (integration) जोर देते. RAG-V अधिकृत बाह्य स्त्रोतांविरुद्ध (authoritative external sources) मॉडेल आऊटपुट (model outputs) क्रॉस-रेफरन्स (cross-reference) करण्यासाठी पुनर्प्राप्ती प्रणाली (retrieval systems) आणि मजबूत Verification लेयर्स (पडताळणी थर) वापरते. उदाहरणार्थ, आर्थिक जोखीम मूल्यांकनामध्ये (financial risk assessments), तयार केलेल्या प्रत्येक सल्ल्याची (advice) किंवा अंदाजाची (prediction) ऐतिहासिक बाजार डेटा (historical market data) किंवा नियामक अनुपालन (regulatory compliance) कागदपत्रांविरुद्ध पडताळणी (validated) केली जाते. विस्तारित संदर्भ विंडों (expanded context windows) समृद्ध संदर्भ (richer contexts) सक्षम करून आणि Content (सामग्री) आणि Format (स्वरुपाचे) प्रमाणीकरण (validate) करण्याच्या गरजेवर जोर देऊन या दृष्टिकोन (approach) वाढवतात.
निकिता यावर जोर देतात की मोठ्या संदर्भ विंडों (larger context windows) एकाच पडताळणी चक्रामध्ये (validation cycle) अधिक Supporting Material (आधारभूत सामग्री) समाविष्ट करण्यास परवानगी देऊन RAG-V चे फायदे वाढवतात. तथापि, ते Unstructured Output ( असंरचित आउटपुट) चा धोका देखील वाढवतात. ते सावध करतात की Language Models (भाषा मॉडेल) ला Deterministic Web API Invocations (निश्चित वेब API आवाहन) मानण्याऐवजी Intelligent Users (बुद्धिमान वापरकर्त्यांसारखे) संभाव्य अस्तित्व (probabilistic entities) म्हणून मानले जावे. म्हणूनच, Reliability (विश्वसनीयता) आणि Integration Readiness (एकत्रीकरण तयारी) सुनिश्चित करण्यासाठी Content (सामग्री) आणि Structural Validation (स्ट्रक्चरल व्हॅलिडेशन) दोन्ही आवश्यक आहेत.
LLMs वापरकर्ता इनपुट म्हणून: सॉफ्टवेअर आर्किटेक्चरमधील Paradigam Shift (मानक बदल)
निकिता सुचवतात की LLM आऊटपुटला (outputs) API प्रतिसादांपेक्षा वापरकर्ता इनपुटप्रमाणे (user inputs) मानल्याने आधुनिक सॉफ्टवेअर आर्किटेक्चरवर (software architecture) मोठा परिणाम होतो. जेव्हा LLM ला Static API Calls (स्टॅटिक API कॉल्स) ऐवजी User-like Inputs (वापरकर्ता इनपुट) म्हणून पाहिले जाते, तेव्हा Software (सॉफ्टवेअर) ज्या प्रकारे डिझाइन (design) आणि Built (बांधले) जाते, ते मूलभूतपणे बदलते.
Frontend Interfaces (फ्रंटएंड इंटरफेस) अनिश्चितता (uncertainty) आणि Delay (विलंब) सहन करण्यासाठी डिझाइन (design) केले जावेत, ज्यात Optimistic UI (आशावादी UI) सारख्या पॅटर्नचा (patterns) वापर केला जातो. बॅकएंडमध्ये (backend), Asynchronous (एसिंक्रोनस), Event-Driven डिझाइन (इव्हेंट-ड्रिव्हन डिझाइन) आवश्यक आहे, Message Queues (संदेश रांगा) (उदा. Kafka किंवा RabbitMQ) AI-आधारित ऍक्शन्सना Core Logic (कोर लॉजिक) पासून वेगळे (decouple) करण्यास मदत करतात.
Hybrid Architectures (हायब्रीड आर्किटेक्चर), जे Traditional Code (पारंपारिक कोड) आणि Model-Based Decisions (मॉडेल-आधारित निर्णय) एकत्र करतात, ते LLM आऊटपुट (output) Slow (स्लो) किंवा Unreliable (अविश्वसनीय) असल्यास Fallback Mechanisms (फॉलबॅक यंत्रणा) ची परवानगी देतात. हे Validation (व्हॅलिडेशन) च्या महत्वावर जोर देते, केवळ Accuracy (अचूकतेसाठी) नव्हे तर Structure (स्ट्रक्चर) आणि Consistency (सातत्य) साठी देखील. निकिता यांनी विकसित केलेले PKonfig सारखी साधने (tools) Schema-Compliant Responses (स्कीमा-अनुरूप प्रतिसाद) लागू करतात, Probabilistic Systems (संभाव्य प्रणाली) मध्ये Integration Reliability (एकत्रीकरण विश्वसनीयता) सुनिश्चित करतात.
LLM सह शिक्षणाचे परिवर्तनः स्वयंचलित ग्रेडिंग आणि वैयक्तिकृत Feedback (Automated Grading and Personalized Feedback)
निकिता यांनी हे सिद्धांत (principles) केवळ उद्योगातच नव्हे, तर शिक्षणातही (education) लागू केले आहेत, GoIT साठी एक स्वयंचलित ग्रेडिंग प्लॅटफॉर्म (automated grading platform) विकसित केले आहे. ते स्पष्ट करतात की त्यांच्या अनुभवाने Determinism (निश्चितता), Reproducibility (पुनरुत्पादनक्षमता) आणि Human-in-the-Loop Escalation (मानव-लूपमध्ये वाढ) च्या मूल्यावर जोर दिला आहे. LLM सारखी अधिक प्रगत साधने (tools) Integrated (एकात्मिक) केल्यानंतरही, या संकल्पना (concepts) केंद्रस्थानी राहतात.
आधुनिक LLM मध्ये अधिक वैयक्तिकृत (personalized) आणि Context-Aware Responses (संदर्भ-जागरूक प्रतिसाद) देऊन विद्यार्थ्यांच्या Feedback (प्रतिपुष्टी) मध्ये क्रांती घडवण्याची क्षमता आहे. Fixed Templates (निश्चित टेम्पलेट्स) वर अवलंबून राहण्याऐवजी, LLM विद्यार्थ्यांच्या Learning History (शिकण्याच्या इतिहासावर), Coding Style (कोडिंग शैलीवर) किंवा Native Language (मूळ भाषेनुसार) स्पष्टीकरणे (explanations) ऍडॉप्ट (adapt) करू शकते, ज्यामुळे Feedback (प्रतिपुष्टी) अधिक सुलभ आणि कृतीशील (actionable) होईल. तथापि, निकिता यावर जोर देतात की Reliability (विश्वसनीयता) आणि Fairness (न्याय) हे Non-Negotiable (तडजोड न करण्यासारखे) आहेत. यासाठी LLM ला Retrieval-Based Grounding (पुनर्प्राप्ती-आधारित ग्राउंडिंग), Rubric Validation ( Rubric प्रमाणीकरण) आणि Override Mechanisms (ओव्हरराइड यंत्रणा) सह Combine (जोडणे) करणे आवश्यक आहे. ज्याप्रमाणे Explainability (स्पष्टता) आणि Auditability (लेखापरीक्षण क्षमता) ने मूळ प्लॅटफॉर्मच्या (platform) डिझाइनला मार्गदर्शन केले, त्याचप्रमाणे निकिता AI-सहाय्यक शिक्षणाचे भविष्य Agentic (एजेंटिक) म्हणून पाहतात, परंतु प्रत्येक टप्प्यावर (step) कठोर Safeguards (सुरक्षा उपाय) आणि Transparent Logic (पारदर्शक तर्क) सह.
AI विकासातील Complexity (जटिलता) व्यवस्थापित करण्यासाठी धोरणे (Strategies)
AI विकासात (development) असलेल्या Architectural (आर्किटेक्चरल) आणि Validation (व्हॅलिडेशन) आव्हानांना (challenges) सामोरे जाण्यासाठी Complexity (जटिलता) व्यवस्थापित करण्यासाठी प्रभावी धोरणे (effective strategies) आवश्यक आहेत. निकिता डेव्हलपर्सना सुरुवातीपासूनच Validation (व्हॅलिडेशन) ला प्राधान्य (prioritize) देण्याचा आणि Pipeline (पाइपलाइन) मध्ये Schema Checks (स्कीमा तपासणी) एम्बेड (embed) करण्याचा सल्ला देतात. ते अशा साधनांचा (tools) वापर करण्याच्या महत्वावर जोर देतात जी केवळ Correctness (शुद्धता) नव्हे तर Structure (स्ट्रक्चर) आणि Consistency (सातत्य) देखील लागू करतात.
आपल्या अनुभवांचा आधार घेत आणि Modularity (मॉड्युलरिटी) ने विचार करण्याची गरज ओळखून, निकिता मॉडेल लॉजिकला (model logic) Business Logic (व्यवसाय तर्क) पासून वेगळे (separate) करण्याचा आणि Model (मॉडेल) चुकीचे किंवा स्लो (slow) असल्यास मजबूत Fallbacks (फॉलबॅक) तयार करण्याचा सल्ला देतात. तांत्रिक शिस्त (technical discipline) आणि धोरणात्मक दूरदृष्टीचे (strategic foresight) हे Combination (संयोजन) विश्वसनीय AI सिस्टम (systems) तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
Recognisation (ओळख) आणि Community Involvement (सामुदायिक सहभाग) चा प्रभाव
निकिता यांना BrainTech Award (ब्रेनटेक पुरस्कार) सारख्या उपक्रमांद्वारे मिळालेली ओळख (recognition) आणि IEEE सारख्या समुदायांमधील (communities) सहभागामुळे त्यांच्या प्रत्यक्ष (practice) गुंतागुंत (complexities) सोडवण्याच्या दृष्टिकोणावर महत्त्वपूर्ण प्रभाव पडला आहे. या अनुभवांनी त्यांच्यामध्ये Innovation (नवीनता) आणि Practicality (व्यवहार्यता) यांच्यातील अंतर कमी करण्याच्या महत्वावर जोर दिला आहे.
BrainTech Award (ब्रेनटेक पुरस्कार) ने निकिता यांच्या Computer Vision (संगणक दृष्टी) चा वापर करून वास्तविक User Workflows (वापरकर्ता वर्कफ्लो) सुव्यवस्थित (streamline) करण्याच्या कामाला Recognise (ओळखले), ज्याने केवळ तांत्रिक क्षमतेवरच नव्हे तर मोठ्या प्रमाणावर Usability (उपयुक्तता) वर देखील जोर दिला. या अनुभवाने त्यांचा AI प्रणाली (AI systems) शक्तिशाली (powerful) आणि विद्यमान प्रक्रिया (existing processes) मध्ये अखंडपणे (seamlessly) एकत्रित (integrated) केल्या पाहिजेत यावर विश्वास निर्माण केला. IEEE मधील त्यांचा सतत सहभाग (ongoing involvement) त्यांना Latest Research (नवीनतम संशोधन) आणि Best Practices (उत्कृष्ट पद्धती) मध्ये स्थिर ठेवतो, ज्यामुळे ते केवळ Advanced (प्रगत) नव्हे तर Ethical (नैतिक), Modular (मॉड्यूलर) आणि Production (उत्पादन) मध्ये Resilient (लवचिक) प्रणाली (systems) डिझाइन (design) करण्यास सक्षम आहेत.
AI च्या भविष्याला आकार देणे (Shaping the Future of AI)
निकिता यांचे Future Work (भविष्यातील कार्य) मजबूत, स्केलेबल (scalable) आणि नैतिकदृष्ट्या (ethically) sound AI System (सिस्टम) तयार करण्यावर केंद्रित असेल. त्यांचा असा विश्वास आहे की Llama 4 आणि Gemini 2.5 सारखी मॉडेल (models), त्यांच्या मोठ्या Context Windows (संदर्भ विंडों) सह, Transformative Potential (क्रांतिकारी क्षमता) आहेत, विशेषत: शिक्षणामध्ये (education). ही मॉडेल (models) विद्यार्थ्यांच्या (student) संपूर्ण Learning History (शिकण्याच्या इतिहासावर) आधारित वैयक्तिकृत (personalized), Context-Rich Explanations (समृद्ध स्पष्टीकरणे) प्रदान करण्यासाठी AI Tutors (शिकवणीकार) सक्षम करू शकतात.
Automated Assessment (स्वयंचलित मूल्यांकन) हे आणखी एक महत्त्वाचे क्षेत्र आहे. GoIT साठी निकिता यांचे ग्रेडिंग Tool (साधन) आधीच Syntax (सिंटेक्स) आणि Correctness (शुद्धता) मोठ्या प्रमाणावर हाताळते. तथापि, Next-Generation LLM (पुढील पिढीतील LLM) मध्ये Conceptual Understanding (संकल्पनात्मक समज) चे मूल्यांकन करून, मागील कामगिरीनुसार Feedback (प्रतिपुष्टी) तयार करून आणि RAG-V द्वारे शैक्षणिक मानकांसह (academic standards) निकाल Align (जुळवून) हे आणखी पुढे नेण्याची क्षमता आहे.
Reliability (विश्वसनीयता) सुनिश्चित करण्यासाठी, निकिता Schema Validation (स्कीमा प्रमाणीकरण) आणि Fallback Logic (फॉलबॅक तर्क) ची गरज अधोरेखित करतात, जे PKonfig सारख्या साधनांना (tools) आधार देतात. Advanced Models (प्रगत मॉडेल) ला Structured Validation (स्ट्रक्चर्ड व्हॅलिडेशन) सह Combine (जोडून), आपण Trust (विश्वास), Fairness (न्याय) किंवा Pedagogical Rigor (शैक्षणिक कठोरता) शी तडजोड न करता शिक्षण (education) वाढवू शकतो.
शैक्षणिक कठोरतेसह (Educational Rigor) स्केलेबिलिटी संतुलित (Balancing Scalability) करणे
Thousands Of Students (हजारो विद्यार्थ्यांना) दर तिमाहीत (quarter) समर्थन (support) देण्यासाठी Scalability (स्केलेबिलिटी) आणि Pedagogical Integrity (शैक्षणिक अखंडता) यांच्यात Sublimely (उत्कृष्ट) संतुलन (balance) आवश्यक आहे. निकिता यांनी चिंता (concerns) वेगळे (separate) करून हे साध्य केले: Automation (ऑटोमेशन) ने Routine Validations (नित्य प्रमाणीकरण) हाताळले, जसे की Test Results (चाचणी निकाल) आणि Code Formatting (कोड स्वरूपण), तर Complex Edge Cases (जटिल प्रकरणांना) मानवी समीक्षेसाठी Flag (चिन्हांकित) केले. यामुळे Feedback Quality (प्रतिपुष्टी गुणवत्तेशी) किंवा Fairness (न्यायाशी) तडजोड न करता उच्च Throughput (उत्पादन) सुनिश्चित (ensure) केले.
Structured Rubrics (स्ट्रक्चर्ड Rubrics), Assignments (असाइनमेंट) साठी Version Control (आव आवृत्ती नियंत्रण) आणि Traceable Grading Logic (ट्रेस करण्यायोग्य ग्रेडिंग तर्क) लागू (enforce) करून Educational Rigor (शैक्षणिक कठोरता) जपला गेला. या उपायांमुळे विद्यार्थ्यांचा (student) विश्वास (Trust) आणि Instructional Transparency (शैक्षणिक पारदर्शकता) निर्माण (built) झाली.
निकिता यांचा असा विश्वास आहे की Llama 4-लेव्हल मॉडेल्स (level models) Context-Aware (संदर्भा जाणीव), Multilingual (बहुभाषिक) आणि अगदी Code-Specific (कोड-विशिष्ट) Feedback Generation (प्रतिपुष्टी निर्मिती) सक्षम करून या Balance (संतुलनात) महत्त्वपूर्ण बदल (significantly shift) घडवू शकतात. ते सोप्या भाषेत Abstract Concepts (अमूर्त संकल्पना) स्पष्ट (explain) करण्यास, वैयक्तिक शिक्षकांसाठी (individual learners) Feedback (प्रतिपुष्टी) तयार (tailor) करण्यास आणि Tutor-Like Interactions (शिकवणीकार-सारख्या संवाद) चे अनुकरण (simulate) करण्यास मदत (help) करू शकतात. तथापि, ते सावध (cautions) करतात की Scale (स्केल) Guardrails (संरक्षणांची) गरज Eliminate (दूर) करत नाही. LLM ला Rubrics (Rubrics) मध्ये Grounded (आधारित) केले पाहिजे, Known Outputs (ज्ञात आऊटपुट) विरुद्ध Validate (प्रमाणीकरण) केले पाहिजे आणि Instructors (शिक्षकांनी) Audit (लेखा परीक्षण) केले पाहिजे. योग्य Architecture (आर्किटेक्चर) सह, Deterministic Pipelines (निश्चित पाइपलाइन) ला LLM-Powered Personalization (LLM-शक्तीकृत वैयक्तिकरण) सह Combine (जोडून), आम्ही Academic Standards (शैक्षणिक मानकांशी) Sacrifice (तडजोड) न करता Quality Education (गुणवत्तापूर्ण शिक्षणात) नाटकीय वाढ (increase dramatically) करू शकतो.
निकिता त्यांच्या Vision (दृष्टी) चा सारांश (summarizes) देतात: "मी अशी System (सिस्टम) तयार (built) करतो जी केवळ Work (कार्य) करत नाही — शिकवते, Validate (प्रमाणीकरण) करते, Configure (कॉन्फिगर) करते आणि Decision-Making (निर्णय घेण्यास) Support (समर्थन) करते.”