مصنوعی ذہانت کی دنیا میں ایک زبردست تبدیلی رونما ہو رہی ہے۔ ابتدائی AI ماڈلز محض متنی اقتباسات پر کارروائی کرنے تک محدود تھے، لیکن آج کے جدید ترین سسٹمز پوری کتابوں کو جذب کرنے اور سمجھنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ اس ارتقاء میں ایک اہم سنگ میل 5 اپریل 2025 کو اس وقت آیا، جب Meta نے Llama 4 کی نقاب کشائی کی، جو کہ ایک انقلابی AI ماڈل فیملی ہے، جو کہ غیر مسبوق 10 ملین ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو کی حامل ہے۔ اس پیش رفت کا ایجنٹک AI سسٹمز کے مستقبل پر گہرا اثر ہے، جو خود مختارانہ طور پر کام کرنے، منصوبہ بندی کرنے، فیصلہ کرنے اور آزادانہ طور پر عمل کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔
اس تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجی کے بارے میں مزید گہری بصیرتیں حاصل کرنے کے لیے، ہم نے نکیتا گلادکیخ سے رجوع کیا، جو کہ AI کمیونٹی میں ایک ممتاز شخصیت ہیں۔ ایک برین ٹیک ایوارڈ یافتہ، IEEE کے ایک فعال رکن، اور پرائمر AI میں ایک اسٹاف سافٹ ویئر انجینئر کی حیثیت سے، نکیتا AI کی توثیق اور بنیادی ڈھانچے کی ترقی میں سب سے آگے رہے ہیں۔ 2013 میں شروع ہونے والے ایک دہائی سے زیادہ کے کیریئر کے ساتھ، نکیتا نے عملی سافٹ ویئر انجینئرنگ، علمی تحقیق، اور عالمی ڈویلپر کمیونٹی میں شراکت کو بغیر کسی رکاوٹ کے ملایا ہے، اور خود کو Python، Go، اور AI پر مبنی آٹومیشن میں ایک مطلوبہ ماہر کے طور پر قائم کیا ہے۔ اس کا منفرد نقطہ نظر بڑے پیمانے پر LLM سے چلنے والے پائپ لائنوں کو مالیات، بازاروں اور سرچ ٹیکنالوجیز جیسے مختلف شعبوں میں تعینات کرنے کے عملی تجربے سے حاصل ہوتا ہے۔
نکیتا گلادکیخ خاص طور پر بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کو مضبوط توثیق منطق کے ساتھ مربوط کرنے والے اسکیل ایبل آرکیٹیکچرز پر اپنے اہم کام کے لیے مشہور ہیں۔ اس ڈومین میں، وشوسنییتا اور درستگی سب سے اہم ہیں، اور نکیتا کی اسٹریٹجک شراکت RAG-V (بازیافت-آگمنٹڈ جنریشن ود ویریفیکیشن) দৃষ্টান্ত بنانے میں اہم کردار ادا کرچکی ہے، جو تیزی سے AI سے چلنے والی صنعتوں میں رفتار حاصل کر رہی ہے۔
کانٹیکسٹ ونڈو کی توسیع کی اہمیت
Meta کے Llama 4 نے گوگل کے جیمنی 2.5 کے اجراء کے فوراً بعد کانٹیکسٹ ونڈو کو حیران کن طور پر 10 ملین ٹوکن تک بڑھا کر پچھلی کانٹیکسٹ ونڈو کی حدود کو توڑ دیا ہے، جس نے 1 ملین ٹوکن کی کانٹیکسٹ ونڈو پیش کی تھی۔ لیکن یہ اعداد و شمار AI انڈسٹری کے لیے کیا اہمیت رکھتے ہیں؟
نکیتا کے مطابق، کانٹیکسٹ ونڈوز کے بڑے ہونے کا رجحان تبدیلی لانے سے کم نہیں ہے۔ AI سسٹمز کو ان پٹ کی وسیع مقدار کو پروسیس اور تجزیہ کرنے کے قابل بنا کر، بشمول پوری گفتگوئیں، وسیع دستاویزات، اور یہاں تک کہ پورے ڈیٹا بیس، یہ سسٹمز اب اس گہرائی اور تسلسل کے ساتھ استدلال کر سکتے ہیں جو پہلے ناقابل حصول تھا۔ اس پیراڈائم شفٹ کا ایجنٹک پائپ لائنوں کے ڈیزائن پر گہرا اثر پڑتا ہے، جہاں AI ایجنٹوں کو منصوبہ بندی کرنے، فیصلے کرنے اور آزادانہ طور پر کارروائیاں کرنے کا کام سونپا جاتا ہے۔ ایک بڑا سیاق و سباق کم غلطیوں، بہتر پرسنلائزیشن، اور مزید پرلطف صارف کے تجربات میں بدل جاتا ہے۔ یہ اس سمت کا ایک واضح اشارہ ہے جس میں پورا شعبہ آگے بڑھ رہا ہے۔
عملی تجربہ اور ایجنٹک پائپ لائن ڈیزائن
PKonfig جیسے ڈویلپر اوزار اور وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے تعلیمی پلیٹ فارم کی تعمیر میں نکیتا کا وسیع تجربہ ایجنٹک پائپ لائن ڈیزائن کی پیچیدگیوں کے بارے میں قیمتی بصیرتیں فراہم کرتا ہے۔ وہ ماڈیولریٹی، اوبزرو ایبلیٹی، اور فیلئر آئسولیشن کی اہم اہمیت پر زور دیتے ہیں جب وہ سسٹمز بناتے ہیں جو دباؤ میں قابل اعتماد طریقے سے کام کرنے چاہئیں۔
اپنے تجربے سے اخذ کرتے ہوئے، نکیتا ہر جز کو ناکامی کے ممکنہ نقطہ کے طور پر ماننے اور فال بیک پاتھ، ویلیڈیشن لیئرز اور ری پروڈکٹی بیلیٹی اقدامات کو نافذ کرنے کی وکالت کرتا ہے۔ یہ اصول ایجنٹک ورک فلو کے ڈیزائن پر براہ راست لاگو होते हैं, जहाँ एजंट्स को संरचित राज्य प्रबंधन, ट्रेस करने योग्य कार्यान्वयन और नियतात्मक व्यवहार की आवश्यकता होती है, जैसे कि कोई भी वितरित प्रणाली ہوں۔
ملازمتی AI میں نکیتا کا كام، خاص طور پر رزومے مرتب کرنے میں ہیلوسیئنشن को कम करने और शैक्षणिक सेटिंग्स में प्रतिक्रिया को स्वचालित करने में, सत्यापन लूप और पुनर्प्राप्ति-प्रथम डिज़ाइन के महत्व को उजागर करता है। ان کا ماننا ہے کہ ایجنٹوں پر اندھادھند اعتماد نہیں کیا जाना چاہیے، لیکن اس کے بجائے انہیں ایمبیڈڈ ویلیڈیشن میکانزم سے لیس کیا ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ और структурированным базам знаний के साथ тесно интегрированы должны быть। مزید برآں، وہ ہیومن-ان-دی-لوپ ڈیزائن کی اہمیت پر زور دیتے ہیں، একটি নীতি তিনি শিক্ষা সরঞ্জামগুলিতে प्राथमिकता দিয়েছেন এবং এখন এজেন্টের জবাবদিহিতা নিশ্চিত करनेের জন্য આવશ્યક বিবেচনা করেন। ایجنٹک پائپ لائنز صرف اختراعی UX فلو سے بڑھ کر ہیں؛ وہ پیچیدہ سافٹ ویئر سسٹمز ہیں جن سے عقبی انجینئرنگ جیسی شدت کے ساتھ رجوع किया جانا چاہیے تاکہ عملی طور پر ان کی قابل عملگی یقینی ہو۔
توسیع شدہ سیاق و سباق کے ذریعے AI کی وشوسنیता کو بڑھانا
سیاق و سباق ونڈو کے سائز میں پیشرفت پہلے ہی پروڈکشن سسٹمز پر ایک ٹھوس اثر پیدا کر رہی ہے، مختلف ایپلی کیشنز میں AI کی وشوسنیयता को بڑھا رہی ہے۔ نکیتا ایک ٹھوس مثال فراہم کرتے ہیں کہ کس طرح بڑے سیاق و سباق AI کی وشوسنییتا को بہتر بناتے ہیں:
छोटे संदर्भ विंडो अक्सर AI मॉडल को महत्वपूर्ण प्रासंगिक जानकारी को छोटा करने के জন্য مجبور کرتے ہیں, जिससे खंडित या गलत आउटपुट प्राप्त होते हैं। تاہم، سیاق و سباق ونڈوز کے لاکھوں ٹوکن تک پھیلنے کے ساتھ، ماڈلز اب تاریخی تعاملات, विस्तृत उपयोगकर्ता प्रोफाइल और डेटा के भीतर बहु-आयामी संबंधों को విస్తৃত रूप سے برقرار رکھ سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਤ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਏਜੰਟ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲੀ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਮੀਰ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। इससे संदर्भ हानि के कारण होने वाली त्रुटियां काफी कम हो जाती हैं, जिससे AI-संचालित निर्णयों की विश्वसनीयता और गहराई बढ़ जाती है, खासकर स्वास्थ्य सेवा निदान या वित्तीय पूर्वानुमान जैसे महत्वपूर्ण परिदृश्यों में।
Nikita نے Primer AI میں بازیافت-آگمنٹڈ جنریشن विद ویریفیکیشن (RAG-V) نافذ کرتے وقت درپیش ایک چیلنج کو ياد كيا: معاون دستاویزات کو سیاق و سباق میں فٹ کرنے کے لیے توثیق کالوں کے لیے ڈیٹا کو کم کرنا۔ इस सीमा ने उनके सत्यापन प्रयासों की सटीकता को प्रतिबंधित कर दिया। تاہم، Llama 4 کی توسیع شدہ سیاق و سباق ونڈو کے ساتھ، وہ رکاوٹیں مؤثر طریقے سے ختم ہو गई ہیں۔
RAG-V: قابل اعتماد AI ڈیولپمنٹ کا کارنر اسٹون
RAG-V طریقہ, جہاں ماڈلز مواد کو بازیافت और सत्यापित करते हैं, विश्वसनीय AI विकास के एक कोनेस्टोन के रूप में उभरा है। Nikita بتاتے ہیں کہ RAG-V ایک ایسا طریقہ ہے جہاں AI صرف جوابات تیار نہیں کرتا, بلکہ اسے قابل اعتماد بیرونی ذرائع کے خلاف فعالی طور پر सत्यापित کرتا ہے - संक्षेप में, वास्तविक समय की तथ्य-जांच।
एजेंटिक AI सिस्टम के भीतर सत्यापन सिद्धांतों के एकीकरण पर Nikita के काम पर RAG-V इम्फैसेस । RAG-V प्रामाणिक बाहरी स्रोतों के विरुद्ध मॉडल आउटपुट को क्रॉस-रेफरेंस करने के लिए पुनर्प्राप्ति प्रणालियों और मजबूत सत्यापन स्तरों को नियोजित करता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय जोखिम आकलन में, उत्पन्न सलाह या भविष्यवाणी के प्रत्येक अंश को ऐतिहासिक बाजार डेटा या नियामक अनुपालन दस्तावेजों के विरुद्ध मान्य किया जाता है। विस्तृत संदर्भ विंडो समृद्ध संदर्भों को सक्रिय करके और सामग्री और प्रारूप को सत्यापित करने की आवश्यकता पर जोर देकर इस दृष्टिकोण को बढ़ाती हैं।
Nikita इस बात पर जोर देते हैं कि बड़े संदर्भ विंडो एक एकल मान्यता चक्र में अधिक सहायक सामग्री को शामिल करने की अनुमति देकर RAG-V के लाभों को बढ़ाते हैं। हालांकि, वे असंरचित आउटपुट का जोखिम भी बढ़ाते हैं। वह सावधानी देते हैं कि भाषा मॉडल को नियतात्मक वेब एपीआई आह्वान के रूप में नहीं 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 मान्यता दोनों आवश्यक हैं।
LLMs بطور صارف इन پٹ: سافٹ ویئر آرکیٹیکچر میں پیرڈائم شفٹ
Nikita کا مشورہ ہے کہ LLM آؤٹ پٹ کو API کے جوابات سےزیادہ صارف ان پٹ کے طور پر मानकर आधुनिक सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर पर एक गहरा प्रभाव पड़ता है। जब LLMs को स्थिर API कॉलों की तुलना में उपयोगकर्ता-जैसे इनपुट के रूप में देखा जाता है, तो यह मौलिक रूप से सॉफ़्टवेयर के डिजाइन और निर्माण के तरीके को बदल देता है।
अनिश्चितता और देरी को शालीनता से संभालने के लिए फ्रंटएंड इंटरफेस डिजाइन किए जाने चाहिए, जिसमें आशावादी यूआई जैसे पैटर्न का उपयोग किया गया हो। बैकएंड पर, एसिंक्रोनस, इवेंट-ड्राइवन डिज़ाइन आवश्यक हो जाते हैं, जिसमें मैसेज कतारें (उदाहरण के लिए, काफ्का या रैबिटएमक्यू) AI-संचालित क्रियाओं को कोर लॉजिक से अलग करने में मदद करती हैं।
हाइब्रिड आर्किटेक्चर, जो पारंपरिक कोड को मॉडल-आधारित निर्णयों के साथ जोड़ती हैं, LLM आउटपुट के धीमे या अविश्वसनीय होने पर फालबैक मेकैनिज्म की अनुमति देती हैं। यह परिवर्तनशीलता न केवल सटीकता के लिए बल्कि संरचना और स्थिरता के लिए भी सत्यापन के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करती है। Nikita દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા PKonfig જેવા સાધનો સ્કીમા-સુસંગત જવાબોને લાગુ કરે છે, જે સંભવિત પ્રણાલીઓમાં એકીકરણ વિશ્વસનીયતાની ખાતરી કરે છે।
آموزشی क्षेत्र میں LLMs کے ساتھ منتقلی: خودکار درجه بندی और व्यक्तिगत प्रतिक्रिया
Nikita نے ان اصولوں کو نہ صرف صنعت میں बल्कि शिक्षा में भी लागू किया है, GoIT के लिए एक स्वचालित ग्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है। उन्होंने बताया कि उनके εμπειρία نے नियताबाद, पुनरुत्पादकता, और मानव-में-द-लूप वृद्धि के महत्व को تقویت किया है। यहां तक कि हम उन्नत उपकरण जैसे LLMs को भी एकीकृत करते हैं, ये अवधारणाएँ केंद्रीय बनी हुई हैं।
حديث LLMs کے پاس مزید ব্যক্তিগতकृत اور سیاق و سباق سے باخبر رہنے वाले प्रतिक्रियाओं کو پیش करके 학생 प्रतिक्रिया میں انقلاب लाने की क्षमता है। निश्चित टेम्प्लेट पर निर्भर रहने के बजाय, एक LLM स्पष्टीकरणを学生の学習履歴、コーディングスタイル、または родной язык に適応させてフィードバックをよりアクセスしやすく、実行可能にすることができます。 हालाँकि, Никита इस बात पर जोर देते हैं कि विश्वसनीयता और निष्पक्षता अपरिवर्तनीय बनी हुई है। इसके लिए पुनर्प्राप्ति-आधारित आधार, ルーブリック検証、 और ओवरराइड तंत्र के साथ LLMs को संयोजित करने की आवश्यकता है। जिस तरह समझाना और लेखांकन मूल प्लेटफ़ॉर्म के डिजाइन का मार्गदर्शन करतहैं، نکیتا будущее AI-सहायता प्राप्त शिक्षा को एजेंटिक के रूप में देखता है, लेकिन हर कदम पर कठोर सुरक्षा उपायों और पारदर्शी तर्क के साथ।
AI विकास में जटिलता का प्रबंधन करने के लिए रणनीतियाँ
AI विकास में निहित वास्तुकारों और सत्यापन चुनौतियों का समाधान के लिए जटिलता के प्रबंधन के लिए प्रभावी रणनीतियों की आवश्यकता है। Nikita डेवलपर्स को शुरुआत से ही सत्यापन को प्राथमिकता देने की सलाह देते हैं, पूरी पाइपलाइन में स्कीमा जाँच को एम्बेड करते हैं। वे उन उपकरणों का उपयोग करने के महत्व पर जोर देते हैं जो न केवल सही होने पर बल्कि संरचना और स्थिरता को भी लागू करते हैं।
अपने अनुभवों से सीखते हुए और मॉड्यूलर रूप से सोचने की आवश्यकता को पहचानते हुए, Nikita मॉडल लॉजिक को व्यवसाय लॉजिक से अलग करने और उन मामलों के लिए मजबूत फालबैक बनाने की वकालत करते हैं जहाँ मॉडल गलत या फिर धीमा होता है। तकनीकी अनुशासन और रणनीतिक दूरदर्शिता का वः संયોજન विश्वसनीय AI सिस्टम बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
मान्यता तथा सामुदायिक सहभागिता का प्रभाव
BrainTech अवार्ड जैसी पहलों के माध्यम سے Nikita की मान्यता और IEEE जैसे समुदायों के साथ उनकी भागीदारी ने व्यवहार में होने वाली जटिलताओं से निपटने के लिए उनके दृष्टिकोण को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है। इन अनुभवों ने उनमें व्यावहारिकता के साथ नवाचार को जोड़ने के महत्व को स्थापित किया है।
BrainTech अवार्ड نے रीयर-वर्ल्ड യൂസർ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള கம்пயூட்டர் વિઝન லுபயோகிக்கப்பட்டதுเกี่ยวกับการทำงานของเขา पर मान्यता प्रदान की, जिस पर न केवल तकनीकी क्षमता बल्कि स्केल पर उपयोगिता पर भी जोर दिया गया। इस अनुभव ने उनके इस विश्वास को आकार दिया कि AI सिस्टम शक्तिशाली और मौजूदा प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से एकीकृत होने चाहिए। IEEE के साथ उनकी निरंतर भागीदारी उन्हें नवीनतम शोध और सर्वोत्तम प्रथाओं में बनाए रखती है, जिससे वे ऐसे सिस्टम डिजाइन करने में सक्षम होते हैं जो न केवल उन्नत हैं बल्कि उत्पादन में नैतिक, मॉड्यूलर और लचीला भी हैं।
AI के भविष्य को आकार देना
Nikita का भविष्य का काम मजबूत, स्केलेबल और नैतिक रूप से मजबूत AI सिस्टम बनाने पर ध्यान केंद्रित करेगा। उनका मानना है कि Llama 4 और Gemini 2.5 जैसे मॉडल, अपने विशाल संदर्भ विंडोज़ के साथ, परिवर्तनकारी क्षमता रखते हैं, खासकर शिक्षा में। ये मॉडल AI ट्यूटर्स को छात्र के पूरे अधिगम इतिहास के आधार पर व्यक्तिगत, संदर्भ-समृद्ध स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम बना सकते हैं।
स्वतः आकलन ध्यान का एक अन्य प्रमुख क्षेत्र है। GoIT के लिए Nikita का ग्रेडिंग टूल पहले से ही स्केल पर सिंटैक्स और शुद्धता को संभालता है। हालांकि, अगली पीढ़ी के LLMs में वैचारिक समझ का आकलन करके, पूर्व प्रदर्शन के लिए प्रतिक्रिया को तैयार करके और RAG-V के माध्यम से अकादमिक मानकों के साथ परिणामों को संरेखित करके इसे आगे बढ़ाने की क्षमता है।
विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, Nikita स्कीमा सत्यापन और फालबैक लॉजिक की निरंतर आवश्यकता पर जोर देते हैं, जो उन सिद्धांतों का समर्थन करते हैं जैसे PKonfig। संरचित सत्यापन के साथ उन्नत मॉडल को मिलाकर, мы можем повысить уровень образования, не ставя под угрозу доверие, справедливость или педагогическую основательность।
स्केलेबिलिटी को शैक्षिक कठोरता के साथ संतुलित करना
प्रत्येक तिमाही में हजारों छात्रों का समर्थन करने के लिए स्केलेबिलिटी और शैक्षणिक ईमानदारी के बीच सावधानीपूर्वक संतुलन की आवश्यकता होती है। Nikita ने चिंताओं को अलग करके इसे प्राप्त किया: स्वचालन ने नियमित सत्यापन किए, जैसे कि परीक्षण परिणाम और कोड फ़ॉर्मेटिंग, जबकि जटिल किनारे के मामलों को मानवीय समीक्षा के लिए चिह्नित किया गया। इससे प्रतिक्रिया की गुणवत्ता या निष्पक्षता से समझौता किए बिना उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित हुआ।
संरचित रुब्रिक, असाइनमेंट के लिए संस्करण नियंत्रण, और ट्रेसेबल ग्रेडिंग लॉजिक को लागू करके शैक्षणिक कठोरता बनाए रखी गई। इन उपायों ने छात्र विश्वास और निर्देशात्मक पारदर्शिता का निर्माण किया।
Nikita का मानना है कि Llama 4-स्तरीय मॉडल संदर्भ-जागरूक, बहुभाषी और यहां तक कि कोड-विशिष्ट प्रतिक्रिया पीढ़ी को स्केल पर सक्षम करके इस संतुलन को महत्वपूर्ण रूप से बदल सकते हैं। वे सरल शब्दों में अमूर्त अवधारणाओं को समझाने, व्यक्तिगत शिक्षार्थियों के लिए प्रतिक्रिया तैयार करने और ट्यूटर जैसी बातचीत का अनुकरण करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, वह चेतावनी देते हैं कि पैमाना सुरक्षा उपायों की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। LLMs को रूब्रिक्स में स्थापित किया जाना चाहिए, ज्ञात आउटपुट के खिलाफ मान्य किया जाना चाहिए, और प्रशिक्षकों द्वारा ऑडिट किया जाना चाहिए। सही वास्तुकला के साथ, नियतात्मक पाइपलाइनों को LLM-संचालित वैयक्तिकरण के साथ मिलाकर, हम अकादमिक मानकों का त्याग किए बिना गुणवत्ता शिक्षा तक पहुंच को नाटकीय रूप से बढ़ा सकते हैं।
निकिता अपनी दूरदर्शिता को संक्षेप में इस प्रकार बताते हैं: “मैं ऐसे सिस्टम बनाता हूं जो न केवल काम करते हैं - वे सिखाते हैं, मान्य करते हैं, कॉन्फ़िगर करते हैं और निर्णय लेने में सहायता करते हैं।”