AI कसे शिकते: सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग विरुद्ध रिइन्फोर्समेंट लर्निंग
आपण सर्वजण वेगवेगळ्या प्रकारे शिकतो. काहीजण परीक्षेसाठी पाठ्यपुस्तकातून अभ्यास करतात, तर काहीजण सरावाने सायकल चालवायला किंवा पोहायला शिकतात. तुम्हाला आश्चर्य वाटेल, पण AI मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्याच्या पद्धतीही अशाच वेगवेगळ्या असतात. AI मॉडेल्सना कसे शिकवले जाते, हे त्यांच्या क्षमतेवर आणि वर्तनावर खोलवर परिणाम करते.
या लेखात आपण AI प्रशिक्षणाच्या दोन मुख्य पद्धतींबद्दल जाणून घेणार आहोत: सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) आणि रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL). DeepSeek आणि ChatGPT सारख्या शक्तिशाली AI मॉडेल्सना त्यांची अद्वितीय कौशल्ये कशी मिळतात हे आपण समजून घेऊया.
१. सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (Supervised Fine-Tuning) – पाठ्यपुस्तकातून शिकण्यासारखे
मुख्य संकल्पना
सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) ही पद्धत एखाद्या विद्यार्थ्याला प्रश्नांची उत्तरे असलेल्या पाठ्यपुस्तकातून शिकवण्यासारखी आहे. यात AI मॉडेलला पूर्व-लेबल केलेल्या डेटावरून शिकवले जाते.
सोपे उदाहरण
ज्याप्रमाणे आपण वहीत लिहिलेल्या गोष्टी वाचून शिकतो, त्याचप्रमाणे या पद्धतीत मॉडेलला योग्य उदाहरणे दाखवून प्रशिक्षण दिले जाते. उदाहरणार्थ, मॉडेलला ‘सफरचंद’ असे लेबल असलेला फोटो दाखवून ते सफरचंद काय आहे हे शिकवले जाते. मॉडेलला योग्य प्रश्न आणि त्यांची अचूक उत्तरे दिली जातात आणि ते त्यातून शिकते.
प्रक्रिया कशी कार्य करते?
- मॉडेलला लेबल केलेल्या डेटाचा (उदा. प्रश्नांची योग्य उत्तरे) एक मोठा संच दिला जातो.
- ते या योग्य उदाहरणांमधून पॅटर्न ओळखायला शिकते.
- मॉडेलने त्याला शिकवलेल्या गोष्टींवर आधारित ‘योग्य’ उत्तर द्यावे, हे त्याचे ध्येय असते.
२. रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning) – सायकल चालवायला शिकण्यासारखे
मुख्य संकल्पना
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) ही एक बक्षीस-आधारित शिकण्याची पद्धत आहे. यात मॉडेलला थेट योग्य उत्तरे दिली जात नाहीत, तर ते स्वतःच्या अनुभवातून शिकते.
सोपे उदाहरण
हे अगदी सायकल चालवायला शिकण्यासारखे आहे. जेव्हा तुम्ही सायकल चालवायला शिकता, तोल जाऊन पडणे हे एक ‘शिक्षा’ असते आणि यशस्वीरित्या तोल सांभाळणे हे ‘बक्षीस’ असते. प्रयत्न आणि त्रुटीच्या प्रक्रियेतून, मॉडेल नैसर्गिकरित्या कौशल्य विकसित करते.
बक्षीस/शिक्षा प्रणाली कशी कार्य करते?
- मॉडेल एका वातावरणात एक कृती करते.
- जर कृतीमुळे सकारात्मक परिणाम झाला, तर त्याला ‘बक्षीस’ (reward) मिळते.
- जर कृतीमुळे नकारात्मक परिणाम झाला, तर त्याला ‘शिक्षा’ (punishment) मिळते.
- कालांतराने, मॉडेल जास्तीत जास्त बक्षिसे मिळवणाऱ्या कृती करायला शिकते.
३. सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग विरुद्ध रिइन्फोर्समेंट लर्निंग
| वैशिष्ट्य | सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) | रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) |
|---|---|---|
| दृष्टिकोन | लेबल केलेल्या डेटावर आधारित | प्रयत्न आणि त्रुटीवर आधारित |
| प्रशिक्षण प्रक्रिया | मॉडेलला योग्य उत्तरे देऊन शिकवले जाते | मॉडेल स्वतः शोधून शिकते |
| शिकण्याचे उदाहरण | पाठ्यपुस्तकातून अभ्यास करणे | सायकल चालवणे किंवा नवीन कौशल्य शिकणे |
४. ५ आश्चर्यकारक सत्य AI बद्दल
- 🚀 AI बिल्डर्स vs AI Operators: बिल्डर्स AI तयार करतात; Operators ते वापरतात.
- 💰 “कृपया” आणि “धन्यवाद” ची किंमत: अतिरिक्त टोकन्ससाठी संगणकीय खर्च वाढतो.
- 🎯 नोटबुकएलएम: वैयक्तिक रेझ्युमेवर आधारित मॉक मुलाखतीची तयारी.
- 📝 जनरेटिव्ह vs एजंटिक AI: चॅटजीपीटी फक्त मजकूर तयार करते; Manas AI पूर्ण कार्ये करते.
- 🔧 DeepSeek: RL वापरून नैसर्गिक तर्क क्षमता विकसित केली, कमी खर्चात प्रगत AI तयार.
५. प्रश्नोत्तरी
खालील प्रश्नांची उत्तरे प्रत्येकी २-३ वाक्यांत द्या.
- AI बिल्डर्स आणि AI ऑपरेटर्स यांच्यात फरक काय आहे?
- नोटबुकएलएम मॉक मुलाखतीत कशी मदत करते?
- चॅटजीपीटी आणि डीपसीक यांच्यातील मुख्य तांत्रिक फरक काय आहे?
- जनरेटिव्ह AI आणि एजंटिक AI मधील फरक जपानच्या सहलीच्या उदाहरणाने स्पष्ट करा.
- LLMs च्या दोन मुख्य मर्यादा कोणत्या आहेत?
- AI एजंट संदर्भातील ReAct फ्रेमवर्क काय आहे?
- मल्टी-AI एजंटसाठी पदानुक्रमित नमुना काय आहे?
- ध्येय-आधारित एजंट कसे कार्य करते?
- Manas AI वेबसाइट तयार करण्याचे काम कसे हाताळते?
- Reinforcement Learning (RL) म्हणजे काय?
६. निबंध स्वरूपाचे प्रश्न
- LLMs पासून AI वर्कफ्लो आणि शेवटी AI एजंट्सपर्यंत झालेल्या विकासावर चर्चा करा.
- नोटबुकएलएम, जेमिनी आणि चॅटजीपीटीच्या उदाहरणांचा वापर करून AI टूल्स डेटा विश्लेषण, संशोधन आणि उत्पादकता वाढवण्यासाठी कसे वापरले जाऊ शकतात ते विश्लेषण करा.
- रीइन्फोर्समेंट लर्निंग आणि सुपरवाइज्ड फाईन-ट्युनिंग स्पष्ट करा. DeepSeek च्या RL वापरामुळे तर्क क्षमतेत कशी वाढ झाली?
- सिंपल रिफ्लेक्स, मॉडेल-बेस्ड रिफ्लेक्स, गोल-बेस्ड, युटिलिटी-बेस्ड, लर्निंग AI एजंट्सची तुलना करा. प्रत्येकाचे कार्य काल्पनिक उदाहरणाने स्पष्ट करा.
- n8n सारख्या टूलचा वापर करून साधा संभाषणक्षम AI एजंट तयार करण्याची प्रक्रिया वर्णन करा.
७. महत्त्वाचे शब्द
| शब्द | व्याख्या |
|---|---|
| AI बिल्डर्स | AI टूल्स आणि तंत्रज्ञान तयार करणारे लोक. |
| AI ऑपरेटर्स | पूर्वनिर्मित AI साधने वापरून काम सोपे करणारे लोक. |
| AI एजंट्स | स्वायत्तपणे कार्ये पूर्ण करणारी AI प्रणाली. |
| जनरेटिव्ह AI | प्रॉम्प्टवर आधारित नवीन मजकूर, प्रतिमा, व्हिडिओ किंवा कोड तयार करणारे AI. |
| एजंटिक AI | वापरकर्त्याच्या वतीने कार्ये पूर्ण करणारे AI, बाह्य साधने वापरते. |
| लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) | मोठ्या प्रमाणावर मजकूर डेटावर प्रशिक्षित AI मॉडेल. |
| रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) | ट्रायल अँड एरर दृष्टिकोनावर आधारित शिकण्याची पद्धत. |
| सुपरवाइज्ड फाईन-ट्युनिंग | लेबल केलेल्या डेटावरून शिकवण्याची प्रशिक्षण पद्धत. |
| प्रॉम्प्ट | AI मॉडेलला दिलेली सूचना किंवा इनपुट. |
| टोकन | प्रॉम्प्टमधील शब्द किंवा अक्षरांचे छोटे तुकडे. |
| ऑटोमेशन | कामाचे स्वयंचलित पालन करण्याची प्रक्रिया. |
| ऑटोनॉमस | मानवी हस्तक्षेपाशिवाय निर्णय घेण्याची क्षमता. |
| AI वर्कफ्लो | LLM ला साधने वापरून विशिष्ट कार्ये करण्याची प्रक्रिया. |
| रिॲक्ट फ्रेमवर्क | रीझनिंग आणि ॲक्शन एकत्र करून AI एजंट्सद्वारे कार्य पूर्ण करण्याची पद्धत. |
| NotebookLM | अपलोड केलेल्या स्त्रोतांवर आधारित प्रश्न विचारणे, सारांश तयार करणे यासारखी कार्ये करते. |
| Gemini | डेटाचे व्हिज्युअलायझेशन आणि मोठ्या फाइल्स सारांश तयार करणारे AI टूल. |
| ChatGPT | मजकूर तयार करणे, प्रश्नांची उत्तरे देणे आणि डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी AI मॉडेल. |
| Manas AI | वापरकर्त्याच्या वतीने कार्य पूर्ण करणारा ऑटोनॉमस AI एजंट. |
| DeepSeek | ओपन-सोर्स LLM, RL आधारित तर्क आणि कोडिंगमध्ये प्रगत क्षमता. |
| n8n | ड्रॅग अँड ड्रॉप इंटरफेसद्वारे AI एजंट्स तयार करण्याचे टूल. |
| Groq | वेगवान LLM इन्फरन्ससाठी ओळखली जाणारी AI कंपनी. |




































































































