**GenAI Roadmap for Beginners | End-to-End GenAI Course 2025 | CampusX — Transcript & Summary | SozAI**
Source: https://sozai.app/transcript/genai-roadmap-beginners-course-2025/

यह वीडियो जनरेटिव एआई की शुरुआत, इतिहास, और इसके प्रभावों पर विस्तार से चर्चा करता है।

## Key Takeaways

- जनरेटिव एआई टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और कोड जैसे नए कंटेंट बना सकता है।
- मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बाद जनरेटिव एआई ने एआई के क्षेत्र में क्रांति ला दी है।
- जनरेटिव एआई ने कस्टमर सपोर्ट और कंटेंट क्रिएशन जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण बदलाव किए हैं।
- यह तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, इसलिए सीखने के लिए एक सुव्यवस्थित करिकुलम जरूरी है।
- मानव रचनात्मकता को अब एआई द्वारा मिमिक किया जा सकता है, जो पहले संभव नहीं था।

## What the video covers

- जनरेटिव एआई क्या है और यह कैसे काम करता है, इसका परिचय।
- एआई के इतिहास और विभिन्न तकनीकों जैसे सिंबॉलिक एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग का अवलोकन।
- मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई के बीच के अंतर को समझाना।
- जनरेटिव एआई के प्रमुख उपयोग क्षेत्र जैसे कस्टमर सपोर्ट और कंटेंट क्रिएशन।
- जनरेटिव एआई की तेजी से विकासशील प्रकृति और इसके कारण शिक्षण में चुनौतियां।
- जनरेटिव एआई के प्रभाव से मानव रचनात्मकता की नकल करने की क्षमता।
- एआई के अंदर मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की भूमिका।
- जनरेटिव एआई के आने से कस्टमर सपोर्ट में लागत और संसाधन बचत।
- कंटेंट क्रिएशन इंडस्ट्री में जनरेटिव एआई की बढ़ती भूमिका।
- इस वीडियो में करिकुलम डिजाइन और सीखने के लिए एक रोडमैप साझा किया गया है।

## Chapters

1. 00:00 परिचय और जनरेटिव एआई का महत्व
2. 03:02 एआई के इतिहास और तकनीकें
3. 05:53 मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई का अंतर
4. 08:53 जनरेटिव एआई के प्रमुख उपयोग क्षेत्र
5. 11:39 जनरेटिव एआई की सफलता और भविष्य
6. 14:27 करिकुलम डिजाइन और सीखने की योजना
7. 26:04 एआई मॉडल्स और तकनीकी अवधारणाएं
8. 31:12 एआई एप्लीकेशंस और व्यावहारिक उपयोग

Answers

## Questions about this video

जनरेटिव एआई क्या है?

जनरेटिव एआई एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो नए कंटेंट जैसे टेक्स्ट, इमेज, म्यूजिक और कोड बना सकता है, जो मानव रचनात्मकता की नकल करता है।

जनरेटिव एआई सीखने के लिए क्यों जरूरी है?

जनरेटिव एआई तेजी से विकसित हो रही तकनीक है जो कई उद्योगों में क्रांति ला रही है, इसलिए इसे सीखना भविष्य के लिए जरूरी है।

जनरेटिव एआई का सबसे बड़ा उपयोग क्षेत्र कौन सा है?

जनरेटिव एआई का सबसे बड़ा प्रभाव कस्टमर सपोर्ट और कंटेंट क्रिएशन क्षेत्रों में देखा गया है, जहां यह लागत कम करने और उत्पादकता बढ़ाने में मदद करता है।

## Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00

Speaker A

हाय गाइस माय नेम इज नितेश एंड यू वेलकम टू माय youtube1 पहले मैंने डिसाइड कर लिया था कि मुझे जनरेट आई के अराउंड वीडियोस डालने हैं बट जब मैंने यह पूरा का पूरा प्लान एग्जीक्यूट करने की कोशिश की तो मैंने एक

00:37

Speaker A

चीज रियलाइफ एआई के अराउंड वीडियोस बनाना थोड़ा सा डिफिकल्ट है उसके पीछे रीजन यह है कि जनरेट एआई एक बहुत तेजी से इवॉल्व होने वाली टेक्नोलॉजी है आप खुद नोटिस करोगे कि पिछले दो सालों में हर दिन आपको

00:51

Speaker A

कोई नया मॉडल या कोई नया रिसर्च पेपर या फिर कोई नया टूल सुनने को मिलता है अब ऐसे में बहुत डिफिकल्ट हो जाता है एज अ टीचर एक करिकुलम प्ला कर पाना सो लास्ट तीन महीने मैंने स्पेंड किए हैं बहुत इन डेप्थ

01:05

Speaker A

रिसर्च करने में प्लानिंग करने में और सबसे इंपॉर्टेंट करिकुलम डिजाइन करने में अब आज का जो वीडियो है यह एक टिपिकल अनाउंसमेंट वीडियो नहीं है जहां पर मैं कैमरे प आऊंगा और आपको बस इतना बोल दूंगा कि गेस व्हाट अब हम जेनरेटिव एआई पढ़ेंगे

01:20

Speaker A

नहीं व्हाट आई वांट इज कि इस वीडियो के थ्रू मैं आपके साथ अपने पिछले थ्री मंथ्स की जो जर्नी है वह शेयर करना चाहता हूं मैं आपके साथ शेयर करना चाहता ता हूं कि कैसे मैंने यह पूरा का पूरा प्लानिंग किया

01:34

Speaker A

मैं आपके साथ अपना पूरा का पूरा थॉट प्रोसेस शेयर करना चाहता हूं और मैं आपके साथ जो करिकुलम मैंने बनाया है वह आपको मैं दिखाना चाहता हूं आपके साथ शेयर करना चाहता हूं एंड नॉट ओनली दैट उसके पीछे जो

01:46

Speaker A

मेरा पूरा का पूरा थॉट प्रोसेस रहा है वह भी मैं आपके साथ शेयर करना चाहता हूं सो ऑन द होल इफ यू आर प्लानिंग टू लर्न जेनरेटिव एआई फ्रॉम अस फ्रॉम मी देन दिस इज अ वेरी इंपोर्टेंट वीडियो एंड प्लीज

01:59

Speaker A

मेक श्यर कि आप ये वीडियो एंड तक देखो ठीक है सो अब लेट्स स्टार्ट दिस वीडियो अब गाइ हमारा डिस्कशन स्टार्ट करने के पहले मैं आपको थोड़ा कन्वेंस करना चाहता हूं कि आपको क्यों जेनरेटिव एआई पढ़ना चाहिए आज

02:11

Speaker A

की डेट में तो ये डिस्कशन एकदम शुरू से शुरू करते हैं सबसे पहले मैं आपको बताता हूं कि जेनरेटिव एआई होता क्या है मेरे पास एक डेफिनेशन है आप लोगों के लिए सो एक बार मैं डेफिनेशन पढ़ता हूं और फिर हम

02:21

Speaker A

उसको डिस्कस करेंगे सो जेनरेटिव एआई इज अ टाइप ऑफ एआई दैट क्रिएट्स न्यू कंटेंट सच एज टेक्स्ट इमेजेस म्यूजिक और इवन कोड बाय लर्निंग पैटर्स फ्रॉम एसिस्टिंग डाटा मिमिंग ह्यूमन क्रिएटिविटी यह एक बहुत अच्छा डेफिनेशन है और मैं आपको थोड़ा और

02:36

Speaker A

बैकग्राउंड देता हूं ताकि इस डेफिनेशन को आप थोड़ा और अच्छे से पर्सीव कर पाओ सो अगर आप एआई का हिस्ट्री देखो तो एआई के ऊपर काम पिछले 60 70 सालों से चल रहा है व्हिच मींस कि जेनरेशंस ऑफ ब्रिलियंट

02:49

Speaker A

इंडिविजुअल्स आए हैं और उन्होंने इस फील्ड को अपना सब कुछ दिया है और उसका रिजल्ट यह रहा कि बहुत सारी टेक्नोलॉजीज बहुत सारे टेक्निक्स आए एआई सिस्टम्स को बिल्ड करने के जैसे 80 में एक बहुत पॉपुलर टेक्निक थी

03:02

Speaker A

सिंबॉलिक एआई जिसकी हेल्प से एक्सपर्ट सिस्टम्स बनाए गए जो एक टाइप ऑफ एआई सिस्टम है उसके बाद फजी लॉजिक के ऊपर बहुत काम हुआ इवोल्यूशनरी एल्गोरिथम्स प बहुत काम हुआ एनएलपी की जो फील्ड है उसके ऊपर सेपरेटली बहुत काम हुआ कंप्यूटर विजन की

03:16

Speaker A

फील्ड प सेपरेटली बहुत काम हुआ बट एक टेक्निक जो सबसे ज्यादा इंपैक्ट क्रिएट कर पाई इन द डोमेन ऑफ एआई वो थी मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग में आप क्या करते हो कि आप एक मैथमेटिक िकल या फिर स्टेटिस्टिक्स

03:32

Speaker A

खूब सारा डटा प्रोवाइड करते हो और यहां पर हमारा गोल होता है कि वह स्टेटिस्टिक्स निकाल पाए सो दैट जब आप उसको नया डाटा दो तो वह आपको प्रेडिक्शन करके दे पाए अब यह सिंपल आईडिया इतना पावरफुल था कि यह आज भी

03:46

Speaker A

रिलेवेंट है हम आज भी मशीन लर्निंग यूज करते हैं और आज भी मशीन लर्निंग रिलेटेड जॉब्स मार्केट में है ठीक है तो मशीन लर्निंग में होता क्या है कि आप तीन चार टाइप के मॉडल्स बना सकते हो फर्स्ट आप ऐसे

03:59

Speaker A

मॉडल्स बना सकते हो जो नंबर्स प्रिडिक्ट कर पाए जैसे कि फॉर एग्जांपल आप एक ऐसा मॉडल बना सकते हो जो कल किसी पर्टिकुलर कंपनी का स्टॉक प्राइस क्या होगा वो प्रिडिक्ट कर सकता है बेसिकली रिग्रेशन प्रॉब्लम या फिर आप एक ऐसा एमएल मॉडल बना

04:14

Speaker A

सकते हो जहां पर आप गिवन कैटेगरी में से एक कोई कैटेगरी क्लासिफाई कर सकते हो जैसे अगर हमने अपने मॉडल को एक फोटो दिखाया तो वो प्रिडिक्ट करके बता सकता है कि उसमें कैट है या डॉग है क्लासिफिकेशन प्रॉब्लम

04:27

Speaker A

या फिर आप एमएल को यूज कर सकते हो अ रैंकिंग प्रॉब्लम्स के लिए जैसे गिवन अ प्रोडक्ट आप सबसे सिमिलर प्रोडक्ट्स रैंक करके दिखाना चाहते हो रिकमेंडेशन सिस्टम्स तो इस तरह के प्रॉब्लम्स में आप एमएल को यूज करते थे बट कभी भी मशीन लर्निंग को इस

04:44

Speaker A

तरह के प्रॉब्लम स्टेटमेंट्स में यूज नहीं किया जाता था जहां पर ह्यूमन क्रिएटिविटी की जरूरत होती थी बट जेनरेटिव एआई के आने के बाद यह चीज बदल गई जेनरेटिव एआई की सबसे बड़ी खासियत क्या है सबसे बड़ा डिफरेंशिएबल

05:00

Speaker A

वो नया टेक्स्ट क्रिएट कर सकता है नए इमेजेस वीडियोस क्रिएट कर सकता है इवन कोड क्रिएट कर सकता है एंड दिस इज द बिगेस्ट पावर ऑफ जेनरेटिव एआई दो-तीन साल पहले तक भी लोग एआई के बारे में यही बोलते थे कि

05:12

Speaker A

आप कितने भी स्ट्रांग सिस्टम्स बना लो ह्यूमन क्रिएटिविटी को एआई रिप्लेस नहीं करने वाला एटलीस्ट अभी बट गेस व्हाट विदन टू इयर्स जेनरेटिव एआई के आने के बाद यह स्टेटमेंट कंप्लीट फाल्स हो गया है अब आज की डेट में बहुत इजली ह्यूमन क्रिएटिविटी

05:27

Speaker A

को मिमिक किया जा सकता है विद द हेल्प ऑफ ज टिव एआई एंड दिस इज द बिगेस्ट सुपर पावर दैट जेनरेटिव एआई हैज अब यह आपको समझ में आ गया कि जेनरेटिव एआई क्या है एक चीज और जल्दी से देख लेते हैं कि जेनरेटिव एआई इस

05:40

Speaker A

पूरे एआई लैंडस्केप में कहां लाई करता है सो ये फेमस डायग्राम आपने आई एम प्रिटी श्यर देखा होगा कहीं ना कहीं सो सबसे आउटर सर्कल में एआई है एवरीथिंग कम्स अंडर दिस पर्टिकुलर अंब्रेला और एआई के अंदर बहुत

05:53

Speaker A

सारी टेक्निक्स है जैसा मैंने बोला सिंबॉलिक एआई है एक्सपर्ट सिस्टम्स है फजी लॉजिक है बट उनमें जो सबसे अ पावरफुल टे टेक्नीक है वो है मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग के अंदर भी बहुत सारी टेक्निक्स हैं स्टेटिस्टिक्स हैं आपकी अ अलग मॉडल

06:07

Speaker A

बेस्ड एल्गोरिथम्स हैं बट उनमें एक और टेक्निक जो बहुत निकल के सामने आई वो है डीप लर्निंग जहां पर आप अ न्यूरल नेटवर्क बेस्ड मॉडल्स यूज़ करते हो और फाइनली डीप लर्निंग में जब बहुत एडवांसमेंट हुआ ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर आया तो उसके बाद

06:22

Speaker A

फाइनली वहां से जेनरेटिव एआई ओरिजनेट किया तो ये डायग्राम इज अ वेरी गुड मेंटल मॉडल अ इस पूरी पूरी हिस्ट्री को अ ट्रैक करने के लिए सबसे बाहर एआई है उसके अंदर मशीन लर्निंग है उसके अंदर डीप लर्निंग है और

06:36

Speaker A

फाइनली उसके अंदर जेनरेटिव एआई है ठीक है तो ये काइंड ऑफ आपको पता होना चाहिए अगर आप जेनरेटिव एआई पढ़ना चाहते हो सो ये अब आपको समझ में आ गया अब एक इंपॉर्टेंट डिस्कशन करते हैं कि कैसे पिछले दो सालों

06:50

Speaker A

में लाइक विद इन टू इयर्स जेनरेटिव एआई अ हमारे करंट दुनिया की सबसे पावरफुल टेक्नोलॉजी बन गई आई वुड लाइक टू शो यू द इंपैक्ट एरियाज जहां पर जेनरेटिव एआई ने सबसे ज्यादा इंपैक्ट क्रिएट किया है सो वैसे तो बहुत सारे इंपैक्ट एरियाज है जहां

07:06

Speaker A

पर जेनरेटिव एआई ने कुछ ना कुछ सिग्निफिकेंट कंट्रीब्यूशन किया है बट मैं चार एरियाज की बात करूंगा जहां पे मुझे ऐसा लगता है कि जेनरेटिव एआई का कंट्रीब्यूशन बहुत ज्यादा है उस फील्ड को और एनहांस करने में सो सबसे पहला जो एरिया

07:20

Speaker A

है वो है कस्टमर सपोर्ट का सो ये एक ऐसी फील्ड है जहां पर जेनरेटिव एआई ने सिग्निफिकेंट इंपैक्ट क्रिएट किया है अ सो अभी तक भी जो भी बड़ी कंपनीज हैं उनके लिए एक बहुत बड़ा चैलेंज होता था कस्टमर

07:32

Speaker A

हैंडलिंग सो जितने ज्यादा कस्टमर उतने ज्यादा क्वेरीज उतने ज्यादा कंप्लेंट्स तो इस पूरी चीज को हैंडल करने के लिए कंपनीज क्या करती थी कि अपना कॉल सेंटर सेटअप करती थी और अपने एंप्लॉयज को बिठा के फोन के थ्रू या फिर चैट मैसेजेस के थ्रू अ

07:46

Speaker A

उनके क्वेरीज को हैंडल करती थी बट एज यू कैन सी यह एक बहुत कॉस्टली मॉडल है और बिजनेसेस को अननेसेसरीली यहां पे बहुत पैसा इन्वेस्ट करना पड़ता था जेनरेटिव एआई के आने के बाद यह प्रॉब्लम काफी हद तक

07:58

Speaker A

सॉल्व हुई है अब क्या होता है कि कोई बड़ी कंपनी ले लो लेट्स से जोमट है जहां पर डेली बेसिस पे बहुत सारे कस्टमर्स आ कर के ऑर्डर प्लेस करते हैं तो अब क्या होता है कि फर्स्ट लेवल पे अगर आप कस्टमर सपोर्ट

08:09

Speaker A

पे जाओ ह्यूमन एग्जीक्यूटिव्स के पास और फिर वो लोग उस प्रॉब्लम को सॉल्व करते हैं बट ये सिंपल मॉडल इंप्लीमेंट करने से क्या हो गया कि अब आपको जहां पे 10 लोगों की जरूरत थी कस्टमर हैंडलिंग के लिए अब शायद वहां

08:40

Speaker A

पे दो से तीन लोग भी उस प्रॉब्लम को सॉल्व कर सकते हैं और ये मॉडल अब पूरा का पूरा इंडस्ट्री यूज कर रहा है धीरे-धीरे एवरीवन इज हैविंग अ फर्स्ट लेयर ऑफ चैट बॉट और उसके बाद उनकी अ कस्टमर सपोर्ट टीम होती

08:53

Speaker A

है ठीक है तो ये एक एरिया है जहां पर ऑलरेडी बहुत प्रोग्रेस और इनोवेशन दिखाई दे रहा है विद द हेल्प ऑफ जेन आई सेकंड इज कंटेंट क्रिएशन सो कंटेंट क्रिएशन अभी तक एक ऐसा फील्ड था जिसके बारे में ऐसा बोला जा रहा था कि यहां पर

09:06

Speaker A

एआई अभी तो नहीं आने वाला बट जेनरेटिव एआई सिंस वो कंटेंट क्रिएट करने में हेल्प कर सकता है तो ओबवियस था कि जेनरेटिव एआई काफी पेनिट्रेट करेगा कंटेंट क्रिएशन इंडस्ट्री में तो अब आप किसी भी फॉर्म का कंटेंट उठा लो टेक्स्ट बेस्ड कंटेंट उठा

09:21

Speaker A

लो लाइक ब्लॉग्स एंड वेबसाइट्स या फिर आप वीडियो बेस्ड कंटेंट उठा लो लाइक का कंटेंट आप उठा लो यू वुड नोटिस कि वहां पर अब जेनरेटिव एआई के टूल्स आ गए हैं और कंटेंट क्रिएशन में बहुत हेल्प कर रहे हैं

09:37

Speaker A

इनफैक्ट आज की डेट में अगर मैं मीडियम पे कोई आर्टिकल पढ़ता हूं तो मैं 100% श्यर हो के नहीं बोल सकता कि वह किसी इंसान ने लिखा है या फिर एआई ने लिखा है इतना अच्छा आउटपुट होता है जेनरेटिव एआई मॉडल्स का तो

09:49

Speaker A

कंटेंट क्रिएशन इज वन सच डोमेन जहां पर ऑलरेडी बहुत ज्यादा पेनिट्रेशन हो गया है अ जेनरेटिव एआई का और फ्यूचर में और ज्यादा होगा ठीक है थर्ड इज एजु अ यह आप खुद मानोगे आपके खुद के पढ़ाई करने के तरीके में एक चेंज आया है पिछले

10:06

Speaker A

दो सालों में जब से चाट जीपीटी जैसे टूल्स मार्केट में आए हैं अब हमारे लिए कोई भी नया टॉपिक पढ़ना एक्सप्लोर करना काफी इजी हो गया है मुझे करिकुलम प्लान करना है आई कैन गो टू चाट जीपीटी मैं किसी प्रॉब्लम

10:19

Speaker A

में अटक गया हूं आई कैन गो टू चाट जीपीटी मुझे किसी पर्टिकुलर प्रॉब्लम पे प्रैक्टिस क्वेश्चंस चाहिए आई कैन गो टू चाट जीपीटी राइट इट्स लाइक हैविंग अ पर्सनल ट्यूटर विद यू ऑल द टाइम और दैट इज व्हाई एजुकेशन भी अब एक अलग तरीके से

10:32

Speaker A

इवॉल्व हो रहा है इवन स्कूल्स को भी सोचना पड़ रहा है कि गोइंग फॉरवर्ड उनको किस तरीके से एजुकेशनल मेथोड इंप्लीमेंट करनी चाहिए तो एजुकेशन इज द थर्ड अ फ्रंटियर जहां पे जेनरेटिव एआई का सिग्निफिकेंट इंपैक्ट दिखाई दे रहा है एंड फोर्थ इज

10:47

Speaker A

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट अ अभी तक ऐसा कंसीडर होता था कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट एक ऐसी जॉब है जहां पे बहुत दिमाग वाले लोगों की जरूरत है बिकॉज़ कोड लिखना बहुत ही क्रिएटिविटी और दिमाग वाला काम है बट अपेरेंटली जेनरेटिव मॉडल्स आर रियली रियली

11:01

Speaker A

गुड एट राइटिंग कोड और ना कि वो कोड लिख पाते हैं बल्कि बहुत अच्छा प्रोडक्शन रेडी कोड लिख पाते हैं तो यहां पर भी ऐसा दिखाई दे रहा है कि अब काफी चेंजेज होने वाले हैं ऑलरेडी बहुत सारे ऐसे टूल्स आ गए हैं

11:13

Speaker A

जिनकी हेल्प से प्रोग्रामिंग करना काइंड ऑफ इजी हो गया है आप सिंपली एक प्रॉमसेक्स में जाकर के चेंजेज कर सकते हो तो जहां पे आप पांच प्रोग्रामर्स की जरूरत थी देयर इज अ गुड चांस कि दो या तीन

11:25

Speaker A

प्रोग्रामर्स उस टास्क को इजली हैंडल कर ले तो ये कुछ इंपैक्ट एरियाज है जो मुझे लगता है अ सबसे ज्यादा काइंड ऑफ इंपैक्ट यहां पे आया है जेनरेटिव एआई के आने के बाद अब यहां पर एक इंपॉर्टेंट क्वेश्चन

11:39

Speaker A

आपको पूछना चाहिए कि क्या जेनरेटिव एआई एज अ टेक्नोलॉजी सक्सेसफुल कंसीडर की जाएगी बिकॉज़ अगर टेक्नोलॉजिक यह सक्सेसफुल नहीं है तो फिर इसको पढ़ के कोई फायदा नहीं है सो आई पर्सनली फील व्हेन एवर यू आर गोइंग टू स्पेंड सम टाइम ऑन अ टेक्नोलॉजी यू हैव

11:56

Speaker A

टू बी श्यर कि ये टेक्नोलॉजी पढ़ने लायक है यह सक्सेसफुल है तो नेक्स्ट हम यह डिस्कस करेंगे कि क्या जेनरेटिव एआई को एक सक्सेसफुल टेक्नोलॉजी माना जाना चाहिए या फिर नहीं और रेफरेंस के लिए मैं दो और टेक्नोलॉजीज के बारे में बात करूंगा और

12:11

Speaker A

उनसे कंपेयर करूंगा जेनरेटिव एआई को अ वन इज इंटरनेट मेरे लाइफ टाइम में मुझे ऐसा लगता है कि जो सबसे सक्सेसफुल टेक्नोलॉजी रही है वो इंटरनेट है ठीक है और मैं एक और एग्जांपल लेके चलूंगा ब्लॉकचेन और क्रिप्टो का बिकॉज यह एक और टेक्नोलॉजी है

12:27

Speaker A

जो मेरे लाइफ टाइम में आई है और मे बी अभी तक अपना फुल पोटेंशियल रीच नहीं कर पाई है तो मुझे बस यह देखना है कि इस पूरे के पूरे स्पेक्ट्रम में इंटरनेट और क्रिप्टो के बीच में जनरेट एआई कहां पर लाई करता है

12:40

Speaker A

अगर वो इंटरनेट वाली साइड ज्यादा लाई करेगा तो मतलब सक्सेसफुल होने के रास्ते प है अगर वो क्रिप्टो वाली लाइन प लाई करेगा तो मे बी उतना सक्सेसफुल नहीं है सो अगर मेरे से कोई पूछे कि कोई टेक्नोलॉजी

12:52

Speaker A

सक्सेसफुल है कि नहीं तो मैं कुछ सीरीज ऑफ क्वेश्चंस पूछता हूं अगर उन क्वेश्चंस का आंसर यस है तो मैं मानता हूं कि वो टेक्नोलॉजी सक्सेसफुल है तो मैं आपको वो सीरीज ऑफ क्वेश्चंस दिखाता हूं सो सबसे पहला क्वेश्चन जो मैं पूछता हूं वो यह है

13:04

Speaker A

कि क्या वो टेक्नोलॉजी रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम सॉल्व कर रही है या नहीं तो अगर आप इंटरनेट की बात करो तो इंटरनेट सच में रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम्स को सॉल्व कर रहा है पहले हम अपने रिलेटिव्स को लेटर्स लिखा करते थे जिसका टर्न अराउंड टाइम होता था

13:18

Speaker A

15 दिन राइट पहले हम फिजिकली बैंक में जाके ट्रांजैक्शंस किया करते थे हम रेलवे स्टेशन जाके टिकट कराया करते थे हम दुकानों प जाकर सामान खरीदा करते थे इंटरनेट के आने के के बाद यह सब कुछ आप अपने फोन से कर सकते हो घर में बैठ के यू

13:33

Speaker A

आर एक्चुअली सॉल्विंग अ प्रॉब्लम बट एट द सेम टाइम अगर आप क्रिप्टो की बात करो तो मेरे दिमाग में अभी कोई बहुत कंक्रीट एग्जांपल नहीं है जहां पे कोई रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम सॉल्व हो रही है अगेन हो सकती है

13:44

Speaker A

बहुत पॉपुलर एग्जांपल मुझे दिखाई नहीं दे रहा ठीक है अब बात करते हैं जेनरेटिव एआई की जेनरेटिव एआई मोस्ट लाइक अभी काफी सारी रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम्स को सॉल्व कर रहा है फॉर एग्जांपल थोड़ी देर पहले मैंने आपको बताया कस्टमर सपोर्ट वाली प्रॉब्लम

13:58

Speaker A

दुनिया भर की क कंपनी इस प्रॉब्लम से परेशान है कि कैसे कस्टमर्स को हैंडल किया जाए एट स्केल जेनरेटिव एआई के आने के बाद यह प्रॉब्लम सॉल्व होती हुई दिख रही है सिमिलरली मैंने आपको एजुकेशन का एग्जांपल दिया कि कैसे बहुत आसानी से हर किसी को

14:12

Speaker A

अपना पर्सनल ट्यूटर मिल गया है यह एक रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम है जिसको जेनरेटिव एआई सॉल्व कर रहा है सो फॉर मी इस क्वेश्चन का आंसर इज यस अगला क्वेश्चन इज इट यूजफुल ऑन अ डेली बेसिस अगेन द आंसर इज यस जेनरेटिव एआई में

14:27

Speaker A

जो टूल्स आपके पास है उनको आप डेफिनेटली ऑन अ डेली बेसिस यूज करोगे और उससे आपको फायदा होगा थर्ड क्वेश्चन इज इट इंपैक्टिंग द वर्ल्ड इकोनॉमिक्स अब मैं क्या बोलूं मतलब आज का ही न्यूज़ ले लेते हैं सो आज एक न्यूज़ आई है कि अ चाइना ने

14:45

Speaker A

एक चाइना से एक नया एआई मॉडल आया है डीप सीक r1 और उसके आने से जस्ट उसके मार्केट में आने से यूएस बेस्ड टेक कंपनीज के स्टॉक शेयर्स में न ट्रिलियन डॉलर का वाइप आउट हो गया है कैन यू इमेजिन $ ट्रिलियन

15:02

Speaker A

डॉलर दैट इज रफल इक्वल टू 80 लाख करोड़ र सिर्फ एक एआई मॉडल के आने से किसी दूसरी कंट्री के शेयर मार्केट में इतना इंपैक्ट क्रिएट हो सकता है तो फिर मुझे इस क्वेश्चन को आंसर करने की जरूरत नहीं है द

15:18

Speaker A

आंसर इज एब्सलूट यस क्वेश्चन नंबर फोर इज इट क्रिएटिंग न्यू जॉब्स अब ये थोड़ा कंट्रोवर्शियल है अ बिकॉज़ आपके दिमाग में यह आएगा कि जन एआई के आने से तो बहुत सारे जॉब्स चले जाएंगे बट हम वो पॉइंट डिस्कस

15:31

Speaker A

नहीं कर रहे हैं हम डिस्कस कर रहे हैं स्ट्रिक्टली टेक्निकल पॉइंट ऑफ व्यू से अ मेरे हिसाब से जेन आई के आने के बाद से टेक्निकल फील्ड में एक कंप्लीट नया जॉब उभर के आया है जिसको हम एआई इंजीनियर

15:43

Speaker A

बोलते हैं और यह जॉब का जो नंबर है यह हर अगले दिन बढ़ रहा है मैं कांस्टेंटली nokia.com ed.com जैसी वेबसाइट्स पे जाता हूं और चेक करता हूं आई हैव सीन कि इस पर्टिकुलर जॉब रोल का जो डिमांड है वो ओवर

15:57

Speaker A

टाइम बढ़ रहा है एंड देयर इज अ गुड चांस कि अगले 5 सालों में यह पर्टिकुलर जॉब रोल उतना ही पॉपुलर हो जाए जितना सॉफ्टवेयर डेवलपर या फिर वेब डेवलपर का जॉब है सो अगेन द आंसर इज यस एंड द लास्ट क्वेश्चन

16:10

Speaker A

इज इज इट एक्सेसिबल अगेन द आंसर इज यस आप जेनरेटिव एआई के टूल्स को बहुत आसानी से चला सकते हो नॉट ओनली यू बट इवन योर पेरेंट्स माय पेरेंट्स कैन इजली यूज दीज टूल्स बिकॉज़ इन टूल्स को चलाने के लिए

16:24

Speaker A

आपको कोड लिखने की जरूरत नहीं है आप सिंपली इंग्लिश या हिंदी में बात करके इन टूल्स से रिस्पांस जनरेट कर सकते हो तो दिस टेक्नोलॉजी इज एक्सेसिबल सो सिंस ऑल ऑफ दीज क्वेश्चंस हैव अ यस फॉर आंसर इसलिए मेरे दिमाग में

16:42

Speaker A

जेनरेटिव एआई एक सक्सेसफुल टेक्नोलॉजी बनने के रास्ते पर है इंटरनेट वाले रास्ते पे है सो दैट इज व्हाई आई फील कि अगर आप एआई या फिर आसपास की फील्ड में काम कर रहे हो या काम करना चाहते हो तो जेनरेटिव एआई

16:56

Speaker A

में आपको डेफिनेटली अपना टाइम एंड दिमाग इन्वेस्ट करना चाहिए बिकॉज अभी यह टेक्नोलॉजी जस्ट आई है और अभी अपना फुल पोटेंशियल इसने रीच नहीं किया है सो जब ये अपना फुल पोटेंशियल रीच करेगी उस टाइम पर जो भी लोग इस टेक्नोलॉजी में अपना काम कर

17:14

Speaker A

रहे होंगे उनको डेफिनेटली बहुत फायदा होने वाला है सो आई रियली होप मैं आपको थोड़ा सा कन्विंसिबल क्या बोल रहे होंगे आप बोल रहे हो कि सर हमें ऑलरेडी पता है कि ये टेक्न इंपॉर्टेंट है और फ्यूचर में इसका बहुत

17:31

Speaker A

डिमांड होगा दैट इज व्हाई हम आपको मैसेज करते रहते थे कि प्लीज जेनरेटिव एआई पर वीडियोस डालो आप यह बताओ कि आप वीडियोस क्यों नहीं डालते थे तो एक काम करता हूं मैं आपको बताता हूं कि मुझे जनरेट एआई के

17:44

Speaker A

वीडियोस डालने में इतना लेट क्यों हुआ सो तीन रीजंस है पहला रीजन यह है कि मुझे थोड़ा डाउट था इस टेक्नोलॉजी के ऊपर क्योंकि यह टेक्नोलॉजी नई है और जस्ट दो साल पहले आई है और इन दो सालों में बहुत

17:57

Speaker A

पॉपुलर हो गई तो मुझे थोड़ा सा ऐसा लगता था कि यह सच में एक पावरफुल टेक्नोलॉजी है या फिर यह एक बबल है जिसके बारे में सब लोग बस हाइप क्रिएट कर रहे हैं सेकंड प्रॉब्लम वाज कि थोड़ा सा टाइम कमिटमेंट

18:09

Speaker A

का इशू था अ मेरी लाइफ में और चीजें चल रही थी जिसकी वजह से मैं टाइम एलोकेट नहीं कर पा रहा था जेनरेटिव एआई पढ़ाने के लिए एंड थर्ड अगर मैं टाइम निकाल भी पाता था तो मुझे थोड़ा सा डर लगता था जेनरेटिव एआई

18:23

Speaker A

से और उसका रीजन यह है कि हर दिन कुछ नया आ जाता था कोई नया मॉडल आ जाता था कोई नया टूल आ जाता था कोई नया रिसर्च पेपर आ जाता था कोई नया टर्मिनोलॉजी आ जाता था सो

18:33

Speaker A

बेसिकली इतना फास्ट पेस डेवलपमेंट हो रहा था कि मुझे ऐसा लगता था कि यार क्या पढ़े कहां से पढ़े एंड आई एम प्रिटी श्यर आप लोग इस बात से रिलेट कर पा रहे होंगे कि जनरेट एआई पढ़ने जाओ अगर तो सबसे बड़ा जो

18:46

Speaker A

प्रॉब्लम है वो है कि इतना कुछ इंफॉर्मेशन ऑन अ डेली बेसिस आ रहा है कि उससे मीनिंगफुल चीजें निकाल पाना और उस टेक्नोलॉजी को एक सही तरीके से सीख पाना बड़ा मुश्किल काम है तो अब इनमें से दो

19:00

Speaker A

प्रॉब्लम्स तो मेरी सॉल्व हो गई है फर्स्ट जो प्रॉब्लम थी कि मुझे डाउट्स थे वो डाउट्स अब हट गए हैं बिकॉज अब काफी मैंने पढ़ लिया और काफी चीजों को समझ लिया और अब मुझे ऐसा लगता है कि नहीं इस टेक्नोलॉजी

19:11

Speaker A

में दम है सेकंड टाइम कमिटमेंट वाला प्रॉब्लम भी सॉल्व हो गया है धीरे-धीरे अब मेरे पास काफी टाइम रह रहा है तो नाउ आई कैन मेक कंटेंट मेक वीडियोस ऑन जन एआई बट थर्ड प्रॉब्लम अभी भी थी कि यह जो डेली

19:24

Speaker A

बेसिस पर फास्ट पेस डेवलपमेंट हो रहा है इसके अंदर घुस करके चीजों को समझ करके फिर आपके लिए वीडियोस बनाना यह अभी भी मेरे लिए चैलेंजिंग काम था तो एक काम करते हैं प्रॉब्लम नंबर थ्री के बारे में थोड़ा

19:36

Speaker A

डिटेल में डिस्कशन करते हैं सो प्रॉब्लम यह है कि यह टेक्नोलॉजी बहुत तेजी से ग्रो कर रही है व्हिच मींस डेली बेसिस पे बहुत सारे एडवांसमेंट्स हो रहे हैं और उनको ट्रैक कर पाना और फिर उनसे कुछ मीनिंग

19:49

Speaker A

निकाल पाना एक बहुत चैलेंजिंग काम बन गया है सेकंड नॉइजिंग वहां पे आपको ऐसे लोग मिलेंगे जो पूरे टाइम एक फोमो का एनवायरमेंट क्रिएट करते रहते हैं कि अगर आपने जेन एआई नहीं पढ़ा तो फिर आप क्या ही कर रहे हो

20:06

Speaker A

जेनरेटिव एआई में ये हो रहा है ये हो रहा है जिसकी वजह से यू फील वेरी डी मोटिवेटिवेशनल पर अभी तक कोई ऐसा सिंगल सोर्स टैब्लिक्स बिकॉज अभी ये नई टेक्नोलॉजी है सो मेरी प्रॉब्लम यह थी कि मुझे आपको अच्छे तरीके से जेन एआई पढ़ाना

20:38

Speaker A

था और उसका फर्स्ट स्टेप होता है अच्छा करिकुलम डिजाइन करना बट बिकॉज ऑफ दीज रीजंस आई वाज नॉट इवन एबल टू क्रिएट अ वेरी गुड करिकुलम सो मुझे ऐसा लगा कि सबसे पहले मुझे बैठ करके थोड़ा एक इस प्रॉब्लम

20:52

Speaker A

को सॉल्व करना पड़ेगा और एक ऐसा मेंटल मॉडल बनाना पड़ेगा जिसकी हेल्प से मैं करिकुलम डिजाइन कर पाऊ फर्स्ट और फिर आपके लिए वीडियोस बना पाऊं सो मेरा जितना भी एक्सपीरियंस था एआई में मशीन लर्निंग में डीप लर्निंग में मैंने उस पूरी चीज को यूज

21:08

Speaker A

किया अपने नॉलेज को यूज किया टू क्रिएट अ मेंटल मॉडल अ फ्रेमवर्क जिससे आप यह पूरा का पूरा जो इंफॉर्मेशन ओवरलोड हो रहा है उसको थोड़ा सा ईज आउट कर सकते हो और वही मेंटल मॉडल मैं आपके साथ अभी शेयर करने

21:21

Speaker A

वाला हूं सो यह मेंटल मॉडल बनाने के प्रोसेस में मुझे लगा कि सबसे पहले मुझे एक ऐसा टर्म खोज के लाना चाहिए जो हमारे इस पूरे मेंटल मॉडल का सेंटर बन जाए मतलब जनरेट एआई में इतने सारे टर्म्स हैं इतने

21:36

Speaker A

सारे टूल्स हैं क्या इनमें से कोई एक टर्म या टूल ऐसा है जिसको हम सेंटर पर रख सकते हैं चीजों को सिंपलीफाई करने के लिए द आंसर इज यस ऐसा एक टर्म है जो जेनरेटिव एआई के सेंटर पर आता है और व टर्म है

21:51

Speaker A

फाउंडेशन मॉडल्स क्या होते हैं फाउंडेशन मॉडल्स मैं आपको बताता हूं सो फाउंडेशन मॉडल्स आर एक्चुअली अ टाइप ऑफ एआई मॉडल्स जो कि बहुत बड़े स्केल के एआई मॉडल्स होते हैं इनको ट्रेन करने के लिए आपको ह्यूज अमाउंट ऑफ

22:06

Speaker A

डाटा चाहिए लिटरली लाइक इंटरनेट पर जितना डाटा है शायद उतना डाटा चाहिए और इनको ट्रेन करने के लिए आपको बहुत ज्यादा हार्डवेयर चाहिए लाइक बहुत सारे जीपीयू और इनको ट्रेन करने में करोड़ों रुपए लगते हैं बट इनकी सबसे बड़ी खासियत क्या होती

22:22

Speaker A

है कि अनलाइक अदर मशीन लर्निंग मॉडल्स दीज मॉडल्स आर जनरलाइज्ड मॉडल्स दे आर नॉट स्पेशलाइज मॉडल्स सो इसका क्या मतलब हुआ कि मशीन लर्निंग में अभी तक आपने अगर मॉडल्स बनाए होंगे तो आपको पता होगा कि जो भी मॉडल्स आप बनाते हो वो टास्क स्पेसिफिक

22:37

Speaker A

मॉडल्स होते हैं राइट अगर आपको प्रिडिक्ट करना है कि अ किसी कंपनी का स्टॉक प्राइस क्या रहेगा किसी फ्यूचर डेट पे तो आप अगर उसके लिए मॉडल बना रहे हो तो व मॉडल सिर्फ वही काम कर सकता है ऐसा नहीं है कि वह

22:50

Speaker A

जाके क्रिकेट के स्कोर भी प्रिडिक्ट कर लेगा तो दीज आर लाइक स्पेसिफिक मॉडल्स बट फाउंडेशन मॉडल्स आर जनरलाइज मॉडल्स मतलब वो एक से ज्यादा काम कर सकते हैं एक से ज्यादा टास्क्स सॉल्व कर सकते हैं और ऐसा इसलिए होता है बिकॉज़ आप जो मॉडल्स बना

23:07

Speaker A

रहे हो फर्स्ट ऑफ ऑल उनका आर्किटेक्चर बहुत बड़ा है उनमें बहुत सारे पैरामीटर्स हैं और सेकंड आप उसको बहुत ज्यादा डाटा दे रहे हो सो बेसिकली एक बहुत ज्यादा दिमाग वाले इंसान को आप बहुत ज्यादा बुक्स पढ़ा रहे हो तो ओबवियसली वो एक से ज्यादा

23:19

Speaker A

डोमेंस में प्रॉब्लम सॉल्विंग कर सकता है तो फाउंडेशन मॉडल वही होते हैं और फाउंडेशन मॉडल का बहुत अच्छा एग्जांपल है एलएल एम्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स जो बेसिकली आज की डेट में बैकबोन है जेनरेटिव एआई के किसी भी एलएलएम को आप उठा लो और

23:33

Speaker A

उससे आप कई तरह के प्रॉब्लम सॉल्व करवा सकते हो आप उससे टेक्स्ट जनरेशन करवा सकते हो आप उसे सेंटीमेंट एनालिसिस करवा सकते हो समरा इजेशन करवा सकते हो क्वेश्चन आंसरिंग करवा सकते हो ऑल बिकॉज़ एलएलएम को ट्रेन करने के प्रोसेस में आपने एक बहुत

23:46

Speaker A

बड़े एआई मॉडल को जिसमें बहुत सारे पैरामीटर्स थे उसको आपने पूरे इंटरनेट का डाटा दिया और फिर इस पूरे प्रोसेस में क्या हुआ कि नॉट ओनली वो नेक्स्ट वर्ड प्रिडिक्ट करना सीख गया बट एट द से सेम टाइम सेंटीमेंट एनालिसिस क्वेश्चन आंसरिंग

24:01

Speaker A

सराइज ये सारी चीजें सीख गया तो मुझे ऐसा लगता है कि अगर आपको पूरे के पूरे जेनरेटिव एआई के इस लैंडस्केप के सेंटर में किसी चीज को रखना है तो वो है फाउंडेशन मॉडल बाय द वे फाउंडेशन मॉडल में

24:14

Speaker A

सिर्फ एलएल एम्स नहीं होते हैं एल एम एम्स भी होते हैं लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल्स ऐसे मॉडल्स जो सिर्फ टेक्स्ट के साथ नहीं काम करके इमेजेस वीडियोस साउंड के साथ भी काम कर सकते हैं तो दैट इज व्हाई मैंने यहां

24:27

Speaker A

पे एलएल एम्स ना लिख के फंडेशन मॉडल्स लिखा है बट अगर आप फिलहाल सिंपलीफाई करना चाहते हो और तो यहां पर आप फाउंडेशन मॉडल के बदले एलएल एम्स लिख दो तो अब एक बहुत अच्छी चीज हो गई कि मैंने जो मेंटल मॉडल

24:40

Speaker A

बनाया उसके एकदम सेंटर पर एक टर्म आ गया दैट इज फाउंडेशन मॉडल अब इसके बाद देखो मैंने कैसे चीजों को सिंपलीफाई किया मेरे नॉलेज के बेसिस पर मुझे ऐसा लगा कि पूरे के पूरे जेनरेटिव एआई को आप दो पार्ट्स

24:55

Speaker A

में डिवाइड कर सकते हो ठीक है सो उसके सेंटर पे है फाउंडेशन मॉडल अब जेनरेटिव एआई में आप दो टास्क कर सकते हो इदर यू कैन यूज फाउंडेशन मॉडल्स और यू कैन बिल्ड फाउंडेशन मॉडल्स यही दो काम होते हैं पूरा

25:11

Speaker A

का पूरा जेनरेटिव एआई इन दो पार्ट्स में डिवाइडेड है कोई भी टर्म आप सुन रहे हो कोई भी टूल आप सुन रहे हो कोई भी टर्मिनोलॉजी आप सुन रहे हो वह या तो बनाने के पर्सपेक्टिव से होगा या फिर यूज करने

25:23

Speaker A

के पर्सपेक्टिव से होगा सो इन शॉर्ट मेरा मेंटल मॉडल यह बोलता है कि पूरे के पूरे पूरे जनरेट एआई में जो सबसे कोर कंपोनेंट है वो है फाउंडेशन मॉडल और पूरे के पूरे जनरेट एआई में आप दो में से कोई एक काम कर

25:35

Speaker A

रहे होते हो इदर यू हैव अ यूजर पर्सपेक्टिव जहां पर आप एक बने बनाए फाउंडेशन मॉडल को अपने काम के लिए यूज कर रहे होते हो और द सेकंड पर्सपेक्टिव इज द बिल्डर्स पर्सपेक्टिव जहां पे आप एज अ बिग

25:48

Speaker A

कंपनी इन फाउंडेशन मॉडल्स को बना कर के कहीं पे डिप्लॉयड माय मेंटल मॉडल जिसकी हेल्प से मैंने पूरी की पूरी चीज को सिंपलीफाई किया सो अब यहां से बहुत मजेदार चीज शुरू हुई जैसे ही मैंने यह मेंटल मॉडल बनाया उसके

26:04

Speaker A

बाद से मैंने अपने लिए एक गेम काइंड ऑफ क्रिएट कर लिया उसके बाद मुझे कभी भी कोई भी नया टर्म मिलता था अ यह सुनने को मिलता था मैं सबसे पहले यह सोचने की कोशिश करता था कि वह यूजर वाली साइड जाएगा मतलब

26:17

Speaker A

एप्लीकेशन बिल्डिंग की साइड जाएगा या फिर बिल्डर वाली साइड जाएगा जहां पे हम फाउंडेशन मॉडल्स बनाते हैं तो एक काम करते हैं इस चीज को थोड़ा सा चेक करते हैं इस पूरे के पूरे मेंटल मॉडल को थोड़ा सा चेक

26:27

Speaker A

करते हैं एक मै द फॉलोइंग काइंड ऑफ गेम खेलते हैं सो मान लो आपने एक नया टर्म सुना प्रोमट इंजीनियरिंग आप क्या करोगे आप झट से जाओगे और चार्ट जीपीटी से पूछोगे कि प्रोमट इंजीनियरिंग क्या होता है और फिर

26:39

Speaker A

उस डिस्क्रिप्शन के बेसिस पर आप ये डिसाइड करोगे कि वो यूजर वाली साइड जाएगा या बिल्डर वाली साइड जाएगा सो प्रोमट इंजीनियरिंग क्या होता है कि आपके पास अगर एक एलएलएम है तो आप उससे डायरेक्टली इंग्लिश में बात कर सकते हो उससे क्वेश्चन

26:53

Speaker A

पूछ सकते हो और अपने क्वेश्चन को इस तरीके से रिफाइन कर सकते हो कि आपको और बढ़िया आंसर मिले दैट इज व्ट प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग इज तो सिंस आप यहां पे एक बने बनाए एलएलएम को यूज कर रहे हो तो यह जाएगा

27:05

Speaker A

यूजर वाली साइड सेकंड आर एलएचएफ अ रिइंफोर्समेंट लर्निंग विद द हेल्प ऑफ ह्यूमन फीडबैक अब ये एक ऐसी टेक्नोलॉजी है जिसकी हेल्प से आप किसी एलएलएम के बिहेवियर को थोड़ा मॉडिफाई कर सकते हो उसको थोड़ा सा सेफगार्ड कर सकते हो ताकि

27:22

Speaker A

वह कुछ उटपटांग चीजें ना बोले तो यह एलएलएम को बनाने के प्रोसेस में यूज होता है दैट इज व्हाई यह जाएगा बिल्डर्स पर्सपेक्टिव में सिमिलरली रैग एक बहुत फेमस टर्म है रैग में आप क्या करते हो आप एक गिवन एलएलएम से अपने डॉक्यूमेंट के ऊपर

27:38

Speaker A

क्वेश्चन आंसरिंग करवा सकते हो जैसे मुझे अपने प्राइवेट डाटा के ऊपर क्वेश्चन आंसरिंग करवानी है तो मैं उसको चार जीपीटी के साथ मर्ज कर सकता हूं राइट तो अगेन सिंस हम एक बने बनाए एलएलएम को यूज कर रहे

27:50

Speaker A

हैं ये भी जाएगा यूजर वाली साइड प्री ट्रेनिंग क्या होता है प्री ट्रेनिंग होता है जब आप एक फाउंडेशन मॉडल को उठाते हो और उसको पूरे दुनिया जहां का डाटा दे कर के उसको ट्रेन करते हो ऑन अ बिग हार्डवेयर तो

28:03

Speaker A

सिंस यह एलएलएम को बनाने का प्रोसेस है यह जाएगा बिल्डर्स पर्सपेक्टिव में क्वानटाइजेशन क्या होता है क्वांटा इजेशन इज द प्रोसेस जहां पे आप एक मॉडल को ऑप्टिमाइज कर पाते हो जिसकी हेल्प से फिर आप उसको अलग-अलग एनवायरमेंट्स में चला पाओ

28:16

Speaker A

तो ये भी एलएलएम को बनाने के प्रोसेस में आता है हेंस बिल्डर्स पर्सपेक्टिव एआई एजेंट्स एक टर्म जो आजकल बहुत सुनने को मिल रहा है जहां पर आप एलएलएम की हेल्प से एक ऐसा सॉफ्टवेयर बनाते हो जो नॉट ओनली

28:29

Speaker A

क्वेश्चन आंसरिंग कर पाता है बट एट द सेम टाइम आपके लिए कुछ काम करके भी दे सकता है जैसे टिकट बुक करके दे रहा है तो अगेन समथिंग जो आप एलएल एम्स की हेल्प से बना रहे हो तो यह भी जाएगा यूजर पर्सपेक्टिव

28:40

Speaker A

में वेक्टर डेटा बेसेस यह काम आता है रग्स इंप्लीमेंट करने के टाइम तो ये भी जाएगा यूजर पर्सपेक्टिव और फिर कुछ ऐसे टर्म्स भी हैं जो दोनों साइड आते हैं जैसे कि फाइन ट्यूनिंग फाइन ट्यूनिंग आप एलएलएम को

28:52

Speaker A

बनाने के प्रोसेस में भी करते हो और एलएलएम को यूज करने के प्रोसेस में भी करते हो तो ये दोनों साइड में जाएगा तो ये ये मैंने पिछले छ आठ महीने किया है अ जभी भी मुझे कोई नया टर्म सुनने को मिलता था द

29:04

Speaker A

फर्स्ट थिंग दैट आई यूज टू आस्क वाज कि ये यूजर वाली साइड जाएगा या फिर ये बिल्डर्स वाली साइड जाएगा और ऐसा करते करते करते पिछले छ आ महीनों में अब फाइनली मैंने एक करिकुलम प्रिपेयर किया जहां पे दो

29:18

Speaker A

एस्पेक्ट्स हैं एक है बिल्डर्स पर्सपेक्टिव और एक है यूजर्स पर्सपेक्टिव दोनों का अपना करिकुलम है और वो दोनों अब मैं आपके साथ शेयर करूंगा सो गाइज अब मैं आपके साथ शेयर करता हूं बिल्डर वाली साइड का करिकुलम व साइड जहां पर आप जेनरेटिव

29:33

Speaker A

एआई में फाउंडेशन मॉडल्स को बनाते हो और उनको डिप्लॉयड पूरी दुनिया उसको यूज कर पाए ठीक है तो यह वाला साइड थोड़ा टेक्निकल है एंड ऑनेस्टली हम लोगों के लिए थोड़ा ज्यादा रिलेवेंट लगेगा बिकॉज हम यह काम करते आ रहे हैं अभी तक मशीन लर्निंग

29:49

Speaker A

और डीप लर्निंग में सो बिल्डर वाली साइड का जो पूरा करिकुलम है वो स्टार्ट होता है इनफैक्ट स्टार्ट होने के पहले मैं आपको अ प्री रेक्वेट बता देता हूं कि ये वाला करिकुलम कवर करने के लिए आपको क्या-क्या

30:00

Speaker A

आना चाहिए पहले से फर्स्ट आपको आना चाहिए मशीन लर्निंग के फंडामेंटल्स सेकंड आपको आना चाहिए डीप लर्निंग के फंडामेंटल्स और आपको एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का आईडिया होना चाहिए अ टेंसर फ्लो या फिर पाई टॉर्च दोनों चलेगा लद पाई टॉर्च ज्यादा प्रेफर्ड

30:17

Speaker A

है ठीक है अब बात करते हैं इस करिकुलम की तो यह करिकुलम सबसे पहले स्टार्ट होता है ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर से अ ओबवियसली बिकॉज कोई भी फाउंडेशन मॉडल आज की डेट में आप उठा लो वो ट्रांसफॉर्मर मॉडल के ऊपर

30:29

Speaker A

बेस्ड है ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के ऊपर बेस्ड है तो आपको अगर यह पर्सपेक्टिव समझना है कि फाउंडेशन मॉडल्स बनाए कैसे जाते हैं तो इसकी शुरुआत होती है ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर से आपको पूरा का पूरा ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर अच्छे से पता होना चाहिए एनकोड वाली साइड में क्या

30:46

Speaker A

हो रहा है डिकोडर वाली साइड में क्या हो रहा है एंबेडिंग्स क्या होती हैं आपके अ सेल्फ अटेंशन कैसे काम करता है लेयर नॉर्मलाइजेशन कैसे काम करता है अ लैंग्वेज मॉडलिंग का कांसेप्ट सारी चीजें आपको पता होनी चाहिए अ यह हुआ स्टेप नंबर वन इस

31:02

Speaker A

करिकुलम में एक बार जब आपने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पढ़ लिया उसके बाद सेकंड जो आपको पढ़ना होता है वो होता है टाइप्स ऑफ ट्रांसफॉर्मर्स सो यू नो दिस कि मल्टीपल टाइप्स ऑफ ट्रांसफॉर्मर्स एजिस्ट करते हैं आज तो इनकोडर ओनली ट्रांसफॉर्मर्स क्या

31:18

Speaker A

होते हैं डिकोडर ओनली ट्रांसफॉर्मर्स क्या होते हैं एंड इनकोडर एंड डिकोडर बेस ट्रांसफॉर्मर्स क्या होते हैं इसका आपको आईडिया होना चाहिए आपको बर्ड का आर्किटेक्चर पता होना चाहिए आपको जीपीटी का आर्किटेक्चर पता होना चाहिए और आपको और कुछ फेमस ट्रांसफॉर्मर्स का आर्किटेक्चर

31:32

Speaker A

पता होना चाहिए यह है स्टेप नंबर टू एक बार जब आप इतना सीख लेते हो उसके बाद फिर अ फाउंडेशन मॉडल का ट्रेनिंग वाला पार्ट शुरू होता है अ सो यहां पर आप सबसे पहले पढ़ोगे प्री ट्रेनिंग प्री ट्रेनिंग इज द

31:45

Speaker A

पार्ट जहां पे आप फाउंडेशन मॉडल्स को ट्रेन करते हो तो यहां पे कई तरह की चीजें आपको पढ़नी होती हैं सबसे पहले आपको ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव्स के बारे में पढ़ना होता है अलग-अलग फाउंडेशन मॉडल्स अलग-अलग ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव्स के साथ ट्रेन होते

31:57

Speaker A

हैं टोकेनाइजेशन स्ट्रेटेजी के बारे में पढ़ना होता है स्पेशली अगर आप एलएलएम के साथ काम कर रहे हो अलग-अलग ट्रेनिंग स्ट्रेटजीजर नहीं होती हैं आप अपने मशीन पर ट्रेन कर रहे हो क्लाउड पे ट्रेन कर रहे हो एक मशीन पे ट्रेन कर रहे हो

32:09

Speaker A

मल्टीपल मशीनस पे डिस्ट्रीब्यूटर ट्रेनिंग कर रहे हो ये सारे कांसेप्ट आपको पता होने चाहिए फिर क्या-क्या चैलेंज आ सकते हैं जैसे एक इतने बड़े स्केल के मॉडल को ट्रेन करने में हजार तरह के चैलेंज आ सकते हैं तो उन चैलेंज के बारे में आपको पता होना

32:23

Speaker A

चाहिए उनके सॉल्यूशंस आपको पता होने चाहिए तो यह आता है प्री ट्रेनिंग के अंदर एक बार जब आप प्री ट्रेनिंग पढ़ लेते हो आल्सो यहां पर इवेलुएशन भी आता है एक बार जब आपने प्री ट्रेनिंग करवा लिया तो वो

32:35

Speaker A

कितना अच्छे से हुआ है यह चेक करने के लिए आप अपने मॉडल्स को इवेलुएट भी करते हो सो एक बार जब प्री ट्रेनिंग हो जाता है उसके बाद आता है ऑप्टिमाइजेशन सो होता क्या है कि फाउंडेशन मॉडल्स का साइज बहुत बड़ा

32:46

Speaker A

होता है और मोस्टली आप उनको नॉर्मल हार्डवेयर के ऊपर नहीं चला सकते तो आपको क्या करना होता है थोड़ा सा उनको ऑप्टिमाइज करना होता है अलग-अलग तरीके से आप ट्रेनिंग के प्रोसेस इस में ऑप्टिमाइजेशंस कर सकते हो आप

33:00

Speaker A

फाइनली जो मॉडल बना है उसको कंप्रेस कर सकते हो अ यहां पर आपने शायद टर्म्स वगैरह सुने होंगे क्वांटा इजेशन थोड़ी देर पहले हमने सुना था वो आता है नॉलेज डिस्टलेशन आता है तो वो सारी चीजें यहां पे आती हैं

33:11

Speaker A

फाइनली आप जो इफर से है जो आप प्रेडिक्शन निकलवा रहे हो अपने एलएलएम से उसके टाइम को कैसे रिड्यूस कर सकते हो उसका भी ऑप्टिमाइजेशन यहीं पे आता है तो ये थर्ड मॉड्यूल हो गया फोर्थ मॉड्यूल हो गया अ इस

33:23

Speaker A

पूरे के पूरे करिकुलम का एक बार जब आप ऑप्टिमाइजेशन कर लेते हो उसके बाद फाइनली आप क्या करते हो कि आप फाइन ट्यूनिंग पढ़ते हो सो होता क्या है कि फाउंडेशन मॉडल एक बड़े से डेटा सेट के ऊपर ट्रेन

33:35

Speaker A

होता है और वो एक जनरलाइज्ड मॉडल होता है मतलब वो कई तरह के काम कर सकता है बट फिर आप क्या करते हो अपनी जरूरत के हिसाब से उस मॉडल को किसी एक पर्टिकुलर टास्क या एक टाइप के टास्क के लिए फाइन ट्यून करते हो

33:47

Speaker A

ताकि उस पर्टिकुलर टास्क में उसका परफॉर्मेंस और एनहांस हो जाए तो यहां पे बहुत तरह की चीजें होती हैं टास्क स्पेसिफिक ट्यूनिंग जो मैंने अभी आपको बताया इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग होती है अ कंटिन्यूअल प्री ट्रेनिंग होती है जहां पे

33:58

Speaker A

आप उसको फिर से थोड़ा और प्री ट्रेन करते हो किसी पर्टिकुलर डोमेन में आरएलएएफ यहीं पे आता है पीएफटी बोल के एक बहुत फेमस टेक्निक है वो भी यहीं पे आता है तो फाइन ट्यूनिंग इज वन थिंग जो बहुत इंपॉर्टेंट

34:11

Speaker A

है और ऑप्टिमाइजेशन के जस्ट बाद आप परफॉर्म करते हो उसके बाद आता है इवैल्यूएशन एक बार आपने फाइन ट्यून कर लिया अब आप उसको किसी एक पर्टिकुलर डोमेन में इंप्लीमेंट कर सकते हो बट इंप्लीमेंट करने के पहले आप बहुत थोरो अ इवैल्यूएशन

34:25

Speaker A

टेक्निक्स अप्लाई करते हो टू फाइंड आउट द परफॉर्मेंस ठीक है आज की डेट में आप यह जो पूरे टाइम सुनते रहते हो एलएलएम लीडर वोट्स जहां पे आप सुनते हो कि इस एलएलएम ने दूसरे एलएलएम को बीट कर दिया डीप सीक

34:36

Speaker A

r1 ने चा जीपीडी को बीट कर दिया तो यह डिसीजन मेकिंग हो कैसे रहा है यह आप समझने की कोशिश करते हो इस पर्टिकुलर मॉड्यूल में जहां पे आप अलग-अलग मैट्रिक्स के ऊपर अह इवैल्यूएशन परफॉर्म करते हो अपने

34:48

Speaker A

एलएलएम का एंड लास्टली जब आप यह सब कुछ कर लेते हो तो फाइनल टास्क होता है इनको डिप्लॉयड अगर आप इनको डिप्लॉयड नहीं कर पाएंगे सो लास्ट बट अ वेरी इंपोर्टेंट स्टेप इज डिप्लॉयड ठीक है तो यह जो आपको दिखाई दे रहा है स्क्रीन पे

35:05

Speaker A

यह है करिकुलम बिल्डर्स वाली साइड का कोई भी डटा साइंटिस्ट जो google2 जो सारे स्टेप्स हैं वो यहां पे लिस्टेड है सो ये अगर आपने कनकर कर लिया तो फिर आपको बिल्डर्स पर्सपेक्टिव अच्छे से समझ में आ जाएगा ठीक है तो नाउ दैट वी

35:33

Speaker A

नो कि एक फाउंडेशन मॉडल को बनाने के प्रोसेस में क्या-क्या चीजें की जाती हैं अब ये डिस्कस करते हैं कि एक फाउंडेशन मॉडल एक बने बनाए फाउंडेशन मॉडल को यूज करने के प्रोसेस में क्या-क्या चीजें करनी होती हैं सो अब बात करते हैं यूजर साइड

35:47

Speaker A

वाले करिकुलम की जहां पर आप एक बने बनाए फाउंडेशन मॉडल को यूज करना सीखते हो अ सो पहले से एक डिस्क्लेमर है यह वाला जो साइड है पर्सनली मुझे थोड़ा कम टेक्निकल और थोड़ा थोड़ा ज्यादा इजी लगता है इन

35:59

Speaker A

कंपेरिजन टू बिल्डर वाली साइड ओबवियसली फाउंडेशन मॉडल्स को बनाना ज्यादा डिफिकल्ट है इन कंपेरिजन टू उनको यूज करना तो यह वाला साइड आपको थोड़ा सा इजी लगेगा और शायद ज्यादा मजेदार भी लगेगा बिकॉज यहां पे आपको काफी इंटरेस्टिंग चीजें अ बनाने

36:13

Speaker A

को मिलती हैं तो यहां पे आपको सबसे पहले क्या सीखना होता है आपको सबसे पहले एलएलएम को यूज करके बेसिक एप्स बनाना सीखना होता है यहां पे आप सबसे पहले सीखते हो कि क्या अलग-अलग टाइप के एलएल एम्स या फाउंडेशन

36:26

Speaker A

मॉडल्स अवेलेबल है क्लोज सोर्स हैं या ओपन सोर्स हैं अगर क्लोज सोर्स हैं तो उनको एपीआई के थ्रू आप यूज करना सीखते हो अगर क्लोज सोर्स हैं तो अलग-अलग टूल्स के थ्रू आप उनको यूज करना सीखते हो हगिंग फेस एक अ

36:38

Speaker A

लाइब्रेरी है उसकी हेल्प से आप अ अपने मशीन पे लाकर के एलएलएम को चलाना सीखते हो या फिर ओमा जैसा टूल यूज करते हो अपने मशीन या अपने सर्वर पे एलएलएम को चलाने के लिए उसके बाद यहीं पर आप लैंग चन जैसा

36:54

Speaker A

फ्रेमवर्क सीखते हो जिसकी हेल्प से आप एलएलएम बेस्ड एप्लीकेशंस बनाना सीखते हो अ और हगिंग फेस लामा इन सब के बारे में मैंने आपको बता ही दिया तो यह सबसे पहला पार्ट है जहां पे आप एक आपको पता है कि एक

37:05

Speaker A

एलएलएम एजिस्ट करता है आप उसको यूज करने के अलग-अलग तरीके सीख रहे हो एपीआई बेस तरीका अ या फिर लोकल अपने मशीन पर चलाने का तरीका ठीक है एक बार जब यह सब आपने कर लिया तो अब आता है एक बहुत इंपॉर्टेंट

37:20

Speaker A

स्टेज जहां पे आप एलएलएम से जो रिस्पांस आपको मिल रहा है उसको इंप्रूव करना सीखते हो तो इसमें तीन टेक्निक्स आती हैं सबसे पहला आता है प्रॉन्प्ट इंजीनियरिंग थोड़ी देर पहले हमने डिस्कस किया प्रोमट इंजीनियरिंग इज द आर्ट एंड साइंस ऑफ

37:32

Speaker A

राइटिंग प्रोमट प्रोमट क्या होता है एक फाउंडेशन मॉडल में जो आप इनपुट भेजते हो उसको प्रोमट बोलते हैं और अगर आप अपने प्रॉम्स को सही तरीके से हैंडल कर पाओ तो आप अपने रिस्पांस को भी इंप्रूव कर सकते

37:44

Speaker A

हो जो आपको एलएलएम से मिल रहा है तो प्रोमट इंजीनियरिंग में काफी काम हो चुका है और यहां पर काफी कुछ है पढ़ने के लिए तो ये फर्स्ट तरीका है जिसकी हेल्प से आप एक एलएलएम का जो आउटपुट है उसको इंप्रूव

37:54

Speaker A

कर सकते हो अ सेकंड इज रैग सो एलएलएम अपने डाटा पे ट्रेड है उनको आपके पर्सनल डटा के बारे में कोई आईडिया नहीं है बट रग्स की हेल्प से आप क्या कर सकते हो कि एक एलएलएम को अपना प्राइवेट डाटा दिखा सकते हो और

38:07

Speaker A

उससे क्वेश्चन आंसरिंग कर सकते हो तो रग्स बहुत फेमस हो रहे हैं तो रग्स खुद में एक बहुत बड़ा फील्ड ऑफ स्टडी है एंड थर्ड फाइन ट्यूनिंग यहां पे भी फाइन ट्यूनिंग होता है अ यूज़र वाली साइड में भी ठीक है

38:18

Speaker A

तो फाइन ट्यूनिंग आपको दोनों जगह पढ़ने को मिलेगा जो आप बिल्डर वाली साइड में पढ़ रहे हो वो थोड़ा टेक्निकली ज्यादा एडवांस फाइन ट्यूनिंग है वहां पे आप थोड़े ज्यादा डीपर लेयर्स तक जाकर के मॉडल को काइंड ऑफ

38:29

Speaker A

फाइन ट्यून करते हो यहां पे आप थोड़ा शैलो लेवल पे फाइन ट्यूनिंग करते हो बट अगेन आप कर सकते हो यूजर लेवल पे भी तो यहां पर बहुत सारी टेक्निक्स आप देखोगे अ यूजर वाली साइड में फाइन ट्यूनिंग करने की तो

38:41

Speaker A

ये हो गए तीन टेक्निक्स जिनकी हेल्प से आप एक एलएलएम का आउटपुट इंप्रूव कर सकते हो उसके बाद एक और बहुत बड़ा फील्ड ऑफ स्टडी अभी उभर के आ रहा है वो है एजेंट्स का एआई एजेंट्स बनाने का सो एलएलएम एप्लीकेशंस को

38:54

Speaker A

मोस्टली आप यूज़ करते हो टू बिल्ड चैट बॉट्स एक्सेट्रा अ बट विद द हेल्प ऑफ एजेंट्स आप क्या कर सकते हो आप ऐसे चैट बॉट्स बना सकते हो जो सिर्फ आपसे बातचीत ना करें बल्कि आपके लिए कोई काम करके भी

39:05

Speaker A

दे पाए जैसे आप बातचीत कर रहे हो कि अ आप पता कर रहे हो कि अ इंडिया में बेस्ट टूरिस्ट डेस्टिनेशन कौन से हैं सामने से उस चैट बॉट ने आपको कुछ आंसर निकाल के दिया लेट्स से उसने बोला गोवा तो आप झट से

39:18

Speaker A

उसको बोल सकते हो कि गेस व्हाट मेरे लिए एक होटल वहां पे बुक कर दो और वो बुक कर भी देगा तो यही डिफरेंस है एक चैट बट और एक एआई एजेंट में सो यहां पे आप कर क्या

39:28

Speaker A

हो बेसिकली आप एक एलएलएम को कुछ टूल्स प्रोवाइड करते हो कि वो यह सारे टूल्स को एक्सेस करके कुछ-कुछ काम करवा सकता है तो यह जो पूरा का पूरा कांसेप्ट है जहां पे आप चैट बॉट प्लस टूल्स को इंप्लीमेंट करके

39:41

Speaker A

एआई एजेंट बना रहे हो यह अभी बहुत पॉपुलर हो रखा है और यह पूरा का पूरा फील्ड ऑफ स्टडी यूजर वाली साइड में आता है ठीक है उसके बाद आता है एलएम एलएलएम ऑप्स आई एम प्रेटी श्यर आपने यह टर्म भी बहुत सुना

39:54

Speaker A

होगा तो यह जो आप एप्लीकेशंस बना रहे हो एलएलएम को यू यूज करके ओबवियसली आप उसको अपने कस्टमर्स अपने क्लाइंट्स के लिए बना रहे हो तो आपको उसको उठा करके कहीं पे डिप्लॉयड समर्स उसको यूज कर पाए तो ये जो

40:08

Speaker A

एलएलएम बेस्ड एप्लीकेशंस हैं इनको बनाने के प्रोसेस में और डिप्लॉयड में जो भी चीजें आप करते हो इवैल्यूएशन परफॉर्म करते हो इंप्रूवमेंट्स परफॉर्म करते हो डिप्लॉयड में जो भी टेक्निकल हैंडलिंग होती है वो सब कुछ करते हो वो सब कुछ मिला

40:21

Speaker A

कर के जो एक अंब्रेला टर्म है उसको हम एलएलएम ऑप्स बुलाते हैं अभी बहुत सारी लाइब्रेरीज आ गई है यहां पर आपको हेल्प करने के लिए तो यह भी एक बहुत इंपॉर्टेंट फील्ड ऑफ स्टडी बनके उभर रही है एंड

40:32

Speaker A

लास्टली कुछ मिसलेनियस चीजें और होती हैं जैसे कि मल्टीमॉडल अ जो आपके फाउंडेशन मॉडल्स हैं वो यूज़ करना अ जैसे अभी तक हम मोस्टली जो डिस्कशन कर रहे हैं वो एलएलएम के अराउंड है बट व्हाट इफ आप एक ऐसे मॉडल

40:45

Speaker A

के साथ काम कर रहे हो जो ऑडियो इनपुट के ऊपर काम कर रहा है या फिर पलट के आपको वीडियो इनपुट आउटपुट दे रहा है तो ये तरह की चीजें आप मिसलेनियस के अंदर रख सकते हो अ ये आपने आजकल बहुत सुना होगा स्टेबल

40:57

Speaker A

डिफ्यूजन या डिफ्यूजन बेस्ड मॉडल्स तो उन सब की जो पढ़ाई है उसको मैं मिसलेनियस के अंदर डाल रहा हूं बट या मोस्टली दिस इज व्हाट वी हैव इन यूजर वाली साइड दिस इज द करिकुलम दैट यू हैव टू फॉलो इन ऑर्डर टू

41:10

Speaker A

लर्न हाउ टू बिल्ड एप्लीकेशंस यूजिंग लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स सो या गाइ हमने कर दिखाया अ पूरा का पूरा जो जनरेट एआई है और इतना तेजी से जो ग्रो कर रहा है और इतने सारे जो टर्म्स टूल्स एंड टेक्नोलॉजीज आ

41:23

Speaker A

रहे हैं उन सबको हमने ऑर्गेनाइज कर लिया है दो पार्ट्स में एक है बिल्डर वाली साइड और एक है यूजर वाली साइड और अब मैंने आपको दोनों साइड का करिकुलम दिखा दिया है और यही हम लोग कवर करने वाले हैं अब इस

41:57

Speaker A

ग्राम देखना चाहिए सो सीन क्या है कि जो बिल्डर वाली साइड है जहां पर आप एक फाउंडेशन मॉडल बना के उसको डिप्लॉयड ऑफ एक रिसर्च साइंटिस्ट या डेटा साइंटिस्ट का काम होता है ठीक है जहां पर थोड़ा बहुत आपको मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग

42:12

Speaker A

भी चाहिए होती है एलॉप्स के स्किल्स भी चाहिए होते हैं वेयर एज ये जो यूजर वाली साइड है जहां पर आप एक बने बनाए एलएलएम को यूज करते हो यह पर्सनली मुझे लगता है कि कोई भी कर सकता है अगर उसको थोड़ा भी

42:23

Speaker A

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट आता है तो वो 80 85 पर काम कर सकता सता है यूजर वाली साइड का दैट इज व्हाई आप देखोगे कि है एलएलएम बेस्ड एप्लीकेशंस बनाना मतलब उसको एक फाउंडेशन मॉडल दे दिया गया है एक एलएलएम दे दिया गया है और उस एलएलएम के

43:05

Speaker A

ऊपर वह कोई एप्लीकेशन बना रहा है बट इस बंदे की खासियत क्या है कि इसको काफी आईडिया है बिल्डर वाली साइड का भी मतलब उसको पता है कि फाउंडेशन मॉडल्स बनते कैसे हैं और ये नॉलेज होना इसलिए इंपॉर्टेंट है

43:17

Speaker A

बिकॉज़ अगर आपके पास ये नॉलेज है तो आप यूजर वाली साइड में ज्यादा अच्छे से ऑपरेट कर पाओगे तो नो डाउट एक सॉफ्टवेयर डेवलपर आज की डेट में बहुत आसानी से एआई एप्लीकेशन बना सकता है बट एक ऐसा बंदा

43:29

Speaker A

जिसको दोनों फील्ड्स का नॉलेज है वह हमेशा बेटर सैलरी डिमांड कर पाएगा एंड दैट इज वई आपको यह दोनों साइड सीखना चाहिए बट अगेन इट डिपेंड्स आप चाहो तो ज्यादा फोकस यूजर वाली साइड पर कर सकते हो अगर आप एक रिसर्च

43:43

Speaker A

साइंटिस्ट बनना चाहते हो तो आप ज्यादा फोकस बिल्डर वाली साइड प कर सकते हो बट इफ यू वांट टू बिकम एन एआई इंजीनियर तो फिर आपको यह दोनों फील्ड्स पे साथ में पैरेलली काम करना पड़ेगा ठीक है सो द आंसर इज यस

43:57

Speaker A

अगला क्वेश्चन आपके दिमाग में आ रहा होगा कि सर ठीक है सही लगा पूरा का पूरा करिकुलम हमने दो पार्ट्स में डिवाइड कर दिया पूरी चीज को ऑर्गेनाइज कर दिया अब आप बताओ कि आप इस पूरी चीज को कैसे कवर करोगे

44:09

Speaker A

तो माय आंसर इज कि मैं इन दोनों साइड्स को पैरेलली कवर करूंगा ठीक है बिकॉज़ बहुत ज्यादा ओवरलैपिंग नहीं है अ तो हम दोनों चीजों को साथ में कवर कर सकते हैं इनफैक्ट मैं आपको अपना स्ट्रेटेजी भी बताता हूं सो

44:22

Speaker A

अगर हम बिल्डर वाली साइड पे फोकस करें तो बिल्डर वाली साइड पे मैंने यह प्लान किया है कि कि ऑलरेडी हमने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पढ़ लिया है ठीक है काफी डिटेल में मैंने डीप लर्निंग प्लेलिस्ट में यह कवर कर रखा है प्री

44:56

Speaker A

रेक्विरेमेंट इनकोडर ओनली ट्रांसफॉर्मर्स डिकोडर ओनली ट्रांसफॉर्मर्स और अ इनकोडर डिकोडर बेस्ड ट्रांसफॉर्मर्स पढ़ाऊंगा बट जीपीटी यह सब वहां पे डिस्कस करूंगा एक बार जब यह हो जाएगा फिर एक और प्लेलिस्ट हम बनाएंगे ऑन प्री ट्रेनिंग वाला पार्ट फिर एक और प्लेलिस्ट बनाएंगे फाइन

45:11

Speaker A

ट्यूनिंग के ऊपर एक और प्लेलिस्ट बनाएंगे डिप्लॉयड के ऊपर तो बेसिकली द आइडिया इज़ टू नॉट हैव अ बिग प्लेलिस्ट बट हैव स्मॉल प्लेलिस्ट जहां पे हम एक-एक करके यह छोटे-छोटे मॉड्यूस कवर करें छोटा बोलना तो गलत है काफी कुछ है इसके अंदर बट हां

45:25

Speaker A

डेडिकेटेड प्लेलिस्ट बना ने का मेरा प्लान है बिल्डर वाली साइड में अब बात करते हैं अ यूजर वाली साइड पे तो यूजर वाली साइड पे भी प्लान मेरा सिमिलर ही है अ अभी सबसे पहले आई एम प्लानिंग कि अ यह जो बिल्डिंग

45:40

Speaker A

बेसिक एलएलएम एप्लीकेशंस वाला पार्ट है इसके ऊपर एक प्लेलिस्ट रिलीज करूं अ बाय द एंड ऑफ दिस मंथ और फिर धीरे-धीरे प्रोमट इंजीनियरिंग रैग फाइन ट्यूनिंग यह सब भी मैं कवर करूंगा ठीक है तो अगेन प्ले प्लान है दोनों साइट्स को पैरेलली कवर करने का

45:55

Speaker A

और एक बड़ा प्लेलिस्ट बनाने के बदले छोटे-छोटे प्लेलिस्ट में अ एक-एक टॉपिक को कवर करने का क्योंकि बड़ा प्लेलिस्ट में क्या प्रॉब्लम होता है थोड़ा कमिटमेंट की बात हो जाती है एटलीस्ट छोटे-छोटे चंक्स में चीजें हम कवर करते जाएंगे

46:08

Speaker A

अ और कुछ क्वेश्चंस आपके दिमाग में आ सकते हैं कि इनफैक्ट ये क्वेश्चन मुझे बहुत पूछा जाता है इसलिए मैंने यहां पे डाल दिया कि मैं पेड कोर्स क्यों नहीं चला रहा हूं पेड कोर्स में ज्यादा फोकस तरीके से

46:21

Speaker A

ज्यादा क्लासेस होती हैं ज्यादा टाइम दे पाते हैं डाउट क्लीयरेंस हो पाता है पेड कोर्स क्यों नहीं चला रहे हो तो मैं थोड़ा ऑनेस्टली आपसे बात करूंगा अ मुझे पिछले एक साल में आई कैन नॉट इवन काउंट कितने लोगों के मैसेजेस आए हैं

46:39

Speaker A

ईमेल्स आए हैं और कमेंट्स आए हैं कि सर आप प्लीज जेनरेटिव एआई के ऊपर एक कोर्स लॉन्च करो एंड ऑनेस्टली मेरे लिए ये एक बहुत बड़ी अर्निंग अपॉर्चुनिटी थी अ मतलब काफी पैसे मैं कमा सकता था इनफैक्ट नॉट ओनली

46:54

Speaker A

दिस बहुत सारी कुछ बड़ी एड टेक कंपनीज ने मेरे को अप्रोच किया पिछले छ महीनों में कि मैं उनके लिए उनका जेनरेटिव एआई का कोर्स पढ़ाऊंगा मैं नहीं कर पाया और उसके पीछे जो सबसे बड़ा रीजन था वो यह था कि मुझे ऐसा लगता

47:15

Speaker A

है कि मैं अभी खुद 100% इस टेक्नोलॉजी को मास्टर नहीं कर पाया हूं ठीक है और सिंस मैं 100% मास्टर नहीं कर पाया हूं तो मुझे लगता है कि अगर मैं कोई पेड कोर्स निकालू तो मैं पूरे तरीके से जस्टिफाई नहीं कर

47:28

Speaker A

पाऊंगा उसका प्राइस और मैं आपको सब पार एक्सपीरियंस नहीं देना चाहता तो दैट इज व्हाई मुझे लगा कि youtube0 है कि बहुत वाइड स्प्रेड ऑडियंस के पास कंटेंट पहुंचता है तो इंटेंटली आपको फीडबैक रिसीव होने लगता है उसके

47:46

Speaker A

बेसिस पे आप इंप्रूव कर सकते हो तो मेरा गोल अभी खुद यह है कि मैं इस टेक्नोलॉजी को इन एंड आउट समझूं सीखूं और आपको पढ़ाऊंगा तो मे बी फ्यूचर में आई कैन हैव अ पेड कोर्स बट राइट नाउ माय गोल इज टू

48:02

Speaker A

टीच यू ऑन youtube4 वीडियोस मैंने बना भी दिए है आप लोग मेरे नेक्स्ट वीडियो का वेट करो नेक्स्ट वीडियो में अगेन एक बड़ा अनाउंसमेंट होगा और के हिसाब से फिर हम आगे काम करेंगे एंड द लास्ट क्वेश्चन इज

48:30

Speaker A

व्हाट इज द टाइमलाइन ये जो पूरा करिकुलम मैंने आपको दिखाया बिल्डर वाली साइड यूजर वाली साइड मुझे क्या लगता है कितने टाइम में ये सब कुछ कवर होना चाहिए सो अगेन इस पॉइंट पे आपको एक एस्टीमेट देना मेरे लिए

48:43

Speaker A

पॉसिबल नहीं है बिकॉज़ अ मैंने बना के नहीं रखा हुआ है ऑलरेडी पूरा कंटेंट तो वो थोड़ा फ्लेक्सिबल होता है अ मेरा गोल रहेगा वीक में दो से तीन वीडियोस बनाने का और एक वीडियो बड़ा वीडियो रहेगा मतलब

48:54

Speaker A

उसमें काफी कुछ कवर होगा तो अ अगर मैं आपको एक रफ टाइमलाइन दे पाऊं तो मुझे लगता है कि पूरा का पूरा यह साल निकल जाएगा इसी में अ जो कि बहुत ज्यादा टाइम नहीं है बाय द वे यह पूरी चीज मास्टर करने में एटलीस्ट

49:08

Speaker A

एक साल तो किसी को भी लगेगा बट व्हाट आई कैन डू इज कि आई कैन प्रॉमिस यू कि जो भी कंटेंट मैं यहां पे निकालू इस और बाकी अ लेट्स सी कैसे ये पूरी चीज टर्न आउट करती है आई एम सुपर एक्साइटेड बिकॉज़

49:33

Speaker A

अ मेरे अंदर अभी एक इन्हेरेंट क्यूरियोसिटी है इस पूरी चीज को सीखने का और इसका एक्सपर्ट बनने का अ मुझे भी देखना है कि कैसे एक टेक्नोलॉजी एक सिंगल दिन में न ट्रिलियन डॉलर वाइप आउट कर सकती है

49:47

Speaker A

किसी शेयर मार्केट से ऐसी टेक्नोलॉजी सीखना सच में बहुत पावरफुल एक्सपीरियंस होगा एंड आई एम प्रिटी श्यर आप भी बहुत एक्साइटेड हो बाकी आई एम ओपन टू फीडबैक आपके पास अगर इस पूरे के पूरे फ्लो के रिलेटेड कोई भी फीडबैक है या सजेशन है तो

50:00

Speaker A

आप प्लीज कमेंट सेक्शन में बताओ और बाकी यार लेट्स स्टार्ट दिस जर्नी लेट्स क्रैक जेनरेटिव एआई सो अगर आपको य वीडियो पसंद आया प्लीज लाइक शेयर एंड सब्सक्राइब मिलते हैं नेक्स्ट वीडियो में बाय

Topics: जनरेटिव एआई मशीन लर्निंग डीप लर्निंग कस्टमर सपोर्ट कंटेंट क्रिएशन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर एआई करिकुलम हिंदी में एआई CampusX एआई कोर्स 2025

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