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  जेनरेटिव AI को प्रोडक्शन में लाने की 5 चौंकाने वाली सच्चाइयाँ (जो आपको Kaggle पर सीखने को नहीं मिलेंगी) 1. परिचय: प्रतियोगिता से प्रोडक्शन तक 1.1. लीडरबोर्ड के पार की दुनिया अगर आपने कभी Kaggle जैसी AI प्रतियोगिताओं में हिस्सा लिया है, तो आप उस रोमांच को जानते हैं: एक साफ़-सुथरा डेटासेट, एक तय लक्ष्य, और बस मॉडल को बेहतर बनाने की दौड़। यह एक नियंत्रित माहौल है। लेकिन जब आप उन ऐप्स को, जिन्हें आपने Gemini जैसे API का उपयोग करके बनाया है, एक "मजबूत प्रोडक्शन सिस्टम" में ले जाने की कोशिश करते हैं, तो खेल पूरी तरह से बदल जाता है। असली दुनिया अस्त-व्यस्त है, और यहाँ की चुनौतियाँ Kaggle के लीडरबोर्ड से बहुत अलग हैं। 1.2. Gen AI MLOps: नियम क्यों बदल गए हैं? जेनरेटिव AI ( Gen AI ) को ऑपरेशनल बनाना पारंपरिक मशीन लर्निंग (ML) से एक बहुत बड़ा बदलाव है। यह सिर्फ़ बेहतर मॉडल बनाने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सोचने, बनाने और मैनेज करने का एक बिल्कुल नया तरीका है। यह ब्लॉग पोस्ट MLOps for Gen AI पर आधारित है और उन सबसे आश्चर्यजनक और प्रभावशाली सच्चाइयों को उजागर करेगा जो पारंपरिक ML...

  AI की दुनिया के 4 चौंकाने वाले सच, जिनके बारे में आप नहीं जानते होंगे परिचय: AI की वास्तविकताओं को उजागर करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया, विशेषकर Gemini जैसे मॉडलों के साथ, इतनी तेज़ी से आगे बढ़ रही है कि कभी-कभी इसे समझना मुश्किल हो जाता है। रोज़ नई घोषणाएं और अविश्वसनीय क्षमताएं सुर्खियां बटोरती हैं, लेकिन इन सुर्खियों के पीछे कुछ आश्चर्यजनक सच छिपे हैं। ये सच बताते हैं कि AI केवल brute-force पैमाने से आगे बढ़कर अब बुद्धिमानी से भरी दक्षता, सहज डिज़ाइन और इंसान-AI के बीच एक सूक्ष्म साझेदारी की ओर बढ़ रहा है। यह ब्लॉग पोस्ट हाल की विशेषज्ञ चर्चाओं और शोध से कुछ सबसे प्रभावशाली और अप्रत्याशित निष्कर्षों को सामने लाने के लिए है। हम जटिल जानकारी को एक स्पष्ट, स्कैन करने योग्य सूची के रूप में प्रस्तुत करेंगे जो इस बात का सबूत देती है कि AI अब एक नए, अधिक परिपक्व दौर में प्रवेश कर रहा है। AI में 'बड़ा ही बेहतर है' एक मिथक क्यों है लंबे समय से AI के विकास में यह माना जाता रहा है कि प्रगति का मतलब मुख्य रूप से मॉडल के आकार (पैरामीटर्स की संख्या) को बढ़ाना है। कैप्लन एट...