LLM कैसे काम करते हैं

एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल संदर्भ से संभावित अगले टोकन का अनुमान लगाता है। यह उपयोगी रीज़निंग सपोर्ट दे सकता है, पर यह उस तरह सच नहीं जानता जैसे एक डेटाबेस क्वेरी जानती है।.

टेक्स्ट को टोकन में बाँटा जाता है और एक ट्रेन किए न्यूरल नेटवर्क से प्रोसेस किया जाता है।.

मॉडल स्टैटिस्टिकल पैटर्न और संदर्भ से आउटपुट बनाता है।.

रिट्रीवल, टूल, और वेरिफिकेशन भरोसेमंदता बेहतर करते हैं पर जाँचने की ज़रूरत नहीं हटाते।.

एक LLM किसी प्रोटोकॉल डॉक्यूमेंट को सारांशित कर सकता है, पर यूज़र को अब भी प्राइमरी सोर्स से कॉन्ट्रैक्ट पते, फीस नंबर, और रिस्क दावे वेरिफाई करना चाहिए।.

धाराप्रवाह लेखन आधिकारिक महसूस होता है। यह फाइनेंस में खतरनाक है क्योंकि एक आत्मविश्वास भरा वाक्य अब भी झूठा या पुराना हो सकता है।.

हैलुसिनेशन, पुरानी जानकारी, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, और छुपी धारणाएँ खराब ट्रेडिंग या सुरक्षा फैसलों तक ले जा सकती हैं।.