काम का अभ्यास करें। अपना पोर्टफ़ोलियो बनाएँ।

विचार को समझें

चैट असिस्टेंट large language model (LLM) पर बना होता है। यह आपके दिए शब्दों और ट्रेनिंग में सीखी सामग्री से संभावित पाठ बनाता है। कुछ वर्शन “reasoning” के लिए बने हैं — वे जवाब देने से पहले समस्या को चरणों में हल करते हैं, जिससे गणित, कोड और कई चरणों की योजना में आमतौर पर मदद मिलती है, पर समय ज़्यादा लगता है। आपके वर्शन और प्लान के अनुसार कई असिस्टेंट तस्वीर, PDF या ऑडियो भी लेते हैं (“multimodal” इनपुट)।

मॉडल एक बार में जो कुछ देख सकता है — आपका प्रॉम्प्ट, चिपकाया गया दस्तावेज़, पिछले संदेश — वह सब उसके context window में रहता है। बातचीत इस सीमा से लंबी होने पर सबसे पुराने हिस्से छूट जाते हैं, इसलिए टूल पहले दिया गया निर्देश भूल सकता है। ट्रेनिंग की एक knowledge cutoff तारीख़ भी होती है: मॉडल ने उस तारीख़ तक की सामग्री सीखी है और उसके बाद की बात तब तक नहीं जानता जब तक आप न बताएँ या वह खुद खोजे न।

टूल्स से संभावनाएँ बदल जाती हैं। web search, फ़ाइल कनेक्टर या कैलकुलेटर के साथ असिस्टेंट कुछ असली ला सकता है और उसका स्रोत दे सकता है। इनके बिना वह सिर्फ़ याद कर सकता है। एजेंट इससे आगे जाता है: वह योजना बनाकर आपकी ओर से टूल्स इस्तेमाल करते हुए काम करता है। automation तय चरणों को तय समय पर चलाती है। एजेंट और automation कार्रवाई करते हैं, इसलिए महँगे या वापस न हो सकने वाले हर काम पर इंसान की मंज़ूरी चाहिए।

तथ्य हों या न हों, मॉडल धाराप्रवाह लिखता है। आत्मविश्वास से लिखा गलत जवाब hallucination कहलाता है, और वह बिल्कुल सही जवाब जैसा दिखता है। इसलिए जवाब को उसके स्रोत से परखें, भाषा से नहीं: पूछें कि कौन-सा टूल इस्तेमाल हुआ, लिंक या फ़ाइल माँगें, और हर संख्या खुद जाँचें।