लर्निंग पाथ
भारत के लिए AI
ऐसा AI बनाएं जो भारतीय भाषाओं में काम करे: टेक्स्ट, स्पीच और ट्रांसलेशन।
13 पाठ · 79 मिनट बाकी
- बुनियादी बातेंपाठ 2: एक large language model क्या करता हैएक LLM ऐसा ऑटोकम्प्लीट है जिसने पूरी लाइब्रेरी निगल ली हो। इस एक वाक्य को समझ लेने से उसकी ज़्यादातर खूबियाँ और हर एक कमज़ोरी समझ आ जाती है।शुरुआती4 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- एक LLM बनाएँपाठ 37: चरण 1 · टोकनाइज़रमॉडल के भाषा देखने से पहले, किसी चीज़ को टेक्स्ट के टुकड़े करने होते हैं। इसे गलत किया, तो आगे की हर चीज़ चुपचाप खराब हो जाएगी।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 234: भारतीय भाषाएँ AI के लिए कठिन क्यों हैंभारत में 22 आधिकारिक भाषाएँ और कुल मिलाकर सैकड़ों भाषाएँ और बोलियाँ हैं। यहाँ बताया गया है कि AI अक्सर इनमें कम अच्छा काम क्यों करता है, और इसे बनाने वाले क्या कर सकते हैं।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 235: टोकन, लिपियाँ और इंडिक टेक्स्ट की लागतज़्यादातर अंग्रेजी पर ट्रेन किए गए टोकनाइज़र अक्सर भारतीय-भाषा के टेक्स्ट को ज़्यादा टुकड़ों में बाँट देते हैं। इसका मतलब है ज़्यादा लागत और कॉन्टेक्स्ट विंडो में कम जगह। इसे खुद नापकर देखें।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 236: भारतीय भाषाओं के लिए डेटासेट्स और ओपन प्रोजेक्ट्सआपको शून्य से शुरुआत करने की ज़रूरत नहीं है। AI4Bharat और भाषिणी जैसे ओपन प्रोजेक्ट्स के बारे में जानें, डेटासेट्स कहाँ मिलेंगे, और आपको हमेशा लाइसेंस की जाँच क्यों करनी चाहिए।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 237: भारतीय भाषाओं के लिए स्पीच रिकग्निशनअलग-अलग लहजों (accents), शोर और मिली-जुली भाषाओं के साथ आवाज़ को टेक्स्ट में बदलना कठिन है। जानें कि वर्ड एरर रेट कैसे काम करता है, इसे Python में लिखें, और निष्पक्ष रूप से टेस्ट करें।मध्यम7 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 238: भारतीय भाषाओं के लिए टेक्स्ट-टू-स्पीच और आवाज़कंप्यूटर से किसी भारतीय भाषा को स्वाभाविक रूप से बुलवाना सिर्फ आवाज़ की क्वालिटी से कहीं ज़्यादा है। नाम, संख्याएँ, आवाज़ों के लिए सहमति और वॉयस क्लोन का दुरुपयोग, ये सभी मायने रखते हैं।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 239: मशीन ट्रांसलेशन और इसे कैसे परखेंमशीन ट्रांसलेशन उपयोगी भी है और अधूरा भी। इसे इंसानों के साथ, बैक-ट्रांसलेशन के साथ और BLEU व chrF जैसे मेट्रिक्स के साथ परखना सीखें, और प्रत्येक की सीमाओं को जानें।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 240: कोड-मिक्सिंग: हिंग्लिश और अन्य मिली-जुली भाषाएँलोग अक्सर एक ही वाक्य में भाषाएँ मिला देते हैं और उन्हें रोमन अक्षरों में टाइप करते हैं। सीखें कि ऐसे मिले-जुले इनपुट को कैसे संभालें, इसे सावधानी से नॉर्मलाइज़ कैसे करें, और वास्तविक वाक्यांशों के साथ टेस्ट कैसे करें।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- भारतीय भाषाओं के लिए AIपाठ 241: नैतिक रूप से भाषा का डेटा इकट्ठा करनाभाषा का डेटा लोगों से आता है। सीखें कि वास्तविक सहमति, निष्पक्ष भुगतान, प्राइवेसी और सही प्रतिनिधित्व के साथ टेक्स्ट और आवाज़ कैसे इकट्ठा करें, और वापस कैसे योगदान दें।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- RAG और सर्च इंजीनियरिंगपाठ 207: रिट्रीवल दोबारा ट्रेनिंग से बेहतर क्यों हैकोई मॉडल केवल वही जानता है जो उसने ट्रेनिंग में देखा था। Retrieval उसे जवाब देते समय आपके ताज़ा और प्राइवेट दस्तावेज़ पढ़ने देता है, और यह दिखाता है कि हर जवाब कहाँ से आया।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- RAG और सर्च इंजीनियरिंगपाठ 208: Embeddings और similarity searchएक embedding टेक्स्ट को नंबरों की लिस्ट में बदल देती है, ताकि मिलते-जुलते मतलब वाले टेक्स्ट एक-दूसरे के पास आ जाएँ। जानें कि similarity कैसे नापी जाती है और सर्च कैसे तेज़ बनी रहती है।मध्यम6 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट
- RAG और सर्च इंजीनियरिंगपाठ 209: दस्तावेज़ों की सही chunkingसर्च पूरे दस्तावेज़ नहीं, बल्कि chunks (टुकड़े) ढूंढती है। आप टेक्स्ट को कैसे काटते हैं, इसी से तय होता है कि क्या ढूंढा जा सकेगा। साइज़, overlap, हेडिंग के हिसाब से बांटना और काम का metadata सीखें।मध्यम8 मिनट का पाठ🧪 लैब📝 टेस्ट