समझें कि लोग AI को बेहतर कैसे बनाते हैं।
एक छोटे lesson से शुरू करें। असली example देखें, फैसला लें और अपनी भाषा में कुछ बनाकर समझाएँ।
6सीखने के रास्ते
18मॉड्यूल
EN + हिंदीहर lesson में
हर lesson के चार आसान कदम हैं
- समझेंएक बात, आसान शब्दों में।
- देखेंकमज़ोर और बेहतर example।
- करेंछोटा फैसला और तुरंत feedback।
- बनाएँअपना private practice sample।
आप क्या सीख सकते हैं
Curriculum की समीक्षा:
AI ट्रेनर की बुनियाद
मानव feedback प्रोजेक्ट में इस्तेमाल होने वाले निर्णय, ranking, व्याख्या और rewriting का अभ्यास करें।
- निर्देश और rubric पढ़ेंउत्तर जाँचने से पहले बड़े निर्देश को स्पष्ट, जाँचने योग्य बिंदुओं में बाँटें।18 मिनटबिल्कुल नए learner
- दो model responses की तुलना करेंसिर्फ़ लंबाई, आत्मविश्वास या शैली नहीं, rubric के आधार पर बेहतर उत्तर चुनें।22 मिनटबिल्कुल नए learner
- निर्णय समझाएँ और सुधारेंठीक गलती पहचानें, संक्षिप्त कारण लिखें और उसे सुधारने वाला revision चुनें।24 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
Bharat भाषा और voice
Naturalness, meaning, code-switching, speech और स्थानीय संदर्भ जाँचें, भाषा के फर्क मिटाए बिना।
- अर्थ और naturalness जाँचेंशाब्दिक correctness को उस भाषा से अलग पहचानें जो fluent speaker सच में बोलेगा।20 मिनटबिल्कुल नए learner
- Code-switching और context जाँचेंMixed-language wording को अपने आप गलत न मानें; audience, register और meaning के हिसाब से जाँचें।18 मिनटबिल्कुल नए learner
- Speech और transcript जाँचेंक्या बोला गया, क्या सुनाई देता है और transcriber ने क्या अनुमान लगाया, इन्हें अलग रखें।22 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
Expert, safety और agents
Factual claims, domain boundaries, harmful failures और AI agents के tool traces जाँचें।
- Claims और evidence जाँचेंउत्तर को जाँचने योग्य claims में बाँटें और evidence को plausible wording से अलग पहचानें।24 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
- Safety failures पहचानें और escalate करेंHarmful content फैलाए बिना और evaluation boundary के भीतर रहकर failure दर्ज करें।25 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
- Agent trace जाँचेंपहली unsupported या unsafe tool action पहचानें और recoverable अगला कदम सुझाएँ।24 मिनटBasics में सहज
Post-training कैसे काम करता है
Demonstrations, preferences, reward signals और evaluation कहाँ काम आते हैं, समझें। Coding ज़रूरी नहीं।
- Demonstrations और SFTसमझें कि सावधानी से लिखे examples model को desired answer format कैसे सिखाते हैं।18 मिनटबिल्कुल नए learner
- Preferences से training signalसमझें कि pairwise choices क्या पकड़ते हैं और guideline या reviewer disagreement में क्या छूट सकता है।20 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
- Evaluation loop पूरा करती हैHeld-out tasks और स्पष्ट criteria से जाँचें कि बदलाव से फायदा हुआ या नई failures बनीं।20 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
मल्टीमोडल और फिजिकल AI
इमेज, डॉक्यूमेंट, वीडियो और रोबोट-एक्शन को प्रमाण, क्रम और अनिश्चितता के साथ जाँचना सीखें।
- इमेज और वीडियो से प्रमाण जोड़ेंसिर्फ वही लिखें जो मीडिया में दिखता है, सही हिस्सा या समय चुनें और अस्पष्टता दर्ज करें।24 मिनटबिल्कुल नए learner
- डॉक्यूमेंट और OCR जाँचेंTranscription, reading order, table और unclear field जाँचें; छिपे शब्द का अनुमान न गढ़ें।22 मिनटबिल्कुल नए learner
- रोबोट-एक्शन trace जाँचेंAction को दिखने वाले steps में बाँटें और grasp, contact, movement तथा safety failure पहचानें।28 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
कोडिंग और reasoning evaluation
Code, maths, science और research answers को test करें और पहला गलत step पहचानें।
- Generated code को test और review करेंRequirement और tests से पहला correctness, edge-case या safety failure खोजें।26 मिनटBasics में सहज
- Reasoning का पहला गलत step खोजेंसिर्फ final answer नहीं; assumption, unit, calculation और conclusion को क्रम में जाँचें।25 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ
- Claims और citations verify करेंAnswer को checkable claims में बाँटें, primary evidence चुनें और uncertainty साफ़ लिखें।24 मिनटथोड़ी बुनियादी समझ