Transcript
00:00:00मैंने पीटर स्टीनबर्गर की यह पोस्ट देखी,
00:00:02जो ओपनक्लॉ (OpenClaw) के निर्माता हैं, कल X पर,
00:00:06जहाँ उन्होंने लिखा, “यह रहा आपका मासिक रिमाइंडर
00:00:09कि अब आपको कोडिंग एजेंटों को प्रॉम्प्ट नहीं करना चाहिए।
00:00:12आपको ऐसे लूप डिज़ाइन करने चाहिए जो आपके एजेंटों को प्रॉम्प्ट करें।”
00:00:17और अरे यार, मेरे पास इस पर कुछ विचार हैं।
00:00:21तो अब लूप इंजीनियरिंग का समय है, है ना?
00:00:23मुझे नहीं लगता कि यह अभी तक कोई आधिकारिक शब्द है,
00:00:26लेकिन देखते हैं कि क्या यह बनेगा।
00:00:27और बेशक, हम एक ऐसे अतीत से आ रहे हैं
00:00:29जहाँ प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का बोलबाला था।
00:00:31फिर उद्योग के कुछ हिस्सों ने फैसला किया
00:00:33कि इसे फिर से परिभाषित या नाम दिया जाना चाहिए
00:00:37कॉन्टेक्स्ट (संदर्भ) इंजीनियरिंग के रूप में, जो हमेशा बेतुका था
00:00:39क्योंकि अंत में यह वही बात है,
00:00:41क्योंकि यह हमेशा यह सुनिश्चित करने के बारे में था
00:00:43कि मॉडल के पास सही संदर्भ हो।
00:00:45प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के पीछे भी यही पूरा विचार था,
00:00:48क्योंकि हाँ, जाहिर है सही संदर्भ मायने रखता है,
00:00:51जो मायने रखता था, अभी भी रखता है, और रखता रहेगा,
00:00:54क्योंकि यदि आप बेहतर परिणाम प्राप्त करने की
00:00:57संभावना चाहते हैं LLMs से,
00:00:59तो आपको उन्हें सही संदर्भ देना होगा।
00:01:02तब आपके पास बेहतर मौका होता है, लेकिन कोई गारंटी नहीं है।
00:01:05सही संदर्भ के बावजूद भी, गलतियाँ संभव हैं।
00:01:07हम वह प्राप्त नहीं कर रहे होते जो आप ढूंढ रहे थे।
00:01:10यह सब संभव है क्योंकि यह अभी भी
00:01:12एक गैर-निर्धारित प्रणाली, एक गैर-निर्धारित उपकरण है।
00:01:15लेकिन अगर आप अच्छे परिणाम पाने की कोशिश करना चाहते हैं,
00:01:18और आप निश्चित रूप से अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकते हैं,
00:01:20तो सही संदर्भ प्रदान करना महत्वपूर्ण है।
00:01:23अब, 2025 से 2026 के बदलाव के आसपास और बेशक,
00:01:28पूरे इस साल, हमने एजेंट डिकोडिंग का उदय देखा
00:01:32क्योंकि क्लाउडकोड (CloudCode) और कोडेक्स (Codex) जैसे उपकरण, मॉडलों के साथ,
00:01:36जो उनके अंदर उपयोग किए जाते हैं, जिन्हें भारी रूप से फाइन-ट्यून
00:01:39और निर्देश पालन और कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है,
00:01:42उन मॉडलों के साथ उन उपकरणों ने हमें दिखाया कि, हाँ,
00:01:45आप वास्तव में इन AI मॉडलों, LLMs का उपयोग कोडिंग कार्यों के लिए कर सकते हैं
00:01:51और उनके साथ सहायता के रूप में काम पूरा कर सकते हैं।
00:01:55कम से कम मेरा अनुभव तो यही है।
00:01:58और मैं इन मॉडलों का बहुत उपयोग कर रहा हूँ और इन उपकरणों का,
00:02:02लगभग हर दिन उनके साथ खेल रहा हूँ,
00:02:05हर दिन उनका उपयोग कर रहा हूँ और सिर्फ उनके साथ खेल ही नहीं रहा हूँ,
00:02:07बल्कि गंभीर परियोजनाओं के लिए भी उनका उपयोग कर रहा हूँ।
00:02:10और बेशक, इसीलिए मैंने कोर्स बनाए हैं
00:02:12CloudCode और Codex के बारे में, जहाँ मैं थोड़ी गहराई में जाता हूँ
00:02:15और अपने अनुभव साझा करता हूँ कि इन टूल्स का उपयोग कैसे करें।
00:02:17और ये टूल्स उपयोगी सहायक हैं,
00:02:21लेकिन ये अभी डेवलपर्स के विकल्प
00:02:25नहीं बने हैं।
00:02:28और जैसा कि मैंने कई अन्य एपिसोड में बताया है,
00:02:31शायद निकट भविष्य में भी नहीं होंगे।
00:02:33बहरहाल, Anthropic और OpenAI ने,
00:02:36इन टूल्स में अतिरिक्त कमांड जोड़े हैं
00:02:41जैसे Codex में /goal कमांड
00:02:43या CloudCode में /loop कमांड,
00:02:46जहाँ विचार यह है कि आप एक विशिष्ट लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं,
00:02:51शायद कोई अधिक जटिल कार्य,
00:02:53उस कमांड को उसके आगे जोड़कर।
00:02:56और टूल, Codex, CloudCode उस मॉडल के साथ,
00:03:00काम करना जारी रखेगा और खुद को बार-बार प्रॉम्प्ट करता रहेगा
00:03:03जब तक कि वह कार्य पूरा न हो जाए।
00:03:06और यह एक तरह से फिर से वही RALF लूप है।
00:03:092026 की शुरुआत में RALF लूप को याद करें,
00:03:13हमें उस समय RALF लूप को लेकर काफी प्रचार देखने को मिला था,
00:03:16जहाँ कुछ लोग बस आपको यह बताते थे कि आपको बस एक विस्तृत,
00:03:19चरण-दर-चरण कार्यों की सूची की आवश्यकता है जिन्हें पूरा किया जाना है
00:03:24एक निश्चित लक्ष्य हासिल करने के लिए, या कोई खास फीचर बनाने के लिए,
00:03:27और फिर आप एक एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते थे
00:03:28ताकि CloudCode और Codex एक बिंदु पर चलते रहें
00:03:33और फिर उस सूची के माध्यम से काम करें।
00:03:34और भले ही हमारे पास जनवरी में ही RALF लूप था,
00:03:38और कुछ लोगों ने इसे स्वायत्त रूप से सॉफ़्टवेयर बनाने के समाधान
00:03:41के रूप में बेचा था,
00:03:44तो वह सारा सॉफ़्टवेयर कहाँ है?
00:03:46वह सारा सॉफ़्टवेयर कहाँ है, वह त्रुटि-मुक्त, अद्भुत सॉफ़्टवेयर?
00:03:50CloudCode अभी भी क्यों लड़खड़ा रहा है?
00:03:54हाँ।
00:03:55खैर, तो हमारे पास तब RALF लूप था।
00:03:58अब यह यहाँ वापस आ गया है, आधिकारिक तौर पर CloudCode और Codex में एकीकृत।
00:04:03और बेशक, यह कुछ ऐसा है जो कहना आसान है
00:04:05किसी ऐसे व्यक्ति के लिए जो अंततः OpenAI के लिए काम करता है
00:04:10असीमित टोकन के कारण,
00:04:12क्योंकि यह पता चलता है कि ये, ये लूप, ये कमांड,
00:04:17वे बहुत सारे टोकन जला सकते हैं।
00:04:20समस्या बस यह है कि आपके पास
00:04:23पूरी प्रणाली की वही संभावित प्रकृति है।
00:04:27और मुझे लगता है कि एक बात जो अक्सर अनदेखी की जाती है
00:04:33वह यह है कि वास्तव में मेरा अनुभव यह रहा है
00:04:34कि ये AI मॉडल और/या ये उपकरण
00:04:38और मॉडल संयुक्त रूप से, यह वास्तव में दोनों हैं।
00:04:40वे वास्तव में बस चलते रहने में काफी अच्छे हैं
00:04:43जब तक कि एक निश्चित लक्ष्य हासिल न हो जाए।
00:04:46मेरा मतलब है, एक छोटा सा उदाहरण जो मेरे पास कुछ हफ्ते या महीने पहले था
00:04:50वह यह है कि मेरे पास कुछ PDF दस्तावेज़ थे
00:04:52जिन्हें मुझे एक में जोड़ना था,
00:04:59जो संयुक्त रूप से पाँच मेगाबाइट से बड़े नहीं होने चाहिए थे,
00:05:01लेकिन प्रत्येक व्यक्तिगत दस्तावेज़ छह मेगाबाइट का था
00:05:03क्योंकि उनमें स्कैन शामिल थे।
00:05:06तो मैंने बस अपना कोडिंग एजेंट, मुझे लगता है कोडेक्स, उस कार्य पर डाल दिया,
00:05:08और वह चलता रहा, कुछ छोटे प्रोग्राम लिखता रहा
00:05:10जब तक कि उसने वास्तव में उसे हासिल नहीं कर लिया।
00:05:14और जाहिर है, वह कोई बहुत जटिल कार्य नहीं हो सकता है।
00:05:17बिंदु बस यह है कि, वास्तव में, ये मॉडल,
00:05:19यदि वे किसी परिणाम को सत्यापित कर सकते हैं, तो वे लक्ष्य प्राप्त करने में काफी सक्षम हैं,
00:05:22एक निश्चित कार्य को प्राप्त करने में।
00:05:25वे बस चलते रहते हैं और वहाँ पहुँचने के अलग-अलग तरीके आज़माते हैं।
00:05:30समस्या बस यह है कि अच्छा सॉफ़्टवेयर इस तरह नहीं बनाया जाता है।
00:05:32कुछ पूरा कर लेना, कुछ करने का तरीका ढूंढना एक बात है।
00:05:36यह कुछ उपयोग मामलों के लिए पर्याप्त हो सकता है।
00:05:41अगर हम सॉफ़्टवेयर की बात कर रहे हैं, सॉफ़्टवेयर जिसे वितरित किया जाना चाहिए,
00:05:48जिसे विकसित और बनाए रखा जाना चाहिए,
00:05:51तो वहाँ पहुँचने का कोई तरीका ढूंढ लेना एक अच्छी रणनीति नहीं है
00:05:54क्योंकि वह एक तरीका इस समय एक चीज़ कर सकता है।
00:05:57यह भविष्य में टूट सकता है।
00:06:02यह थोड़े अलग इनपुट के लिए टूट सकता है।
00:06:08इसमें बहुत सारे बग या सुरक्षा मुद्दे हो सकते हैं।
00:06:09यह कई कारणों से, कई अन्य स्थितियों के लिए विफल हो सकता है।
00:06:11इसका प्रदर्शन खराब हो सकता है।
00:06:15और वह सब, फिर से, मायने नहीं रख सकता है
00:06:20यदि आप अभी केवल एक काम पूरा करने की कोशिश कर रहे हैं।
00:06:22लेकिन वह, फिर से, वह नहीं है जिसके बारे में सॉफ़्टवेयर,
00:06:24सामान्य तौर पर, अगर हम सॉफ़्टवेयर उत्पाद की बात कर रहे हैं, तो कम से कम है।
00:06:28तो ऐसे कारण हैं कि हमने डेवलपर्स के रूप में सीखा
00:06:31कि कुछ पैटर्न और अभ्यास और दृष्टिकोण समझ में आते हैं
00:06:35क्योंकि वे अनुकूलित करने में आसान, समझने में आसान, समायोजित करने में आसान हैं।
00:06:41बस साफ-सुथरा, सिर्फ स्वच्छता के लिए नहीं,
00:06:45बल्कि विस्तारणीयता, रखरखाव, प्रदर्शन, सुरक्षा,
00:06:51और समझने की क्षमता के लिए।
00:06:55और भले ही आप अब कोड को समझने की परवाह न करें,
00:07:00क्योंकि आप कहेंगे कि AI को इसे समझने की जरूरत है, किसी इंसान को नहीं,
00:07:02जो कि वास्तव में, वास्तव में एक बुरा विचार है,
00:07:06क्योंकि जाहिर है AI मॉडल के पास सीमित संदर्भ विंडो और वह सब होता है।
00:07:10लेकिन तब भी, अगर समझने की क्षमता पर आपका यही नजरिया है,
00:07:14तो बाकी हिस्से अभी भी मायने रखते हैं।
00:07:17और हाँ, मुझे नहीं लगता कि इसके बारे में कहने के लिए और कुछ है।
00:07:21मुझे वास्तव में समय का वह वर्तमान दौर नफरत है जहाँ हमारे पास ये सभी कष्टप्रद,
00:07:23बेतुके शब्द हर समय सामने आते रहते हैं।
00:07:29और फिर हमारे पास ऐसे लोग हैं जो आपको उत्पाद और कोर्स और ऐसी चीजें बेचने की कोशिश कर रहे हैं।
00:07:37और मैं खुद कोर्स बेचता हूँ।
00:07:39मैं बस लूप इंजीनियरिंग या ऐसी किसी भी चीज पर कोई कोर्स नहीं बेचता और न ही बेचूँगा।
00:07:45लेकिन हाँ, यहाँ हम हैं।
00:07:47मुझे यकीन है कि किसी समय हम उससे आगे निकल जाएंगे।
00:07:52और हम इन कोडिंग एजेंटों का उपयोग उनके लिए कर सकते हैं जो वे हैं, सहायक सहायता।
00:07:54लेकिन अभी हम यहीं अटके हुए हैं।
00:07:58और मैं यह देखने के लिए उत्साहित हूँ कि लूप इंजीनियरिंग के बाद आगे क्या होगा।
00:08:03लेकिन अभी हम यहीं अटके हुए हैं।
00:08:05और मैं यह देखने के लिए उत्साहित हूँ कि लूप इंजीनियरिंग के बाद आगे क्या होगा।
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