पुस्तक के बारे में

क्या होगा अगर आप देख सकें कि AI वास्तव में कैसे सोचती है?

रूपक के रूप में नहीं। सैद्धांतिक रूप से नहीं। बल्कि एक कार्यशील प्रदर्शन के माध्यम से जिसे आप स्वयं भौतिक वस्तुओं का उपयोग करके बना सकते हैं—वही दृष्टिकोण जो डोनाल्ड मिची ने 1961 में मशीनों के सीखने की क्षमता को सिद्ध करने के लिए इस्तेमाल किया था, जब उन्होंने माचिस की डिब्बियों को टिक-टैक-टो खेलना सिखाया।

द विजार्ड्स लेंस कुछ ऐसा प्रकट करता है जो AI साहित्य में कहीं और मौजूद नहीं है: एक पूर्ण बृहत भाषा मॉडल जिसे आप भू-भाग मानचित्रों, टोकन, और मूर्त रूप से बनाए गए अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करके निर्मित और संचालित कर सकते हैं। यह AI को समझने का एक रूपक नहीं है। यह AI है, भौतिक कार्यान्वयन के माध्यम से प्रदर्शित।

जबकि अन्य लोग AI का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संघर्ष करते हैं, यह पुस्तक आपको AI की तरह सोचना सिखाती है—पैटर्न देखना, तंत्र को समझना, और उन अंतर्दृष्टियों को लागू करना जो आपको वह करने में सक्षम बनाती हैं जो पहले कभी नहीं किया गया।

छिपा हुआ ज्ञान

क्रे रिसर्च ने जो हासिल किया वह अच्छी तरह से प्रलेखित है: हमने दुनिया के सबसे तेज सुपरकंप्यूटर बनाए और कम्प्यूटेशनल रूप से जो संभव था उसे बदल दिया। कैसे हमने यह किया, यह अब तक कभी नहीं लिखा गया—अब तक।

यह पुस्तक उस युग के सिस्टम्स थिंकिंग दृष्टिकोण और क्रांतिकारी सोच को आधुनिक AI पर लागू करते हुए साझा करती है। इतिहास के रूप में नहीं, बल्कि व्यावहारिक विधियों के रूप में जिन्हें आप आज इस्तेमाल कर सकते हैं। वही दृष्टिकोण जिन्होंने ऐसे वातावरण में कम्प्यूटेशनल सफलताएं हासिल कीं जहाँ दूसरा स्थान जीवित नहीं रह सकता था, अब प्रकट करते हैं कि AI के साथ कैसे ऐसे तरीकों से काम किया जा सकता है जिनकी नकल दूसरे नहीं कर सकते।

जो क्रे रिसर्च के महत्व को पहचानते हैं: हाँ, यह वही ज्ञान है। बाकी सभी के लिए: आप ऐसे दृष्टिकोण सीख रहे हैं जिन्होंने पहले ही असंभव को संभव बना दिया है।

आप क्या खोजेंगे

व्यावहारिक प्रदर्शनों और स्पष्ट व्याख्याओं के माध्यम से, आप सीखेंगे:

टोकन संदर्भ और एम्बेडिंग्स - एक कार्यशील मॉडल बनाएं जो दिखाता है कि AI कैसे सूचना का प्रतिनिधित्व और प्रसंस्करण करती है, भौतिक टोकन और भू-भाग मानचित्रों का उपयोग करते हुए जो अमूर्त अवधारणाओं को ठोस बनाते हैं।

अटेंशन मैकेनिज्म - समझें कि AI कैसे प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करती है, एक ऐसे प्रदर्शन के माध्यम से जिसे आप स्वयं संचालित कर सकते हैं, जो प्रकट करता है कि कुछ दृष्टिकोण क्यों काम करते हैं और अन्य क्यों विफल होते हैं।

पिंग पोंग प्रभाव - एकल-शॉट प्रॉम्प्टिंग से आगे बढ़कर AI के साथ सहयोगात्मक संबंध विकसित करें जो प्रत्येक इंटरैक्शन के साथ अधिक प्रभावी होते जाते हैं।

बड़े पैमाने पर पैटर्न पहचान - देखना सीखें कि AI कैसे विभिन्न जानकारी को जोड़ती है, और इन कनेक्शनों का लाभ उठाने के लिए अपने काम को कैसे संरचित करें।

क्रांतिकारी सोच - वह मानसिकता विकसित करें जो आपको उन चुनौतियों को स्वीकार करने में सक्षम बनाती है जिन्हें दूसरे असंभव मानते हैं, "यह नहीं हो सकता" को सीमा के बजाय एक निमंत्रण के रूप में लेते हुए।

यह पुस्तक क्यों अलग है

अधिकांश AI पुस्तकें आपको बेहतर प्रॉम्प्ट्स लिखना सिखाती हैं या समीकरणों के साथ ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की व्याख्या करती हैं। यह पुस्तक आपको भौतिक प्रदर्शन के माध्यम से दिखाती है कि तंत्र वास्तव में कैसे काम करते हैं, फिर आपको उस समझ को ऐसे तरीकों से लागू करना सिखाती है जो कोई और नहीं कर सकता।

आप AI का उपयोग किसी से पहले की तरह करना सीखेंगे—युक्तियों या तकनीकों के माध्यम से नहीं, बल्कि इस बात की वास्तविक समझ के माध्यम से कि बृहत भाषा मॉडल कैसे सूचना को प्रोसेस करते हैं, संदर्भ बनाए रखते हैं, और प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं। यह समझ AI के साथ आपके सहयोग को बदल देती है, ऐसी संभावनाएं खोलती है जिनके लिए दूसरों का मानना है कि ऐसी तकनीक की आवश्यकता है जो अभी मौजूद नहीं है।

यह पुस्तक किसके लिए है

यह पुस्तक कई दर्शकों की सेवा करती है:

पेशेवर और ज्ञान कर्मी जिन्हें AI के साथ जटिल कार्य पूरे करने की आवश्यकता है और जो पहचानते हैं कि बुनियादी प्रॉम्प्टिंग की मौलिक सीमाएं हैं।

डेवलपर्स और तकनीकी प्रैक्टिशनर्स जो गणित में डूबे बिना LLM आंतरिक कार्यप्रणाली को समझना चाहते हैं, व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हुए जो बेहतर कार्यान्वयन निर्णयों को सूचित करती है।

रणनीतिक विचारक और नवप्रवर्तक जिन्हें ऐसी समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है जो पहले कभी हल नहीं की गईं, और जो पहचानते हैं कि क्रांतिकारी परिणामों के लिए क्रांतिकारी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

कोई भी जो संदेह करता है कि AI में वर्तमान ट्यूटोरियल और गाइड से कहीं अधिक है, और वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पैदा करने वाली क्षमताएं विकसित करना चाहता है।

लेखक की पृष्ठभूमि

एडवर्ड डब्ल्यू. बर्नार्ड ने क्रे रिसर्च में उस युग के दौरान वर्षों बिताए जब हम कंप्यूटिंग में वह कर रहे थे जो पहले कभी नहीं किया गया था। यह पुस्तक उस समय के सिस्टम्स थिंकिंग दृष्टिकोण और क्रांतिकारी सोच को साझा करती है, जो अब AI सहयोग पर लागू की जा रही है।

ये सैद्धांतिक ढांचे नहीं हैं। ये ऐसे वातावरण से युद्ध-परीक्षित विधियां हैं जहां परिणाम प्रमाणपत्रों से अधिक महत्वपूर्ण थे, जहां असंभव चुनौतियों को स्पष्ट सोच और जटिल प्रणालियों के क्रांतिकारी दृष्टिकोण के माध्यम से हल किया गया।

आधुनिक कंप्यूटिंग की क्रिप्टोग्राफिक उत्पत्ति—एलन ट्यूरिंग से लेकर सीमोर क्रे तक—ने सूचना, संदर्भ और कम्प्यूटेशनल संभावना के बारे में सोचने के विशिष्ट तरीके बनाए। यह पुस्तक उन दृष्टिकोणों को एक ऐसे रूप में सिखाती है जिसे आप तुरंत लागू कर सकते हैं।

इसमें आपके लिए क्या है

तत्काल क्षमता - AI के साथ ऐसे कार्य करना सीखें जिन्हें अन्य वर्तमान तकनीक से परे मानते हैं, यह समझकर कि LLM वास्तव में कैसे सूचना को प्रोसेस और उत्पन्न करते हैं।

गहरी समझ - स्वयं एक कार्यशील LLM बनाएं, अमूर्त अवधारणाओं को ठोस बनाते हुए और प्रकट करते हुए कि कुछ दृष्टिकोण सफल क्यों होते हैं जबकि अन्य विफल होते हैं।

हस्तांतरणीय कौशल - सिस्टम्स थिंकिंग दृष्टिकोण विकसित करें जो सभी AI प्लेटफॉर्म पर काम करते हैं और तकनीक के विकसित होने के बावजूद मूल्यवान बने रहते हैं।

क्रांतिकारी सोच - असंभव चुनौतियों से वैसे ही निपटना सीखें जैसे उनसे क्रे रिसर्च में निपटा जाता था: स्वीकार करने वाली सीमाओं के बजाय दिलचस्प समस्याओं के रूप में।

दीर्घकालिक महारत - याद की गई तकनीकों के बजाय समझ पर आधारित अपने AI सहयोग कौशल को लगातार सुधारने की नींव रखें।

चाहे आप परिचालन जटिलता में डूब रहे हों, AI की वर्तमान क्षमताओं से परे लगने वाली परियोजनाओं से जूझ रहे हों, या बस जानते हों कि इन उपकरणों के साथ काम करने का एक बेहतर तरीका है, यह पुस्तक न केवल इस बात को बदल देगी कि आप AI के साथ क्या हासिल कर सकते हैं, बल्कि इस बारे में आपकी सोच को भी बदल देगी कि क्या संभव है।

क्रांति आने वाली नहीं है। यह यहाँ है। सवाल यह है कि क्या आप उन लोगों में से होंगे जो इसे देख सकते हैं।

लेखकों के बारे में

Edward W. Barnard

Edward W. Barnard brings unique implementation expertise from programming Cray supercomputers at the hardware level, debugging systems at classified facilities, and solving critical Y2K infrastructure problems. His 20+ years at Cray Research included hands-on work with assembly language, operating systems, and I/O subsystems. He has published over 100 technical articles, helping developers implement solutions to complex problems. His cross-domain experience, from NSA troubleshooting to Saudi Aramco installations, provides practical insights into applying advanced problem-solving techniques across diverse technical environments. 

Edward has transferred his skill of bare-metal programming the Cray I/O Subsystem (with only 131,072 bytes of local memory) to novel ways of managing Large Language Model token context windows, unlocking capabilities not yet taught in AI literature. When a skill dormant for 35 years becomes suddenly relevant again, he calls this The Time Travel Pattern.

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