LLM-களின் வரம்புகள் என்ன மற்றும் நீங்கள் அவற்றை எவ்வாறு கையாள்வீர்கள்?

Question

Accepted Answer

LLM-கள் சக்திவாய்ந்தவை ஆனால் குறிப்பிடத்தக்க **வரம்புகளைக்** கொண்டுள்ளன — மாயத்தனம், அறிவுக் கூட்ட நீக்கம், உண்மையான பகுத்தறிவின் பற்றாக்குறை, நிர்ணயமற்ற தன்மை, மற்றும் பலவும். இந்த வரம்புகளை புரிந்துகொள்ளுதல் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு குறைப்பது என்பதை அறிதல் LLM-களை பொறுப்புணர்வுடன் மற்றும் பயனுள்ளவாறு பயன்படுத்துவதற்கு அপরிহार்யமாகும்.

## முக்கிய வரம்புகள்

```text
✗ HALLUCINATION → generate plausible-sounding but FALSE information (confidently wrong) →
  the most critical limitation (they predict likely text, not verified truth)
✗ KNOWLEDGE CUTOFF → only know up to their training date → no current info
✗ NO TRUE UNDERSTANDING/REASONING → pattern-match text; can fail at logic, math, novel
  reasoning; no real comprehension
✗ NON-DETERMINISTIC → same prompt → different outputs (variability)
✗ NO REAL-TIME/external knowledge by default; limited CONTEXT window (can't hold unlimited info)
✗ Can be BIASED; can be manipulated (prompt injection); inconsistent
```

## வரம்புகளைக் குறைத்தல்

```text
✓ HALLUCINATION → use RAG (ground in retrieved facts); verify outputs; cite sources;
  don't trust blindly for facts; human review for important decisions
✓ KNOWLEDGE CUTOFF → RAG/tools for current info; provide context in the prompt
✓ REASONING limits → chain-of-thought prompting; break down tasks; use tools (calculators,
  code) for math/logic; verify
✓ NON-DETERMINISM → design for variability; structured output + validation; lower temperature
✓ Validate/sanitize outputs; guardrails; human-in-the-loop for critical uses
```

## இது ஏன் முக்கியமாகும்

LLM வரம்புகளை மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு கையாள்வது என்பதை புரிந்துகொள்ளுதல் மூத்த-நிலை அறிவாக மূல்யமாகும், ஏனெனில் **LLM-களை பொறுப்புணர்வுடன் மற்றும் பயனுள்ளவாறு பயன்படுத்துவது அவற்றின் வரம்புகளை புரிந்துகொள்ளுவது தேவை**, எனவே நம்பகமான AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு இது அপரிহார்யமாகும்.

LLM-கள் சக்திவாய்ந்தவை ஆனால் குறைபாடுகளைக் கொண்டுள்ளன, மற்றும் அவற்றின் வரம்புகளை புரிந்துகொள்ளுதல் அவற்றை சரியாக பயன்படுத்துவதற்கு விமர்சன முக்கியமாகும்.

**முக்கிய வரம்புகளை** — குறிப்பாக **மாயத்தனம்** (நம்பகத்தன்மையான-கேட்கும் ஆனால் தவறான தகவலை தைரியமாக உருவாக்குதல், மிக விமர்சனமான வரம்பு ஆகிய LLM-கள் சரிபார்க்கப்பட்ட உண்மை பதிலாக சாத்தியமான உரையை கணிக்கின்றன), **அறிவுக் கூட்ட நீக்கம்** (அவற்றின் பயிற்சி தேதி வரை மட்டுமே அறிதல்), **உண்மையான புரிதல் அல்லது பகுத்தறிவு இல்லை** (உரைப் பொருத்தம், தர্கம் மற்றும் கணிதத்தில் தோல்வி, உண்மையான புரிதல் இல்லை), **நிர்ணயமற்ற தன்மை** (அதே உத்தரவு வெவ்வேறு வெளியீடுகளை வழங்குதல்), محدود சந்தர্ப வெளிகள், மற்றும் சார்பு மற்றும் கையாளுதலுக்கான எதிர்ப்பு — புரிந்துகொள்ளுதல் அவசியமான விழிப்புணர்வு LLM-களைப் பயன்படுத்தும் யாருக்கும், ஏனெனில் இந்த வரம்புகளை புரிந்துகொள்ளாமல் தவறாக பயன்பாடு ஏற்படுகிறது (தவறான வெளியீடுகளை நம்புதல், LLM-கள் இல்லாமை வைத்தக்கூடியதை எதிர்பார்த்தல்).

**வரம்புகளைக் குறைப்பது** எவ்வாறு என்பதை புரிந்துகொள்ளுதல் முக்கிய நடைமுறை அறிவாகும்: மாயத்தனத்தை **RAG** (மூலம் பெறப்பட்ட உண்மைகள் மூலம் ஒத்திசைக்கப்படுதல்), சரிபார்ப்பு, மற்றும் தட்டசு மூலம் தீர்த்துக்கொள்ளல் மற்றும் தথ்യத்திற்கு LLM-களை பிறிதாக நம்ப வேண்டாம் (முக்கிய முடிவுகளுக்கு மানব மீளாய்வு); அறிவுக் கூட்ட நீக்கத்தை RAG மற்றும் கருவிகள் மூலம் தீர்த்துக்கொள்ளல்; பகுத்தறிவு வரம்புகளை சங்கல-சिंतन உத்தரவு, பணி பிரிப்பு, மற்றும் கணிதம்/தர্கத்திற்கு கருவிகள் (கணனிகள், குறியீடு) பயன்படுத்துவதால் தீர்த்துக்கொள்ளல்; நிர்ணயமற்ற தன்மையை संरचित வெளியீடு மற்றும் சரிபார்ப்பு மூலம் தீர்த்துக்கொள்ளல்; மற்றும் விமர்சன பயன்பாடுகளுக்கு பாதுகாப்புவாயில்கள் மற்றும் மানব-உள்-சுற்று பயன்படுத்துதல்.

இந்த குறைப்புக்கள் LLM-களின் குறைபாடுகள் இருந்தபோதிலும் நம்பகமான LLM பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு அপরिহার्य।

விமர்சன உपलब्ध बदु संरचनl என்பது LLM-கள் **அவற்றின் வரம்புகளின் விழிப்புணர்வுடன்** (குறிப்பாக மாயத்தனம்) மற்றும் பொருத்தமான குறைப்புக்களுடன் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும் — LLM வெளியீடுகளை கண்ணிமை நம்புதல் ஆபத்தாகும், அதே நேரத்தில் வரம்புகளை புரிந்துகொள்ளுதல் மற்றும் குறைப்புக்கள் பயனுள்ள, பொறுப்புணர்வான பயன்பாட்டை சாத்தியமாக்குகிறது.

LLM-களை பொறுப்புணர்வுடன் மற்றும் பயனுள்ளவாறு பயன்படுத்துவது குறிப்பிடத்தக்க வரம்புகளை (குறிப்பாக மாயத்தனம்) புரிந்துகொள்ளுவது மற்றும் அவற்றைக் குறைப்பது (RAG, சரிபார்ப்பு, கருவிகள், மানவ மீளாய்வு) தேவை என்பதால், இது நம்பகமான AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு அপरिहार्य என்பதால், மற்றும் LLM வரம்புகளை மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு கையாள்வது என்பதைக் குறைப்பது மூத்த-நிலை AI அறிவாக மூল్య — விமর్శనిక LLM-களை पொறுப்புணर్வுடன் மற்றும் பயனுள்ளவாறு பயன்படுத்துவதற்கு (மாயத்தனம் மற்றும் பிற வரम்புகளை புरिந्தುকொள்ளுतल் மற្று அवற को cuறைப్పు வழि RAG, सत्यापन, औजार మరియు માનવ감督), নम्پकमান AI पயन్पădുกappलेনుলु उभ़ാวvečки ఓఱచპоરūguմా विमर్षмપ్хપજীનుપत्り।