```html

LLM കുതിച്ചുചാട്ടത്തിൻ്റെ പശ്ചാത്തലത്തിലുള്ള ഗൗരവമായ ചിന്തകൾ: അവസരങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, ഭാവി ചിത്രം

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLM) അതിവേഗം നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൻ്റെ എല്ലാ മേഖലകളിലേക്കും വ്യാപിക്കുകയാണ്. കോഡ് ഉണ്ടാക്കുന്നതിലും ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നതിലും ദൈനംദിന വിവരങ്ങൾ തിരയുന്നതിലും ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. X-ലെ (മുമ്പ് Twitter) ചർച്ചകൾ ഇത് ശരിവയ്ക്കുന്നു: പുതിയ AI മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആമുഖങ്ങളും പഠനത്തിനുള്ള ഉറവിടങ്ങളുടെ പങ്കിടലും, കൂടാതെ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, തടയാൻ കഴിയാത്ത ഈ LLM തരംഗത്തിൽ, നമ്മൾ ശാന്തമായ ഒരു മനസ്സ് നിലനിർത്തുകയും അതിൻ്റെ പിന്നിലെ അവസരങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, അത് രൂപപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുള്ള ഭാവി ചിത്രം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ ചിന്തിക്കുകയും വേണം. ഈ ലേഖനം Ben Thompson-ൻ്റെ വിശകലന ശൈലിയിൽ, ബിസിനസ്സ്, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, ബിസിനസ്സ് മോഡൽ എന്നിവയുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് LLM വ്യവസായത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം നടത്തുന്നു. **LLM-ൻ്റെ ഉയർച്ച: സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു പ്രത്യേകതയോ പ്രചാരണത്തിന്റെ ഒരു കാലഘട്ടമോ?** X-ലെ ചർച്ചകളിൽ നിന്ന്, LLM എന്നത് ഒരു അക്കാദമിക് ആശയം മാത്രമല്ലെന്നും, അത് ഒരു പ്രധാന വ്യവസായമായി മാറിയെന്നും നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. വിവിധ തരത്തിലുള്ള LLM മോഡലുകൾ (LLM, SLM, VLM, MLLM മുതലായവ) ഉയർന്നുവരുന്നു, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുടെ സൗജന്യ കോഴ്സുകൾ പോലുള്ള പഠന ഉറവിടങ്ങൾ വളരെയധികം പ്രചാരം നേടുന്നു. ഈ പ്രതിഭാസത്തിന് പിന്നിലെ കാരണം LLM-ൻ്റെ വിവിധ മേഖലകളിലുള്ള വലിയ സാധ്യതകളാണ്: * **കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ:** LLM-ന് ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ സ്വയം പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന് ടെക്സ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുക, കോഡ് എഴുതുക, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയവ, ഇത് ഉൽപ്പാദനക്ഷമത ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. Ariana Huffington പറഞ്ഞതുപോലെ, AI കൂടുതൽ വിശ്രമ സമയം നൽകുകയും, സർഗ്ഗാത്മകതയും ആഴത്തിലുള്ള ചിന്തയും ആവശ്യമുള്ള ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യും. * **വിജ്ഞാനം നേടൽ:** ധാരാളം സമയം എടുത്ത് തിരയുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട വിവരങ്ങൾ ഇപ്പോൾ LLM വഴി വേഗത്തിൽ നേടാനാകും. Google-ൽ തിരയുന്നതിന് പകരം, LLM ഉപയോഗിച്ച് നേരിട്ട് ഉത്തരം നേടുന്നത് വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ മാർഗ്ഗമായി മാറുന്നു. * **ആപ്ലിക്കേഷൻ ഇന്നൊവേഷൻ:** LLM-നെ അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികവിദ്യയായി ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ നൂതന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന് AI ഏജൻ്റ് (AI Agent), RAG (Retrieval-Augmented Generation) സിസ്റ്റം തുടങ്ങിയവ. Shubhamsaboo-യുടെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് LLM ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രോജക്റ്റ് GitHub-ൽ 85K-ൽ അധികം സ്റ്റാർ നേടിയത് ഇതിന് തെളിവാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അതിരുകടന്ന പ്രചാരണത്തെക്കുറിച്ച് നമ്മൾ ജാഗ്രത പാലിക്കണം. Suryanshti777, DAIEvolutionHub എന്നിവർ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചതുപോലെ, പലരും AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, വളരെ കുറച്ച് ആളുകൾ മാത്രമേ അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് ശരിക്കും മനസ്സിലാക്കുന്നുള്ളൂ. ഇതിനർത്ഥം, LLM-ൻ്റെ വ്യാപനം "മനസ്സിലാക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന" ഒരു പ്രതിഭാസത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ യഥാർത്ഥ വികസനം തടസ്സപ്പെടുത്തും. **LLM പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ ഉദയം: ആരാകും അടുത്ത Google?** LLM-ൻ്റെ വികസനം പുതിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. X-ലെ ചർച്ചകളിൽ നിന്ന്, താഴെ പറയുന്ന സാധ്യതയുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ദിശകൾ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും: * **മോഡൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം:** വിവിധ പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് LLM മോഡലുകൾ നൽകുകയും ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള രീതിയിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും വിന്യസിക്കാനും പിന്തുണ നൽകുന്നു. AWS ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന് സമാനമായി, മോഡൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അടിസ്ഥാന സൗകര്യമായി മാറും. * **ടൂൾ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം:** LLM വികസിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ ടൂളുകളും ലൈബ്രറികളും നൽകുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് Tom Doerr പങ്കിട്ട LLM-graph-builder, PocketFlow, Sumanth077-ൻ്റെ ai-engineering-toolkit എന്നിവ. ഈ ടൂളുകൾ LLM വികസനത്തിനുള്ള തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വ്യാപനം വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യും. * **ഏജൻ്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം:** LLM അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്മാർട്ട് ഏജൻ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ഏജൻ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള സഹകരണത്തിനും ആശയവിനിമയത്തിനുമുള്ള സംവിധാനം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. Wh0sumit മൾട്ടി ഏജൻ്റ് LLM സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കാൻ ബാക്കെൻഡ് എഞ്ചിനീയർമാരെ നിയമിക്കുന്നത് ഏജൻ്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾക്കെല്ലാം അടുത്ത Google ആകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പക്ഷേ മത്സരത്തിൽ വിജയിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ ഇവയാണ്: * **ഇക്കോസിസ്റ്റം നിർമ്മാണം:** സജീവമായ ഒരു ഡെവലപ്പർ കമ്മ്യൂണിറ്റി സ്ഥാപിക്കുകയും ധാരാളം ഉറവിടങ്ങളും പിന്തുണയും നൽകുകയും ചെയ്യുക. * **സാങ്കേതിക മേധാവിത്വം:** ഗവേഷണത്തിലും വികസനത്തിലും തുടർച്ചയായി നിക്ഷേപം നടത്തുകയും മോഡലുകളുടെയും ടൂളുകളുടെയും മുൻനിര സ്ഥാനം നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുക. * **ബിസിനസ് മോഡൽ:** സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ, API ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഫീസ് തുടങ്ങിയ സുസ്ഥിരമായ ബിസിനസ് മോഡലുകൾ കണ്ടെത്തുക. **LLM-ൻ്റെ ബിസിനസ് മോഡൽ: സൗജന്യ ഉച്ചഭക്ഷണമോ പണം കൊടുത്തുള്ള വിരുന്നോ?** LLM-ൻ്റെ ബിസിനസ് മോഡൽ ഒരു സങ്കീർണ്ണവും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ പ്രശ്നമാണ്. നിലവിൽ, പ്രധാനമായും താഴെ പറയുന്ന മോഡലുകളാണ് നിലവിലുള്ളത്: ```* **ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മോഡൽ:** സൗജന്യ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മോഡലുകളും ടൂളുകളും നൽകുന്നു, കമ്മ്യൂണിറ്റി സംഭാവനകളെയും സംഭാവനകളെയും ആശ്രയിച്ച് പ്രവർത്തനം നിലനിർത്തുന്നു. Xiaoying_eth പങ്കിട്ട ഓപ്പൺ സോഴ്സ് LLM സ്മാർട്ട് ഏജൻ്റ് പ്രോജക്റ്റ് ഇതിന് ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. * **API കോൾ മോഡൽ:** API ഇൻ്റർഫേസുകൾ നൽകുന്നു, വിളിക്കുന്ന എണ്ണത്തെ അല്ലെങ്കിൽ ടോക്കണുകളുടെ എണ്ണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിരക്ക് ഈടാക്കുന്നു. OpenAI-യുടെ GPT സീരീസ് മോഡലുകൾ ഈ രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. * **സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ മോഡൽ:** വേഗത്തിലുള്ള ഇൻഫറൻസ് വേഗത, വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ, കൂടുതൽ പ്രൊഫഷണൽ ടെക്നിക്കൽ സപ്പോർട്ട് തുടങ്ങിയ നൂതന ഫീച്ചറുകളും സേവനങ്ങളും നൽകുന്നു, കൂടാതെ പ്രതിമാസം അല്ലെങ്കിൽ വർഷംതോറും സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഫീസ് ഈടാക്കുന്നു. * **എംബഡഡ് മോഡൽ:** LLM സാങ്കേതികവിദ്യ മറ്റ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും സേവനങ്ങളിലും ഉൾച്ചേർക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് സ്മാർട്ട് കസ്റ്റമർ സർവീസ്, കണ്ടൻ്റ് റെക്കമെൻ്റേഷൻ തുടങ്ങിയവ. ഓരോ മോഡലിനും അതിൻ്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്, ഏത് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കണം എന്നുള്ളത് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ സ്ഥാനത്തെയും ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഉപയോക്താക്കളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മോഡൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രചാരത്തിനും നവീകരണത്തിനും നല്ലതാണ്, പക്ഷേ ലാഭം നേടാൻ പ്രയാസമാണ്; API കോൾ മോഡലിനും സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ മോഡലിനും സ്ഥിരമായ വരുമാനം നേടാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഇത് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രചാരത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം. **LLM-കളുടെ വെല്ലുവിളികൾ: പ്രചരണം, ധാർമ്മികത, സുരക്ഷ** LLM-കളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികസനം നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു: * **ഡാറ്റാ ഗുണമേന്മ:** LLM-കളുടെ പ്രകടനം പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതമോ പിശകുകളോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, LLM-നും അതിനനുസരിച്ച് പക്ഷപാതമോ പിശകുകളോ ഉണ്ടാകാം. * **വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കഴിവ്:** LLM-കളുടെ തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള പ്രക്രിയ പലപ്പോഴും വിശദീകരിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്, ഇത് മോഡലിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിന് ഒരു നിശ്ചിത അപകടസാധ്യത നൽകുന്നു. * **ധാർമ്മിക പ്രശ്നങ്ങൾ:** LLM-കൾ വ്യാജ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനോ തട്ടിപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താനോ സാമൂഹിക അസമത്വം വർദ്ധിപ്പിക്കാനോ ഉപയോഗിക്കാം. Farairesearch സൂചിപ്പിച്ച "പരിശീലന മോഡലുകൾ നേരിട്ട് കണ്ടെത്തലിനെതിരെ" മോഡലുകൾക്ക് കബളിപ്പിക്കാൻ പഠിക്കാൻ ഇടയാക്കും. * **സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ:** LLM-കളെ ആക്രമണകാരികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് പ്രോംപ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ ആക്രമണത്തിലൂടെ മോഡലിൻ്റെ പെരുമാറ്റം നിയന്ത്രിക്കാൻ ശ്രമിക്കാം. Pirat_Nation സൂചിപ്പിച്ച Godot എഞ്ചിന് ധാരാളം "AI slop" കോഡ് ലഭിച്ചു, ഇത് LLM കോഡിന്റെ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങളും എടുത്തു കാണിക്കുന്നു. * **മനസ്സുഖം തടസ്സപ്പെടുത്തൽ:** Roifex ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നത്, LLM-കളെ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ചേർത്തുകഴിഞ്ഞാൽ, പതിവായി കോൺടെക്സ്റ്റ് മാറുന്നത് "മനസ്സുഖം" എന്ന അവസ്ഥയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുകയും അതുവഴി കാര്യക്ഷമതയെ ബാധിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ വെല്ലുവിളികളെ നമ്മൾ ഗൗരവമായി കാണുകയും ഉചിതമായ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുകയും വേണം. ഉദാഹരണത്തിന്, പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും മോഡലിൻ്റെ വ്യാഖ്യാനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ രൂപീകരിക്കുകയും സുരക്ഷാ സംരക്ഷണം ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും വർക്ക്ഫ്ലോ ഡിസൈൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വേണം. **ഭാവി പ്രവചനങ്ങൾ: LLM-കൾ എങ്ങനെ ലോകത്തെ പുനർനിർമ്മിക്കും?** LLM-കളുടെ ഭാവി അനന്തമായ സാധ്യതകൾ നിറഞ്ഞതാണ്. LLM-കൾ ഇനി പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ലോകത്തെ പുനർനിർമ്മിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും: * **ഹ്യൂമൻ-മെഷീൻ ഇൻ്ററാക്ഷൻ:** LLM-കൾ ഹ്യൂമൻ-മെഷീൻ ഇൻ്ററാക്ഷൻ കൂടുതൽ സ്വാഭാവികവും കാര്യക്ഷമവുമാക്കും, ഉദാഹരണത്തിന് സംഭാഷണത്തിലൂടെയോ ടെക്സ്റ്റിലൂടെയോ ആശയവിനിമയം നടത്തുക, അല്ലെങ്കിൽ ആംഗ്യങ്ങളിലൂടെയോ നോട്ടത്തിലൂടെയോ നിയന്ത്രിക്കുക. * **വിജ്ഞാന നിർമ്മാണം:** LLM-കൾ പുതിയ അറിവ് നേടാൻ നമ്മെ സഹായിക്കും, ഉദാഹരണത്തിന് സ്വയമേവ ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുക, പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ശാസ്ത്രീയ നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. * **വ്യവസായ പരിവർത്തനം:** LLM-കൾ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും മാറ്റിമറിക്കും, ഉദാഹരണത്തിന് ധനകാര്യം, ആരോഗ്യം, വിദ്യാഭ്യാസം, ഉത്പാദനം തുടങ്ങിയവ. Igor_Buinevici ഊന്നിപ്പറയുന്നത് AI എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും കീഴടക്കുകയാണ്, LLM-നെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. * **വ്യക്തിഗത സേവനം:** LLM-കൾ കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സേവനങ്ങൾ നൽകും, ഉദാഹരണത്തിന് ഉപയോക്താവിൻ്റെ താൽപ്പര്യങ്ങൾക്കും ആവശ്യങ്ങൾക്കും അനുസരിച്ച് ഉള്ളടക്കം ശുപാർശ ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താവിൻ്റെ ആരോഗ്യസ്ഥിതി അനുസരിച്ച് വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ ഉപദേശം നൽകുക. ചുരുക്കത്തിൽ, LLM-കളുടെ ഉയർച്ച ഒരു സാങ്കേതിക വിപ്ലവമാണ്, ഇത് നമ്മുടെ ജീവിതത്തെയും ജോലി ചെയ്യുന്ന രീതിയെയും ആഴത്തിൽ മാറ്റും. നമ്മൾ തുറന്ന മനസ്സോടെയിരിക്കുകയും LLM-കളുടെ അവസരങ്ങളെ സ്വീകരിക്കുകയും അതിൻ്റെ വെല്ലുവിളികളെ സജീവമായി നേരിടുകയും വേണം. ഇങ്ങനെ ചെയ്താൽ മാത്രമേ LLM യുഗത്തിൽ നമുക്ക് വിജയം നേടാൻ കഴിയൂ. **ഉപസംഹാരം**LLM എന്നത് ഒരു അത്ഭുതമരുന്നല്ല, അതുപോലെ мимолетное (ക്ഷണികമായ) പ്രചരണം മാത്രവുമല്ല. ഇത് വലിയ സാധ്യതകളുള്ള, എന്നാൽ അപകടസാധ്യതകളും വെല്ലുവിളികളും നിറഞ്ഞ ഒരു വിപ്ലവകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. LLM-നെക്കുറിച്ച് വിമർശനാത്മകമായി ചിന്തിക്കുകയും, അതിന്റെ തത്വങ്ങൾ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുകയും, വിവിധ മേഖലകളിലെ അതിന്റെ ഉപയോഗം കണ്ടെത്തുകയും വേണം. അങ്ങനെ ചെയ്താൽ മാത്രമേ LLM യുഗത്തിലെ അവസരങ്ങൾ ശരിക്കും ഉപയോഗിക്കാനും മികച്ച ഭാവി സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയൂ. MCuban-ന്റെ നിരീക്ഷണം ശ്രദ്ധേയമാണ്: LLM ഉപയോഗിക്കുന്നവരെ രണ്ടായി തിരിക്കാം, ഒന്ന് എല്ലാം പഠിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നവർ, മറ്റൊന്ന് പഠനം ഒഴിവാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നവർ. LLM-ൽ നിന്ന് ശരിക്കും പ്രയോജനം നേടാൻ കഴിയുന്നത് ആദ്യത്തേതിന് മാത്രമാണ്.