LLM பயன்பாட்டின் மேம்பாடு: தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்கள், உங்கள் AI உற்பத்தித்திறன் ஆயுதத்தை உருவாக்குங்கள்

# LLM பயன்பாட்டின் மேம்பாடு: தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்கள், உங்கள் AI உற்பத்தித்திறன் ஆயுதத்தை உருவாக்குங்கள்

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLM) விரைவான வளர்ச்சி பல்வேறு தொழில்களை ஆழமாக மாற்றுகிறது. குறியீடு உருவாக்கம் முதல் உள்ளடக்க உருவாக்கம் வரை, LLM கள் வலுவான திறனைக் காட்டியுள்ளன. இருப்பினும், LLM களின் கருத்தை மட்டும் புரிந்துகொள்வது போதாது, அவற்றை எவ்வாறு திறம்படப் பயன்படுத்துவது மற்றும் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிப்பது என்பது முக்கியம். இந்த கட்டுரை சமீபத்திய X/Twitter இல் LLM பற்றிய விவாதத்தின் அடிப்படையில், உங்கள் AI உற்பத்தித்திறன் ஆயுதத்தை சிறப்பாக இயக்கவும் உருவாக்கவும் உதவும் வகையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட நடைமுறை கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்களை வழங்குகிறது.

**1. LLM தேர்வு: பல மலர்கள் பூக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலத்துடன்**

X/Twitter இல் நடந்த விவாதத்தில் சில பிரபலமான LLMகள் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன, அவை ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கு ஏற்றவை:

*   **Claude:** பாதுகாப்பான மற்றும் பொறுப்பான AI மேம்பாட்டிற்கு பெயர் பெற்றது, சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளை கையாள்வதில் சிறந்தது, பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மை ஆகியவற்றில் நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது.
*   **Gemini:** Google இன் மல்டிமாடல் மாதிரி, உரை, படங்கள், ஆடியோ மற்றும் வீடியோ போன்ற பல்வேறு வகையான உள்ளடக்கத்தைப் புரிந்துகொண்டு உருவாக்க முடியும், இது குறுக்கு ஊடக செயலாக்கம் தேவைப்படும் காட்சிகளுக்கு ஏற்றது.
*   **GPT (எடுத்துக்காட்டாக GPT-4):** OpenAI இன் முதன்மை மாதிரி, உரை உருவாக்கம், குறியீடு எழுதுதல் மற்றும் உரையாடல் தொடர்பு ஆகியவற்றில் சிறந்து விளங்குகிறது, மேலும் ஒரு பெரிய பயனர் குழு மற்றும் வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு உள்ளது.
*   **Kimi:** (முன்னாள் Moonshot AI) மிக நீண்ட சூழல் திறனைக் கொண்டுள்ளது, நீண்ட உரை தகவல்களைக் கையாள்வதில் சிறந்தது, வாசிப்பு புரிதல் மற்றும் தகவல் பிரித்தெடுத்தல் போன்ற பணிகளுக்கு ஏற்றது.
*   **Qwen (Tongyi Qianwen):** Alibaba ஆல் திறந்த மூலமாக வெளியிடப்பட்ட பெரிய மாதிரி, அதிக செலவு குறைந்த மற்றும் வேகமானது, மேலும் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது.

**LLM ஐத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான சில முக்கிய காரணிகள் பின்வருமாறு:**

*   **செயல்திறன்:** ஒரு குறிப்பிட்ட பணியில் மாதிரியின் துல்லியம், வேகம் மற்றும் திறன்.
*   **செலவு:** டோக்கன் விலை மற்றும் API அழைப்பு கட்டணங்கள் உட்பட மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதற்கான செலவு.
*   **பாதுகாப்பு:** மாதிரியில் பாதுகாப்பு பாதிப்புகள் உள்ளதா, தீங்கு விளைவிக்கும் அல்லது பொருத்தமற்ற உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க முடியுமா.
*   **பயன்படுத்த எளிதானது:** மாதிரி ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்க எளிதானதா, மேலும் விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் ஆதரவு உள்ளதா.
*   **சூழல் நீளம்:** மாதிரி கையாளக்கூடிய உள்ளீட்டு உரையின் அதிகபட்ச நீளம், நீண்ட உரை பணிகளைக் கையாள்வதற்கு முக்கியமானது.

**நடைமுறை ஆலோசனை:** LLM ஐத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன், உங்கள் பயன்பாட்டு காட்சி மற்றும் தேவைகளை முதலில் தெளிவுபடுத்தவும். பின்னர், வெவ்வேறு LLM களின் API அல்லது ஆன்லைன் டெமோக்களைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் செயல்திறன், செலவு மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றை ஒப்பிட்டு, இறுதியில் உங்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம். உதாரணமாக, உங்கள் பணி உயர்தர சந்தைப்படுத்தல் உரையை உருவாக்குவதாக இருந்தால், GPT-4 அல்லது Claude ஐ முயற்சி செய்யலாம். உங்கள் பணி நிறைய ஆவணங்களைச் செயலாக்குவதாக இருந்தால், Kimi அல்லது Qwen ஐப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம்.

**2. செயல்திறன் மேம்பாடு: Agent ஐப் பயன்படுத்தி பணிப்பாய்வுகளை தானியக்கமாக்குதல்**

X/Twitter இல் Coding Agent மற்றும் Computer-Use Agent குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன, அவை குறியீடு எழுதுதல் மற்றும் கணினி செயல்பாடுகள் போன்ற பணிகளை தானியக்கமாக்க உதவுகின்றன, இதன் மூலம் வேலை திறனை பெரிதும் மேம்படுத்துகின்றன.

*   **Coding Agent:** எடுத்துக்காட்டாக Claude Code, Cursor, OpenCode மற்றும் Lovable, உங்கள் இயற்கையான மொழி வழிமுறைகளின்படி தானாகவே குறியீட்டை உருவாக்கவும், குறியீட்டை பிழைத்திருத்தவும் மற்றும் குறியீடு சோதனைகளை இயக்கவும் முடியும்.
*   **Computer-Use Agent:** எடுத்துக்காட்டாக Manus மற்றும் OpenAI/Claude, மனித பயனர்களின் செயல்பாடுகளை உருவகப்படுத்தவும், மின்னஞ்சல்களை அனுப்புதல், தகவல்களைத் தேடுதல் மற்றும் கோப்புகளை நிர்வகித்தல் போன்ற பல்வேறு கணினி பணிகளை தானாகவே முடிக்கவும் முடியும்.

**Agent ஐப் பயன்படுத்தி செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது:**

*   **தொடர்ச்சியான பணிகளை தானியக்கமாக்குதல்:** தரவு சுத்தம் செய்தல், அறிக்கைகளை உருவாக்குதல் மற்றும் குறியீட்டை மறுசீரமைத்தல் போன்ற நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் மற்றும் தொடர்ச்சியான பணிகளை Agent இடம் ஒப்படைக்கவும்.
*   **விரைவான முன்மாதிரி மேம்பாடு:** குறியீடு முன்மாதிரிகளை விரைவாக உருவாக்க Coding Agent ஐப் பயன்படுத்தவும், தயாரிப்பு மேம்பாட்டு செயல்முறையை விரைவுபடுத்தவும்.
*   **ஆளில்லா செயல்பாடு:** கணினி நிலையை கண்காணித்தல் மற்றும் மின்னஞ்சல்களுக்கு தானாக பதிலளித்தல் போன்ற பணிகளை பின்னணியில் தானாக இயக்க Computer-Use Agent ஐ அனுமதிக்கவும்.

**நடைமுறை ஆலோசனை:** உங்களுக்கு ஏற்ற Agent கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுத்து அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை அறிக. உதாரணமாக, நீங்கள் ஒரு நிரலாளராக இருந்தால், குறியீடு எழுதுவதை விரைவுபடுத்த Cursor அல்லது OpenCode ஐப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கலாம். நீங்கள் ஒரு சந்தைப்படுத்துபவராக இருந்தால், சந்தைப்படுத்தல் உரையை தானாக உருவாக்க அல்லது சமூக ஊடக கணக்குகளை நிர்வகிக்க Agent ஐப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கலாம்.
```**3. படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள்: LLM மூலம் இயக்கப்படும் மல்டிமீடியா உருவாக்கம்**

LLM கள் உரையை மட்டும் கையாளாமல், படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களை உருவாக்கவும், கையாளவும் பயன்படுத்தப்படலாம். X/Twitter இல் பிரபலமான AI படங்கள் மற்றும் வீடியோ கருவிகள் சில குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன:

*   **AI படங்கள்:** Nano Banana Pro, GPT-image மற்றும் Midjourney, உங்கள் எழுத்து விளக்கங்களின் அடிப்படையில் உயர்தர படங்களை உருவாக்க முடியும்.
*   **AI வீடியோக்கள்:** Google Veo, Sora, Kling மற்றும் SeeDream, உங்கள் எழுத்து விளக்கங்களின் அடிப்படையில் யதார்த்தமான வீடியோக்களை உருவாக்க முடியும்.

**LLM மூலம் இயக்கப்படும் மல்டிமீடியா உருவாக்கத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது:**

*   **சந்தைப்படுத்தல் பொருட்களை உருவாக்குதல்:** தயாரிப்பு சுவரொட்டிகள், விளம்பர பதாகைகள் மற்றும் சமூக ஊடக படங்களை உருவாக்க AI பட கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
*   **அனிமேஷன் குறும்படங்களை உருவாக்குதல்:** உங்கள் யோசனைகளை உயிரோட்டமான அனிமேஷன் குறும்படங்களாக மாற்ற AI வீடியோ கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
*   **மெய்நிகர் உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குதல்:** விளையாட்டுகள், திரைப்படங்கள் மற்றும் மெய்நிகர் யதார்த்தம் போன்ற துறைகளில் பயன்படுத்த மெய்நிகர் கதாபாத்திரங்கள், காட்சிகள் மற்றும் முட்டுகள் உருவாக்க AI தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தவும்.

**நடைமுறை ஆலோசனை:** வெவ்வேறு AI படங்கள் மற்றும் வீடியோ கருவிகளைப் பயன்படுத்தி, அவற்றின் உருவாக்கும் திறன்களை ஆராயுங்கள். உதாரணமாக, Midjourney ஐப் பயன்படுத்தி தனித்துவமான கலைப் படைப்பை உருவாக்கலாம் அல்லது Sora ஐப் பயன்படுத்தி வேடிக்கையான அனிமேஷன் குறும்படத்தை உருவாக்கலாம்.

**4. திறந்த மூல சக்தி: Qwen 3.5 முன்னிலை வகிக்கிறது, குறைந்த விலை LLM சகாப்தத்தை வரவேற்கிறது**

X/Twitter இலிருந்து வந்த விவாதங்கள், 397B அளவுருக்கள் மற்றும் 17B செயல்படுத்தும் அளவுருக்களைக் கொண்ட திறந்த மூல மாதிரியான Alibaba Qwen 3.5 இன் வெளியீட்டை வலியுறுத்துகின்றன. Qwen 3 உடன் ஒப்பிடும்போது, இது திறந்த எடைகள், 60% குறைந்த செலவு, 8 மடங்கு வேகம் போன்ற நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் டோக்கன் விலை Gemini 3 Pro இன் 1/18 மட்டுமே. இது LLM செலவுப் போரின் வேகத்தை குறிக்கிறது, மேலும் திறந்த மூல சமூகம் டெவலப்பர்களுக்கு அதிக சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்கி வருகிறது என்பதையும் குறிக்கிறது.

**Qwen 3.5 இன் முக்கியத்துவம்:**

*   **LLM பயன்பாட்டுத் தடையைக் குறைத்தல்:** திறந்த மூல மற்றும் குறைந்த செலவு அதிக டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் LLM தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
*   **LLM தொழில்நுட்ப கண்டுபிடிப்புகளை ஊக்குவித்தல்:** திறந்த மூல சமூகம் LLM மாதிரிகளை கூட்டாக உருவாக்கி மேம்படுத்தலாம், தொழில்நுட்ப கண்டுபிடிப்புகளை விரைவுபடுத்தலாம்.
*   **LLM இன் தனிப்பயனாக்கத்தை மேம்படுத்துதல்:** டெவலப்பர்கள் தங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ப LLM மாதிரிகளைத் தனிப்பயனாக்கலாம், குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு காட்சிகளை பூர்த்தி செய்யலாம்.

**நடைமுறை ஆலோசனை:** Qwen 3.5 மற்றும் அதன் தொடர்புடைய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் கவனம் செலுத்துங்கள், மேலும் அதை உங்கள் திட்டங்களில் பயன்படுத்த முயற்சிக்கவும். Qwen 3.5 ஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் சொந்த LLM பயன்பாட்டை உருவாக்கலாம் அல்லது Qwen 3.5 ஐ அடிப்படையாகக் கொண்டு இரண்டாம் நிலை மேம்பாடு செய்து புதிய பயன்பாட்டு காட்சிகளை உருவாக்கலாம்.

**5. பாதுகாப்பு அபாயங்கள்: Jailbreak மற்றும் Weaponization**

X/Twitter இல் நடந்த விவாதங்கள், LLM ஐப் பயன்படுத்தும் போது, அதன் பாதுகாப்பு அபாயங்களில் கவனம் செலுத்த வேண்டும் என்பதை நினைவூட்டுகிறது. RedTeamVillage இன் விவாதம், LLM ஐ jailbreak செய்வதில் மட்டும் கவனம் செலுத்தாமல், LLM ஐ எவ்வாறு weaponize செய்வது என்பதில் கவனம் செலுத்த வேண்டும் என்று குறிப்பிடுகிறது. இதன் பொருள் LLM இல் சாத்தியமான பாதிப்புகளைப் பற்றி நாம் அறிந்து கொள்ள வேண்டும், மேலும் பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும்.

**LLM இன் பாதுகாப்பு அபாயங்கள் பின்வருமாறு:**

*   **Prompt Injection:** சிறப்பு prompt ஐ உருவாக்குவதன் மூலம், LLM ஐ தவறான செயல்களைச் செய்ய ஏமாற்றுதல்.
*   **Data Poisoning:** தவறான தரவைச் செலுத்துவதன் மூலம், LLM இன் பயிற்சித் தரவை மாசுபடுத்தி, தவறான முடிவுகளை உருவாக்கச் செய்தல்.
*   **Model Stealing:** LLM இன் வெளியீட்டை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், LLM இன் மாதிரி அளவுருக்களைத் திருடுதல்.

**LLM இன் பாதுகாப்பு அபாயங்களைத் தடுப்பது எப்படி:**

*   **உள்ளீடு சரிபார்ப்பு:** பயனர்களின் உள்ளீட்டை கண்டிப்பாகச் சரிபார்த்து, prompt injection ஐத் தடுக்கவும்.
*   **வெளியீடு கண்காணிப்பு:** LLM இன் வெளியீட்டை கண்காணித்து, அசாதாரண நடத்தையை சரியான நேரத்தில் கண்டறியவும்.
*   **அணுகல் கட்டுப்பாடு:** LLM இன் அணுகலை கண்டிப்பாகக் கட்டுப்படுத்தி, அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தடுக்கவும்.
*   **பாதுகாப்பு தணிக்கை:** LLM அமைப்பை அவ்வப்போது பாதுகாப்பு தணிக்கை செய்து, பாதுகாப்பு பாதிப்புகளைக் கண்டுபிடித்து சரிசெய்யவும்.

**நடைமுறை ஆலோசனை:** LLM இன் பாதுகாப்பு அபாயங்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்ளுங்கள், மேலும் பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை எடுக்கவும். பாதுகாப்பு சமூகத்தின் விவாதங்களில் பங்கேற்று, LLM இன் பாதுகாப்பை கூட்டாக மேம்படுத்தவும்.**6. ஆதார பரிந்துரைகள்: LLM பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான அடிப்படை**

மேலே குறிப்பிட்டுள்ள கருவிகளைத் தவிர, LLM பயன்பாடுகளை சிறப்பாக உருவாக்க உதவும் வேறு சில ஆதாரங்களும் உள்ளன:

*   **NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM:** NVIDIA வழங்கும் GPU மற்றும் மென்பொருள் நூலகம், இது LLM-இன் அனுமான செயல்முறையை துரிதப்படுத்த முடியும்.
*   **DeepInfra inference platform:** அதிக செயல்திறன் கொண்ட LLM அனுமான சேவையை வழங்குகிறது, LLM-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான செலவைக் குறைக்கிறது.
*   **Rubric-Based RL:** LLM-ஐ நடுவராகப் பயன்படுத்தி, வலுவூட்டல் கற்றல் மாதிரியின் பயிற்சிக்கு வழிகாட்டும் ஒரு முறை. (பார்க்க: [https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl](https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl))
*   **VideoCaptioner:** LLM அடிப்படையிலான வீடியோ வசன உதவி, இது பேச்சு அங்கீகாரம், வசன வாக்கியப் பிரிப்பு, மேம்படுத்தல், மொழிபெயர்ப்பு முழு செயல்முறை செயலாக்கத்தை ஆதரிக்கிறது.
*   **Production Level LLM API கட்டுமான வழிகாட்டி:** (பார்க்க: [https://amanxai.com/2026/02/11/bui](https://amanxai.com/2026/02/11/bui)
    ld-a-production-ready-llm-api/)

**முடிவுரை: LLM-ஐ ஏற்றுக்கொள்வோம், எல்லையற்ற சாத்தியங்களை உருவாக்குவோம்**

LLM தொழில்நுட்பம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, இது நமக்கு முன்னெப்போதும் இல்லாத வாய்ப்புகளை வழங்குகிறது. பொருத்தமான LLM-ஐத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், Agent தானியங்கு பணிப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், திறந்த மூல சக்தியை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், பாதுகாப்பு அபாயங்களில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலமும், பல்வேறு ஆதாரங்களை முழுமையாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், LLM-ஐ பல்வேறு காட்சிகளில் பயன்படுத்தலாம், உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் எல்லையற்ற சாத்தியங்களை உருவாக்கலாம்.