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एआई शब्दावली को सरल रूप में समझें: क्या महत्वपूर्ण है (और क्या नहीं है)

एआई शब्दावली को सरल रूप में समझें: क्या महत्वपूर्ण है (और क्या नहीं है)

द्वारा लिखित

डारिया ओलिशको

प्रकाशित तिथि

13 अगस्त 2025

पढ़ने का समय

3 - 5 मिनट पढ़ें

AI हर जगह है। लेकिन सच कहें तो — बहुत सारे “AI शब्दावली” सिर्फ पिच डेक्स और प्रोडक्ट पेजों में डाले गए गूढ़ शब्द हैं। अगर आपने कभी AGI, LLM, या A2A जैसे संक्षेपाक्षरों से अभिभूत महसूस किया है, तो आप अकेले नहीं हैं।

यह मार्गदर्शिका इसे सरल अंग्रेजी में स्पष्ट करती है। कोई जार्गन नहीं। कोई अनावश्यक बातें नहीं। सिर्फ वे आवश्यकताएँ जो वास्तव में 2025 और आगे के लिए मायने रखती हैं।

चाहे आप HR में हों, IT में, मार्केटिंग में, संचालन में, या अपनी अगली मीटिंग में स्मार्ट दिखने की कोशिश कर रहे हों, यह आपका क्रैश कोर्स है। इसे सहेजें। साझा करें। बुकमार्क करें। चलो इसे डिकोड करते हैं AI शब्दावली साथ में — और सीखते हैं कि इनका उपयोग करके वास्तव में काम कैसे किया जाता है।

क्यों AI शब्दावली 2025 में भी महत्वपूर्ण है

AI अब कोई तकनीकी प्रयोग नहीं है। यह आपके शेड्यूलिंग टूल्स, हायरिंग वर्कफ़्लो, एनालिटिक्स डैशबोर्ड और स्लैक अलर्ट्स का इंजन है। फिर भी अधिकांश लोग इस भाषा को नहीं बोलते।

यहाँ है क्यों जानना AI शब्दावली महत्वपूर्ण है:

आप को वास्तविक मूल्य से प्रचार को अलग पहचानने में मदद मिलेगी।
जब आप विक्रेताओं का आकलन.
कर रहे होंगे तब आप समझदारी से निर्णय लेंगे। आखिरकार आप ये समझ पाएंगे कि.
आपके टूल्स कैसे काम करते हैं।

वास्तविक उदाहरण:

एक HR टीम ने हायरिंग को स्वचालित करने के लिए एक “AI चैटबॉट” खरीदा। पर यह सिर्फ एक महिमामंडित संपर्क फ़ॉर्म निकला जिसमें कोई NLP, कोई स्वचालन और कोई एकीकरण नहीं था। क्यों? वे शब्दावली नहीं समझते थे।

केवल AI शब्द जो आपको वास्तव में जानने की ज़रूरत है

आइए शुरू करते हैं मुख्य अवधारणाओं के साथ जो आप अधिकतर खबरों में देखेंगे।

AI एजेंट

एक प्रणाली जो लक्ष्य की ओर अनुभव करती है, निर्णय लेती है और क्रियान्वयन करती है। इसे आगे बढ़ने के लिए मैनुअल इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है — यह पहल करती है। इसे एक थकावट रहित डिजिटल सहायक के रूप में सोचें।

एजेंटिक AI

एक AI जो अपने खुद के लक्ष्य निर्धारित कर सकता है और लगातार निर्देशों के बिना कार्य कर सकता है। यह समय के साथ परिणामों को अनुकूलित करते हुए सीखता है। उदाहरण: शिफ्ट्स निर्धारित करना और स्वायत्त रूप से संक्रियाओं को सुलझाना।

A2A (एजेंट-टू-एजेंट)

एक संचार प्रोटोकॉल जो स्वतंत्र AI एजेंटों को सहयोग करने देता है। आपका शेड्यूलिंग AI, पेरोल AI से संवाद कर सकता है ताकि घंटों, ओवरटाइम और अनुपालन को सिंक किया जा सके।

AGI बनाम ANI

AGI

(आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस)

AI का एक अभी तक-सैद्धांतिक रूप जो मानव की तरह सीख और सोच सकता है। यह अभी तक अस्तित्व में नहीं है, लेकिन सुर्खियों में छाया हुआ है।

ANI

(आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस)

वास्तविक दुनिया का AI जो एक कार्य में विशेषज्ञता रखता है — जैसे शेड्यूलिंग, चेहरे की पहचान, या अनुवाद। यह वह AI है जिसे आप आज उपयोग कर रहे हैं।

AI चैटबॉट्स: छोटे बातों से परे

आधुनिक AI चैटबॉट्स कर सकते हैं:

HR प्रश्नों के उत्तर देने
PTO अनुरोधों को संभालने
ऑनबोर्डिंग निर्देश प्रदान करने
24/7 समर्थन एजेंट के रूप में कार्य

ChatGPT, Claude, Gemini, और आंतरिक दस्तावेजों पर प्रशिक्षित कस्टम बॉट्स जैसे उपकरण बेहद उपयोगी हो सकते हैं।

स्वचालन बनाम ऑर्केस्ट्रेशन

AI स्वचालन

विशिष्ट, दोहराने वाले कार्यों को संभालता है — जैसे टिकट लेबलिंग, शिफ्ट असाइन करना और अलर्ट भेजना।

AI ऑर्केस्ट्रेशन

सिस्टमों और कार्यों को अंत-से-अंत प्रवाह में जोड़ता है। सोचना: नए किराएदार को ऑनबोर्ड करना, उनकी शिफ्ट पैटर्न स्थापित करना, पे रोल को सिंक करना, और अनुपालन दस्तावेज भेजना।

AI मॉडल्स और परिवार

AI मॉडल

मुख्य एल्गोरिदम जिसे इनपुट को आउटपुट में मैप करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। GPT-4o, Claude 3, और Gemini 1.5 इसके उदाहरण हैं।

मॉडल परिवार

संबंधित मॉडलों का एक समूह जो समान आर्किटेक्चर पर प्रशिक्षित होता है लेकिन विभिन्न कार्यों के लिए अनुकूलित होता है। GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o सभी GPT परिवार में हैं।

एलाइनमेंट, एटेंशन और बायस

एलाइनमेंट

सुनिश्चित करता है कि AI का व्यवहार मानव मूल्यों से मेल खाता है। खराब एलाइनमेंट = अवांछित क्रियाएं।

एटेंशन

मॉडल्स कैसे “महत्वपूर्ण डेटा” पर केंद्रित होते हैं ताकि प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की जा सके। ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स के लिए मुख्य।

बायस

अगर प्रशिक्षण डेटा बायस्ड है, तो AI का आउटपुट भी होगा। यह HR, अनुपालन, और निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण है।

AI एकीकरण

ऐसी प्लेटफॉर्म्स का उपयोग करें जैसे:

Zapier ऐप्स के बीच क्रियाएं ट्रिगर करने के लिए
APIs AI विशेषताओं को एंबेड करने के लिए
नो-कोड टूल्स बिना डेवलपमेंट समय के स्मार्ट ऑटोमेशन बनाने के लिए

उदाहरण: समय ट्रैकिंग डेटा के आधार पर शिफ्ट रिपोर्ट जनरेट करने के लिए Shifton में ChatGPT का उपयोग करें।

आगे के AI शब्द जो आप अधिक देखेंगे

LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल)

चैटबॉट्स, सामग्री निर्माण, और स्मार्ट जवाबों के पीछे का शक्ति केंद्र। LLM बड़े पैमाने पर पाठ डेटा सेट पर प्रशिक्षित होते हैं और भाषाई कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला कर सकते हैं।

लोकप्रिय LLM:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (ओपन-सोर्स)

RAG (रिट्रीवल-अग्मेंटेड जनरेशन)

एक भाषा मॉडल को खोज इंजन या दस्तावेज़ आधार के साथ मिलाकर वास्तविक समय में संदर्भ-सजग प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए उपयोगी। AI समर्थन एजेंटों और ज्ञान आधारों के लिए उपयोगी।

ज़ीरो-शॉट / फ्यू-शॉट लर्निंग

ज़ीरो-शॉट: AI बिना किसी उदाहरण के कुछ करता है।
फ्यू-शॉट: AI कुछ उदाहरणों का उपयोग करके काम करने का तरीका सीखता है।

ये कौशल AI को तेजी से अनुकूलन की अनुमति देते हैं — समर्थन टिकटों या HR फीडबैक में नए रुझानों का विश्लेषण करने के लिए बहुत अच्छा।

मल्टीमॉडल AI

मॉडल जो एक बार में टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो या वीडियो समझते हैं। दृश्य अनुसूचियों, वॉयस कमांड, और फॉर्म इनपुट्स को एक साथ व्याख्या करने के लिए महान।

वेक्टर डेटाबेस

जानकारी को उस प्रारूप में संग्रहीत करता है जिसे AI समझ सकता है और अर्थ अनुसार खोज सकता है (कीवर्ड के बजाय)। दस्तावेज़ खोज, चैटबॉट और निजीकरण को सक्षम करता है।

लोकप्रिय टूल्स:

Pinecone
Weaviate
Chroma

40+ AI शब्दों का पूर्ण शब्दावली (सरल शब्दों में समझाया गया)

AI एजेंट — एक ऐसा सिस्टम जो मानव सूक्ष्म प्रबंधन के बिना निर्णय ले सकता है और लक्ष्य की ओर काम कर सकता है।
एजेंटिक AI — AI जो अपने आस-पास के वातावरण के आधार पर अपने खुद के लक्ष्यों की स्थापना और पहल करता है।
A2A (एजेंट-टू-एजेंट) — AI एजेंटों के बीच संवाद और सहयोग के लिए एक प्रोटोकॉल।
AGI (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) — एक कृत्रिम AI जो मानव स्तर की सीख और तर्क का मालिक है।
ANI (आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस) — वास्तविक दुनिया का AI जो एक विशिष्ट कार्य में सुनिश्चित होता है।
AI मॉडल — एक प्रशिक्षित कार्य जो इनपुट को बुद्धिमान आउटपुट में बदलता है।
मॉडल परिवार — समान आर्किटेक्चर से निर्मित AI मॉडलों का एक समूह।
LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) — बड़े पैमाने पर भाषा डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल जो मानव समान पाठ को समझ सकता और उत्पन्न कर सकता है।
मल्टीमॉडल AI — AI जो कई इनपुट प्रकारों (पाठ, छवि, आवाज) के साथ समझ और काम कर सकता है।
वेक्टर डेटाबेस — एक प्रकार का डेटाबेस जिसका उपयोग अर्थ के आधार पर डेटा को संग्रहीत करने और खोजने के लिए किया जाता है, न कि केवल कीवर्ड।
एंबेडिंग्स — पाठ/डेटा के संख्यात्मक प्रतिनिधित्व जो AI को संबंधों और अर्थ को समझने में मदद करते हैं।
RAG (रिट्रीवल-अग्मेंटेड जनरेशन) — सत्यापनीय जानकारी के लिए AI आउटपुट को लिंक करना।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग — AI से वांछित आउटपुट पाने के लिए बेहतर इनपुट क्राफ्टिंग।
ज़ीरो-शॉट लर्निंग — AI एक कार्य करता है बिना इसे पहले देखे।
फ्यू-शॉट लर्निंग — AI कुछ उदाहरणों से एक नया कार्य सीखता है।
फाइन-ट्यूनिंग — एक सामान्य मॉडल को किसी विशिष्ट कार्य या डेटासेट में अनुकूलित करना।
प्रीट्रेनिंग — AI मॉडल का प्रारंभिक प्रशिक्षण चरण एक व्यापक डेटासेट पर।
हेलूसिनेशन — जब AI आत्मविश्वास के साथ झूठी या गलत जानकारी उत्पन्न करता है।
बायस — AI के व्यवहार में प्रणालीगत अनुचितता दबावपूर्ण प्रशिक्षण डेटा के कारण।
एलाइनमेंट — सुनिश्चित करना कि AI आउटपुट मानव के लक्ष्यों, मूल्यों और नैतिकता के साथ मेल खाती हैं।
संविधानिक AI — नकली डेटा जो मॉडल को प्रशिक्षित करने या परीक्षण करने में उपयोग होता है।
व्याख्येयता — यह समझने की क्षमता कि AI ने एक विशेष निर्णय क्यों लिया।
ब्लैक बॉक्स — एक मॉडल या प्रणाली जिसकी आंतरिक कार्यप्रणाली पारदर्शी या व्याख्यात्मक नहीं है।
चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग — एक तकनीक जहां AI अपनी बातों को समझाने के बाद निष्कर्ष तक पहुँचता है।
RLHF (मानव प्रतिपुष्टि से सुदृढ़ीकरण अधिगम) — एक प्रशिक्षण विधि जिसमें मानव प्राथमिकताएँ सीखने की प्रक्रिया का मार्गदर्शन करती हैं।
सिंथेटिक डेटा — खुली वज़न AI के मॉडल के मापदंडों के जब सार्वजनिक रूप से साझा किए जाते हैं।
खुले वजन — जब एक मॉडल के मापदंड जनता के लिए खुले (ओपन-सोर्स) होते हैं।
बंद मॉडल — एक प्रोपाइटर AI मॉडल जिसकी अंतर्निहित संरचना उपलब्ध नहीं होती।
टोकन — AI मॉडल का उपयोग करने वाली टेक्स्ट की सबसे छोटी इकाई (अक्सर एक शब्द या एक शब्द का हिस्सा)।
प्रतीक्षा काल — उपयोगकर्ता इनपुट और AI प्रतिक्रिया के बीच का समय दर।
अनुमान — आउटपुट उत्पन्न करने के लिए एक प्रशिक्षण मॉडल का उपयोग करने की क्रिया।
ग्राउंडिंग — वास्तविक सत्यापन योग्य जानकारी के साथ AI आउटपुट को जोड़ना।
स्वायत्त AI — AI जो लंबे अनुक्रमों के दौरान स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है बिना हस्तक्षेप के।
बेंचमार्किंग — मानकीकृत डेटासेट और कार्यों के साथ AI प्रदर्शन का परीक्षण।
गार्डब्लोडर — AI पर लगाए गए प्रतिबंध या सीमाएँ ताकि दुरुपयोग या गलती को रोका जा सके।
टनिंग नॉब्स — समायोज्य सेटिंग्स जो AI मॉडल के व्यवहार को बदलती हैं।
स्केलेबिलिटी — एक AI प्रणाली कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन करती है जब उपयोगकर्ता की मांग बढ़ती है।
ओवरफिटिंग — जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन वास्तविक दुनिया में खराब।
जनरलाइजेशन — अप्रत्याशित डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करने की AI की क्षमता।
NLP (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग) — AI का क्षेत्र जो मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने पर केंद्रित है।
डेटा लेबलिंग — कच्चे डेटा (छवियाँ, टेक्स्ट, आदि) को टैग करना ताकि AI यह समझ सके कि यह क्या देख रहा है।
सेल्फ-सुपरवाइज़्ड लर्निंग — AI को बिना लेबल वाले डेटा से पैटर्न सीखने के लिए प्रशिक्षित करना।
को-पायलट AI — सहायक प्रकार का AI जो मानव श्रमिकों के स्थान पर नहीं बल्कि उनके साथ मिलकर काम करता है।
ऑर्केस्ट्रेशन — AI से लैस टूल्स को स्मार्ट, स्वाचालित वर्कफ्लोज़ में जोड़ना।