Building a super-intelligent AI agent requires eight specialized model types working together. GPT generates text, LRM reasons through problems step-by-step, VLM handles images and text together, and LAM plans and executes actions. MoE routes tasks to expert sub-models, while lightweight models run fast on edge devices.
तुम्हें क्या लगता है के आई एजेंट बनाने के लिए सिर्फ मॉडल यूज होता है। देखो ऐसा नहीं होता उसके पीछे मल्टीपल ब्रेंस 1 साथ काम कर रहे होते है। आज मैं तुम्हें दिखाउंगी 8 पॉवरफुल मॉडल्स जो 1 आई एजेंट को सुपर इंटेलीजेंट बनाते हैं देखो 1 आई एजेंट तब सुपर इंटेलिजेंट होता है जब ये सारे टास्क मुख खुद से कर सके परसीव रीजन, प्लान, 1 टन लोन ये सब कुछ चलो बात करते हैं जी पी टी जो की 1 पहला मॉडल है जिसको हम जनरेटिव प्री ट्रेन ट्रांसफार्मर भी कहते हैं। यहाँ पर सबसे पहले इनपुट आता है जो की टेक्स्ट है उसको टोकनाइजेशन में कनवर्ट किया जाता है ट्रांसफार्मर उसको प्रोसेस करता है और नेक्स्ट वर्ड को प्रेडिक्ट करता है बेसिकली जी पी टी 1 स्मार्ट ऑटो कम्पलीट इंजन की तरह काम करता है जो ह्यूमन लाइफ टैक्स को जनरेट करके देता है उसके बाद आता है एल आर एम जिसको हम लाज रीजनिंग मॉडल भी कहते हैं यहाँ पर कोई भी प्रॉब्लम स्टेटमेंट आती है मॉडल उसको ब्रेक करता है और स्टेप बाय स्टेप रीजनिंग उसपर परफॉर्म की जाती है उसके बाद फाइनल आंसर जनरेट होता है यहाँ पर सिर्फ जवाब देना काम नहीं है यहाँ पर सोच कर जवाब देना जो है काम रहता है वहां पर बार बार रीजनिंग की जाती है उसके बाद स्मॉल लैंग्वेज मॉडल जो जी पी टी की तरह ही काम करते है बट यह लाइटवेट होते हैं फास्ट चीफ और एच डिवाइसेज के लिए परफेक्ट जो है वो स्मॉल लैंग्वेज मॉडल है जहाँ पर स्मॉल पैरामीटर फ्यू पैरामीटर्स यूज होता है उसके बाद मिक्चर ऑफ एक्सपोर्ट ये इंट्रस्टिंग पार्ट है। जैसे स्कूल में हर 1 सब्जेक्ट के लिए अलग अलग एक्सपोर्ट होता है वैसे ही मिक्चर ऑफ एक्सपर्ट मे होता है जैसे इनपुट आता है उसके बाद देखा जाता है कि हमारे नेटवर्क में कौन इस चीज का एक्सपर्ट है और सलेक्टेड एक्सपर्ट्स को एक्टिवेट किया जाता है उस काम को पूरा करने के लिए और ये मिक्सर ऑफ एक्सपर्ट्स बहुत इंटेलिजेंट मॉडल्स होते है उसके बाद वीएलएम मतलब कि विजन लैंग्वेज मॉडल यहाँ पर सिर्फ टैक्स पर काम नहीं होता है पर इमेजेज भी यूज होती है मतलब इमेज विजन कार्डर को दिया जाता है टैक्स टैक्स एंड कार्डर और टोकनाइजर को दिया जाता है मल्टी मॉडल ट्रांसफार्मर को प्रोसेस करते हैं आउटपुट जनरेट होता है इसमें हम बात करते हैं कि इमेज में क्या क्या है, क्या नहीं है, क्या वीडियो में प्रेजेंट है, क्या नहीं है ये वीएलएम आंसर देता है उसके बाद एल ए एम जो लाज एक्शन मॉडल्स होते हैं ये एजेंट जो है वो एक्शन ब्रेन की तरह काम करते हैं जहां पर गोल दिया जाता है प्लान बनाया जाता है एक्शन लिया जाता है रिजल्ट को ऑब्जर्व किया जाता है अगर वो एक्सपेक्टेड नहीं है तो वही सेम चीज रिपीट की जाती है यह सिर्फ सोचता नहीं है काम करके देता है उसके बाद एम एच सी विच, इज, मेनिफोल्ड कांस्टेंट, हाइपर कनेक्शन यहाँ पर डेटा को स्ट्रक्चर्ड स्पेस में मैप किया जाता है बेटर कनेक्शन बिल्ड किया जाता है और फिशिट लर्निंग होती है। उसके बाद हाईब्रेड मॉडल जहाँ पर हर 1 चीज को इनक्लूड किया जाता है, कंबाइंड किया जाता है। मल्टीपल मॉडल का फ्यूजन वर्क करता है।
