लेखक: danny
दोस्त मुझसे पूछते हैं कि मैं ऐसा क्यों लगता हूँ कि मुझे हर चीज़ या क्षेत्र के बारे में पता है? कुछ पिछले अनुभवों या वर्तमान में किए जा रहे कार्यों के अलावा, अक्सर मैं तुरंत सीखकर सिखाता हूँ। आज मैं आपके साथ बात करूँगा कि मैं AI टूल्स और Notebooklm का उपयोग करके सामान्य व्यक्ति के रूप में अपनी आत्म-शिक्षा कैसे पूरी करता हूँ।
सबसे पहले, मैं यह कहना चाहूंगा कि यह लेख एक विशिष्ट क्षेत्र/विषय/अवधारणा को व्यवस्थित और संरचित तरीके से सीखने और समझने, और अपनी ज्ञान प्रणाली और नेटवर्क बनाने के लिए है; यदि आपको केवल कुछ अवधारणाओं के बारे में हल्की जानकारी चाहिए और यह जानना चाहते हैं कि यह xx क्या है, तो सीधे बाजार में मौजूद प्रमुख AI को पूछना समान हो सकता है।
AI का उपयोग करके कुछ नया सीखने के लिए अभी कुछ सीमाएँ और बाधाएँ हैं:
पहला भ्रम है, AI (अधिक संभावना है) आपको कुछ गलत डेटा और बातें देगी, खासकर सूक्ष्म क्षेत्रों में, क्योंकि प्रशिक्षण डेटा और सीखने के सामग्री की कमी है;
दूसरा यह है कि कॉपीराइट आदि के कारण इतने विस्तृत विवरण नहीं हैं, क्योंकि AI स्वयं पूरे लेख या पुस्तक को पढ़ने के लिए नहीं होता है, ट्रेनिंग सामग्री आमतौर पर किसी अन्य की समीक्षा, टिप्पणियाँ होती हैं, और विशेष रूप से सूक्ष्म क्षेत्रों में ऐसी जानकारी बहुत कम होती है;
तीसरा, समस्या को सटीक ढंग से वर्णित नहीं किया जा सकता; यदि आप पहले इस विषय से परिचित नहीं हैं, तो आप संभवतः अपने जानना चाहने वाले प्रश्न को अच्छी तरह से वर्णित नहीं कर पाएंगे, इन मामलों के कारण और परिणामों को नहीं जान पाएंगे, और न ही सूचनाओं को व्यवस्थित और संरचित ढंग से एकत्र करने और एक संरचित सीखने के ढांचे का निर्माण करने की बात की जा सकती है।
Theory section
मेरा तरीका वास्तव में बहुत सरल है: शैक्षणिक समुदाय के “उद्धरण (quote/reference/impact factor)” नेटवर्क का उपयोग करके जानकारी को शुद्ध करें, और फिर AI के साक्ष्य और प्रसारित विचारों का उपयोग करके एक नए विषय को संरचित रूप से समझने के लिए बाएँ और दाएँ दिमाग के बीच “आत्म-संघर्ष” करें।
संक्षिप्त संस्करण प्रवाह:
मूल्यवान पेपर ढूंढें - Notebooklm में डालें - AI टूल्स का उपयोग करके प्रॉम्प्ट जेनरेट करें - Notebooklm में प्रश्नोत्तर के माध्यम से सीखें - मूल्यवान पेपर जोड़ें Notebooklm में - Notebooklm में सीखें - इस प्रक्रिया को दोहराएं
कॉम्प्लेक्स वर्कफ्लो:
चरण 1: रस्सी के साथ अनुसरण करें (समय लगा: 0.25 घंटे)
"XX क्या है, इसका सिद्धांत क्या है" जैसे प्रश्न खोजने के बजाय, इस क्षेत्र का "स्थिरक" सीधे ढूंढें।
AI (Gemini / Perplexity) को सीधे पूछें: “[किसी विशिष्ट क्षेत्र] में, तीन मान्यता प्राप्त विशेषज्ञ कौन हैं? उनके द्वारा उस क्षेत्र की नींव रखी गई 1-3 प्रमुख शोध पत्र कौन से हैं?” (उदाहरण के लिए, LLM क्षेत्र में, Attention Is All You Need जैसे पत्रों को लक्षित करें)। यह “इस जन्म” का प्रतिनिधित्व करता है।
प्राथमिक सामग्री डाउनलोड करें: इन 1-3 मूल लेखों के संदर्भ (References) निकालें और उनके द्वारा संदर्भित सभी मूल सामग्री डाउनलोड करें। यह "पूर्व जन्म" को दर्शाता है।
उच्च आवृत्ति वाले द्वितीयक साहित्य को चुनें: प्राथमिक साहित्य के संदर्भों की तुलना करके, सबसे अधिक संदर्भित 10 और सबसे अधिक बार आने वाली शीर्ष 5 लेखों को छाँटें।
मूल तर्क: महान व्यक्ति की दृष्टि से दुनिया को देखना सबसे कम लागत वाला रास्ता है। इस चरण को हल्के में मत लें, क्योंकि आप इस क्षेत्र के पिछले कई दशकों के सबसे महत्वपूर्ण विचारों के विकास का चित्र डाउनलोड कर रहे हैं।
दूसरा चरण: संरचित ज्ञान भंडार बनाएं (समय लगेगा: 0.25 घंटे)
सभी चयनित क्लासिक टेक्स्ट को एक साथ Google NotebookLM पर अपलोड करें।
सामान्य तौर पर, जब तक यह एक क्लासिक लेख है, तब तक इन दोनों काफी हैं: https://scholar.google.com/ या https://arxiv.org/
NotebookLM क्यों? क्योंकि यह कभी हॉलूसिनेशन नहीं उत्पन्न करता। यह केवल आपके द्वारा प्रदान की गई सामग्री पर आधारित उत्तर देता है।
कठोर ग्रंथ संकलन के माध्यम से, आपने इंटरनेट पर अवांछित जानकारी को अलग कर दिया है और इस क्षेत्र के लिए एक शुद्ध, अत्यधिक केंद्रित ज्ञान भंडार स्थापित किया है।
चरण 3: विभिन्न AI के बीच बाएँ-दाएँ लड़ाई (समय लगेगा: 1-3.5 घंटे)
यह पूरी प्रक्रिया का केंद्र है। आप अपनी ज्ञान-किताब में विभिन्न विशेषताओं वाले AI को एक-दूसरे का प्रश्न पूछने के लिए भेजते हैं, जिससे संरचित ज्ञान-पथ और तार्किक निष्कर्ष बनते हैं, और अंततः अपना स्वयं का दृष्टिकोण विकसित होता है।
प्रश्न पूछकर सक्रिय रूप से सीखें। सक्रिय प्रश्न (रुचि) मस्तिष्क के विचार को बढ़ावा देते हैं।
अनुमान बिंदु ढूंढें: Claude, Deepseek, Gemini या Perplexity से पूछें: “xx क्षेत्र के बारे में, वर्तमान में शैक्षणिक/उद्योग के मुख्य विवादास्पद मुद्दे और नींव के सिद्धांतात्मक ढांचे क्या हैं?”
सील्ड प्रश्न: इन मुख्य विवादों को लेकर, NotebookLM में पूछें: "मेरे द्वारा अपलोड की गई सामग्री के आधार पर, विद्वानों ने इन मुख्य विवादों का कैसे समाधान किया है? कृपया विशिष्ट साहित्य स्रोत और तर्क की व्याख्या प्रदान करें।"
डाइमेंशनल रिडक्शन के साथ देखें: NotebookLM द्वारा उत्पन्न विस्तृत उत्तर को कॉपी करें और इसे उच्च तर्कसंगत विश्लेषण क्षमता वाले Gemini या Claude को वापस भेजें। निर्देश दें: “कृपया आलोचनात्मक चिंतन के साथ इन दृष्टिकोणों की समीक्षा करें, जिनमें तर्कसंगत खामियाँ, समय की सीमाएँ या अंधेरे क्षेत्र हैं। इसके आधार पर, मुझे कौन से 3 गहरे प्रश्न पूछने चाहिए?”
ज्ञान का चक्रीय उन्नयन: AI द्वारा चिह्नित रिक्तियों और नए प्रश्नों को लेकर, फिर से NotebookLM में उत्तर खोजें।
प्रैक्टिकल
मैं एक उदाहरण के रूप में "LLM (large language models) वास्तव में क्या है" का उपयोग करता हूँ 😂
चरण 1: रस्सी के साथ अनुसरण करें (समय लगा: 0.25 घंटे)
मैंने Gemini और Claude दोनों से पूछा - अरे, आपने इतना कैसे किया, जवाब दिया
gemni
फिर आपको याद आता है कि आपके स्कूल के शिक्षक ने कहा था कि वैज्ञानिक सिद्धांत हमेशा पिछले से जुड़े होते हैं और भविष्य के लिए आधार बनाते हैं—एक अतीत, एक वर्तमान और एक भविष्य होता है। इसलिए आप AI से पूछते हैं कि ये कुछ मुख्य लेख किन-किन पेपर्स को संदर्भित करते हैं (आमतौर पर “साहित्य समीक्षा” में), और इन मुख्य लेखों को आगे चलकर कौन-कौन से लेख संदर्भित करते हैं, और AI को इन्हें छाँटने के लिए कहते हैं।
दूसरा चरण: संरचित ज्ञान भंडार बनाएं
कुछ मूल LLM विशेषताओं और AI अधिकारों के कारण, हमें अपने आप मैनुअल रूप से डाउनलोड करना होगा (या आप अपने क्रैब🦞 को इसके लिए भेज सकते हैं)
सामान्य तौर पर, https://scholar.google.com/ और https://arxiv.org/ पूरी तरह से पर्याप्त हैं
आप इसे डाउनलोड करके नोटबुकएलएम में रख दें (वर्तमान में एक लाइब्रेरी 300 लेखों का समर्थन करती है)
तीसरा चरण: विभिन्न AI के बीच बाएँ और दाएँ का संघर्ष
आप पहले Notebooklm में कुछ सरल और तर्कसंगत प्रश्न पूछ सकते हैं, फिर अपनी समझ को अन्य AI के साथ चर्चा और विचार-विमर्श कर सकते हैं, और उसके बाद निष्कर्ष को Notebooklm को भेज सकते हैं, ताकि यह इसकी आपत्ति, तर्क, पूरक और सुधार कर सके।
नोटबुकएलएम के उत्तर और टिप्पणियाँ:
Repeat this several times until you can map out your own mind map.
फिर अगर आप थोड़ा ज्यादा कठोर होना चाहते हैं, तो आप Notebooklm से एक परीक्षण प्रश्नपत्र भी मांग सकते हैं।
अब तक, आपको इस क्षेत्र के बारे में कुछ जानकारी हो गई है (कम से कम आपको पिछला जन्म, वर्तमान जीवन और भविष्य के बारे में पता है, जब कोई पूछे तो आप 5 मिनट तक बात कर सकते हैं～)
पोस्टस्क्रिप्ट
अपने “ज्ञान भंडार” को सहेजें (और वास्तविक समय में अपडेट करें, जिससे झींगुर भी कर सके), अलग एक फोल्डर बनाएं - जैसे मैंने “फ्यूचर्स ट्रेडिंग” से संबंधित सिद्धांतात्मक लेखों को अलग किताब के रूप में रखा है, जब किसी बात का विश्लेषण करने की आवश्यकता हो, तो बस इस फोल्डर को निकालें, और डेटा और मामलों का वर्णन करें, ताकि आप “बिना हॉलूसिनेशन” के विश्लेषण कर सकें।
वर्तमान एआई मॉडल केवल गहन विचार और विश्लेषण करने में असमर्थ नहीं हैं, बल्कि आपने सही उपकरण का उपयोग नहीं किया है। (LLM में एक बहुत महत्वपूर्ण पैरामीटर है जो प्रतिबंध और इनपुट शर्तें हैं)
Using AI is a skill, but making AI empower humans is another skill. Using AI is a skill, but making AI empower humans is another skill.