<पी> अपने खाली समय में, ओलुवाडेमिलाडे को नए एआई ऐप्स और फीचर्स का परीक्षण करना, परिवार और दोस्तों के लिए तकनीकी समस्याओं का निवारण करना, नई कोडिंग भाषाएं सीखना और जब भी संभव हो नए स्थानों की यात्रा करना पसंद है। <पी> हर बार जब आप चैटजीपीटी, जेमिनी और इस जैसे लोगों को संकेत भेजते हैं, तो यह इंटरनेट पर चला जाता है, कहीं सर्वर पर पहुंच जाता है, और एक ऐसे सिस्टम का हिस्सा बन जाता है जिसे आप वास्तव में नहीं देखते हैं। क्लाउड मॉडल के तेज़, स्मार्ट और उपयोग में आसान होने के कारण यह समझौता आमतौर पर इसके लायक है। <पी> लेकिन मेरे फ़ोन पर स्थानीय रूप से एक छोटा भाषा मॉडल चलाने से मेरे द्वारा AI का उपयोग करने की शैली बदल गई। अनुभव अधिक निजी और कभी-कभी मेरी अपेक्षा से अधिक व्यावहारिक होता है। यह क्लाउड AI जितना शक्तिशाली नहीं है, लेकिन कुछ चीज़ों के लिए, यह वास्तव में बेहतर टूल है। <पी> ये सबसे उपयोगी तरीके हैं जिनसे मैंने अपने फ़ोन पर स्थानीय एलएलएम का उपयोग किया है। <पी>
संबंधित मैं इसे एक विचारशील भागीदार के रूप में उपयोग करता हूं
प्रश्नों के लिए मैं अपना फ़ोन नहीं छोड़ना चाहता
क्रेडिट: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf <पी> एक विशेष प्रकार का प्रश्न है जो आपको ChatGPT या यहां तक कि Google में टाइप करने से पहले रुकता है। इसलिए नहीं कि यह अनुपयुक्त है, बल्कि इसलिए क्योंकि यह इतना व्यक्तिगत है कि इसे आपके खाते से जुड़े सर्वर पर भेजना अच्छा नहीं लगता। जिसे "अत्यधिक व्यक्तिगत" माना जाता है वह व्यक्ति दर व्यक्ति अलग-अलग होगा, लेकिन ऐसा लगता है कि हर किसी के पास वह अदृश्य रेखा होती है। <पी> ये वे प्रश्न हैं जिन्हें मैंने स्थानीय मॉडल पर लेना शुरू कर दिया है। बातचीत मेरे हार्डवेयर पर रहती है, और अगर मैं अतिरिक्त सतर्क रहना चाहता हूं, तो मैं अपने फोन को एयरप्लेन मोड में फ्लिप कर सकता हूं और वास्तव में एयर-गैप बातचीत कर सकता हूं। उस समय, यह वास्तव में सिर्फ आप और मॉडल हैं, जिनका बाहरी दुनिया से कोई संबंध नहीं है। <पी> इससे मेरे एआई का उपयोग करने का तरीका बदल जाता है। मैं ज़ोर से सोचने, आधे-अधूरे विचारों का परीक्षण करने, या ऐसे प्रश्न पूछने के लिए अधिक इच्छुक हूं जो मैं आमतौर पर अपने तक ही सीमित रखता हूं। 
<पी> एमएनएन
मैं इसमें गंदे नोट डाल देता हूं
और कुछ संरचना वापस प्राप्त करें
क्रेडिट: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf <पी> मैं बहुत सारे नोट्स लेता हूं, और सच कहूं तो उनमें से ज्यादातर अस्त-व्यस्त होते हैं। इसमें भाषण-से-पाठ प्रतिलेख शामिल हैं जो स्वयं पर वापस लूप करते हैं, शून्य संदर्भ के साथ बुलेट बिंदु, आधे-अधूरे विचार जो पल में सही समझ में आते हैं और बाद में बिल्कुल भी नहीं। मेरे पुराने वर्कफ़्लो में बहुत घूरना, पंक्तियों को इधर-उधर करना और धीरे-धीरे जो मेरा मतलब था उसे फिर से बनाने की कोशिश करना शामिल था। <पी> अब मैं उन ब्रेन डंप को सीधे एक स्थानीय मॉडल में पेस्ट करता हूं और उन्हें व्यवस्थित करने के लिए कहता हूं। यह धागे को बाहर खींच सकता है, पता लगा सकता है कि मैं किसके चारों ओर चक्कर लगा रहा था, और निर्माण के लिए कुछ साफ-सुथरा लौटा सकता हूं। सब कुछ परिष्कृत नहीं है, लेकिन आगे बढ़ने के लिए पर्याप्त सुसंगत है। <पी> यह विशेष रूप से उन नोट्स के लिए अच्छा काम करता है जो कहीं भी भेजने के लिए बहुत कच्चे लगते हैं। क्योंकि सब कुछ डिवाइस पर रहता है, मैं वास्तविक नाम, आंकड़े या व्यक्तिगत संदर्भ के साथ सामग्री चिपकाने में संकोच नहीं करता। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, पाठ कहां जा रहा है, इसके बारे में कोई मानसिक ठहराव नहीं है, क्योंकि यह मशीन को कभी नहीं छोड़ता है। ठीक यही कारण है कि मैंने सब कुछ स्थानीय AI पर स्विच कर दिया और अपने दस्तावेज़ क्लाउड पर भेजना बंद कर दिया। मैं त्वरित कोड जांच चलाता हूं
जब मुझे सिर्फ विवेक की आवश्यकता होती है तो तर्क की जांच करें
<पी> मालिकाना तर्क, आंतरिक टूलींग, क्लाइंट-विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन - ये ऐसी बहुत सी स्थितियाँ हैं जहाँ क्लाउड मॉडल में कोड चिपकाना एक बुरा विचार है, भले ही सेवा की शर्तों का वादा कुछ भी हो। जब मैं अपने लैपटॉप से दूर होता हूं तो मेरे फोन पर चलने वाला एक स्थानीय एलएलएम एक हल्का विकल्प बन जाता है। जिस तरह डेस्कटॉप पर एमसीपी टूल के साथ स्थानीय एलएलएम का उपयोग करने के कई दिलचस्प तरीके हैं, मैं एक त्रुटि का वर्णन कर सकता हूं, एक छोटा फ़ंक्शन पेस्ट कर सकता हूं, या सीधे मेरे फोन से तर्क का एक हिस्सा क्या कर रहा है, इसका एक सादा-अंग्रेजी स्पष्टीकरण मांग सकता हूं। <पी>
संबंधित <पी> यह उचित IDE का प्रतिस्थापन नहीं है, यहाँ तक कि इसके करीब भी नहीं है, लेकिन यह कमियों को भरता है। यह छोटे स्निपेट के साथ सबसे अच्छा काम करता है, जैसे अधिकतम कुछ सौ पंक्तियाँ। उस सीमा के भीतर, यहां तक कि मामूली ऑन-डिवाइस मॉडल भी तर्क समझाने, स्पष्ट गलतियों को पहचानने या क्लीनर दृष्टिकोण का सुझाव देने में सक्षम हैं। मैं इसे शून्य-दबाव भाषा शिक्षक के रूप में उपयोग करता हूं
बिना धारियाँ, स्कोर या दबाव के अभ्यास करें
क्रेडिट: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf <पी> क्लाउड-आधारित भाषा ऐप्स अक्सर सीखने के टूल की तुलना में मोबाइल गेम की तरह अधिक लगते हैं। वे गतिविधियों पर नज़र रखते हैं, आपको सूचनाएं देते हैं, और आपको व्यस्त रखने के लिए विज्ञापनों का छिड़काव करते हैं। एक स्थानीय एलएलएम ऐसा कुछ नहीं करता। <पी> मैं इसका उपयोग अधिक मुक्त रूप में फ्रेंच और स्पैनिश का अभ्यास करने के लिए कर रहा हूं। एक नई भाषा सीखने के शॉर्टकट के रूप में किंडल और चैटजीपीटी का उपयोग करने की तरकीब से प्रेरणा लेते हुए, मैं अजीब व्याकरण के प्रश्न पूछ सकता हूं, रोलप्ले परिदृश्यों का अनुरोध कर सकता हूं, या गलतियों की चिंता किए बिना बस आकस्मिक बातचीत कर सकता हूं। यहां कोई स्कोरिंग प्रणाली नहीं है और मूल्यांकन किए जाने का कोई मतलब नहीं है। <पी> क्योंकि यह स्थानीय रूप से चलता है, यह ऑफ़लाइन भी काम करता है। मैं उड़ान के दौरान, ख़राब होटल वाई-फ़ाई पर, या कहीं भी जहां मेरा कनेक्शन अविश्वसनीय है, अभ्यास कर सकता हूँ। इससे कनेक्टिविटी की योजना बनाए बिना छोटे सत्रों को पूरा करना आसान हो जाता है। मैं अपना कैमरा चीज़ों की ओर करता हूं और पूछता हूं...
वह क्या है?
क्रेडिट:राघव सेठी/MakeUseOf <पी> कुछ स्थानीय मॉडल छवियों के साथ-साथ पाठ को भी संभाल सकते हैं (उन्हें वास्तव में मल्टीमॉडल मॉडल कहा जाता है), जो उपयोग का एक व्यावहारिक सेट खोलता है। मैं आमतौर पर उनका उपयोग व्हाइटबोर्ड को सारांशित करने, हस्तलिखित नोट्स की व्याख्या करने और त्वरित फ़ोटो से मुख्य बिंदु निकालने के लिए करता हूं। <पी> यह रोजमर्रा की स्थितियों के लिए भी सहायक है। मैंने एलर्जी पैदा करने वाले तत्वों की दोबारा जांच करने के लिए अवयवों के लेबल खींचे हैं, अपरिचित शब्दों को समझने के लिए उत्पाद की पैकेजिंग की तस्वीरें खींची हैं, और किसी न किसी पहचान के लिए पौधों की तस्वीरें ली हैं। जब मॉडल पूरी तरह से डिवाइस पर चलता है तो इनमें से किसी को भी इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती है। <पी> परिणाम हमेशा सही नहीं होते. छोटे मॉडल विवरणों को भ्रमित कर सकते हैं, खासकर जब छवि धुंधली या अव्यवस्थित हो। फिर भी, यह अक्सर त्वरित संदर्भ या दूसरी राय के लिए काफी अच्छा होता है, जो आमतौर पर मुझे बस इतना ही चाहिए होता है। 
