10 Mistakes Using Chat GPT | How to use ChatGPT in Hindi

K = Kiske Liye (For Whom)

मतलब की Output किसके लिए चाहिए, यहाँ भी Math Teacher वाला एक्जाम्पल आगे बढ़ाएं तो उन्हें कंटेंट किसके लिए चाहिए ” Students के लिए”

Like क्लास 7 या 8 के विद्यार्थी के लिए। तो यहाँ उसी हिसाब से Output मिलेगा, अगर आप वहीँ, 10 Class का क्राइटेरिया दे देंगे तो डिफिकल्टी लेवल बढ़ जाएगा।

K = Kaise (How)

मतलब आप Answer किस तरह से चाहते हैं। Like यहाँ आप Example दे सकते हैं। जिसमें आप Output की रुपरेखा का स्ट्रक्चर दर्शाता उदाहरण पेश कर सकते हैं। जिसे ध्यान में रख कर Chatbot बढ़िया Output देदे।

Mistake 2 – Knowledge Cut-off Date

LLM based चैट बोट में नॉलेज कट ऑफ डेट होती है। जिस पर हम ध्यान नहीं देते हैं। जैसे कि ChatGPT की बात करें तो…

• Version 3.5 (ChatGPT) की नॉलेज कट ऑफ डेट है Sep 2021
• Version 4o (ChatGPT) की नॉलेज कट ऑफ डेट है Oct 2023

इसका मतलब यह है कि जो भी Information है वो तय हुई नॉलेज कट ऑफ डेट तक उपलब्ध है। अब ऐसे में अगर आप यह आशा रखेंगे की कल परसो हुए Event की जानकारी ChatGPT या Claude दे दे तो यह संभव नहीं होगा। लेकिन हां, अगर Bot direct Net से कनेक्ट है और Paid वर्जन है तो Possible है ताजा जानकारी दे दे।

Mistake 3 – Not Connected To Net

LLM Bot जो Live Info देने के लिए कैपेबल होते हैं वो भी हर बार Net से Live Fresh Info देदे यह जरुरी नहीं है। हो सकता है कि, Chatbot बैस्ट स्युटेबल Info अपने Database से ही निकाल के देदे। ऐसे में यह जरुरी है कि हासिल किया हुआ Information एक बार क्रॉस चेक जरूर कर लिया जाए। ताकि पता चल सके की वो Fresh है।

Mistake 4 – Context Window Limitation

कॉन्टेक्स्ट विंडो लिमिटेशन का अर्थ यह है कि, जब आप चैटबॉट से एक के बाद एक क्वेरी पूछते जाते हैं, तो उसमें यह होता है कि bot सब से पहले पूछी हुई क्वेरी धीरे-धीरे भूलने लगता है। अगर यहाँ ChatGPT 3.5 की बात करें तो यह 4000 Token का है। जो 3000 से 3200 Words के बाद Old Queries भूलने लगेगा।

वहीँ ChatGPT 4.0 की बात करें तो उसमें Token लिमिट 32000 तक है। यहाँ करीब 28000 वर्ड्स की चैट के बाद Memory गड़बड़ होने लगेगी। ऐसे में जब Text Limit आने लगे तो तब Chat के Main Points को समराइज़ करते रहना चाहिए। ताकि Chatbot की मेमोरी में रेलेवेंट इंफॉर्मेशन बना रहे।

Mistake 5 – Hallucinations & Biasness Issue

सारे ही LLM मॉडल Internet के Data पर ट्रेन हुए होते हैं। यह सारा डाटा हम इंसानों द्वारा डाला गया होता है। अब इन्सान किसी न किसी मुद्दे को ले कर पक्षपाती होते ही हैं। जैसे की गोरा-काला रंगभेद हुआ, या जात-पात हुआ। तो इस तरह की पक्षपाती गड़बड़ी भरा Output मिलना आम हो जाता है। इसके अलावा Hallucinations भी एक बड़ी समस्या होगी।

उदहारण के तौर पर, जैसे कि मेरे पिताजी का नाम “श्रीराम” है तो, अगर अब Chatbot मेरे बारे में जानकारी उपलब्ध करा रहा है तो संभव है कि वो ऐसा लिख दे कि गोपाल मिश्रा AI enthusiast so & so… और उनके पिता श्री राम, उनकी पूजा की जाती है, उनका अयोध्या में मंदिर है…. यानी वो मेरे पिताजी को भगवान श्री राम मान कर उत्तर देने लगे.

तो इस तरह से Mismatched Info जोड़ कर output दे सकता है। इसी को कह सकते हैं हेलुसिनेट करना।

इस समस्या से बचने का एक ही उपाय है की प्राप्त हुए आउटपुट पर अंध विश्वास ना किया जाए, और किस जानेमाने सोर्स के साथ double check जरूर किया जाए। ताकि यह पता चल जाए की जो output मिला है वो पक्षपात (Biasness) या भ्रम (Hallucination)
वाली जानकारी है या real information है।

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Biasness के उदहारण की बात करें तो जैसे की मान लीजिए की आप अगर महान वैज्ञानिक के बारे में Chatbot से कुछ info खोज रहे हैं तो पता चला की आउटपुट में सिर्फ पुरुष और गोर साइंटिस्ट की जानकारी दे रहा है, समग्र नारी जाति या एशियन, अफ्रीकन, इंडियन मेल साइंटिस्ट को इग्नोर कर दे रहा है।

Mistake 6 – Not Deep Diving to It

इसका मतलब है कि आपने जो क्वेरी ChatGPT या किसी भी LLM Chatbot में डाली उसे आप As It Is यूज करने लगे। जब की आप को लगता है कि अभी चीजें ठीक नहीं है। ऐसे में सही तरीका यह है कि आप ChatGPT से आगे और बात करें, कम्युनिकेट करें।

Infact जो पहले मैंने Prompt वाला बताया था, जैसे कि सही सवाल पूछने में गलती करना, तो वहां आप को इसे कोई टूल ना समझ कर एक इन्सान या एक अपना एम्प्लॉई समझना है। जिसके पास से आप को बेहतर काम लेना है। तो उसको आप कैसे समझाते हैं। ठीक वैसे की आप ChatGPT को अगर डिटेल में साफ निर्देश देते हैं तो Query का बढ़िया सा result 100% मिलेगा।

Detail में कहें तो एक Output से संतुष्ट हो जाने के वजाए अपनी Query को थॉड़ा बहुत Modify कर कर के और ज्यादा बेस्ट रिजल्ट generate करने का प्रयास करना चाहिए।

जैसे कि पीछे हमने Math पेपर का उदहारण दिया था, तो अगर Chatbot आसान पेपर निकाल के दे, तो आप उसे और डिफिकल्टी पेपर तैयार करने को कहें, या फिर स्पेसिफिक प्रोब्लेम्स Like (Words Problems) ऐसे नाम ले कर, उसे Sums में इंक्लूड करने को बोल सकते हैं। इस तरह से बात कर कर के Output को और रिफाईन और बेहतर बनाया जा सकता है। गौरतलब है कि Maximum People यह तरीका यूज नहीं करते हैं जो आश्चर्य की बात है। लेकिन आशा है धीरे धीरे यह चलन बढ़ेगा।

Mistake 7 – Privacy Issue

किसी भी LLM Bot से, जो भी हम बातचीत करते हैं वो कहीं न कहीं Record हो रही है। इस लिए यह सलाहपूर्ण होगा की बिना समझे कोई सेंसेटिव इंफोमेशन वहां शेयर ना कर दी जाए। चूँकि पता नहीं की वो Data कहाँ से कहाँ Travel कर जाएगा। या कोई असामाजिक तत्व उसे misuse कर लेगा।

किसी आम आदमी की सामान्य जानकारी तो ठीक है लेकिन किसी Corporate में या बड़ी Company में अगर आप काम करते हैं और किसी जल्दबाजी में कोई Analysis करने या कुछ Summary निकालने के लिए Bot पर confidential या Sensitive Data उपलोड कर दिया और वह Leak हो गया तो नतीजे नुकसान देने वाले हो सकते हैं।

ऐसे में User / Firm को कोई Corporate Plan या Data Security देने वाला Chatbot ही उपयोग करना चाहिए।

एक्च्युली पॉइंट यह है कि जो भी AI वाले LLM Chatbots है वो अपने आप Self Learning करते रहते हैं। इनका Machine Learning algorithmही ऐसे बना होता है। ऐसे में पता चला की उसने आप का Data ले लिया, फिर बेहतर Output देने के चक्कर में किसी और को दे दिया। अब भले ही इंटेंशन गलत नहीं हो, फिर भी User की Security तो Compromise हो ही जाती है। आमतौर पर हम Indians ऐसी बातों को कैज्युअली ले लेते हैं कि हमारा data जान भी लिया तो क्या हो जाएगा, लेकिन Corporate Level पर यह रवैया घातक हो सकता है।

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Mistake 8 – Lack Of Human Touch

जैसे की ChatGPT ने जो आउटपुट दिया, आपने As It Is इस्तमाल कर लिया। Like कोई टीचर है जो Paper बना रहा है या या कोई कॉर्पोरेट एम्प्लॉई है जो रिपोर्ट जनरेट कर रहा है, तो उस Output डाटा को इस्तमाल करने से पहले खुद भी चेक करना है और साथ ही किसी एक्सपर्ट से चेक भी कराना चाहिए।

दरसअल ऐसा है कि, जो भी चीज़ प्रिंटेड फॉर्म में है या सुंदर सुंदर Font में लिखा आ रहा है तो, हैंड रिटन चीजों की तुलना में ऐसी प्रिंटेड चीजों पे विश्वास जल्दी आ जाता है। वास्तव में यह गलत धारणा है।

पर्सनली जब हमें कई चीजें सही लगती हैं लेकिन किसी एक्सपर्ट से सलाह लेने पर उसमें कई मिस्टेक्स निकल आती हैं और उस पर ध्यान देने से पता चलता है कि वाकई में हमने उसे गलती से मिस कर दिया था। इसी लिए जरुरी है कि प्राप्त हुई Information Human Touch से Review जरूर की जाए।

Mistake 9 – Unnecessary Use

इस पॉइंट को एक उदहारण से समझते हैं, मान लीजिए Boss का Mail आया की…

Will You Be Coming Tomorrow?

तो इसका सीधा सिंपल ऐसा कुछ जवाब हो सकता है कि,

Sorry Sir, I Will Not Be Able To Come Tomorrow.

लेकिन आप ऐसी मामूली क्वेरीज को भी ChatGPT में डाल कर सिंपल चीजों को भी कॉम्प्लिकेटेड बना देते हैं। ऐसे में प्रोडक्टिविटी गेन की बात है वो लॉस में कन्वर्ट हो जाती है। इस लिए यह सलाहपूर्ण होगा की गैरजरूरी चीजों के लिए चैटजीपीटी का प्रयोग ना करेंऔर खुद ही Flow में अपना काम करते जाएँ।

Mistake 10 – I Am Something Attitude 

कई बार ऐसा होता है कि User थॉड़ा बहुत ChatGPT या कोई भी Chatbot सीखने के बाद खुद को एक्सपर्ट घोषित कर देता है। यह Attitude सीखने और आगे बढ़ने की संभावनाओं को ख़त्म कर देता है। ChatGPT को आप एक सागर समझिए, जिसमें से आपने कुछ मोती निकाले हैं, और इसमें बहुत कुछ बाकि है जिसे हासिल किया जा सकता है।

साथ ही जो चीज कर रहे हैं उसे और बेहतर किया जा सकता है, अगर यह रवैया अपना लेते हैं तो यक़ीनन Speedy Growth होगा। In short यहाँ विद्यार्थी वाला Nature फायदेमंद है Mastermind वाला नहीं। ChatGPT हालफिलहाल इतना उपयोगी होते हुए भी अभी शुरूआती चरण में है। जैसे जैसे नए वर्जन आते जाएंगे यह और ज्यादा उपयोगी और उन्नत होता जाएगा।

इसके अलावा एक और बड़ी प्रॉब्लम यह है कि, कुछ लोग आधा-अधूरा नॉलेज ले कर या गलत जानकारी शेयर कर के, या कोर्स सीखा कर, इसे आय का साधन बनाते हैं। ऐसे Self-Claim Fake Gurus से दूर रहना चाहिए। इंटरनेट पर ऑलरेडी Free में इतनी सारी Info उप्लब्ध है कि आप को पैसे बर्बाद करने की जरुरत ही नहीं है। No Doubt कुछ ऑथेंटिक मेंटोर्स भी होंगे, लेकिन पहले Free Resources से सीखना सलाहपूर्ण होगा।

Friends यहाँ हमने ChatGPT Top 10 Mistakes की लिस्ट और उसके समाधान दर्शाता लेख प्रकाशित किया है, फिर भी आपको लगे की कोई पॉइंट छूट गया है तो उसे कमेंन्ट में बता सकते हैं। हम आनेवाले एडिशन में उसे जरूर इंक्लूड करेंगे। अगर आप AI Related Videos & Shorts देखना पसंद करते हैं तो हमारे YouTube Channel को भी सब्स्क्राइब कर सकते हैं। पोस्ट को अंत तक पढ़ने के लिए धन्यवाद।

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