# मॉडल, context और गलत उत्तर

Taiga Learning · Worksheet अभ्यास पत्र
https://taiga.training/hi/lessons/models-context/

काल्पनिक या स्वीकृत जानकारी इस्तेमाल करें। इस worksheet में secrets न डालें।

## सीखने के उद्देश्य
- मॉडल की क्षमता और वर्तमान तथ्यों तक उसकी पहुँच को अलग समझें।
- पहचानें कि कोई शर्त छूटने से सही लगने वाला उत्तर कब बदल जाता है।
- ऐसे प्रमाण माँगें जिनका आप निरीक्षण कर सकें।

## अभ्यास
एक छोटा function चुनें जिसे आप समझते हैं। संवेदनशील जानकारी वाला code इस्तेमाल न करें।
1. किसी स्वीकृत AI tool से function समझाने को कहें।
2. उसे caller और एक failed test दें।
3. Tool से अपनी व्याख्या सुधारने को कहें।
4. बदला हुआ दावा और उसे बदलने वाला प्रमाण लिखें।
5. बची हुई अनिश्चितता लिखें।

## आपका उत्तर
- परिदृश्य और दायरा:
- धारणाएँ और खुले सवाल:
- प्रस्तावित उत्तर या निर्णय, कारणों सहित:

## अपना उत्तर सत्यापित करें
| दावा या मानदंड | प्रमाण या test | परिणाम या कमी | जिम्मेदार व्यक्ति |
| --- | --- | --- | --- |
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## अगली कार्रवाई
- कार्रवाई, जिम्मेदार व्यक्ति और तारीख:
- आप इस उत्तर की समीक्षा कब करेंगे?

## याद रखने वाला सिद्धांत
उपयोगी output के लिए क्षमता और काम की सही जानकारी दोनों चाहिए। स्पष्ट व्याख्या से यह सिद्ध नहीं होता कि मॉडल ने अपनी धारणाएँ जाँची हैं।

## स्रोत
- [NIST: Generative AI Profile, AI 600-1](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)

यह worksheet सीखने में मदद करती है। इसे पूरा करने से अपने-आप production में बदलाव की अनुमति नहीं मिलती।