Entanglement is a phenomenon where two or more quantum particles (qubits) become linked in such a way that the state of one particle cannot be described independently of the other.
In simpler terms, they become a single system. Even if you separate them by billions of miles, measuring one of them instantaneously reveals the state of the other.
Here is an explanation using a simple analogy and a technical example.
1. The Simple Analogy: The "Magic" Coins
Imagine you and a friend each have a coin. In the classical world (our daily life), if you both flip your coins, your results are independent. You might get Heads while your friend gets Tails.
In the Quantum World (Entanglement):
Imagine these two coins are "entangled."
You take one coin to the North Pole.
Your friend takes the other coin to the South Pole.
Both coins are spinning (in a state of superposition).
When you stop your coin and look at it, if it lands on Heads, your friend’s coin will instantly land on Heads as well. If yours lands on Tails, theirs will be Tails.
There is no signal sent between them; the change happens instantly. They are acting as if they are one single object, despite the distance.
2. The Computing Example: The Bell Pair
In a quantum computer, we don't use coins; we use Qubits.
Scenario:
You create two entangled qubits, Qubit A and Qubit B. You put them into a specific entangled state known as a Bell State.
In simple terms, a Quantum State is a mathematical description of a quantum system (like a qubit) at a specific point in time.1It contains all the information we can possibly know about that system, such as its energy, position, or spin.2
In classical computing, the "state" of a bit is easy to define: it is either 0 (off) or 1 (on).3In quantum computing, the state is more complex because of a property called superposition.4
Here is an explanation using a simple analogy.
The Coin Analogy
To understand a quantum state, imagine a simple coin.
1. The Classical State (Traditional Computer)
Imagine you place a coin on a table. It will sit there showing either Heads or Tails.5
State: It is definitely Heads OR definitely Tails.6
Computer Equivalent: A classical bit is definitely a 0 or a 1.7
2. The Quantum State (Quantum Computer)
Now, imagine you spin that coin on the table. While it is spinning, what is its state? You cannot say it is just Heads, and you cannot say it is just Tails.8 It is in a dynamic mix of both.
State: It is in a superposition of both Heads and Tails simultaneously.9This "spinning" motion represents the Quantum State.10
Computer Equivalent: A qubit (quantum bit) can represent 0 and 1 at the same time.11 The "Quantum State" describes exactly how it is spinning (e.g., is it leaning more toward Heads or more toward Tails?).
Key Characteristics
It is Probabilistic: The quantum state does not tell you exactly what you will get. It tells you the probability of getting a specific result.12For example, a quantum state might tell you: "If you measure this qubit, there is a 70% chance it will be a 0 and a 30% chance it will be a 1."13
Collapse: Just like stopping the spinning coin with your hand forces it to land on either Heads or Tails, measuring a quantum state forces it to "collapse" into a single, definite value (0 or 1).14The complex quantum state disappears, and you are left with a classical result.15
Visual Representation (The Bloch Sphere)
Scientists often visualize a quantum state using a sphere called the Bloch Sphere.16
The North Pole represents the state 0.17
The South Pole represents the state 1.18
The Quantum State is a point anywhere on the surface of this sphere.19 It could be at the equator (perfectly between 0 and 1), or closer to the North Pole (mostly 0, but a little bit 1). This arrow pointing to a specific spot on the sphere is the vector representing the quantum state.
Natural Language Processing (NLP) is a branch of Artificial Intelligence (AI) that gives computers the ability to understand, interpret, and generate human language in a way that is meaningful and useful.
Think of NLP as a bridge between computer code (ones and zeros) and human communication (words and sentences).
How NLP Works (Simply Explained)
Computers don't inherently "know" what words mean. To them, the word "Apple" is just a string of characters. NLP breaks language down so the computer can process it.
This usually happens in two main phases:
Natural Language Understanding (NLU): The computer reads the text and tries to figure out what you are saying (the meaning).
Natural Language Generation (NLG): The computer creates a response that sounds like it was written by a human.
Shutterstock
Explore
Real-World Examples of NLP
You likely interact with NLP every day without realizing it. Here are the most common examples:
1. Email Spam Filters
The Problem: You don't want junk mail cluttering your inbox.
The NLP Solution: Gmail or Outlook uses NLP to "read" the subject line and body of emails. If it finds patterns like "Buy now!" "Free money," or bad grammar typical of scams, it automatically moves that email to your Spam folder.
2. Virtual Assistants (Siri, Alexa, Google Assistant)
The Problem: You want to set a timer but your hands are covered in flour.
The NLP Solution: You say, "Hey Google, set a timer for 10 minutes."
The system listens to the sound.
NLU converts the sound to text and understands that "set a timer" is a command and "10 minutes" is the duration.
It executes the action.
3. Language Translation (Google Translate)
The Problem: You are reading a website in French but only speak English.
The NLP Solution: You paste the text into Google Translate. The AI doesn't just swap words one-by-one (which would sound robotic); it uses NLP to understand the context of the sentence to rearrange the grammar so it sounds natural in English.
4. Autocorrect & Predictive Text
The Problem: You are typing fast and misspell "restaurant."
The NLP Solution: Your phone analyzes the letters you typed (restuarant) and the words coming before it ("I want to go to a..."). It predicts that you meant "restaurant" and fixes it for you.
5. Sentiment Analysis (Business Use)
The Problem: A company like Nike wants to know if people like their new shoes.
The NLP Solution: Instead of reading 100,000 tweets manually, they use NLP software. The software scans tweets for words like "love," "comfortable," or "hate," "expensive," and gives the company a score (e.g., 80% Positive Sentiment).
Shutterstock
Summary of Key Concepts
Concept
Explanation
Example
Tokenization
Breaking sentences into individual words.
"I love AI" $\rightarrow$ [I, love, AI]
Sentiment Analysis
detecting the "mood" of the text.
"This is the worst pizza" $\rightarrow$Negative
Entity Recognition
Finding names, places, and dates.
"Meeting with John in London" $\rightarrow$[Person: John], [Location: London]
---------------------
Natural Language Processing (NLP) - పూర్తి నోట్స్
1. NLP (Natural Language Processing) అంటే ఏమిటి?
మనుషులు తెలుగు, ఇంగ్లీష్, హిందీ వంటి భాషల్లో మాట్లాడుకుంటారు. కానీ కంప్యూటర్లకు ఈ భాషలు అర్థం కావు. కంప్యూటర్లకు అర్థమయ్యేది కేవలం "నంబర్స్" (Binary Code - 0s and 1s) మాత్రమే.
నిర్వచనం: మనుషులు మాట్లాడే లేదా రాసే భాషను (Natural Language), కంప్యూటర్కి అర్థమయ్యే నంబర్స్ లేదా డేటాగా మార్చే సాంకేతికతను NLP అంటారు.
ముఖ్య ఉద్దేశం: కంప్యూటర్ మనిషి భాషను చదవాలి, అర్థం చేసుకోవాలి మరియు దానికి తగిన సమాధానం ఇవ్వాలి.
2. AI ప్రపంచంలో NLP స్థానం
NLP అనేది ఒంటరిగా ఉండేది కాదు, ఇది AIలో ఒక భాగం.
Artificial Intelligence (AI): ఇది ప్రధానమైన గొడుగు (Umbrella term).
Machine Learning (ML): ఇది AIలో ఒక భాగం.
NLP: ఇది MLతో కలిసి పనిచేసే ఒక ప్రత్యేక విభాగం.
Generative AI: ప్రస్తుతం మనం వాడుతున్న ChatGPT, Grok వంటివి NLP మరియు ML కలయికతో పనిచేస్తాయి. ఇవి కొత్త కంటెంట్ని సృష్టిస్తాయి.
3. NLP యొక్క ముఖ్యమైన ఉపయోగాలు (Applications)
రియల్ టైమ్లో మనం NLPని ఎక్కడెక్కడ వాడుతున్నాం?
Language Translation (భాష అనువాదం): గూగుల్ ట్రాన్స్లేట్ లాగా, ఒక భాష నుండి మరో భాషకు మార్చడం. (Ex: English to Telugu).
Sentiment Analysis (సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్): ఒక టెక్స్ట్ లేదా రివ్యూని చదివి, అందులో ఉన్న ఎమోషన్ని పసిగట్టడం.
ఉదా: "సినిమా బాగుంది" $\rightarrow$Positive.
ఉదా: "సినిమా అస్సలు బాలేదు" $\rightarrow$Negative.
Chatbots & Virtual Assistants: ChatGPT లేదా Customer Care చాట్బాట్స్. మనం అడిగే ప్రశ్నలకు ఇవి సమాధానాలు ఇస్తాయి.
Text Summarization: పెద్ద వ్యాసాలు లేదా న్యూస్ని క్లుప్తంగా (Summary) మార్చడం.
Speech Recognition: మనం మాట్లాడే మాటలను టెక్స్ట్గా మార్చడం (Voice Typing).
-----------------------
NLP Architecture (పనిచేసే విధానం) .
ఈసారి మనం "ఒక వంటల పుస్తకం" (Cookbook PDF) ఉదాహరణగా తీసుకుందాం.
ఊహించుకోండి: మీ దగ్గర "అమ్మమ్మ వంటలు" అనే ఒక 100 పేజీల PDF పుస్తకం ఉంది. దాన్ని మీరు ChatGPTకి అప్లోడ్ చేసి, "చికెన్ బిర్యానీ ఎలా చేయాలి?" అని అడిగారు.
అప్పుడు బ్యాక్గ్రౌండ్లో ఈ 4 దశలు (Steps) ఎలా జరుగుతాయో చూద్దాం.
దశ 1: Parsing (చదవడం / వెలికితీయడం)
కంప్యూటర్ మీరు ఇచ్చిన PDFని మనిషిలాగా పేజీలు తిప్పి చూడదు. PDFలో టెక్స్ట్తో పాటు ఫోటోలు, డిజైన్లు, పేజీ నంబర్లు ఉంటాయి.
ఏం జరుగుతుంది? సిస్టమ్ ఆ PDFలోని అనవసరమైన ఫోటోలను, డిజైన్లను పక్కన పెట్టి, కేవలం "టెక్స్ట్" (అక్షరాలను) మాత్రమే బయటకు లాగుతుంది.
ఉదాహరణ: ఆ బుక్లో బిర్యానీ ఫోటో ఉంటే దాన్ని వదిలేసి, కింద రాసి ఉన్న "కావలసిన పదార్థాలు: చికెన్, బాస్మతి బియ్యం..." అనే అక్షరాలను మాత్రమే తీసుకుంటుంది.
దశ 2: Chunking (ముక్కలు చేయడం)
ఇప్పుడు కంప్యూటర్ దగ్గర ఆ 100 పేజీల టెక్స్ట్ మొత్తం ఒకే చోట ఉంది. కానీ, కంప్యూటర్ (లేదా LLM) మెదడుకి కూడా ఒక పరిమితి ఉంటుంది. అది మొత్తం పుస్తకాన్ని ఒకేసారి గుర్తుపెట్టుకుని ప్రాసెస్ చేయలేదు.
ఏం జరుగుతుంది? ఆ పెద్ద టెక్స్ట్ని అది చిన్న చిన్న "పేరాలు" (Paragraphs) లేదా "ముక్కలు" (Chunks) గా విడగొడుతుంది.
ఉదాహరణ:
Chunk 1: ఇడ్లీ తయారీ విధానం.
Chunk 2: చికెన్ బిర్యానీ తయారీ విధానం.
Chunk 3: గులాబ్ జామ్ తయారీ విధానం.
ఇలా వేరు వేరుగా విభజిస్తుంది.
దశ 3: Vectorization (నంబర్లుగా మార్చడం - అతి ముఖ్యమైన దశ)
కంప్యూటర్కి తెలుగు రాదు, ఇంగ్లీష్ రాదు. దానికి "చికెన్" అన్నా "ఇడ్లీ" అన్నా తేడా తెలియదు. అందుకే అది ఈ చంక్స్ని తనకు అర్థమయ్యే నంబర్స్ (Vectors) కింద మార్చుకుంటుంది. దీన్నే Embeddings అని కూడా అంటారు.
ఏం జరుగుతుంది? ప్రతి చంక్కి అది ఒక యూనిక్ నంబర్ కోడ్ (Vector ID) ఇస్తుంది. ఈ నంబర్లలో ఆ పదాల అర్థం దాగి ఉంటుంది.
ఉదాహరణ:
Chunk 1 (ఇడ్లీ)$\rightarrow$[0.1, 0.5, 0.9] (ఇది టిఫిన్ అని దానికి అర్థమయ్యే కోడ్).
Chunk 2 (బిర్యానీ)$\rightarrow$[0.8, 0.2, 0.9] (ఇది స్పైసీ ఫుడ్ అని అర్థమయ్యే కోడ్).
Chunk 3 (గులాబ్ జామ్)$\rightarrow$[0.3, 0.4, 0.1] (ఇది స్వీట్ అని అర్థమయ్యే కోడ్).
ఇప్పుడు ఈ నంబర్లన్నీ ఒక డేటాబేస్ (Vector Database) లో సేవ్ అవుతాయి.
దశ 4: Retrieval & Response (వెతకడం & సమాధానం)
ఇప్పుడు మీరు చాట్లో ప్రశ్న అడిగారు:
ప్రశ్న: "చికెన్ బిర్యానీ తయారీకి ఏమేం కావాలి?"
ఇక్కడ మ్యాజిక్ జరుగుతుంది:
Question to Vector: ముందు మీ ప్రశ్నని కూడా అది నంబర్ కింద మారుస్తుంది. (బిర్యానీ అనే పదం ఉంది కాబట్టి, దాని కోడ్ [0.8, ...] లాగా వస్తుంది).
Matching (వెక్టార్ సెర్చ్): ఇప్పుడు ఈ నంబర్ తీసుకెళ్లి డేటాబేస్లో వెతుకుతుంది.
ఇడ్లీ కోడ్ (Match అవ్వలేదు). ❌
గులాబ్ జామ్ కోడ్ (Match అవ్వలేదు). ❌
బిర్యానీ కోడ్ (Match అయ్యింది!). ✅
Response: ఆ మ్యాచ్ అయిన "Chunk 2" (బిర్యానీ రెసిపీ) ని బయటకు తీసి, దాన్ని చక్కగా ఫ్రేమ్ చేసి మీకు సమాధానం ఇస్తుంది.
సింపుల్గా చెప్పాలంటే:
Parsing: పుస్తకంలో అక్షరాలను గుజ్జులా తీయడం.
Chunking: ఆ గుజ్జుని చిన్న చిన్న ఉండలుగా చేయడం.
Vectorization: ఏ ఉండలో ఏ రుచి (Flavor) ఉందో లేబుల్/నంబర్ వేయడం.
Retrieval: మీరు "స్వీట్ కావాలి" అని అడిగితే, కరెక్ట్ గా ఆ స్వీట్ లేబుల్ ఉన్న ఉండని తీసి మీకు ఇవ్వడం.
ఇదే మనం డాక్యుమెంట్స్ అప్లోడ్ చేసినప్పుడు జరిగే ప్రాసెస్!
-----------------
"Bag of Words" కాన్సెప్ట్ని ఇంకొంచెం సరదాగా, అందరికీ అర్థమయ్యే "ఫుడ్ (Food)" ఉదాహరణతో చూద్దాం.
మనం రెస్టారెంట్లో ఆర్డర్ ఇస్తున్నాం అనుకోండి. కంప్యూటర్ మన ఆర్డర్ని ఎలా నంబర్స్ (Vectors) కింద మారుస్తుందో చూద్దాం.
ఈ 3 వాక్యాలు తీసుకోండి:
I eat Chicken Biryani. (నేను చికెన్ బిర్యానీ తింటాను)
I eat Veg Pizza. (నేను వెజ్ పిజ్జా తింటాను)
Biryani and Pizza are tasty. (బిర్యానీ మరియు పిజ్జా రుచిగా ఉంటాయి)
Step 1: ముఖ్యమైన పదాలను తీసుకోవడం (Vocabulary)
ముందుగా, ఇందులో "I", "eat", "and", "are" వంటి కామన్ పదాలను (Stop words) పక్కన పెట్టేద్దాం.
మిగిలిన ముఖ్యమైన యూనిక్ (Unique) పదాలు ఇవే:
Chicken
Biryani
Veg
Pizza
Tasty
ఇప్పుడు ఈ 5 పదాలను మన "డిక్షనరీ" (Bag) అనుకుందాం.
Step 2: టేబుల్ వేయడం (0s and 1s)
ఇప్పుడు ప్రతి వాక్యాన్ని ఈ పదాలతో పోల్చి చూద్దాం.
ఆ పదం వాక్యంలో ఉంటే 1 (Yes).
లేకపోతే 0 (No).
Sentence (వాక్యం)
Chicken
Biryani
Veg
Pizza
Tasty
Final Vector (కోడ్)
1. I eat Chicken Biryani
1
1
0
0
0
[1, 1, 0, 0, 0]
2. I eat Veg Pizza
0
0
1
1
0
[0, 0, 1, 1, 0]
3. Biryani and Pizza are tasty
0
1
0
1
1
[0, 1, 0, 1, 1]
Step 3: విశ్లేషణ (Analysis)
ఇప్పుడు కంప్యూటర్ దృష్టిలో:
మొదటి వాక్యం అంటే "Chicken Biryani" కాదు, అది [1, 1, 0, 0, 0].
రెండో వాక్యం అంటే "Veg Pizza" కాదు, అది [0, 0, 1, 1, 0].
దీని వల్ల ఉపయోగం ఏంటి?
ఉదాహరణకు, మీరు ChatGPTని "నాకు Biryani గురించి చెప్పు" అని అడిగారు అనుకోండి.
కంప్యూటర్ వెంటనే తన డేటాబేస్లో "Biryani" అనే కాలమ్ (Column) ఎక్కడ '1' ఉందో చెక్ చేస్తుంది.
వాక్యం 1లో బిర్యానీ ఉంది (1).
వాక్యం 3లో బిర్యానీ ఉంది (1).
వాక్యం 2లో బిర్యానీ లేదు (0).
సో, అది వెంటనే వాక్యం 1 మరియు 3 నుండి సమాచారాన్ని తీసుకుని మీకు ఆన్సర్ ఇస్తుంది. వాక్యం 2 (Pizza)ని వదిలేస్తుంది.
ఇలాగే కంప్యూటర్లు లక్షల పదాలను నంబర్లుగా మార్చుకుని, మనకు కావాల్సిన సమాధానాన్ని క్షణాల్లో వెతికి ఇస్తాయి. ఇదే Text to Vector కాన్సెప్ట్!
---------------------
మీరు "నాకు Biryani గురించి చెప్పు" అని అడిగినప్పుడు, ఆ నంబర్స్ (Vectors) ద్వారా ప్రాసెస్ ఎలా జరుగుతుందో స్టెప్-బై-స్టెప్ చూద్దాం.
ఇది "Vector Search" (వెక్టార్ సెర్చ్) అనే పద్ధతిలో జరుగుతుంది.
Step 1: మీ ప్రశ్నను నంబర్గా మార్చడం (Query Vector)
ముందుగా, కంప్యూటర్ మీ ప్రశ్నలో ఉన్న ముఖ్యమైన పదాన్ని (Biryani) తీసుకుంటుంది. మన పాత టేబుల్ ప్రకారం దీనికి కోడ్ ఇస్తుంది.
మన దగ్గర ఉన్న పదాలు: [Chicken, Biryani, Veg, Pizza, Tasty]
మీ ప్రశ్న కోడ్ (Query Vector) ఇలా ఉంటుంది:
[0, 1, 0, 0, 0]
(ఎందుకంటే మీ ప్రశ్నలో చికెన్ లేదు, పిజ్జా లేదు.. కేవలం బిర్యానీ (2వ స్థానం) మాత్రమే ఉంది కాబట్టి అక్కడ '1' వస్తుంది).
Step 2: పోల్చి చూడటం (Matching)
ఇప్పుడు కంప్యూటర్ ఈ కోడ్ [0, 1, 0, 0, 0] ని మన దగ్గర ఉన్న 3 వాక్యాల కోడ్స్తో పోల్చి చూస్తుంది. ఎక్కడైతే "Biryani" స్థానంలో 1 ఉంటుందో, దాన్నే సెలెక్ట్ చేస్తుంది.
Sentence 1 కోడ్:[1, 1, 0, 0, 0]$\rightarrow$ ఇక్కడ 2వ స్థానంలో 1 ఉంది. (Match అయ్యింది!) ✅
Sentence 2 కోడ్:[0, 0, 1, 1, 0]$\rightarrow$ ఇక్కడ 2వ స్థానంలో 0 ఉంది. (Match అవ్వలేదు - ఇది పిజ్జా గురించి). ❌
Sentence 3 కోడ్:[0, 1, 0, 1, 1]$\rightarrow$ ఇక్కడ 2వ స్థానంలో 1 ఉంది. (Match అయ్యింది!) ✅
Step 3: సమాధానం ఇవ్వడం (Retrieval & Response)
కంప్యూటర్కి ఇప్పుడు అర్థమైంది ఏంటంటే, Sentence 1 మరియు Sentence 3 లో మీరు అడిగిన "బిర్యానీ" సమాచారం ఉంది.
అప్పుడు అది ఆ రెండు వాక్యాలను తీసుకుంటుంది:
I eat Chicken Biryani.
Biryani and Pizza are tasty.
ఈ రెండింటినీ కలిపి, LLM (Language Model) మీకు ఒక చక్కటి సమాధానాన్ని ఇలా ఇస్తుంది:
"Chicken Biryani is a tasty food." (చికెన్ బిర్యానీ రుచిగా ఉంటుంది).
సారాంశం:
మీరు ఏది అడిగినా సరే, దాన్ని ఇలా నంబర్స్ (0s & 1s) కింద మార్చుకుని, డేటాబేస్లో ఎక్కడ మ్యాచ్ అవుతుందో వెతికి, ఆ సమాచారాన్ని మాత్రమే మీకు చూపిస్తుంది. పిజ్జా గురించి (Sentence 2) మీకు చూపించదు, ఎందుకంటే ఆ నంబర్ మ్యాచ్ అవ్వలేదు
