Markov chain model में words के बीच connections को track करने के लिए क्या बनाया जाता है?	Frequency table (या transition matrix) बनाया जाता है जो words के बीच के connections को tally करता है।
Frequency table के प्रत्येक row को normalize करने से क्या मिलता है?	Probability distribution मिलता है जो बताता है कि अगला word क्या आ सकता है।
Next word को select करने की process को क्या कहते हैं?	Sampling कहते हैं।
Markov chain model में context के लिए कौन सा word देखा जाता है?	Last word (आखिरी word) को देखा जाता है।
LLM में context के लिए क्या देखा जाता है?	Entire conversation so far (पूरी बातचीत तक) को देखा जाता है।
Temperature parameter का क्या काम है?	यह sampling को control करता है - focused से random तक के बीच में।
Top-p (probability mass) parameter क्या करता है?	सबसे छोटे word set को रखता है जिनकी probabilities का sum एक निर्धारित threshold तक पहुंचे।
Markov chain और LLM में probability distribution निकालने का मुख्य अंतर क्या है?	Markov में table lookup होता है, जबकि LLM में billions of parameters के through forward pass होता है।
Markov ने यह idea कब publish किया था?	1906 में।
SwiftKey और Apple के QuickType में कौन सी technology use होती थी?	N-gram models (Markov chain based) use होते थे।