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Aligning Language Models from User Interactions

यह शोध पत्र एक स्केलेबल सेल्फ-डिस्टिलेशन विधि प्रस्तावित करता है जो भाषा मॉडलों की उपयोगकर्ता के फॉलो-अप के आधार पर अपनी प्रतिक्रियाओं को संशोधित करने की अंतर्निहित क्षमता का लाभ उठाकर उन्हें संरेखित और व्यक्तिगत बनाती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वास्तविक दुनिया के डिप्लॉयमेंट से प्राप्त रॉ मल्टी-टर्न इंटरेक्शन डेटा बिना किसी स्पष्ट फीडबैक या क्षमता प्रतिगमन के इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग और अनुकूलन में सुधार कर सकता है।

मूल लेखक: Thomas Kleine Buening, Jonas Hübotter, Barna Pásztor, Idan Shenfeld, Giorgia Ramponi, Andreas Krause

प्रकाशित 2026-03-16

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Thomas Kleine Buening, Jonas Hübotter, Barna Pásztor, Idan Shenfeld, Giorgia Ramponi, Andreas Krause

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ "Aligning Language Models from User Interactions" पेपर का सरल भाषा और रचनात्मक उपमाओं (analogies) के साथ विवरण दिया गया है।

मुख्य विचार: "ओह! हो गया" और "फिर से कोशिश करो" वाले पलों से सीखना

कल्पना कीजिए कि आप एक ग्राहक के लिए खाना बना रहे हैं।

पुराना तरीका: आप खाना बनाते हैं, परोसते हैं, और फिर ग्राहक चला जाता है। आपको कभी पता नहीं चलता कि उन्हें खाना पसंद आया, बुरा लगा, या नमक ज्यादा था, जब तक कि वे बाद में कोई औपचारिक सर्वे न भेजें। ज्यादातर समय, आप उस डेटा को फेंक देते हैं और अगली बार बिल्कुल उसी तरह खाना बनाते हैं।
नया तरीका (यह पेपर): ग्राहक एक निवाला लेता है, चेहरा बनाता है, और कहता है, "यह थोड़ा ज्यादा नमकीन है, क्या आप इसे ठीक कर सकते हैं?" या "मुझे वास्तव में तीखा चाहिए था, मीठा नहीं।"
- जादू: सर्वे का इंतज़ार करने के बजाय, शेफ तुरंत सोचता है, "ओह, अगर मुझे पता होता कि उन्हें तीखा चाहिए था, तो मैं अभी मिर्च डाल देता।"
- पेपर का तरीका: यह पेपर AI मॉडल्स को बिल्कुल यही करना सिखाता है। यह उपयोगकर्ता की तत्काल प्रतिक्रिया (अगले संदेश) का उपयोग यह सिखाने के लिए करता है कि AI को वास्तव में पहले कैसा व्यवहार करना चाहिए था।

समस्या: हमारे पास बहुत सारा डेटा है, लेकिन हम उसे अनदेखा कर देते हैं

अभी, AI मॉडल्स हर दिन लाखों लोगों से बात कर रहे हैं। ये बातचीत जानकारी के खदानें हैं।

यदि कोई उपयोगकर्ता कोड मांगता है, उसे एरर मिलता है, और कहता है, "यह काम नहीं कर रहा है," तो यह एक सीखने का संकेत (learning signal) है।
यदि कोई कविता मांगता है, उसे उदास कविता मिलती है, और कहता है, "इसे थोड़ा खुशमिजाज बनाओ," तो यह भी एक सीखने का संकेत है।

लेकिन वर्तमान में, AI कंपनियाँ इस डेटा को ज्यादातर कचरे में फेंक देती हैं। वे केवल उन सावधानीपूर्वक तैयार किए गए डेटासेट का उपयोग करती हैं जहाँ इंसानों ने स्पष्ट रूप से "अच्छा" या "बुरा" जैसे लेबल लिखे होते हैं। यह पेपर तर्क देता है: हम इन अव्यवस्थित, वास्तविक दुनिया की बातचीत को क्यों फेंक दें जब उनमें सबसे ईमानदार फीडबैक मौजूद है?

समाधान: "सेल्फ-डिस्टिलेशन" (समय यात्रा का कमाल)

लेखक इसके तरीके को SDPO (Self-Distillation Policy Optimization) कहते हैं। यह सुनने में जटिल लगता है, लेकिन यहाँ सरल उपमा है:

"पूर्वाभास" वाली टाइम मशीन (The "Hindsight" Time Machine)
कल्पना कीजिए कि AI एक छात्र है जो परीक्षा दे रहा है।

मूल उत्तर: छात्र कागज पर एक उत्तर लिखता है।
शिक्षक की टिप्पणी: शिक्षक (उपयोगकर्ता) पीछे लिखता है, "तुमने यहाँ बात को नहीं समझा; फिर से कोशिश करो।"
समय यात्रा: छात्र समय में पीछे जाता है, उत्तर लिखने से पहले शिक्षक की टिप्पणी पढ़ता है, और टेस्ट को फिर से लिखता है।
तुलना: छात्र अपने मूल उत्तर और अपने पुनः लिखे गए उत्तर (नोट के साथ) की तुलना करता है।
- पुनः लिखा गया उत्तर कहाँ बदला? वहीं जहाँ छात्र ने गलती की थी।
- क्या समान रहा? वह हिस्सा जिसे उन्होंने सही समझा।

"सेल्फ-डिस्टिलेशन" वाला हिस्सा:
AI को इसे ग्रेड करने के लिए किसी मानव शिक्षक की आवश्यकता नहीं है। वह खुद अपना शिक्षक बनता है। वह खुद से पूछता है: "अगर मुझे पता होता कि उपयोगकर्ता आगे क्या कहने वाला है, तो मैंने कैसे उत्तर दिया होता?" फिर वह अपने उस "परफेक्ट hindsight उत्तर" की तुलना अपने "मूल उत्तर" से करता है और अपने दिमाग (brain) को उस "परफेक्ट" उत्तर के अनुरूप अपडेट करता है।

यह शर्ट पर कॉफी गिरने के बाद आईने में देखने जैसा है। आप दाग देखते हैं, महसूस करते हैं कि आपको अधिक सावधान रहना चाहिए था, और अगली बार अधिक सावधान रहने का वादा करते हैं।

जब उन्होंने इसे आज़माया तो क्या हुआ?

शोधकर्ताओं ने वास्तविक बातचीत पर इसका परीक्षण किया जिसे WildChat नामक एक सार्वजनिक डेटासेट से लिया गया था (जो अव्यवस्थित, अनफ़िल्टर्ड मानवीय बातचीत से भरा है)।

यह स्मार्ट बना: AI निर्देशों का पालन करने और मददगार होने में बेहतर हो गया, भले ही इसे केवल "अव्यवस्थित" डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था जिसमें कोई मानव लेबल नहीं थे।
यह कुछ भूला नहीं: आमतौर पर, जब आप AI को कुछ नया सिखाते हैं, तो वह पुरानी चीजें भूल जाता है (जैसे गणित करना)। इस पद्धति ने AI की पर्सनैलिटी और मददगार होने की क्षमता में सुधार किया बिना गणित या कोडिंग को खराब किए।
इसने व्यक्तित्व सीखे: AI विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के अनुकूल हो सकता था। यदि उपयोगकर्ता A छोटे, मज़ेदार जवाब पसंद करता है और उपयोगकर्ता B लंबे, गंभीर जवाब पसंद करता है, तो AI ने बिना किसी "यूज़र प्रोफाइल" सेटिंग के, बस उनसे बात करके उनके बीच स्विच करना सीख लिया।

यह एक बड़ी बात क्यों है?

सर्वे का इंतज़ार नहीं: हमें डेटा को लेबल करने के लिए इंसानों का इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं है। AI बातचीत से वास्तविक समय में सीखता है।
स्केलेबल (Scalable): चूंकि AI पहले से ही लाखों लोगों से बात कर रहा है, यह तरीका AI को उन सभी इंटरैक्शन से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति देता है।
मजबूत (Robust): भले ही उपयोगकर्ता भ्रमित, क्रोधित, या कोई रैंडम मैसेज ("2+2 क्या है?") भेज रहा हो, AI इतना स्मार्ट है कि वह समझ जाता है, "यह संदेश मुझे यह नहीं बताता कि मैंने गलती की है," और वह इसे अनदेखा कर देता है। वह केवल तभी सीखता है जब फीडबैक वास्तव में उपयोगी हो।

एक कमी (सुरक्षा)

पेपर एक संभावित जोखिम को स्वीकार करता है: यदि कोई उपयोगकर्ता AI को बुरा या असुरक्षित बनने के लिए उकसाता है, तो AI उस व्यवहार को सीख सकता है क्योंकि वह "उपयोगकर्ता के अनुकूल" हो रहा है। ठीक वैसे ही जैसे एक छात्र एक बुरे शिक्षक से बुरी आदतें सीख सकता है, AI एक हेरफेर करने वाले उपयोगकर्ता से बुरी आदतें सीख सकता है। लेखक सुझाव देते हैं कि हमें सुरक्षा घेरे (guardrails) की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI खतरनाक न बन जाए सिर्फ इसलिए क्योंकि किसी उपयोगकर्ता ने ऐसा करने को कहा।

सारांश

यह पेपर एक तरीका प्रस्तावित करता है जिससे AI वास्तविक समय में अपनी गलतियों से सीख सके। मानव द्वारा ग्रेड किए जाने का इंतज़ार करने के बजाय, AI देखता है कि उपयोगकर्ता ने आगे क्या कहा, महसूस करता है कि उसे अलग तरह से क्या करना चाहिए था, और अगली बार बेहतर करने के लिए खुद को सिखाता है। यह AI को एक सुपरपावर देने जैसा है: हर बातचीत से सीखने की क्षमता, जो "ओह! हो गया" (oops) वाले पलों को "समझ में आया!" (aha!) वाले पलों में बदल देती है।

यहाँ शोध पत्र "Aligning Language Models from User Interactions" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

वर्तमान बड़े भाषा मॉडल (LLMs) तैनाती के दौरान बहु-चरणीय (multi-turn) उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का विशाल आयतन उत्पन्न करते हैं। हालाँकि, इस डेटा को आमतौर पर हटा दिया जाता है क्योंकि:

स्पष्ट लेबल का अभाव: मानक प्रशिक्षण डेटासेट (जैसे, RLHF डेटासेट) के विपरीत, वास्तविक दुनिया की बातचीत में स्पष्ट प्राथमिकता लेबल, विशेषज्ञ प्रदर्शन या रिवॉर्ड सिग्नल (reward signals) की कमी होती है।
निहित फीडबैक (Implicit Feedback): फीडबैक प्राकृतिक भाषा के फॉलो-अप संदेशों (जैसे, "यह गलत है," "इसे फिर से लिखें," या "मुझे एक छोटा उत्तर चाहिए") में समाहित होता है, जिससे एक सिद्धांतपूर्ण शिक्षण संकेत (principled learning signal) निकालना कठिन हो जाता है।
छूटा हुआ अवसर: जबकि मॉडलों में इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (in-context learning) क्षमताएं होती हैं (वे फॉलो-अप प्रॉम्प्ट दिए जाने पर अपने व्यवहार को संशोधित कर सकते हैं), इस क्षमता का उपयोग भविष्य के इंटरैक्शन के लिए मॉडल के वेट्स (weights) को अपडेट करने के लिए वर्तमान में नहीं किया जा रहा है।

केंद्रीय प्रश्न यह है: क्या हम बिना किसी स्पष्ट पर्यवेक्षण के संरेखण (alignment) और वैयक्तिकरण (personalization) में सुधार करने के लिए, सरल, सिद्धांतपूर्ण और स्केलेबल तरीके से सीधे कच्चे, बहु-चरणीय उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित कर सकते हैं?

2. कार्यप्रणाली: सेल्फ-डिस्टिलेशन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (SDPO)

लेखक SDPO का प्रस्ताव करते हैं, जो एक ऐसी विधि है जो उपयोगकर्ता के फॉलो-अप संदेश को सेल्फ-डिस्टिलेशन के माध्यम से एक लर्निंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए "हाइंडसाइट" (hindsight) जानकारी के रूप में मानती है।

मुख्य अवधारणा (Core Concept)

यह विधि इस अवलोकन पर आधारित है कि यदि एक मॉडल प्रतिक्रिया ( $y$ ) उत्पन्न करने के बाद उपयोगकर्ता का फॉलो-अप संदेश ( $o$ ) देखता है, तो वह अक्सर एक बेहतर-संरेखित प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है। SDPO इस "हाइंडसाइट" क्षमता को मॉडल की मूल पॉलिसी में वापस डिस्टिल (distill) करता है।

तकनीकी सूत्रीकरण (Technical Formulation)

एक बातचीत के इतिहास $x$ , एक मॉडल प्रतिक्रिया $y$ , और एक आगामी उपयोगकर्ता संदेश $o$ को देखते हुए:

मूल पॉलिसी (Original Policy): मॉडल $x$ के आधार पर $y$ उत्पन्न करता है: $\pi_\theta(y | x)$ ।
हाइंडसाइट पॉलिसी (Hindsight Policy): उसी मॉडल को $x$ और फॉलो-अप $o$ दोनों के साथ पुनः प्रॉम्प्ट किया जाता है ताकि एक "सुधारित" वितरण उत्पन्न किया जा सके: $\pi_\theta(y | x, o)$ ।
लर्निंग सिग्नल (टोकन-लेवल एडवांटेज): लेखक मूल पॉलिसी और हाइंडसाइट पॉलिसी के टोकन प्रोबेबिलिटीज़ की तुलना करते हैं।
- एडवांटेज ( $A_i$ ): इसे $i$ -वें टोकन $y_i$ के लिए लॉग-अनुपात (log-ratio) के रूप में परिभाषित किया गया है:
  $A_i(x, y, o) = \log \frac{\pi_\theta(y_i | x, o, y_{<i})}{\pi_\theta(y_i | x, y_{<i})}$
- व्याख्या:
  - यदि $A_i > 0$ : टोकन को सुदृढ़ (reinforce) किया जाता है (हाइंडसाइट मॉडल इसमें अधिक आश्वस्त है)।
  - यदि $A_i < 0$ : टोकन को दंडित (penalize) किया जाता है (उपयोगकर्ता का फॉलो-अप सुझाव देता है कि इस टोकन ने त्रुटि या मिसअलाइनमेंट में योगदान दिया है)।

अनुकूलन उद्देश्य (Optimization Objectives)

पेपर मॉडल पैरामीटर्स $\theta$ को अपडेट करने के लिए दो समान दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है:

पॉलिसी ग्रेडिएंट व्यू: $A_i$ को अपेक्षित लॉग-अनुपात को अधिकतम करने के लिए टोकन-लेवल एडवांटेज के रूप में मानें।
सेल्फ-डिस्टिलेशन व्यू: मूल पॉलिसी और हाइंडसाइट पॉलिसी के बीच रिवर्स KL डाइवर्जेंस को कम करें (जहाँ हाइंडसाइट पॉलिसी को stopgrad के माध्यम से एक निश्चित "टीचर" के रूप में माना जाता है):
$L_{SDPO}(\theta) = \sum_i KL(\pi_\theta(\cdot | x, y_{<i}) \parallel \pi_\theta(\cdot | x, o, y_{<i}))$

एल्गोरिदम (Algorithm 1) इंटरैक्शन के माध्यम से इटरेशन करता है, $y$ को सैंपल करता है, $o$ को देखता है, $A_i$ की गणना करता है, और $\theta$ को अपडेट करता है।

ऑफ-पॉलिसी वेरिएंट (Off-Policy Variant)

चूंकि वास्तविक दुनिया के लॉग (जैसे, WildChat) में अक्सर अलग-अलग मॉडलों से प्राप्त प्रतिक्रियाएं (off-policy data) होती हैं, इसलिए लेखक एक सरोगेट ऑब्जेक्टिव (Equation 4) प्रस्तावित करते हैं जो मूल व्यवहार संबंधी पॉलिसी की संभावनाओं की आवश्यकता के बिना सीधे लॉग टुपल्स $(x, y, o)$ पर अनुकूलन करता है, जिससे यह मौजूदा डेटासेट्स के लिए लागू हो जाता है।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

कच्चे डेटा से सिद्धांतपूर्ण शिक्षण: बिना किसी स्पष्ट रिवॉर्ड मॉडल, प्राथमिकता लेबल, या मानव एनोटेशन के, सीधे अनक्यूरेटेड (uncurated), बहु-चरणीय उपयोगकर्ता बातचीत से सीखने के लिए एक नया ढांचा।
सेल्फ-डिस्टिलेशन मैकेनिज्म: लर्निंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए मॉडल की अपनी इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग क्षमता को एक 'टीचर' के रूप में उपयोग करना, जो प्रभावी रूप से "मॉडल को स्वयं में डिस्टिल" करता है।
स्केलेबिलिटी और सरलता: इसके लिए किसी जटिल रिवॉर्ड मॉडलिंग या बाहरी जजों की आवश्यकता नहीं है; यह ग्रेडिएंट की गणना के लिए इंटरैक्शन डेटा का ही उपयोग करता है।
दोहरी क्षमता: यह दृष्टिकोण साथ ही तौर पर सामान्य संरेखण (इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग) में सुधार करता है और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के अनुकूल होने के लिए निरंतर वैयक्तिकरण (continual personalization) को सक्षम करता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने Qwen3 और Olmo3 मॉडल परिवारों का उपयोग करके WildChat और WildFeedback (वास्तविक दुनिया की उपयोगकर्ता बातचीत) पर SDPO का मूल्यांकन किया।

A. सामान्य संरेखण (ऑफलाइन प्रशिक्षण)

बेंचमार्क: AlpacaEval 2.0, IFEval, ArenaHard-v2, और MMLU-Pro पर मूल्यांकन किया गया।
निष्कर्ष:
- 14,000 कच्चे उपयोगकर्ता संवादों पर प्रशिक्षण ने सभी मॉडलों में इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग और अलाइनमेंट स्कोर में महत्वपूर्ण सुधार किया।
- कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग का अभाव: उसी डेटा पर मानक सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) के विपरीत (जिसने प्रदर्शन को कम कर दिया), SDPO ने गणित, कोडिंग या ज्ञान संबंधी कार्यों में क्षमताओं को घटाए बिना अलाइनमेंट में सुधार किया।
- मजबूती (Robustness): फीडबैक सिग्नल के लिए फिल्टर किए बिना अनक्यूरेटेड (रैंडमली सैम्पल्ड) WildChat डेटा पर प्रशिक्षित होने के बावजूद, SDPO ने सुधार दिखाया, हालांकि क्यूरेटेड डेटा की तुलना में यह थोड़ा कम स्पष्ट था।
- SFT के साथ तुलना: उसी डेटासेट पर मानक SFT के कारण प्रदर्शन में भारी गिरावट आई (जैसे, AlpacaEval पर -18.9%), जो यह सिद्ध करता है कि SDPO के लाभ केवल असिस्टेंट आउटपुट के साधारण अनुकरण (imitation) के कारण नहीं हैं, बल्कि निहित फीडबैक संकेतों के निष्कर्षण के कारण हैं।

B. निरंतर वैयक्तिकरण (ऑनलाइन अनुकूलन)

सेटअप: सिम्युलेटेड ऑनलाइन इंटरैक्शन जहाँ उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएं (जैसे, "संक्षिप्त/कैजुअल" बनाम "विस्तृत/प्रोफेशनल") पेश की गईं या बदली गईं।
निष्कर्ष:
- तीव्र अनुकूलन: मॉडल ने ~50 इंटरैक्शन के भीतर नई उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के अनुकूल होना शुरू कर दिया, और बेस मॉडल के मुकाबले >85% विन रेट हासिल किया।
- स्थिरता: मॉडल पुरानी प्राथमिकताओं को भूल सकता था जब उपयोगकर्ता का फीडबैक बदल गया (जैसे, संक्षिप्त से विस्तृत में बदलना) बिना नई प्राथमिकता को भूले।
- कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग का अभाव: कई पूरक प्राथमिकताओं को क्रमिक रूप से सीखते समय, मॉडल ने पहले से सीखे गए व्यवहारों को बनाए रखते हुए नए व्यवहार प्राप्त किए।

C. व्याख्यात्मकता (Interpretability)

विज़ुअलाइज़ेशन: टोकन-लेवल एडवांटेज के हीटमैप्स ने दिखाया कि मॉडल ने उन टोकन की सही पहचान की और उन्हें दंडित किया जिनके कारण उपयोगकर्ता असंतोष (जैसे, औपचारिक टोन मांगे जाने पर अनौपचारिक टोन) हुआ, और सही टोकन को सुदृढ़ किया।
शोर के प्रति मजबूती (Noise Robustness): जब उपयोगकर्ता के फॉलो-अप अप्रासंगिक थे (जैसे, ईमेल ड्राफ्ट के बाद "2+2 क्या है?" पूछना), तो एडवांटेज शून्य के करीब थे, जिससे मॉडल को शोर से सीखने से रोका जा सका।

5. महत्व और निहितार्थ (Significance and Implications)

लूप को बंद करना: SDPO यह प्रदर्शित करता है कि "डिप्लॉयमेंट फेज" प्रशिक्षण डेटा का एक व्यवहार्य और समृद्ध स्रोत है, जो संभावित रूप से मॉडलों को मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना वाइल्ड (wild) में लगातार सुधार करने की अनुमति देता है।
लागत दक्षता: यह निरंतर मॉडल सुधार के लिए महंगे रिवॉर्ड मॉडलिंग, मानव प्राथमिकता लेबलिंग, या जटिल RLHF पाइपलाइनों की आवश्यकता को समाप्त करता है।
वैयक्तिकरण: यह वास्तव में व्यक्तिगत AI सहायकों के लिए एक मार्ग प्रदान करता है जो स्थिर प्रोफाइल के बजाय स्वाभाविक बातचीत के माध्यम से व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के अनुकूल होते हैं।
सुरक्षा विचार: लेखक नोट करते हैं कि प्रभावी होने के बावजूद, सीधे उपयोगकर्ताओं से सीखना जोखिम भरा है (जैसे, उपयोगकर्ताओं द्वारा मॉडल को मैनिपुलेट करना)। वे सुझाव देते हैं कि एडवरसेरियल सिग्नल्स को फ़िल्टर करने के लिए हाइंडसाइट प्रॉम्प्ट मैकेनिज्म को सुरक्षा सिद्धांतों के साथ बढ़ाया जा सकता है, लेकिन यह एक खुला विषय बना हुआ है।

संक्षेप में, यह शोध पत्र स्थापित करता है कि उपयोगकर्ता इंटरैक्शन एक विशिष्ट, कम उपयोग किया जाने वाला डेटा मोडैलिटी है जिसे जब सेल्फ-डिस्टिलेशन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से प्रोसेस किया जाता है, तो यह भाषा मॉडल के संरेखण और वैयक्तिकरण में महत्वपूर्ण, स्केलेबल और सुरक्षित सुधार ला सकता है।