ಹಾಗಾದರೆ, ನೀವು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ? ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಡೆ - ಆದರೆ ಅದು ನೇರ ರೇಖೆ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದು ಬೇಡ. ನೀವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ "ಅದನ್ನು ಪಡೆಯುವ" ಚಾಟ್ಬಾಟ್ನ ಕನಸು ಕಾಣುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಫ್ಯಾನ್ಸಿಯರ್ ಆಗಿರಲಿ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ನೀಲನಕ್ಷೆ. ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ, ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ಗಳಿಲ್ಲ - ಆದರೆ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಲು (ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು) ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಕ್ವಾಂಟಮ್ AI ಎಂದರೇನು? - ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ ಛೇದಿಸುವ ಸ್ಥಳ
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ.
🔗 AI ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯ ಎಂದರೇನು? - ಎಲ್ಲವೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬರುವ ಕ್ಷಣ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ತಾವು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 AI ಗೆ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂದರೇನು?
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಕೇವಲ ಕೋಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ - ಅದು ಸಂದರ್ಭ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ಏಕೆ ಎಂದು ನೋಡಿ.
1. ನಿಮ್ಮ AI ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ? 🎯
ಒಂದೇ ಸಾಲಿನ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಆಕರ್ಷಕ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರವನ್ನು ತೆರೆಯುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: ಈ AI ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ? ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
-
"ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ, ತಟಸ್ಥ ಅಥವಾ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕೆಂದು ನಾನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ."
-
"ಇದು ಸ್ಪಾಟಿಫೈ ನಂತಹ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬೇಕು, ಆದರೆ ಉತ್ತಮ - ಹೆಚ್ಚು ವೈಬ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ."
-
"ನನಗೆ ವ್ಯಂಗ್ಯವೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಇಮೇಲ್ಗಳಿಗೆ ನನ್ನ ಸ್ವರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ಬಾಟ್ ಬೇಕು."
ಇದನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ "ಗೆಲುವು" ಏನು? ಅದು ವೇಗವೇ? ನಿಖರತೆಯೇ? ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ? ನೀವು ನಂತರ ಯಾವ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ ಅದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
2. ನೀವು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಂಡಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ 📦
ಉತ್ತಮ AI ನೀರಸ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ - ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನೀರಸ. ಆದರೆ ನೀವು ಈ ಭಾಗವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಲಂಕಾರಿಕ ಮಾದರಿ ಎಸ್ಪ್ರೆಸೊದಲ್ಲಿ ಗೋಲ್ಡ್ ಫಿಷ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
-
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ? ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು (ಕಾಗಲ್, UCI), API ಗಳು, ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ಫೋರಮ್ಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ದಾಖಲೆಗಳು?
-
ಅದು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿದೆಯೇ? ಬಹುಶಃ ಅಲ್ಲ. ಹೇಗಾದರೂ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ: ವಿಚಿತ್ರ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಭ್ರಷ್ಟ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಿಡಿ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾದದ್ದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ.
-
ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿದೆಯೇ? ಪಕ್ಷಪಾತಿಯೇ? ಅತಿಯಾದ ಫಿಟ್ ಆಗಲು ಕಾಯುತ್ತಿದೆಯೇ? ಮೂಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ಕೋಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
ವೃತ್ತಿಪರ ಸಲಹೆ: ನೀವು ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ. ಅದು ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ರೆಸಲ್ಯೂಷನ್ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿ. ಅದು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳಾಗಿದ್ದರೆ... ನಿಮ್ಮನ್ನು ನೀವು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸಿ.
3. ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ? 🧠
ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಸೃಷ್ಟಿಸಲು, ಊಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ? ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರಿಯೂ ನಿಮ್ಮನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಕರಗಳ ಸೆಟ್ ಕಡೆಗೆ - ಮತ್ತು ವಿಪರೀತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ತಲೆನೋವುಗಳ ಕಡೆಗೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ.
| ಗುರಿ | ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ | ಪರಿಕರಗಳು/ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು | ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು |
|---|---|---|---|
| ಪಠ್ಯ ರಚನೆ | ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ (GPT-ಶೈಲಿ) | ಅಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಮುಖ, Llama.cpp | ಭ್ರಮೆಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ |
| ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ | ಸಿಎನ್ಎನ್ ಅಥವಾ ವಿಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ | ಪೈಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ | ಬಹಳಷ್ಟು ಚಿತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ |
| ಮುನ್ಸೂಚನೆ | ಲೈಟ್ಜಿಬಿಎಂ ಅಥವಾ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ | ಸೈಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ, ಕೇರಾಸ್ | ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ |
| ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | LLM ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ನೊಂದಿಗೆ RAG ಅಥವಾ LangChain | ಲ್ಯಾಂಗ್ಚೈನ್, ಪೈನ್ಕೋನ್ | ಪ್ರೇರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ |
| ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕ | ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ | ಓಪನ್ಎಐ ಜಿಮ್, ರೇ ಆರ್ಲಿಬ್ | ನೀವು ಒಮ್ಮೆಯಾದರೂ ಅಳುತ್ತೀರಿ |
ಮಿಶ್ರಣ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಕೂಡ ಚೆನ್ನಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ AI ಗಳನ್ನು ಫ್ರಾಂಕೆನ್ಸ್ಟೈನ್ನ ಎರಡನೇ ಸೋದರಸಂಬಂಧಿಯಂತೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ತರಬೇತಿ ದಿನ(ಗಳು) 🛠️
ಮಾಡುವಂತಹದ್ದಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸ್ಥಳ ಇಲ್ಲಿದೆ .
ನೀವು ಪೂರ್ಣ ಸ್ಟಾಕ್ಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದರೆ:
-
ಪೈಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಥಿಯಾನೊದಂತಹ ಹಳೆಯ ಶಾಲೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ (ಯಾವುದೇ ತೀರ್ಪು ಇಲ್ಲ)
-
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ: ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಮೋಸ ಮಾಡಬೇಡಿ - ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಭಜನೆಗಳು ಸುಳ್ಳು ಹೇಳಬಹುದು
-
ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ: ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ, ಕಲಿಕೆಯ ದರ, ಶಾಲೆ ಬಿಡುವುದು. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ದಾಖಲಿಸಿ ಅಥವಾ ನಂತರ ವಿಷಾದಿಸಿ
ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ:
-
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ "ವೈಬ್ ಕೋಡ್" ಮಾಡಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಆರ್ಟಿಫ್ಯಾಕ್ಟ್ಸ್, ಗೂಗಲ್ AI ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಓಪನ್ಎಐನ ಆಟದ ಮೈದಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ
-
ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ರಿಪ್ಲಿಟ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಂಗ್ಚೈನ್ ಬಳಸಿ ಚೈನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ. ಅದು ವೈಫಲ್ಯವಲ್ಲ - ಇದು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ.
5. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಅದನ್ನು ನಂಬಬೇಡಿ 📏
ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುವ ಮಾದರಿ? ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ರೂಕಿ ಟ್ರಾಪ್.
ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಮಾಪಕಗಳು:
-
ಪಠ್ಯ : BLEU (ಶೈಲಿಗಾಗಿ), ROUGE (ನೆನಪಿಗಾಗಿ), ಮತ್ತು ಗೊಂದಲ (ಗೀಳಾಗಬೇಡಿ)
-
ವರ್ಗೀಕರಣ : F1 > ನಿಖರತೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ
-
ಹಿಂಜರಿತ : ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷವು ಕ್ರೂರ ಆದರೆ ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿದೆ.
ವಿಚಿತ್ರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ನೀವು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ-ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಟೈಪೊಗಳು, ಆಡುಭಾಷೆ, ವ್ಯಂಗ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿದೆ - ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
6. ಸಾಗಿಸಿ (ಆದರೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ) 📡
ನೀವು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಈಗ ನೀವು ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ನಾವು ಆತುರಪಡಬಾರದು.
ನಿಯೋಜನೆ ವಿಧಾನಗಳು:
-
ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ : AWS ಸೇಜ್ಮೇಕರ್, ಗೂಗಲ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI, ಅಜುರೆ ML - ವೇಗವಾದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದುಬಾರಿ
-
API-ಲೇಯರ್ : ಅದನ್ನು FastAPI, ಫ್ಲಾಸ್ಕ್ ಅಥವಾ ವರ್ಸೆಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿಂದಲಾದರೂ ಕರೆ ಮಾಡಿ
-
ಸಾಧನದಲ್ಲಿ : ಮೊಬೈಲ್ ಅಥವಾ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ONNX ಅಥವಾ TensorFlow Lite ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
-
ಕೋಡ್ ಇಲ್ಲದ ಆಯ್ಕೆಗಳು : MVP ಗಳಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ಲಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಲು Zapier, Make.com, ಅಥವಾ Peltarion ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿಯು ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಅದು ವಿಚಿತ್ರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಬೇಗನೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ.
7. ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಅಥವಾ ವಲಸೆ ಮಾಡಿ 🧪🔁
AI ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ. ಅದು ಅಲೆಯುತ್ತದೆ. ಅದು ಮರೆತುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಶಿಶುಪಾಲನೆ ಮಾಡಬೇಕು - ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿ, ಶಿಶುಪಾಲನಾ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.
-
ಎವಿಡೆಂಟ್ಲಿ ಅಥವಾ ಫಿಡ್ಲರ್ ನಂತಹ ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
-
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ - ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು
-
ಮರುತರಬೇತಿ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ
ಅಲ್ಲದೆ - ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೇಮಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ (ಉದಾ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಜೈಲ್ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು), ಅದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಿ.
8. ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕೇ? 🤷♂️
ಇಲ್ಲಿದೆ ಕ್ರೂರ ಸತ್ಯ: ನೀವು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್, ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ ಅಥವಾ ರಾಕ್ಷಸ ರಾಷ್ಟ್ರ-ರಾಜ್ಯವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ LLM ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಗಂಭೀರವಾಗಿ.
ಬಳಸಿ:
-
ನೀವು ಮುಕ್ತ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ನೆಲೆಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ LLaMA 3
-
ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಚೈನೀಸ್ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂಗಳಿಗಾಗಿ ಡೀಪ್ಸೀಕ್ ಅಥವಾ ಯಿ
-
ಹಗುರವಾದ ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬೇಕಾದರೆ ಮಿಸ್ಟ್ರಾಲ್
-
ನೀವು ವೇಗ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ API ಮೂಲಕ GPT
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತ. ಇದು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
✅ ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ಡ್-ಯುವರ್-ಓನ್-AI ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
-
ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ
-
ಡೇಟಾ: ಸ್ವಚ್ಛ, ಲೇಬಲ್, (ಹೆಚ್ಚಾಗಿ) ಸಮತೋಲಿತ
-
ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
-
ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ರೈಲು ಲೂಪ್ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಕಠಿಣ, ನೈಜ
-
ನಿಯೋಜನೆ ಲೈವ್ ಆದರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಲಾಕ್ ಆಗಿದೆ