ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ವಿಶಾಲವಾದ, ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ (ಬರವಣಿಗೆ, ಹುಡುಕಾಟ, ಕೋಡಿಂಗ್, ಚಿತ್ರಗಳು) ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ನಿಮಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳು ಬೇಕಾದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಿಡುವ ಬದಲು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ (RAG ನಂತಹ), ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ : ಒಂದು ವಿಶಾಲ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ.

ಹೊಂದಾಣಿಕೆ : ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, LoRA/ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳು, RAG ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಜನರೇಟಿವ್ ಫಿಟ್ : ಅವು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಕೇತಗಳು : ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕಡಿಮೆ ಭ್ರಮೆಗಳು, ಬಹುಮಾದರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.

ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು : ಭ್ರಮೆಗಳು, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ತ್ವರಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ ಯೋಜನೆ.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ಕಂಪನಿ ಎಂದರೇನು?
AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಆದಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.

🔗 AI ಕೋಡ್ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?
ಪೈಥಾನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ API ಗಳವರೆಗೆ AI ಕೋಡ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.

🔗 AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂದರೇನು
AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.

🔗 AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎಂದರೇನು?
ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಪ್ರಮುಖ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

---

1) ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು - ಮಂಜು ರಹಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🧠

ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಯು ವಿಶಾಲವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ, ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದರಲ್ಲಿ ಟನ್‌ಗಳಷ್ಟು) ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಲ್ಲ, ಹಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ( NIST , ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ CRFM ).

ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬದಲು:

• ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು

• ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು

• PDF ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು

• ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

• ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು

• ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಅನುವಾದಿಸುವುದು

• ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು

... ನೀವು "ಜಗತ್ತನ್ನು ಕಲಿಯುವ" ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೀರಿ, ನಂತರ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸೇರಿಸಿದ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 ).

ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: ಇದು ನೀವು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಂಜಿನ್

ಮತ್ತು ಹೌದು, ಕೀವರ್ಡ್ "ಸಾಮಾನ್ಯ." ಅದೇ ಸಂಪೂರ್ಣ ಟ್ರಿಕ್.

---

2) ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು? (ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ) 🎨📝

ಹಾಗಾದರೆ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು? ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ - ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಡ್, ವಿಡಿಯೋ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ... ಇವೆಲ್ಲವುಗಳ ಮಿಶ್ರಣಗಳು ( NIST , NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ).

ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎಂದರೆ "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ / ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲ" ಎಂಬಂತಹ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ ಕಾಣುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

• ಪ್ಯಾರಾಗಳು

• ಕವಿತೆಗಳು

• ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು

• ವಿವರಣೆಗಳು

• ಮಧುರ ಗೀತೆಗಳು

• ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು

• ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಧ್ವನಿಗಳು

• ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಅಸಂಬದ್ಧ 🙃

ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ:

• ಅವರು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ವಿಶಾಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

• ಅವರು ಹೊಸ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ (ವಿಚಿತ್ರವಾದವುಗಳಿಗೂ ಸಹ) ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ( ಬ್ರೌನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

• ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡದೆಯೇ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮರುಉದ್ದೇಶಿಸಬಹುದು ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ಅವು ಬ್ರೆಡ್ ಹಿಟ್ಟಿನಂತೆಯೇ "ಬೇಸ್ ಲೇಯರ್" ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಬ್ಯಾಗೆಟ್, ಪಿಜ್ಜಾ ಅಥವಾ ದಾಲ್ಚಿನ್ನಿ ರೋಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಬೇಯಿಸಬಹುದು... ಪರಿಪೂರ್ಣ ರೂಪಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ನನಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ 😄

---

3) ಅವರು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದರು (ಮತ್ತು ಜನರು ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವುದನ್ನು ಏಕೆ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ) 🚀

ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೊದಲು, ಬಹಳಷ್ಟು AI ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿತ್ತು:

• ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ

• ಅನುವಾದಕ್ಕಾಗಿ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ

• ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ

• ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ

ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿತು, ಆದರೆ ಅದು ನಿಧಾನವಾಗಿತ್ತು, ದುಬಾರಿಯಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಒಂದು ರೀತಿ... ದುರ್ಬಲವಾಗಿತ್ತು.

ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅದನ್ನು ತಿರುಗಿಸಿದವು:

• ಒಮ್ಮೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ (ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯತ್ನ)

• ಎಲ್ಲೆಡೆ ಮರುಬಳಕೆ (ದೊಡ್ಡ ಪ್ರತಿಫಲ) ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ಆ ಮರುಬಳಕೆಯೇ ಗುಣಕ. ಕಂಪನಿಗಳು ಚಕ್ರವನ್ನು 20 ಬಾರಿ ಮರುಶೋಧಿಸುವ ಬದಲು, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬದ ಮೇಲೆ 20 ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.

ಅಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಯಿತು:

• ನೀವು "ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ"

• ನೀವು ಮಾಡೆಲ್ ಜೊತೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಅವರು ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರೆ ಮಾಡದ ಸಹಾಯಕ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೀರಿ ☕🤝

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ, ಆದರೆ ಹೇ. ಬೆಳವಣಿಗೆ.

---

4) ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆ: ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ + ರೂಪಾಂತರ 🧩

ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ ( ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ CRFM , NIST ):

ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ("ಇಂಟರ್ನೆಟ್-ಇಶ್ ಅನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ" ಹಂತ) 📚

NIST ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೃಹತ್, ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ . ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಪದಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ ( ಡೆವ್ಲಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2018 , ಬ್ರೌನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 ).

ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುವುದು :

• ವ್ಯಾಕರಣ

• ಸಂಗತಿಗಳು (ರೀತಿಯ)

• ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಗಳು (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ)

• ಬರವಣಿಗೆಯ ಶೈಲಿಗಳು

• ಸಂಕೇತ ರಚನೆ

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ಉದ್ದೇಶ

ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ("ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸಿ" ಹಂತ) 🛠️

ನಂತರ ನೀವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ:

• ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದು (ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗಳು)

• ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವುದು (ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು) ( ವೀ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

• ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ ಡೇಟಾದ ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ)

• LoRA / ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳು (ಹಗುರವಾದ ಶ್ರುತಿ ವಿಧಾನಗಳು) ( ಹು ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

• RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆ - ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ) ( ಲೆವಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

• ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ (ಕರೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಇತ್ಯಾದಿ)

ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅದೇ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಣಯ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು... ನಂತರ ಐದು ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ನಂತರ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ 😭

---

5) ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಯಾವುದು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ? ✅

ಇದು ಜನರು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ವಿಭಾಗ, ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿಷಾದಿಸುತ್ತಾರೆ.

"ಒಳ್ಳೆಯ" ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ ಕೇವಲ "ದೊಡ್ಡದು" ಎಂದಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಖಂಡಿತ... ಆದರೆ ಅದೊಂದೇ ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ:

ಬಲವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ 🧠

ಇದು ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರುತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 ).

ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ 🎛️

ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• "ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರಿ"

• "ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ"

• "ಸ್ನೇಹಪರ ಸ್ವರದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ"

• "ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಡಿ"

ಕೆಲವು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆದರೆ ಜಾರು. ಸ್ನಾನ ಮಾಡುವಾಗ ಸೋಪ್ ಬಾರ್ ಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಂತೆ. ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅನಿಯಮಿತವಾಗಿದೆ 😅

ಕಡಿಮೆ ಭ್ರಮೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿ (ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ) 🧯

ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಭ್ರಮೆಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಮಾದರಿಗಳು:

• ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ

• ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಿ

• ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಬಳಸುವಾಗ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರಿ ( ಜಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2023 , ಲೆವಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

ಉತ್ತಮ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ) 🖼️🎧

ನೀವು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಓದುವ, ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಹಳಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ( ರಾಡ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 ).

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿರ್ಣಯ ⚡

ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಮುಖ್ಯ. ಬಲಿಷ್ಠವಾದರೂ ನಿಧಾನವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಟೈರ್ ಪಂಕ್ಚರ್ ಆಗಿರುವ ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಸ್ ಕಾರಿನಂತಿದೆ.

ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆ ನಡವಳಿಕೆ 🧩

"ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರಾಕರಿಸು" ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ:

• ಹಾನಿಕಾರಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ

• ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ

• ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಿ

• ಮೂಲ ಜೈಲ್ ಬ್ರೇಕ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿ (ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ + ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ 🌱

ಇದು ಒಣಗಿದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಜ:

• ಉಪಕರಣಗಳು

• ಇವಾಲ್ ಹಾರ್ನೆಸ್‌ಗಳು

• ನಿಯೋಜನೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು

• ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು

• ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಬೆಂಬಲ

ಹೌದು, "ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ" ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪದ. ನನಗೂ ಅದು ಇಷ್ಟವಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದು ಮುಖ್ಯ.

---

6) ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳು (ಮತ್ತು ಅವು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು) 🧾

ಕೆಳಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪೂರ್ಣ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕವಿದೆ. ಇದು "ಒಂದು ನಿಜವಾದ ಪಟ್ಟಿ" ಅಲ್ಲ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ: ಜನರು ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಏನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬಂತಿದೆ.

ಉಪಕರಣ / ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರ	ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು	ದುಬಾರಿ	ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಸ್ವಾಮ್ಯದ LLM (ಚಾಟ್-ಶೈಲಿ)	ವೇಗ + ಮೆರುಗು ಬಯಸುವ ತಂಡಗಳು	ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ / ಚಂದಾದಾರಿಕೆ	ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಉತ್ತಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ "ಔಟ್ ಆಫ್ ಬಾಕ್ಸ್" 😌
ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ (ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟೇಬಲ್)	ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಯಸುವ ಬಿಲ್ಡರ್‌ಗಳು	ಇನ್ಫ್ರಾ ವೆಚ್ಚ (ಮತ್ತು ತಲೆನೋವು)	ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಸ್ನೇಹಿ, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು... ನೀವು ಮಧ್ಯರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ
ಪ್ರಸರಣ ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್	ಸೃಜನಶೀಲರು, ವಿನ್ಯಾಸ ತಂಡಗಳು	ಉಚಿತದಿಂದ ಪಾವತಿಸಬಹುದಾದ	ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ಶೈಲಿಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು (ಇದಲ್ಲದೆ: ಬೆರಳುಗಳು ಆಫ್ ಆಗಿರಬಹುದು) ✋😬 ( ಹೋ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 , ರೊಂಬಾಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )
ಬಹುರೂಪಿ "ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ" ಮಾದರಿ	ಚಿತ್ರಗಳು + ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು	ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ	ಚಿತ್ರಗಳು, ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳು, ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ - ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ( ರಾಡ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )
ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ	ಹುಡುಕಾಟ + RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು	ಪ್ರತಿ ಕರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚ	ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಶಿಫಾರಸುಗಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ - ಶಾಂತ MVP ಶಕ್ತಿ ( ಕಾರ್ಪುಖಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 , ಡೌಜ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2024 )
ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ	ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳು, ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು	ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ / ಸ್ಥಳೀಯ	ವೇಗದ ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ, ಗದ್ದಲದ ಆಡಿಯೊಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ) 🎙️ ( ಪಿಸುಮಾತು )
ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ	ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು, ಮಾಧ್ಯಮ	ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ	ನೈಸರ್ಗಿಕ ಧ್ವನಿ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಧ್ವನಿ ಶೈಲಿಗಳು, ನಿರೂಪಣೆ - ಭಯಾನಕ-ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಬಹುದು ( ಶೆನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2017 )
ಸಂಕೇತ-ಕೇಂದ್ರಿತ LLM	ಅಭಿವರ್ಧಕರು	ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ / ಚಂದಾದಾರಿಕೆ	ಕೋಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳು, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು, ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ... ಆದರೂ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಓದುವವರಲ್ಲ 😅

"ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿ" ಎಂದರೆ "ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್" ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಮಾದರಿಗಳು ಅಡಿಪಾಯದಂತಹವುಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ವಿಶಾಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 , NIST ).

---

7) ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಭಾಷಾ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ (ವೈಬ್ ಆವೃತ್ತಿ) 🧠🧃

ಭಾಷಾ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ LLM ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ( ಬ್ರೌನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 ). ಅಷ್ಟೇ. ಯಾವುದೇ ರಹಸ್ಯ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಧೂಳಿಲ್ಲ.

ಆದರೆ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಏನೆಂದರೆ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ರಚನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ ( CSET ):

• ವ್ಯಾಕರಣ ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯರಚನೆ

• ವಿಷಯ ಸಂಬಂಧಗಳು

• ತಾರ್ಕಿಕ-ತರಹದ ಮಾದರಿಗಳು (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ)

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿಂತನೆಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳು

• ಜನರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕ್ಷಮೆಯಾಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾತುಕತೆ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ, ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆ

ಮನುಷ್ಯರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯನ್ನು "ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ" ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುವಂತಿದೆ. ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಾರದು ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ ... ಆದರೂ ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.

ಒಂದು ಸೌಮ್ಯವಾದ ಅತಿಶಯೋಕ್ತಿ: ಇದು ಮೂಲತಃ ಮಾನವ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ದೈತ್ಯ ಸಂಭವನೀಯ ಮೆದುಳಿಗೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿದಂತೆ.
ನಂತರ, ಆ ರೂಪಕವು ಸ್ವಲ್ಪ ಶಾಪಗ್ರಸ್ತವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ನಾವು ಚಲಿಸುತ್ತೇವೆ 😄

---

8) ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು (ಚಿತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರಣ) 🎨🌀

ಪ್ರಸರಣ ಬಳಸುತ್ತವೆ ( ಹೋ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 , ರೊಂಬಾಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 ).

ಒರಟು ಕಲ್ಪನೆ:

1. ಚಿತ್ರಗಳು ಮೂಲತಃ ಟಿವಿ ಸ್ಥಿರವಾಗುವವರೆಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ

2. ಆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ

3. ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಶಬ್ದದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು "ಡೆನೊಯಿಸ್" ಅನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ( ಹೋ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಷನ್ ಫೋಟೋವನ್ನು "ಡೆವಲಪ್" ಮಾಡುವಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫೋಟೋ ಸೂಪರ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಹಜಾರದಲ್ಲಿ ಸ್ನೀಕರ್ಸ್ ಧರಿಸಿದ ಡ್ರ್ಯಾಗನ್ ಆಗಿದೆ 🛒🐉

ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಒಳ್ಳೆಯದು ಏಕೆಂದರೆ:

• ಅವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ

• ಅವುಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಬಲವಾಗಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಬಹುದು

• ಅವರು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ (ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ವರ್ಣಚಿತ್ರ, ಅಪ್‌ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್) ( ರೊಂಬಾಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ಅವರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದರೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾರೆ:

• ಚಿತ್ರಗಳ ಒಳಗೆ ಪಠ್ಯ ರೆಂಡರಿಂಗ್

• ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿವರಗಳು

• ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪಾತ್ರ ಗುರುತು (ಇದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ)

---

9) ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು (ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರಗಳು + ಆಡಿಯೋ) 👀🎧📝

ಬಹುಮಾದರಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬಹು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:

• ಪಠ್ಯ

• ಚಿತ್ರಗಳು

• ಆಡಿಯೋ

• ವೀಡಿಯೊ

• ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸೆನ್ಸರ್ ತರಹದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ( NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ:

• ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲವು ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು

• ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಪರಿಕರಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು

• ಶಿಕ್ಷಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು

• ರಚನೆಕಾರರು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ರೀಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು

• ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಕರಗಳು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್ ಅನ್ನು "ಓದಬಹುದು" ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು

ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ:

• ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ

• ಪಠ್ಯವನ್ನು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ

• "ಬೆಕ್ಕು" ಬೆಕ್ಕು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ 😺 ( ರಾಡ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸೊಗಸಾಗಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದನ್ನು ಹೊದಿಕೆಯಂತೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

---

10) ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ vs ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ vs RAG (ನೀವು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ) 🧰

ನೀವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ (ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನ) ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಕೆಲವು ಸನ್ನೆಕೋಲುಗಳಿವೆ:

ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದು 🗣️

ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದದ್ದು.

• ಸಾಧಕ: ಶೂನ್ಯ ತರಬೇತಿ, ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ

• ಕಾನ್ಸ್: ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿರಬಹುದು, ಸಂದರ್ಭ ಮಿತಿಗಳು, ತ್ವರಿತ ದುರ್ಬಲತೆ

ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ 🎯

ನಿಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ.

• ಸಾಧಕ: ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ನಡವಳಿಕೆ, ಉತ್ತಮ ಡೊಮೇನ್ ಭಾಷೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಉದ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು

• ಕಾನ್ಸ್: ವೆಚ್ಚ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಅತಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವ ಅಪಾಯ, ನಿರ್ವಹಣೆ

ಹಗುರವಾದ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (LoRA / ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳು) 🧩

ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆವೃತ್ತಿ ( ಹು ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 ).

• ಸಾಧಕ: ಅಗ್ಗದ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್, ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸುಲಭ

• ಕಾನ್ಸ್: ಇನ್ನೂ ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆ) 🔎

ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಯಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ( ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 ).

• ಸಾಧಕ: ನವೀಕೃತ ಜ್ಞಾನ, ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು (ನೀವು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ), ಕಡಿಮೆ ಮರುತರಬೇತಿ

• ಕಾನ್ಸ್: ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮುರಿಯಬಹುದು, ಉತ್ತಮ ಚಂಕಿಂಗ್ + ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ನಿಜವಾದ ಮಾತು: ಅನೇಕ ಯಶಸ್ವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ + RAG ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಜನರು ಅದನ್ನು ಬೇಗನೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ 😅

---

11) ಅಪಾಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು “ದಯವಿಟ್ಟು ಇದನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಡಿ” ವಿಭಾಗ 🧯😬

ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಂತೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತಿಭಾನ್ವಿತ ಇಂಟರ್ನ್‌ನಂತೆ ಇರುತ್ತವೆ.

ಯೋಜನೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಗಳು:

ಭ್ರಮೆಗಳು 🌀

ಮಾದರಿಗಳು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು:

• ನಕಲಿ ಮೂಲಗಳು

• ತಪ್ಪು ಸಂಗತಿಗಳು

• ತೋರಿಕೆಯ ಆದರೆ ತಪ್ಪು ಹೆಜ್ಜೆಗಳು ( ಜಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2023 )

ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು:

• ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ RAG ( ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

• ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು (ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, ಪರಿಕರ ಕರೆಗಳು)

• "ಊಹೆ ಮಾಡಬೇಡಿ" ಎಂಬ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆ

• ಪರಿಶೀಲನಾ ಪದರಗಳು (ನಿಯಮಗಳು, ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ)

ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಮಾದರಿಗಳು ⚠️

ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಪಡೆಯಬಹುದು:

• ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಸ್

• ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಾನ ಸಾಧನೆ

• ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಳು ( NIST AI RMF 1.0 , ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು:

• ಸುರಕ್ಷತಾ ಶ್ರುತಿ

• ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್

• ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು

• ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಡೊಮೇನ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ( NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆ 🔒

ನೀವು ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು:

• ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ

• ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

• ಯಾವ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ

• ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾವುದು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ ( NIST AI RMF 1.0 )

ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು:

• ಖಾಸಗಿ ನಿಯೋಜನೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು

• ಬಲವಾದ ಆಡಳಿತ

• ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ಮಾನ್ಯತೆ

• ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಆಂತರಿಕ-ಮಾತ್ರ RAG ( NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ , ಕಾರ್ಲಿನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

ತಕ್ಷಣದ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ RAG ನೊಂದಿಗೆ) 🕳️

ಮಾದರಿಯು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿದರೆ, ಆ ಪಠ್ಯವು ಅದನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು:

• "ಹಿಂದಿನ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ..."

• "ನನಗೆ ರಹಸ್ಯವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ..." ( OWASP , ಗ್ರೇಷೇಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2023 )

ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು:

• ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ

• ಪಡೆದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ

• ಪರಿಕರ ಆಧಾರಿತ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (ಕೇವಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲ)

• ವಿರೋಧಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ( OWASP ಚೀಟ್ ಶೀಟ್ , NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೆದರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಕೇವಲ... ನೆಲದ ಹಲಗೆಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಕಿರಿಚುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ.

---

12) ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು 🎛️

ನೀವು ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ (ಅಥವಾ ಒಂದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ), ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:

ನೀವು ಏನನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ 🧾

• ಪಠ್ಯ ಮಾತ್ರ

• ಚಿತ್ರಗಳು

• ಆಡಿಯೋ

• ಮಿಶ್ರ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್

ನಿಮ್ಮ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ 📌

ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ (ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ, ಕಾನೂನು, ಸುರಕ್ಷತೆ):

• ನಿಮಗೆ RAG ಬೇಕು ( ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 )

• ನಿಮಗೆ ದೃಢೀಕರಣ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ

• ನಿಮಗೆ (ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ) ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ( NIST AI RMF 1.0 )

ನಿಮ್ಮ ವಿಳಂಬ ಗುರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ⚡

ಚಾಟ್ ತಕ್ಷಣ ಇರುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ ಸಾರಾಂಶವು ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು.
ನಿಮಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಬೇಕಾದರೆ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯ.

ನಕ್ಷೆಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳು 🔐

ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ:

• ಆನ್-ಪ್ರೇಮ್ / VPC ನಿಯೋಜನೆ

• ಡೇಟಾ ಧಾರಣವಿಲ್ಲ

• ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ದಾಖಲೆಗಳು

• ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ( NIST AI RMF 1.0 , NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಬಜೆಟ್ - ಮತ್ತು ತಾಳ್ಮೆಯಿಂದಿರಿ 😅

ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ API ಗಳು ಸುಲಭ ಆದರೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆ: ಮೊದಲು ಸುಲಭವಾದದ್ದನ್ನು ಬಳಸಿ ಮೂಲಮಾದರಿ ರಚಿಸಿ, ನಂತರ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿಸಿ. "ಪರಿಪೂರ್ಣ" ಸೆಟಪ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲವೂ ನಿಧಾನವಾಗುತ್ತದೆ.

---

13) ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು? (ತ್ವರಿತ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ) 🧠✨

ಅದನ್ನು ಮರಳಿ ತರೋಣ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಅವುಗಳು:

• ವಿಶಾಲ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ( NIST , ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ CRFM )

• ವಿಷಯವನ್ನು (ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ( NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು ( ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಮೂಲ ಪದರ

ಅವು ಒಂದೇ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಅಥವಾ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅಲ್ಲ. ಅವು ಒಂದು ವೇದಿಕೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯು ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ನಂತೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಅಡುಗೆಮನೆಯಂತಿದೆ. ನೀವು ಅದರಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಊಟಗಳನ್ನು ಬೇಯಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಗಮನ ಹರಿಸದಿದ್ದರೆ ನೀವು ಟೋಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಸುಡಬಹುದು… ಆದರೆ ಅಡುಗೆಮನೆ ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ 🍳🔥

---

14) ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಟೇಕ್‌ಅವೇ ✅🙂

ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ( NIST , ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ CRFM ). ಅವು ಅದ್ಭುತ, ಅಶುದ್ಧ, ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಾಸ್ಯಾಸ್ಪದವಾಗಿರಬಹುದು - ಎಲ್ಲವೂ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ.

ಸಾರಾಂಶ:

• ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ = ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಮೂಲ ಮಾದರಿ ( NIST )

• ಜನರೇಟಿವ್ AI = ವಿಷಯ ಸೃಷ್ಟಿ, ಕೇವಲ ವರ್ಗೀಕರಣವಲ್ಲ ( NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ )

• ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು (ಪ್ರೋಮ್ಟಿಂಗ್, RAG, ಟ್ಯೂನಿಂಗ್) ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ( ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020 , ಹು ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021 )

• ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ: ನಿಖರತೆ, ವೆಚ್ಚ, ಸುಪ್ತತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ( NIST AI RMF 1.0 )

ನೀವು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಅದು ಕಟ್ಟಡ ನಿಂತಿರುವ ಇಡೀ ಮಹಡಿ... ಮತ್ತು ಹೌದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೆಲವು ಸ್ವಲ್ಪ ಅಲುಗಾಡುತ್ತದೆ 😅

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು

ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯು ವಿಶಾಲವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬದಲು, ನೀವು ಬಲವಾದ "ಬೇಸ್" ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆ ರೂಪಾಂತರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (RAG), ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರ ಕಲ್ಪನೆಯು ಅಗಲ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀರಿಯಬಿಲಿಟಿ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಅನುವಾದದಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗು ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಒಮ್ಮೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ನಂತರ ಅನೇಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಿ. ಇದು ನಕಲು ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸದ ಹೊರತು ಅವು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದವುಗಳಾಗಿವೆ.

ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಲ್ಲಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು

ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಲ್ಲಿ, ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಂತಹ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ; ಅವು ಮಾನವ ನಿರ್ಮಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೋಲುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವರು ವಿಶಾಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ, ಅವರು ಅನೇಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಅವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಜನರೇಟಿವ್ ಅನುಭವಗಳ ಹಿಂದಿನ "ಮೂಲ ಪದರ".

ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಷಾ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಂದಿನ ಪದ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಪದಗಳಂತಹ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಆ ಸರಳ ಉದ್ದೇಶವು ವ್ಯಾಕರಣ, ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅವರು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಲವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ನಂತರ ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸಬಹುದು.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, LoRA ಮತ್ತು RAG ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. LoRA/ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳು ಹಗುರವಾದ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿದೆ. RAG ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿ ಉತ್ತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ತಾಜಾತನ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಬದಲಿಗೆ RAG ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾದಾಗ RAG ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪೂರೈಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು "ಊಹೆ"ಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸ್ಥಿರ ಶೈಲಿ, ಡೊಮೇನ್ ಪದಗುಚ್ಛ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್ ಆಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ + RAG ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.

ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆ

ಒದಗಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (RAG) ನೊಂದಿಗೆ ನೆಲಸಮ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಸ್ಕೀಮಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಕರ ಕರೆಗಳನ್ನು ಕೋರಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ “ಊಹೆ ಮಾಡಬೇಡಿ” ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ನಿಯಮ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಹಂತದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯಂತಹ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪದರಗಳು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸತ್ಯದ ಮೂಲದಂತೆ ಅಲ್ಲ, ಸಂಭವನೀಯ ಸಹಾಯಕನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯಗಳು

ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಗಳು, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಹಾನಿಕಾರಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದರೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೋರಿಕೆ ಸೇರಿವೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ವೆಬ್ ವಿಷಯದಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿದಾಗ. ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಡಳಿತ, ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಯೋಜಿಸಿ.

ತ್ವರಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

"ಹಿಂದಿನ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ" ಅಥವಾ "ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿ" ನಂತಹ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. RAG ನಲ್ಲಿ, ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ಆ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು, ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು ಪರಿಕರ-ಆಧಾರಿತ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿರೋಧಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು

ನೀವು ಏನನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು. ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ - ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ (RAG), ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಧಾನ ಅಥವಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುವ ಬಲವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಕ್ಷೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ನಿಯೋಜನೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನ ಮಾದರಿ (ಶಬ್ದಕೋಶ ಪದ) - csrc.nist.gov

2. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - NIST AI 600-1: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ - nvlpubs.nist.gov

3. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - NIST AI 100-1: AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

4. ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಆನ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ (CRFM) - ವರದಿ - crfm.stanford.edu

5. arXiv - ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳ ಕುರಿತು (ಬೊಮ್ಮಸಾನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021) - arxiv.org

6. arXiv - ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಶಾಟ್ ಕಲಿಯುವವರು (ಬ್ರೌನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020) - arxiv.org

7. arXiv - ಜ್ಞಾನ-ತೀವ್ರ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆ (ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020) - arxiv.org

8. arXiv - LoRA: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕಡಿಮೆ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಳವಡಿಕೆ (Hu et al., 2021) - arxiv.org

9. arXiv - BERT: ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ದ್ವಿಮುಖ ಪರಿವರ್ತಕಗಳ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ (ಡೆವ್ಲಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2018) - arxiv.org

10. arXiv - ಫೈನ್‌ಟ್ಯೂನ್ಡ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಝೀರೋ-ಶಾಟ್ ಕಲಿಯುವವರು (ವೀ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021) - arxiv.org

11. ACM ಡಿಜಿಟಲ್ ಲೈಬ್ರರಿ - ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆ (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

12. arXiv - ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ ದೃಶ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು (ರಾಡ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021) - arxiv.org

13. arXiv - ಶಬ್ದ ನಿವಾರಕ ಪ್ರಸರಣ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳು (Ho et al., 2020) - arxiv.org

14. arXiv - ಸುಪ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ (ರೊಂಬಾಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021) - arxiv.org

15. arXiv - ಓಪನ್-ಡೊಮೇನ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಕ್ಕಾಗಿ ದಟ್ಟವಾದ ಪ್ಯಾಸೇಜ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (ಕಾರ್ಪುಖಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020) - arxiv.org

16. arXiv - ದಿ ಫೈಸ್ ಲೈಬ್ರರಿ (Douze et al., 2024) - arxiv.org

17. ಓಪನ್‌ಎಐ - ವಿಸ್ಪರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ - openai.com

18. arXiv - ಮೆಲ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ವೇವ್‌ನೆಟ್‌ನಿಂದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಟಿಟಿಎಸ್ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ (ಶೆನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2017) - arxiv.org

19. ಜಾರ್ಜ್‌ಟೌನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕೇಂದ್ರ (CSET) - ಮುಂದಿನ ಪದದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ಅಚ್ಚರಿಯ ಶಕ್ತಿ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಭಾಗ 1) - CSET.georgetown.edu

20. USENIX - ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು (ಕಾರ್ಲಿನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2021) - usenix.org

21. OWASP - LLM01: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ - genai.owasp.org

22. arXiv - ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾದಂಬರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಗ್ರೀಶೇಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2023) - arxiv.org

23. OWASP ಚೀಟ್ ಶೀಟ್ ಸರಣಿ - LLM ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಚೀಟ್ ಶೀಟ್ - cheatsheetseries.owasp.org

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ