ಜನರೇಟಿವ್ AI ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಹೋಲುವ . ಯೋಚಿಸಿ: ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಬರೆಯಿರಿ, ಲೋಗೋವನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಿ, SQL ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ, ಮಧುರವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಅದು ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆ. [1]
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಏಜೆಂಟ್ AI ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 ಇಂದು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿರುವ AI ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಎಂದರೇನು?
ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 AI ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?
ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ AI ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
🔗 ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ vs AI: ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
"ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎಂದರೇನು?" ಎಂದು ಜನರು ಏಕೆ ಕೇಳುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತಾರೆ 🙃
ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ನಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಉಪಯುಕ್ತವಾದದ್ದು ಹೊರಬರುತ್ತದೆ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದ್ಭುತ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾಣುತ್ತಿರುವುದು ಇದೇ ಮೊದಲು. ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಹುಡುಕಾಟ, ಸಹಾಯಕರು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಂಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು ✅
-
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುವ ವೇಗ - ಇದು ನಿಮಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾದ ಮೊದಲ ಪಾಸ್ ಅನ್ನು ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
-
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ - ಸೋಮವಾರ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ನೀವು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
-
ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು - ಚಾಟ್, ಧ್ವನಿ, ಚಿತ್ರಗಳು, API ಕರೆಗಳು, ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು; ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆರಿಸಿ.
-
ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ - ಹಗುರವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ಣ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ವರೆಗೆ.
-
ಸಂಯುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು - ಸಂಶೋಧನೆ → ರೂಪರೇಷೆ → ಕರಡು → QA ನಂತಹ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸರಪಳಿ ಹಂತಗಳು.
-
ಪರಿಕರ ಬಳಕೆ - ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಕರೆಯಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಕೇವಲ ಊಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
-
ಜೋಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳು - RLHF ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾದರಿಗಳು ದೈನಂದಿನ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. [2]
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ: ಇದ್ಯಾವುದೂ ಇದನ್ನು ಸ್ಫಟಿಕ ಚೆಂಡನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರಿಸದ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿಯನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರತಿಭಾನ್ವಿತ ಇಂಟರ್ನ್ನಂತಿದೆ.
ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಆವೃತ್ತಿ 🧩
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ - ಅನುಕ್ರಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾದ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಸುಸಂಬದ್ಧವೆಂದು ಭಾವಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ - ಅವು ಶಬ್ದದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತೋರಿಕೆಯ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಕ್ಲಿಪ್ ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಅದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತವೆ. ಅದು ಸರಳೀಕರಣ, ಆದರೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದದ್ದು. [3][4]
-
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು : ಆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ ಭಾಷೆ, ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತ. [3]
-
ಪ್ರಸರಣ : ದ್ಯುತಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರಗಳು, ಸ್ಥಿರ ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮುಖವಾಡಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಪಾದನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ. [4]
ಮಿಶ್ರತಳಿಗಳು, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳೂ ಇವೆ - ಸ್ಟ್ಯೂ ಇನ್ನೂ ಕುದಿಯುತ್ತಿದೆ.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಜನಪ್ರಿಯ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಆಯ್ಕೆಗಳು 🗂️
ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅಪೂರ್ಣ - ಕೆಲವು ಸೆಲ್ಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಖರೀದಿದಾರರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಬೆಲೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲ, ಬೆಲೆ ಶೈಲಿಗಳಾಗಿ
| ಉಪಕರಣ | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ಬೆಲೆ ಶೈಲಿ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ) |
|---|---|---|---|
| ಚಾಟ್ ಜಿಪಿಟಿ | ಸಾಮಾನ್ಯ ಬರವಣಿಗೆ, ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ, ಕೋಡಿಂಗ್ | ಫ್ರೀಮಿಯಂ + ಸಬ್ | ಬಲವಾದ ಭಾಷಾ ಕೌಶಲ್ಯ, ವಿಶಾಲ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ |
| ಕ್ಲೌಡ್ | ದೀರ್ಘ ದಾಖಲೆಗಳು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಾರಾಂಶ | ಫ್ರೀಮಿಯಂ + ಸಬ್ | ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಸೌಮ್ಯ ಸ್ವರ |
| ಮಿಥುನ ರಾಶಿ | ಬಹು-ಮಾದರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು | ಫ್ರೀಮಿಯಂ + ಸಬ್ | ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಚಿತ್ರ + ಪಠ್ಯ, Google ಸಂಯೋಜನೆಗಳು |
| ಗೊಂದಲ | ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಉತ್ತರಗಳು | ಫ್ರೀಮಿಯಂ + ಸಬ್ | ಬರೆಯುವಾಗ ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ - ಆಧಾರರಹಿತವೆನಿಸುತ್ತದೆ |
| ಗಿಟ್ಹಬ್ ಕೋಪಿಲಟ್ | ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಇನ್ಲೈನ್ ಸಹಾಯ | ಚಂದಾದಾರಿಕೆ | IDE-ಸ್ಥಳೀಯ, "ಹರಿವು" ವನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ |
| ಮಿಡ್ಜರ್ನಿ | ಶೈಲೀಕೃತ ಚಿತ್ರಗಳು | ಚಂದಾದಾರಿಕೆ | ಬಲವಾದ ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ, ರೋಮಾಂಚಕ ಶೈಲಿಗಳು |
| ಡಾಲ್·ಇ | ಚಿತ್ರ ಕಲ್ಪನೆ + ಸಂಪಾದನೆಗಳು | ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಗೆ ಪಾವತಿಸಿ | ಉತ್ತಮ ಸಂಪಾದನೆಗಳು, ಸಂಯೋಜನೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು |
| ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ | ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ಖಾಸಗಿ ಚಿತ್ರ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ನಿಯಂತ್ರಣ + ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ, ಟಿಂಕರರ್ ಸ್ವರ್ಗ |
| ರನ್ವೇ | ವೀಡಿಯೊ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆಗಳು | ಚಂದಾದಾರಿಕೆ | ರಚನೆಕಾರರಿಗೆ ಪಠ್ಯದಿಂದ ವೀಡಿಯೊ ಪರಿಕರಗಳು |
| ಲುಮಾ / ಪಿಕಾ | ಸಣ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕುಗಳು | ಫ್ರೀಮಿಯಂ | ಮೋಜಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆದರೆ ಸುಧಾರಣೆ |
ಸಣ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರಾಟಗಾರರು ವಿಭಿನ್ನ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ದರ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯಾವಾಗಲೂ ಅವರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ.
ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ: ಒಂದೇ ಉಸಿರಿನಲ್ಲಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು 🌀
ಗಮನ ಬಳಸುತ್ತವೆ . ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಗೋಲ್ಡ್ ಫಿಷ್ನಂತೆ ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಓದುವ ಬದಲು, ಅವರು ಇಡೀ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳು, ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಆ ಸಮಾನಾಂತರತೆ - ಮತ್ತು ಬಹಳಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ - ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದ್ದರೆ, ಅದು ವಾಸಿಸುವ ಸ್ಥಳ ಇದು. [3]
ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ: ಒಂದೇ ಉಸಿರಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ 🎨
ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಎರಡು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ: ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ನಂತರ ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ . ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವು ಶುದ್ಧ ಶಬ್ದದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಕಲಿತ ಡಿನೋಯಿಸಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸ್ಥಿರದಿಂದ ಶಿಲ್ಪಕಲೆಯಂತಿದೆ - ಪರಿಪೂರ್ಣ ರೂಪಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. [4]
ಜೋಡಣೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು “ದಯವಿಟ್ಟು ಮೋಸ ಹೋಗಬೇಡಿ” 🛡️
ಕೆಲವು ಚಾಟ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವು ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಏಕೆ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತವೆ? ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ (RLHF) : ಮಾನವರು ಮಾದರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರತಿಫಲ ಮಾದರಿಯು ಆ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ತಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮನಸ್ಸಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವಲ್ಲ - ಇದು ಮಾನವ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ವರ್ತನೆಯ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್. [2]
ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಪಾಯಕ್ಕಾಗಿ, NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು - ಮತ್ತು ಅದರ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ - ನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಸುರಕ್ಷತೆ, ಭದ್ರತೆ, ಆಡಳಿತ, ಮೂಲ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಹೊರತರುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ದಾಖಲೆಗಳು ಕೇವಲ ಸಿದ್ಧಾಂತವಲ್ಲ, ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳಾಗಿವೆ. [5]
ಸಣ್ಣ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಪೈಲಟ್ ಕಾರ್ಯಾಗಾರದಲ್ಲಿ, ಬೆಂಬಲ ತಂಡವು ಸಾರಾಂಶ → ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ → ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ → ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು . ಸರಪಳಿಯು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಿಲ್ಲ; ಅದು ಅವರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಶಿಫ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮಾಡಿತು.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ vs ಎಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತದೆ 🌤️↔️⛈️
ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ:
-
ವಿಷಯದ ಮೊದಲ ಕರಡುಗಳು, ದಾಖಲೆಗಳು, ಇಮೇಲ್ಗಳು, ವಿಶೇಷಣಗಳು, ಸ್ಲೈಡ್ಗಳು
-
ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡದ ದೀರ್ಘ ವಸ್ತುಗಳ ಸಾರಾಂಶಗಳು
-
ಕೋಡ್ ಸಹಾಯ ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಕಡಿತ
-
ಚಿಂತನಶೀಲ ಹೆಸರುಗಳು, ರಚನೆಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಸುಳಿವುಗಳು
-
ಚಿತ್ರ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ದೃಶ್ಯಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾದರಿಗಳು
-
ಹಗುರವಾದ ಡೇಟಾ ಜಗಳ ಅಥವಾ SQL ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್
ಎಡವುತ್ತದೆ:
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳಿಲ್ಲದೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆ
-
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದಿದ್ದಾಗ ಬಹು-ಹಂತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು
-
ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
-
ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ವ್ಯಂಗ್ಯ ಮತ್ತು ಉದ್ದನೆಯ ಬಾಲದ ಜ್ಞಾನ
-
ನೀವು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವೆಂದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ : ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನೀರಸ, ಹೌದು - ಆದರೆ ನೀರಸವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇಂದು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳು 🛠️
-
ಉತ್ತಮವಾಗಿ, ವೇಗವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ : ಔಟ್ಲೈನ್ → ವಿಸ್ತರಿಸಿ → ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ → ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿ. ಅದು ನಿಮ್ಮಂತೆ ಧ್ವನಿಸುವವರೆಗೆ ಲೂಪ್ ಮಾಡಿ.
-
ಮೊಲದ ರಂಧ್ರಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ : ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ, ನಂತರ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
-
ಕೋಡ್ ಅಸಿಸ್ಟ್ : ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ, ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ; ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಅಂಟಿಸಬೇಡಿ.
-
ಡೇಟಾ ಕೆಲಸಗಳು : SQL ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳು, ರಿಜೆಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಕಾಲಮ್-ಮಟ್ಟದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ರಚಿಸಿ.
-
ವಿನ್ಯಾಸ ಕಲ್ಪನೆ : ದೃಶ್ಯ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ, ನಂತರ ಮುಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಿ.
-
ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾರ್ಯಗಳು : ಕರಡು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳು, ಹಸ್ತಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ.
-
ಉತ್ಪನ್ನ : ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಕಲು ರೂಪಾಂತರಗಳು - ನಂತರ A/B ಟೋನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಸಲಹೆ: ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳಾಗಿ ಉಳಿಸಿ. ಇದು ಒಮ್ಮೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ: ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ 🧪
-
ರಚನೆಯನ್ನು ನೀಡಿ : ಪಾತ್ರಗಳು, ಗುರಿಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಶೈಲಿ. ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ.
-
ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು : ಇನ್ಪುಟ್ನ 2–3 ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ → ಆದರ್ಶ ಔಟ್ಪುಟ್.
-
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಿ : ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಅಥವಾ ಹಂತ ಹಂತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.
-
ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಪಿನ್ ಮಾಡಿ : ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಸ್ವರದ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು "ಈ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿ.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ : ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ಹೇಳಿ, ನಂತರ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ.
-
ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ : ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ API ಗಳು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. [2]
ನೀವು ಒಂದೇ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ: ಯಾವುದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬೇಕೆಂದು ಅದಕ್ಕೆ ಹೇಳಿ . ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಶಕ್ತಿ.
ಡೇಟಾ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ - ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳು 🔒
-
ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಗಗಳು : ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಏನನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
-
PII & ರಹಸ್ಯಗಳು : ನಿಮ್ಮ ಸೆಟಪ್ ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅನುಮತಿಸುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಿಸದ ಹೊರತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ದೂರವಿಡಿ.
-
ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು : ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಟಿಕೆಗಳಂತೆ ಅಲ್ಲ, ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ : ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ; ವೈಬ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ, ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಳೆಯಿರಿ.
-
ನೀತಿ ಜೋಡಣೆ : NIST AI RMF ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಂತರ ಆಶ್ಚರ್ಯಪಡುವುದಿಲ್ಲ. [5]
ನನಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಿಗುವ FAQ ಗಳು 🙋♀️
ಇದು ಸೃಜನಶೀಲವೇ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ರೀಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದೇ?
ಎಲ್ಲೋ ನಡುವೆ. ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ - ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಾನು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ನಂಬಬಹುದೇ?
ನಂಬಿ ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಉಪಕರಣದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. [2]
ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ಶೈಲಿಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ?
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ ಇಮೇಜ್ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್, LoRA ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳು ಅಥವಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು. ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪಠ್ಯ ನಿಖರತೆ ಇನ್ನೂ ಅಲುಗಾಡಬಹುದಾದರೂ, ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ಗಳು ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. [4]
ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಚಾಟ್ ಮಾದರಿಗಳು ಏಕೆ "ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತವೆ"?
RLHF ಮತ್ತು ನೀತಿ ಪದರಗಳಂತಹ ಜೋಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳು. ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ. [2]
ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಗಡಿನಾಡು 🔭
-
ಬಹು-ಮಾದರಿ ಎಲ್ಲವೂ : ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು.
-
ಚಿಕ್ಕದಾದ, ವೇಗವಾದ ಮಾದರಿಗಳು : ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು.
-
ಬಿಗಿಯಾದ ಟೂಲ್ ಲೂಪ್ಗಳು : ಕಾರ್ಯಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅದು ಏನೂ ಅಲ್ಲ ಎಂಬಂತೆ.
-
ಉತ್ತಮ ಮೂಲ : ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕಿಂಗ್, ವಿಷಯ ರುಜುವಾತುಗಳು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು.
-
ಆಡಳಿತವು ಬೇಕ್ ಇನ್ ಆಗಿದೆ : ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳಂತೆ ಭಾಸವಾಗುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರಗಳು. [5]
-
ಡೊಮೇನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು : ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಅನೇಕ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಾಗ್ಮಿತೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಹಯೋಗಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಅನಿಸಿದರೆ - ಅದೇ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯ.
ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ನಾನು ಅದನ್ನು ಓದಿಲ್ಲ - ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎಂದರೇನು? 🧾
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಾಗಿವೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ನೀವು ವೇಗ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ - ಇದನ್ನು ನೀವು RLHF . ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳದೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಸಾಗಿಸಲು NIST AI RMF
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ಐಬಿಎಂ - ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ ಎಂದರೇನು?
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ -
OpenAI - ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು (RLHF)
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ -
NVIDIA ಬ್ಲಾಗ್ - ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು?
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ -
ಅಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಮುಖ - ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು (ಕೋರ್ಸ್ ಘಟಕ 1)
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ -
NIST - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್)
ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ