ജിപിടി എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്?

ആളുകൾ GPT എന്ന വാക്ക് ഒരു സാധാരണ വാക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലെ പറയുന്നത് നിങ്ങൾ കേട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല. ഉൽപ്പന്ന നാമങ്ങളിലും ഗവേഷണ പ്രബന്ധങ്ങളിലും ദൈനംദിന ചാറ്റുകളിലും ഈ ചുരുക്കെഴുത്ത് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. ലളിതമായ ഭാഗം ഇതാ: GPT എന്നാൽ Generative Pre-trained Transformer എന്നാണ് . ഉപയോഗപ്രദമായ ഭാഗം ആ നാല് വാക്കുകൾ എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു എന്നതാണ് - കാരണം മാഷപ്പിലാണ് മാജിക്. ഈ ഗൈഡ് അതിനെ വിഭജിക്കുന്നു: കുറച്ച് അഭിപ്രായങ്ങൾ, നേരിയ വ്യതിചലനങ്ങൾ, ധാരാളം പ്രായോഗിക തീരുമാനങ്ങൾ. 🧠✨

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 പ്രവചനാത്മക AI എന്താണ്?
ഡാറ്റയും അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് AI എങ്ങനെയാണ് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നത്.

🔗 ഒരു AI പരിശീലകൻ എന്താണ്?
ആധുനിക AI സിസ്റ്റങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനു പിന്നിലെ പങ്ക്, കഴിവുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ.

🔗 എന്താണ് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് AI
ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് AI-യുടെ നിർവചനം, നേട്ടങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ.

🔗 പ്രതീകാത്മക AI എന്താണ്: നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം
പ്രതീകാത്മക AI-യുടെ ചരിത്രം, പ്രധാന രീതികൾ, ശക്തികൾ, പരിമിതികൾ.

പെട്ടെന്നുള്ള ഉത്തരം: GPT എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്?

GPT = ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ.

ജനറേറ്റീവ് - ഇത് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയത് - പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് അത് വിശാലമായി പഠിക്കുന്നു.
ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ - ഡാറ്റയിലെ ബന്ധങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാൻ സ്വയം ശ്രദ്ധ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വാക്യ നിർവചനം വേണമെങ്കിൽ: ഒരു GPT എന്നത് ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡലാണ്, വിശാലമായ വാചകത്തിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയ ശേഷം നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനും സഹായകരമാകുന്നതിനും അനുയോജ്യമാണ് [1][2].

യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ ചുരുക്കെഴുത്ത് പ്രധാനമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് 🤷♀️

ചുരുക്കെഴുത്തുകൾ വിരസമാണ്, പക്ഷേ ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ കാട്ടിൽ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സൂചനയാണിത്. GPT-കൾ ജനറേറ്റീവ് , അവ സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ വീണ്ടെടുക്കുക മാത്രമല്ല - അവ ഉത്തരങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അവ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം , അവയ്ക്ക് വിശാലമായ അറിവോടെയാണ് വരുന്നത്, വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും കഴിയും. അവ ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകളായതിനാൽ , അവ നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും പഴയ ആർക്കിടെക്ചറുകളേക്കാൾ ദീർഘദൂര സന്ദർഭം കൂടുതൽ മനോഹരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു [2]. നിങ്ങൾ ഒരു റീജെക്‌സ് ഡീബഗ് ചെയ്യുമ്പോഴോ ലസാഗ്ന ആസൂത്രണം ചെയ്യുമ്പോഴോ പുലർച്ചെ 2 മണിക്ക് GPT-കൾ സംഭാഷണപരവും വഴക്കമുള്ളതും വിചിത്രമായി സഹായകരവുമാണെന്ന് തോന്നുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് കോംബോ വിശദീകരിക്കുന്നു. ഞാൻ രണ്ടും ഒരേസമയം ചെയ്‌തിട്ടില്ല എന്നല്ല.

ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ ബിറ്റിനെക്കുറിച്ച് കൗതുകമുണ്ടോ? ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം മോഡലുകളെ എല്ലാം തുല്യമായി പരിഗണിക്കുന്നതിനുപകരം ഇൻപുട്ടിന്റെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു - ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു പ്രധാന കാരണം [2].

ജിപിടിയെ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ ✅

സത്യം പറഞ്ഞാൽ, ധാരാളം AI പദങ്ങൾ പ്രചരിക്കുന്നുണ്ട്. നിഗൂഢതയേക്കാൾ പ്രായോഗികമായ കാരണങ്ങളാൽ GPT-കൾ ജനപ്രിയമാണ്:

സന്ദർഭ സംവേദനക്ഷമത - സ്വയം ശ്രദ്ധ മോഡലിനെ വാക്കുകൾ പരസ്പരം തൂക്കിനോക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് യോജിപ്പും യുക്തിസഹമായ ഒഴുക്കും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു [2].
ട്രാൻസ്ഫറബിലിറ്റി - വിശാലമായ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് മോഡലിന് പുതിയ ജോലികളിലേക്ക് കുറഞ്ഞ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലോടെ കൊണ്ടുപോകുന്ന പൊതുവായ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു [1].
അലൈൻമെന്റ് ട്യൂണിംഗ് - മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്ക് വഴിയുള്ള നിർദ്ദേശ-പാലിക്കൽ (RLHF) സഹായകരമല്ലാത്തതോ ലക്ഷ്യത്തിന് പുറത്തുള്ളതോ ആയ ഉത്തരങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സഹകരണപരമായി തോന്നിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു [3].
മൾട്ടിമോഡൽ വളർച്ച - പുതിയ ജിപിടികൾക്ക് ചിത്രങ്ങളുമായി (കൂടാതെ അതിലേറെയും) പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വിഷ്വൽ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെന്റ് മനസ്സിലാക്കൽ പോലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു [4].

അവർക്ക് ഇപ്പോഴും കാര്യങ്ങൾ തെറ്റുന്നുണ്ടോ? അതെ. പക്ഷേ പാക്കേജ് ഉപയോഗപ്രദമാണ് - പലപ്പോഴും വിചിത്രമായി ആനന്ദകരവുമാണ് - കാരണം അത് അസംസ്കൃത അറിവിനെ നിയന്ത്രിക്കാവുന്ന ഇന്റർഫേസുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

“GPT എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്” എന്നതിലെ വാക്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക 🧩

ജനറേറ്റീവ്

ഈ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു . ഒരു തണുത്ത ഇമെയിൽ ആവശ്യപ്പെടുക, അത് ഉടനടി ഒന്ന് രചിക്കുന്നു.

മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയത്

നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും അത് സ്പർശിക്കുന്നതിനു മുമ്പുതന്നെ, ഒരു GPT വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിശാലമായ ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ ഇതിനകം സ്വാംശീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് അതിന് പൊതുവായ കഴിവ് നൽകുന്നു, അതിനാൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സ്മാർട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗ് വഴി കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് പിന്നീട് അത് നിങ്ങളുടെ സ്ഥലത്തേക്ക് പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയും [1].

ട്രാൻസ്ഫോർമർ

സ്കെയിലിനെ പ്രായോഗികമാക്കിയത് ഈ വാസ്തുവിദ്യയാണ്. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഏതൊക്കെ ടോക്കണുകളാണ് പ്രധാനമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ സ്വയം ശ്രദ്ധാ പാളികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - ഒരു ഖണ്ഡിക ഒഴിവാക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ കണ്ണുകൾ പ്രസക്തമായ വാക്കുകളിലേക്ക് തിരിച്ചുപോകുന്നതും പോലെ, എന്നാൽ വ്യത്യസ്തവും പരിശീലനം നൽകാവുന്നതുമാണ് [2].

സഹായകരമാകാൻ GPT-കളെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു (ചുരുക്കത്തിൽ പക്ഷേ വളരെ ചുരുക്കമായിട്ടല്ല) 🧪

പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് - വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരങ്ങളിലുടനീളം അടുത്ത ടോക്കൺ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുക; ഇത് പൊതുവായ ഭാഷാ കഴിവ് വികസിപ്പിക്കുന്നു.
മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് - മനുഷ്യർ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉത്തരങ്ങൾ എഴുതുന്നു; മോഡൽ ആ ശൈലി അനുകരിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു [1].
മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്കിൽ നിന്നുള്ള റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ് (RLHF) - മനുഷ്യർ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളെ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു, ഒരു റിവാർഡ് മോഡലിന് പരിശീലനം നൽകുന്നു, ആളുകൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാന മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. ഈ InstructGPT പാചകക്കുറിപ്പാണ് ചാറ്റ് മോഡലുകളെ പൂർണ്ണമായും അക്കാദമികമായി തോന്നുന്നതിനുപകരം സഹായകരമാക്കി മാറ്റിയത് [3].

GPT ട്രാൻസ്‌ഫോർമറോ LLM-ഓ പോലെയാണോ? ഒരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, പക്ഷേ കൃത്യമായി അല്ല 🧭

ട്രാൻസ്ഫോർമർ - അടിസ്ഥാന വാസ്തുവിദ്യ.
ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (LLM) - ടെക്സ്റ്റിൽ പരിശീലനം നേടിയ ഏതൊരു വലിയ മോഡലിനെയും സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വിശാലമായ പദം.
GPT - ഓപ്പൺഎഐ [1][2] ജനപ്രിയമാക്കിയ, ജനറേറ്റീവ്, പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ആയ ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത LLM-കളുടെ ഒരു കുടുംബം.

അപ്പോൾ എല്ലാ GPT യും ഒരു LLM ഉം ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമറും ആണ്, എന്നാൽ എല്ലാ ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡലുകളും GPT-ചിന്തയുള്ള ദീർഘചതുരങ്ങളും ചതുരങ്ങളുമല്ല.

മൾട്ടിമോഡൽ ലാൻഡിലെ "GPT എന്തിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു" എന്ന ആംഗിൾ 🎨🖼️🔊

ടെക്സ്റ്റിനൊപ്പം ഇമേജുകൾ ഫീഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ ചുരുക്കെഴുത്ത് ഇപ്പോഴും യോജിക്കുന്നു. ജനറേറ്റീവ് , പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ഭാഗങ്ങൾ മോഡാലിറ്റികളിലുടനീളം വ്യാപിക്കുന്നു, അതേസമയം ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ ബാക്ക്‌ബോൺ ഒന്നിലധികം ഇൻപുട്ട് തരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുയോജ്യമാണ്. വിഷൻ-പ്രാപ്‌തമാക്കിയ ജിപിടികളിലെ ഇമേജ് ധാരണയിലേക്കും സുരക്ഷാ ട്രേഡ്-ഓഫുകളിലേക്കും പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ആഴത്തിലുള്ള ഒരു മുങ്ങൽ ലഭിക്കുന്നതിന്, സിസ്റ്റം കാർഡ് [4] കാണുക.

നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിന് അനുയോജ്യമായ GPT എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം 🧰

ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് - ഒരു പൊതു മോഡലിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് കൃത്യമായ ഘടന ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിക്കുക; ആദ്യ ദിവസം തന്നെ മികച്ച ഫൈൻ-ട്യൂൺ പിന്തുടരുന്നതിനേക്കാൾ വേഗതയാണിത് [1].
സ്ഥിരതയുള്ള ശബ്‌ദം അല്ലെങ്കിൽ നയപരമായ ഭാരിച്ച ജോലികൾ - പെരുമാറ്റം ലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് സൂപ്പർവൈസുചെയ്‌ത ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും മുൻഗണന അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ട്യൂണിംഗും പരിഗണിക്കുക [1][3].
വിഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെന്റ്-ഹെവി വർക്ക്ഫ്ലോകൾ - മൾട്ടിമോഡൽ ജിപിടികൾക്ക് പൊട്ടുന്ന OCR-മാത്രം പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ഇല്ലാതെ ചിത്രങ്ങൾ, ചാർട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും [4].
ഉയർന്ന ഓഹരികൾ അല്ലെങ്കിൽ നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികൾ - അംഗീകൃത അപകടസാധ്യത ചട്ടക്കൂടുകളുമായി യോജിപ്പിച്ച് നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ഡാറ്റ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി അവലോകന ഗേറ്റുകൾ സജ്ജമാക്കുക [5].

ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയുള്ള ഉപയോഗം, ചുരുക്കത്തിൽ - കാരണം അത് പ്രധാനമാണ് 🧯

ഈ മോഡലുകൾ തീരുമാനങ്ങളിൽ ഇഴചേർന്ന് വരുമ്പോൾ, ടീമുകൾ ഡാറ്റ, വിലയിരുത്തൽ, റെഡ്-ടീമിംഗ് എന്നിവ ശ്രദ്ധയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യണം. ഒരു പ്രായോഗിക ആരംഭ പോയിന്റ് നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തെ അംഗീകൃതവും വെണ്ടർ-ന്യൂട്രൽ റിസ്ക് ഫ്രെയിംവർക്കുമായി മാപ്പ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. NIST-യുടെ AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക്, ഗവേൺ, മാപ്പ്, മെഷർ, മാനേജ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ രൂപരേഖ തയ്യാറാക്കുകയും കോൺക്രീറ്റ് രീതികളുള്ള ഒരു ജനറേറ്റീവ് AI പ്രൊഫൈൽ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു [5].

വിരമിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ തെറ്റിദ്ധാരണകൾ 🗑️

“ഇത് കാര്യങ്ങൾ നോക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസാണ്.”
ഇല്ല. കോർ ജിപിടി പെരുമാറ്റം ജനറേറ്റീവ് നെക്സ്റ്റ്-ടോക്കൺ പ്രവചനമാണ്; വീണ്ടെടുക്കൽ ചേർക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ അത് സ്ഥിരസ്ഥിതിയല്ല [1][2].
“വലിയ മാതൃക എന്നാൽ ഉറപ്പായ സത്യം എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.”
സ്കെയിൽ സഹായിക്കുന്നു, പക്ഷേ മുൻഗണന-ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത മോഡലുകൾക്ക് സഹായകരവും സുരക്ഷാ-രീതിശാസ്ത്രപരവുമായ കാര്യത്തിൽ വലിയ ട്യൂൺ ചെയ്യാത്ത മോഡലുകളെ മറികടക്കാൻ കഴിയും, അതാണ് RLHF [3] ന്റെ ലക്ഷ്യം.
“മൾട്ടിമോഡൽ എന്നാൽ OCR എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.”
ഇല്ല. കൂടുതൽ സന്ദർഭ-അവബോധമുള്ള ഉത്തരങ്ങൾക്കായി മൾട്ടിമോഡൽ GPT-കൾ മോഡലിന്റെ യുക്തിസഹമായ പൈപ്പ്‌ലൈനിലേക്ക് ദൃശ്യ സവിശേഷതകളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു [4].

പാർട്ടികളിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു പോക്കറ്റ് വിശദീകരണം 🍸

GPT എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നതെന്ന് ചോദിക്കുമ്പോൾ , ഇത് പരീക്ഷിച്ചു നോക്കൂ:

“ഇതൊരു ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്‌ഫോർമറാണ് - വലിയ ടെക്സ്റ്റുകളിൽ ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ പഠിച്ചെടുക്കുകയും, തുടർന്ന് നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കാനും ഉപയോഗപ്രദമായ ഉത്തരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്കുമായി ട്യൂൺ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം AI.” [1][2][3]

ചെറുത്, സൗഹൃദപരം, ഇന്റർനെറ്റിൽ നിന്ന് എന്തെങ്കിലും വായിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിൽ വിഡ്ഢി.

GPT എന്നാൽ ടെക്സ്റ്റിനപ്പുറം എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്: നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രായോഗിക വർക്ക്ഫ്ലോകൾ 🛠️

ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗും ഔട്ട്‌ലൈനിംഗും - ഉള്ളടക്കം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് ബുള്ളറ്റ് പോയിന്റുകൾ, ഇതര തലക്കെട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിപരീതമായ ഒരു ടേക്ക് പോലുള്ള ഘടനാപരമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ആവശ്യപ്പെടുക.
ഡാറ്റ-ടു-നറേറ്റീവ് - ഒരു ചെറിയ പട്ടിക ഒട്ടിച്ച് ഒരു ഖണ്ഡികയുള്ള എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം ആവശ്യപ്പെടുക, തുടർന്ന് രണ്ട് അപകടസാധ്യതകളും ഒരു ലഘൂകരണവും നൽകുക.
കോഡ് വിശദീകരണങ്ങൾ - ഒരു തന്ത്രപരമായ ഫംഗ്ഷന്റെ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വായനയ്ക്ക് അഭ്യർത്ഥിക്കുക, തുടർന്ന് രണ്ട് ടെസ്റ്റുകൾ.
മൾട്ടിമോഡൽ ട്രയേജ് - ഒരു ചാർട്ടിന്റെ ഇമേജ് പ്ലസ് കൂടി സംയോജിപ്പിക്കുക: “ട്രെൻഡ് സംഗ്രഹിക്കുക, അപാകതകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക, അടുത്ത രണ്ട് പരിശോധനകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക.”
നയപരമായ അവബോധമുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ട് - അനിശ്ചിതത്വമുള്ളപ്പോൾ എന്തുചെയ്യണമെന്നതിനുള്ള വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങളോടെ, ആന്തരിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പരാമർശിക്കാൻ മോഡലിനെ സൂക്ഷ്മമായി ക്രമീകരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദേശിക്കുക.

ഇവയിൽ ഓരോന്നും ഒരേ ത്രികോണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: ജനറേറ്റീവ് ഔട്ട്പുട്ട്, വിശാലമായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ സന്ദർഭോചിത യുക്തി [1][2].

ആഴത്തിലുള്ള ഒരു കോണിൽ: അല്പം പിഴവുള്ള ഒരു രൂപകത്തിൽ ശ്രദ്ധ 🧮

ഒരു കപ്പ് കാപ്പി കുടിക്കുന്നതിനിടയിൽ സാമ്പത്തിക ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സാന്ദ്രമായ ഖണ്ഡിക വായിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. പ്രധാനപ്പെട്ടതായി തോന്നുന്ന ചില പ്രധാന വാക്യങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മസ്തിഷ്കം വീണ്ടും പരിശോധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, അവയ്ക്ക് മാനസികമായി സ്റ്റിക്കി നോട്ടുകൾ നൽകുന്നു. ആ സെലക്ടീവ് ഫോക്കസ് ശ്രദ്ധ . ഓരോ ടോക്കണിലും മറ്റെല്ലാ ടോക്കണുകളേക്കാളും എത്രത്തോളം "ശ്രദ്ധയുടെ ഭാരം" പ്രയോഗിക്കണമെന്ന് ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ പഠിക്കുന്നു; ഒന്നിലധികം ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഹൈലൈറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്കിം ചെയ്യുന്ന നിരവധി വായനക്കാരെപ്പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ശേഖരിക്കുന്നു [2]. തികഞ്ഞതല്ല, എനിക്കറിയാം; പക്ഷേ അത് ഉറച്ചുനിൽക്കുന്നു.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ: വളരെ ചെറിയ ഉത്തരങ്ങൾ, കൂടുതലും

GPT, ChatGPT പോലെ തന്നെയാണോ?
GPT മോഡലുകളിൽ നിർമ്മിച്ച ഒരു ഉൽപ്പന്ന അനുഭവമാണ് ChatGPT. ഒരേ കുടുംബം, വ്യത്യസ്ത UX ലെയറുകൾ, സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങൾ [1].
ജിപിടികൾ ടെക്സ്റ്റ് മാത്രമേ ചെയ്യൂ?
ഇല്ല. ചിലത് മൾട്ടിമോഡലാണ്, ഇമേജുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും (അതിലേറെയും) [4].
ഒരു GPT എങ്ങനെ എഴുതണമെന്ന് എനിക്ക് നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ. ടോണിനും നയ പാലിക്കലിനും പ്രോംപ്റ്റ് ഘടന, സിസ്റ്റം നിർദ്ദേശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുക [1][3].
സുരക്ഷയും അപകടസാധ്യതയും സംബന്ധിച്ചെന്ത്?
അംഗീകൃത ചട്ടക്കൂടുകൾ സ്വീകരിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക [5].

അന്തിമ പരാമർശങ്ങൾ

മറ്റൊന്നും നിങ്ങൾക്ക് ഓർമ്മയില്ലെങ്കിൽ, ഇത് ഓർക്കുക: GPT എന്നതിന്റെ അർത്ഥം ഒരു പദാവലി ചോദ്യത്തേക്കാൾ കൂടുതലാണ്. ആധുനിക AI ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് തോന്നിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പാചകക്കുറിപ്പാണ് ഈ ചുരുക്കെഴുത്ത്. ജനറേറ്റീവ് നിങ്ങൾക്ക് സുഗമമായ ഔട്ട്‌പുട്ട് നൽകുന്നു. മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയത് നിങ്ങൾക്ക് വീതി നൽകുന്നു. ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ നിങ്ങൾക്ക് സ്കെയിലും സന്ദർഭവും നൽകുന്നു. സിസ്റ്റം പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ഇൻസ്ട്രക്ഷൻ ട്യൂണിംഗ് ചേർക്കുക - പെട്ടെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് എഴുതാനും, ന്യായവാദം ചെയ്യാനും, പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന ഒരു ജനറൽ അസിസ്റ്റന്റ് ലഭിക്കും. ഇത് തികഞ്ഞതാണോ? തീർച്ചയായും അല്ല. എന്നാൽ വിജ്ഞാന പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക ഉപകരണമെന്ന നിലയിൽ, നിങ്ങൾ അത് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഇടയ്ക്കിടെ ഒരു പുതിയ ബ്ലേഡ് കണ്ടുപിടിക്കുന്ന ഒരു സ്വിസ് ആർമി കത്തി പോലെയാണ് ഇത്... പിന്നീട് ക്ഷമാപണം നടത്തുകയും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സംഗ്രഹം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

വളരെ നീണ്ടതാണ്, വായിച്ചില്ല.

GPT എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് : ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ.
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ്: ജനറേറ്റീവ് സിന്തസിസ് + വിശാലമായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് + ട്രാൻസ്ഫോർമർ സന്ദർഭ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ [1][2].
ഇത് എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കുന്നു: പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്, സൂപ്പർവൈസുചെയ്‌ത ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, മനുഷ്യ-ഫീഡ്‌ബാക്ക് അലൈൻമെന്റ് [1][3].
ഇത് നന്നായി ഉപയോഗിക്കുക: ഘടനയിൽ കൃത്യത വരുത്തുക, സ്ഥിരതയ്ക്കായി മികച്ചതാക്കുക, അപകടസാധ്യതാ ചട്ടക്കൂടുകളുമായി വിന്യസിക്കുക [1][3][5].
പഠിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുക: യഥാർത്ഥ ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ പേപ്പർ, ഓപ്പൺഎഐ ഡോക്‌സ്, എൻഐഎസ്ടി മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം [1][2][5] എന്നിവ ഒഴിവാക്കുക.

അവലംബം

[1] ഓപ്പൺഎഐ - പ്രധാന ആശയങ്ങൾ (പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, പ്രോംപ്റ്റിംഗ്, മോഡലുകൾ)
കൂടുതൽ വായിക്കുക

[2] വാസ്വാനി തുടങ്ങിയവർ, “നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത് ശ്രദ്ധ മാത്രമാണ്” (ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചർ)
കൂടുതൽ വായിക്കുക

[3] ഒയാങ് തുടങ്ങിയവർ, “മാനുഷിക ഫീഡ്‌ബാക്കിനൊപ്പം നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് ഭാഷാ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കൽ” (InstructGPT / RLHF)
കൂടുതൽ വായിക്കുക

[4] OpenAI - GPT-4V(ision) സിസ്റ്റം കാർഡ് (മൾട്ടിമോഡൽ കഴിവുകളും സുരക്ഷയും)
കൂടുതൽ വായിക്കുക

[5] NIST - AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (വെണ്ടർ-ന്യൂട്രൽ ഗവേണൻസ്)
കൂടുതൽ വായിക്കുക

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്

ബ്ലോഗിലേക്ക് മടങ്ങുക

രാജ്യം / പ്രദേശം