എന്താണ് ജനറേറ്റീവ് AI?

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ, കോഡ്, ഡാറ്റ ഘടനകൾ എന്നിങ്ങനെ പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡലുകളെയാണ് ജനറേറ്റീവ് AI സമാനമായ . ചിന്തിക്കുക: ഒരു ഖണ്ഡിക എഴുതുക, ഒരു ലോഗോ റെൻഡർ ചെയ്യുക, SQL ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, ഒരു മെലഡി രചിക്കുക. അതാണ് കാതലായ ആശയം. [1]

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 ഏജന്റ് AI എന്താണ് വിശദീകരിച്ചത്?
കാലക്രമേണ ഏജന്റ് AI എങ്ങനെ സ്വയം ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു, പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പഠിക്കുന്നു എന്ന് കണ്ടെത്തുക.

🔗 ഇന്ന് പ്രായോഗികമായി AI സ്കേലബിളിറ്റി എന്താണ്?
വളർച്ചയ്ക്കും വിശ്വാസ്യതയ്ക്കും സ്കെയിലബിൾ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

🔗 AI-യ്ക്കുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്താണ്?
വികസനം വേഗത്തിലാക്കുകയും സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന AI ചട്ടക്കൂടുകൾ മനസ്സിലാക്കുക.

🔗 മെഷീൻ ലേണിംഗും AI-യും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ വിശദീകരിച്ചു
AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആശയങ്ങൾ, കഴിവുകൾ, യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗങ്ങൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുക.

എന്തായാലും ആളുകൾ എന്തിനാണ് "ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്?" എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് 🙃

കാരണം അത് ഒരു മാന്ത്രികത പോലെ തോന്നുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഉപയോഗപ്രദമായ എന്തെങ്കിലും പുറത്തുവരുന്നു - ചിലപ്പോൾ മികച്ചതും, ചിലപ്പോൾ വിചിത്രമായി തോന്നുന്നതും. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സംഭാഷണപരവും സർഗ്ഗാത്മകവുമായി തോന്നുന്നത് ഇതാദ്യമായാണ്. കൂടാതെ, ഇത് തിരയൽ, സഹായികൾ, അനലിറ്റിക്സ്, ഡിസൈൻ, ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂളുകൾ എന്നിവയുമായി ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് വിഭാഗങ്ങളെ മങ്ങിക്കുകയും, സത്യസന്ധമായി പറഞ്ഞാൽ, ബജറ്റുകൾ സ്ക്രാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നത് എന്താണ് ✅

• ഡ്രാഫ്റ്റിലേക്കുള്ള വേഗത - അത് നിങ്ങൾക്ക് വളരെ വേഗത്തിൽ മാന്യമായ ഒരു ഫസ്റ്റ് പാസ് നേടിത്തരും.

• പാറ്റേൺ സിന്തസിസ് - തിങ്കളാഴ്ച രാവിലെ നിങ്ങൾക്ക് ബന്ധപ്പെടാൻ കഴിയാത്ത ഉറവിടങ്ങളിലുടനീളം ആശയങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

• ഫ്ലെക്സിബിൾ ഇന്റർഫേസുകൾ - ചാറ്റ്, വോയ്‌സ്, ഇമേജുകൾ, API കോളുകൾ, പ്ലഗിനുകൾ; നിങ്ങളുടെ പാത തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

• ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ - ഭാരം കുറഞ്ഞ പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേണുകൾ മുതൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ പൂർണ്ണമായ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് വരെ.

• കോമ്പൗണ്ട് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ - ഗവേഷണം → ഔട്ട്‌ലൈൻ → ഡ്രാഫ്റ്റ് → QA പോലുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് ജോലികൾക്കുള്ള ചെയിൻ ഘട്ടങ്ങൾ.

• ഉപകരണ ഉപയോഗം - പല മോഡലുകൾക്കും ബാഹ്യ ഉപകരണങ്ങളെയോ ഡാറ്റാബേസുകളെയോ സംഭാഷണത്തിനിടയിൽ വിളിക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ അവ ഊഹിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്.

• ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിൽ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ സഹായകരവും സുരക്ഷിതവുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ RLHF പോലുള്ള സമീപനങ്ങൾ - അലൈൻമെന്റ് ടെക്നിക്കുകൾ

സത്യം പറഞ്ഞാൽ: ഇതൊന്നും ഇതിനെ ഒരു സ്ഫടിക ഗോളമാക്കി മാറ്റുന്നില്ല. ഒരിക്കലും ഉറങ്ങാത്ത, ഇടയ്ക്കിടെ ഒരു ഗ്രന്ഥസൂചിയെ ഭ്രമിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കഴിവുള്ള ഇന്റേണിനെപ്പോലെയാണ് ഇത്.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ഒരു ചെറിയ പതിപ്പ് 🧩

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - സീക്വൻസുകളിലുടനീളം ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മികവ് പുലർത്തുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ, അതിനാൽ അടുത്ത ടോക്കൺ യോജിച്ച രീതിയിൽ പ്രവചിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ഇമേജുകൾക്കും വീഡിയോകൾക്കും, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ സാധാരണമാണ് - അവ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാൻ പഠിക്കുകയും ഒരു വിശ്വസനീയമായ ചിത്രമോ ക്ലിപ്പോ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിന് അത് ആവർത്തിച്ച് നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അതൊരു ലളിതവൽക്കരണമാണ്, പക്ഷേ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒന്നാണ്. [3][4]

• ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ : ആ രീതിയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുമ്പോൾ ഭാഷ, യുക്തിസഹമായ പാറ്റേണുകൾ, മൾട്ടി-മോഡൽ ജോലികൾ എന്നിവയിൽ മികച്ചതാണ്. [3]

• ഡിഫ്യൂഷൻ : ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക് ഇമേജുകളിൽ ശക്തം, സ്ഥിരതയുള്ള ശൈലികൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മാസ്കുകൾ വഴി നിയന്ത്രിക്കാവുന്ന എഡിറ്റുകൾ. [4]

സങ്കരയിനങ്ങൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച സജ്ജീകരണങ്ങൾ, പ്രത്യേക വാസ്തുവിദ്യകൾ എന്നിവയുമുണ്ട് - സ്റ്റ്യൂ ഇപ്പോഴും തിളച്ചുമറിയുകയാണ്.

താരതമ്യ പട്ടിക: ജനപ്രിയ ജനറേറ്റീവ് AI ഓപ്ഷനുകൾ 🗂️

മനഃപൂർവ്വം അപൂർണ്ണമാണ് - ചില സെല്ലുകൾ യഥാർത്ഥ വാങ്ങുന്നവരുടെ കുറിപ്പുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ അൽപ്പം വിചിത്രമാണ്. വിലകൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, ഇവയെ നിശ്ചിത സംഖ്യകളായിട്ടല്ല, വിലനിർണ്ണയ ശൈലികളായി

ചെറിയ കുറിപ്പ്: വ്യത്യസ്ത വെണ്ടർമാർ വ്യത്യസ്ത സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ, നിരക്ക് പരിധികൾ, നയങ്ങൾ എന്നിവ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. എപ്പോഴും അവരുടെ രേഖകൾ പരിശോധിക്കുക - പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഷിപ്പിംഗ് നടത്തുകയാണെങ്കിൽ.

ഹുഡിനടിയിൽ: ഒറ്റ ശ്വാസത്തിൽ ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ 🌀

ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ടോർച്ച് ഉപയോഗിച്ച് സ്വർണ്ണമത്സ്യം വായിക്കുന്നതുപോലെ ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ട് വായിക്കുന്നതിനുപകരം, അവർ മുഴുവൻ ശ്രേണിയും സമാന്തരമായി നോക്കുകയും വിഷയങ്ങൾ, എന്റിറ്റികൾ, വാക്യഘടന തുടങ്ങിയ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആ സമാന്തരതയും - ധാരാളം കമ്പ്യൂട്ടിംഗും - മോഡലുകളെ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. ടോക്കണുകളെക്കുറിച്ചും സന്ദർഭ വിൻഡോകളെക്കുറിച്ചും നിങ്ങൾ കേട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ജീവിക്കുന്നത് ഇവിടെയാണ്. [3]

ഹുഡിനടിയിൽ: ഒറ്റ ശ്വാസത്തിൽ വ്യാപനം 🎨

ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ രണ്ട് തന്ത്രങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു: പരിശീലന ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് ശബ്ദം ചേർക്കുക, തുടർന്ന് വിപരീതമാക്കുക . ജനറേഷൻ സമയത്ത് അവ ശുദ്ധമായ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് പഠിച്ച ഡിനോയിസിംഗ് പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച് അതിനെ ഒരു ഏകീകൃത ചിത്രത്തിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുപോകുന്നു. ഇത് സ്റ്റാറ്റിക്ക് മുതൽ ശിൽപം ചെയ്യുന്നത് പോലെയാണ് - ഒരു തികഞ്ഞ രൂപകമല്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് അത് മനസ്സിലാകും. [4]

അലൈൻമെന്റ്, സുരക്ഷ, "ദയവായി തെമ്മാടിത്തരം കാണിക്കരുത്" 🛡️

ചില ചാറ്റ് മോഡലുകൾ ചില അഭ്യർത്ഥനകൾ നിരസിക്കുകയോ വ്യക്തമാക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണ്? ഒരു വലിയ ഭാഗം മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്കിൽ നിന്നുള്ള റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗ് (RLHF) : മനുഷ്യർ സാമ്പിൾ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ റേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഒരു റിവാർഡ് മോഡൽ ആ മുൻഗണനകൾ പഠിക്കുന്നു, അടിസ്ഥാന മോഡലിനെ കൂടുതൽ സഹായകരമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് മനസ്സിന്റെ നിയന്ത്രണമല്ല - മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായങ്ങൾ ലൂപ്പിൽ ഉൾപ്പെടുത്തി പെരുമാറ്റ സ്റ്റിയറിംഗാണ്. [2]

സ്ഥാപനപരമായ അപകടസാധ്യതകൾക്കായി, NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് - അതിന്റെ ജനറേറ്റീവ് AI പ്രൊഫൈൽ - പോലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകൾ സുരക്ഷ, സുരക്ഷ, ഭരണം, ഉറവിടം, നിരീക്ഷണം എന്നിവ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ഇത് ജോലിസ്ഥലത്ത് അവതരിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ രേഖകൾ വെറും സിദ്ധാന്തമല്ല, അതിശയകരമാംവിധം പ്രായോഗികമായ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകളാണ്. [5]

ഒരു ചെറിയ കഥ: ഒരു പൈലറ്റ് വർക്ക്‌ഷോപ്പിൽ, ഒരു സപ്പോർട്ട് ടീം സംഗ്രഹം → പ്രധാന ഫീൽഡുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക → ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടി → മനുഷ്യ അവലോകനം . ശൃംഖല മനുഷ്യരെ നീക്കം ചെയ്തില്ല; അത് ഷിഫ്റ്റുകളിലുടനീളം അവരുടെ തീരുമാനങ്ങൾ വേഗത്തിലും സ്ഥിരതയിലും എത്തിച്ചു.

ജനറേറ്റീവ് AI തിളങ്ങുന്നിടത്ത് vs ഇടറുന്നിടത്ത് 🌤️↔️⛈️

പ്രകാശിക്കുന്നത്:

• ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, ഡോക്സ്, ഇമെയിലുകൾ, സ്പെക്കുകൾ, സ്ലൈഡുകൾ

• വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടാത്ത നീണ്ട മെറ്റീരിയലുകളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ

• കോഡ് സഹായവും ബോയിലർ പ്ലേറ്റ് കുറയ്ക്കലും

• പേരുകൾ, ഘടനകൾ, പരീക്ഷണ കേസുകൾ, നിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.

• ഇമേജ് ആശയങ്ങൾ, സോഷ്യൽ വിഷ്വലുകൾ, ഉൽപ്പന്ന മാതൃകകൾ

• ലൈറ്റ്‌വെയ്റ്റ് ഡാറ്റ തർക്കം അല്ലെങ്കിൽ SQL സ്കാഫോൾഡിംഗ്

ഇടറുന്നത്:

• വീണ്ടെടുക്കലോ ഉപകരണങ്ങളോ ഇല്ലാതെ വസ്തുതാപരമായ കൃത്യത

• വ്യക്തമായി പരിശോധിച്ചിട്ടില്ലാത്തപ്പോൾ ഒന്നിലധികം ഘട്ട കണക്കുകൂട്ടലുകൾ

• നിയമം, വൈദ്യശാസ്ത്രം, അല്ലെങ്കിൽ ധനകാര്യം എന്നിവയിലെ സൂക്ഷ്മമായ ഡൊമെയ്ൻ പരിമിതികൾ

• അരോചകമായ കേസുകൾ, പരിഹാസം, നീണ്ട വാൽ അറിവ്

• ശരിയായി കോൺഫിഗർ ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ സഹായിക്കുന്നു, പക്ഷേ ശരിയായ നീക്കം സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പനയാണ് : വീണ്ടെടുക്കൽ, സാധൂകരണം, മനുഷ്യ അവലോകനം, ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകൾ എന്നിവ ചേർക്കുക. വിരസമാണ്, അതെ - പക്ഷേ വിരസത സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്.

ഇന്ന് അത് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള പ്രായോഗിക വഴികൾ 🛠️

• മികച്ച രീതിയിൽ, വേഗത്തിൽ എഴുതുക : ഔട്ട്‌ലൈൻ → വികസിപ്പിക്കുക → കംപ്രസ് ചെയ്യുക → പോളിഷ് ചെയ്യുക. നിങ്ങളെപ്പോലെ തോന്നുന്നതുവരെ ലൂപ്പ് ചെയ്യുക.

• മുയൽ ദ്വാരങ്ങളില്ലാതെ ഗവേഷണം നടത്തുക : ഉറവിടങ്ങളുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ സംക്ഷിപ്ത വിവരണം ആവശ്യപ്പെടുക, തുടർന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ശരിക്കും താൽപ്പര്യമുള്ള റഫറൻസുകൾ പിന്തുടരുക.

• കോഡ് അസിസ്റ്റ് : ഒരു ഫംഗ്ഷൻ വിശദീകരിക്കുക, പരിശോധനകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക, ഒരു റീഫാക്ടർ പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക; ഒരിക്കലും രഹസ്യങ്ങൾ ഒട്ടിക്കരുത്.

• ഡാറ്റ ജോലികൾ : SQL അസ്ഥികൂടങ്ങൾ, റീജെക്സ് അല്ലെങ്കിൽ കോളം-ലെവൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുക.

• ഡിസൈൻ ആശയം : ദൃശ്യ ശൈലികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് ഫിനിഷിംഗിനായി ഒരു ഡിസൈനറെ ഏൽപ്പിക്കുക.

• ഉപഭോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾ : മറുപടികളുടെ ഡ്രാഫ്റ്റ്, ട്രയേജ് ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ, കൈമാറ്റത്തിനുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക.

• ഉൽപ്പന്നം : ഉപയോക്തൃ കഥകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, സ്വീകാര്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക, വകഭേദങ്ങൾ പകർത്തുക - തുടർന്ന് A/B ടോൺ പരിശോധിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകൾ ടെംപ്ലേറ്റുകളായി സംരക്ഷിക്കുക. ഇത് ഒരിക്കൽ പ്രവർത്തിച്ചാൽ, ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തിയാൽ വീണ്ടും പ്രവർത്തിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

ആഴത്തിൽ പഠിക്കുക: യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റിംഗ് 🧪

• ഘടന നൽകുക : റോളുകൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ശൈലി. മോഡലുകൾ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു.

• ചുരുക്കം ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ : ഇൻപുട്ടിന്റെ 2–3 നല്ല ഉദാഹരണങ്ങൾ → അനുയോജ്യമായ ഔട്ട്‌പുട്ട്.

• ഘട്ടം ഘട്ടമായി ചിന്തിക്കുക : സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ യുക്തിവാദമോ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ടുകളോ ആവശ്യപ്പെടുക.

• ശബ്ദം പിൻ ചെയ്യുക : നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ട ടോണിന്റെ ഒരു ചെറിയ സാമ്പിൾ ഒട്ടിച്ച് "ഈ ശൈലി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുക" എന്ന് പറയുക.

• വിലയിരുത്തൽ സജ്ജമാക്കുക : മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസൃതമായി സ്വന്തം ഉത്തരത്തെ വിലയിരുത്താൻ മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക, തുടർന്ന് പരിഷ്കരിക്കുക.

• ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക : വീണ്ടെടുക്കൽ, വെബ് തിരയൽ, കാൽക്കുലേറ്ററുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ API-കൾ എന്നിവ ഭ്രമാത്മകതയെ വളരെയധികം കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും. [2]

ഒരു കാര്യം മാത്രം ഓർമ്മയുണ്ടെങ്കിൽ: എന്തൊക്കെ അവഗണിക്കണമെന്ന് അതിനോട് പറയുക . നിയന്ത്രണങ്ങളാണ് ശക്തി.

ഡാറ്റ, സ്വകാര്യത, ഭരണം - ആകർഷകമല്ലാത്ത കാര്യങ്ങൾ 🔒

• ഡാറ്റ പാത്തുകൾ : പരിശീലനത്തിനായി എന്താണ് ലോഗ് ചെയ്തിരിക്കുന്നതെന്നും, നിലനിർത്തിയിരിക്കുന്നതെന്നും അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്നും വ്യക്തമാക്കുക.

• PII & രഹസ്യങ്ങൾ : നിങ്ങളുടെ സജ്ജീകരണം വ്യക്തമായി അനുവദിക്കുകയും പരിരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ അവ പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് മാറ്റി നിർത്തുക.

• ആക്‌സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ : മോഡലുകളെ കളിപ്പാട്ടങ്ങൾ പോലെയല്ല, മറിച്ച് പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റാബേസുകൾ പോലെയാണ് പരിഗണിക്കുക.

• വിലയിരുത്തൽ : ഗുണനിലവാരം, പക്ഷപാതം, ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക; വൈബുകളല്ല, യഥാർത്ഥ ജോലികൾ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുക.

• നയ വിന്യാസം : പിന്നീട് നിങ്ങൾ ആശ്ചര്യപ്പെടാതിരിക്കാൻ NIST AI RMF വിഭാഗങ്ങളിലേക്കുള്ള മാപ്പ് സവിശേഷതകൾ. [5]

എനിക്ക് എപ്പോഴും കിട്ടുന്ന പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ 🙋♀️

ഇത് സൃഷ്ടിപരമാണോ അതോ വെറും റീമിക്സിംഗ് ആണോ?
അതിനിടയിലെവിടെയോ. ഇത് പാറ്റേണുകളെ നൂതനമായ രീതിയിൽ വീണ്ടും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു - മനുഷ്യന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയല്ല, മറിച്ച് പലപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

എനിക്ക് വസ്തുതകളെ വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുമോ?
വിശ്വസിക്കുക, പക്ഷേ സ്ഥിരീകരിക്കുക. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള എന്തിനും വീണ്ടെടുക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഉപകരണ ഉപയോഗം ചേർക്കുക. [2]

ഇമേജ് മോഡലുകൾക്ക് സ്റ്റൈൽ സ്ഥിരത എങ്ങനെ ലഭിക്കും?
പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്ലസ് ഇമേജ് കണ്ടീഷനിംഗ്, ലോറ അഡാപ്റ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ. ഡിഫ്യൂഷൻ ഫൗണ്ടേഷനുകൾ സ്ഥിരതയ്ക്ക് സഹായിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ചിത്രങ്ങളിലെ വാചക കൃത്യത ഇപ്പോഴും ചാഞ്ചാടാം. [4]

എന്തുകൊണ്ടാണ് ചാറ്റ് മോഡലുകൾ അപകടകരമായ പ്രോംപ്റ്റുകളെ "പിൻവലിക്കുന്നത്"?
RLHF, പോളിസി ലെയറുകൾ പോലുള്ള അലൈൻമെന്റ് ടെക്നിക്കുകൾ. പൂർണമല്ല, പക്ഷേ വ്യവസ്ഥാപിതമായി സഹായകരമാണ്. [2]

ഉയർന്നുവരുന്ന അതിർത്തി 🔭

• മൾട്ടി-മോഡൽ എല്ലാം : ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവയുടെ കൂടുതൽ സുഗമമായ കോമ്പോകൾ.

• ചെറുതും വേഗതയേറിയതുമായ മോഡലുകൾ : ഓൺ-ഡിവൈസ്, എഡ്ജ് കേസുകൾക്കുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ.

• കൂടുതൽ ഇറുകിയ ടൂൾ ലൂപ്പുകൾ : ഫംഗ്‌ഷനുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, ആപ്പുകൾ എന്നിവയെ വിളിക്കുന്ന ഏജന്റുമാർ ഇതൊന്നും ഒന്നുമല്ലെന്ന് കരുതുന്നു.

• മികച്ച ഉറവിടം : വാട്ടർമാർക്കിംഗ്, ഉള്ളടക്ക യോഗ്യതാപത്രങ്ങൾ, കണ്ടെത്താനാകുന്ന പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ.

• ഗവേണൻസ് ബേക്ക് ഇൻ : സാധാരണ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂളിംഗ് പോലെ തോന്നിക്കുന്ന മൂല്യനിർണ്ണയ സ്യൂട്ടുകളും നിയന്ത്രണ പാളികളും. [5]

• ഡൊമെയ്ൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത മോഡലുകൾ : പല ജോലികൾക്കും പ്രത്യേക പ്രകടനം പൊതുവായ വാക്ചാതുര്യത്തെ മറികടക്കുന്നു.

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഒരു സഹകാരിയായി മാറുന്നതായി തോന്നിയാൽ - അതാണ് കാര്യം.

വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതാണ്, ഞാൻ അത് വായിച്ചില്ല - ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? 🧾

നിലവിലുള്ള ഉള്ളടക്കത്തെ മാത്രം വിലയിരുത്തുന്നതിനുപകരം പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബമാണിത് ടോക്കണുകൾ പ്രവചിക്കുന്ന ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകളാണ് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളാണ്. ഇടയ്ക്കിടെ ആത്മവിശ്വാസമുള്ള അസംബന്ധങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് വേഗതയും സൃഷ്ടിപരമായ ലിവറേജും ലഭിക്കും - RLHF . ടീമുകൾക്ക്, നിർത്താതെ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിന് NIST AI RMF

അവലംബം

1. ഐബിഎം - ജനറേറ്റീവ് എഐ എന്താണ്?
   കൂടുതല് വായിക്കുക

2. OpenAI - നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് ഭാഷാ മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കൽ (RLHF)
   കൂടുതൽ വായിക്കുക

3. എൻവിഡിയ ബ്ലോഗ് - ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ എന്താണ്?
   കൂടുതല് വായിക്കുക

4. ആലിംഗന മുഖം - ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ (കോഴ്‌സ് യൂണിറ്റ് 1)
   കൂടുതൽ വായിക്കുക

5. NIST - AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (ജനറേറ്റീവ് AI പ്രൊഫൈലും)
   കൂടുതൽ വായിക്കുക

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്