AI ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਬਾਕਸ ਵਿੱਚ, ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅੱਧਾ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ। ਪਰ AI ਕੀ ਹੈ ? ਛੋਟਾ ਰੂਪ: ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਹੱਥੀਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗਣਿਤ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟ੍ਰਾਇਲ-ਐਂਡ-ਐਰਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਹਵਾਲੇ AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਜੋਂ ਫਰੇਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। [1]
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਏਆਈ, ਲਾਭ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
🔗 ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਸਿੱਖੋ।
🔗 ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਦੇਖੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ, ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
🔗 ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਤਰਕ, ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਨਿਯਮਾਂ, ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਨਿਊਰੋ-ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਸੰਸਕਰਣ 🧠➡️💻
AI ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ - ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਣ-ਤੋਂ-ਟੈਕਸਟ, ਰੂਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਕੋਡ ਸਹਾਇਕ, ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਬਣਤਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਆਮੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਣ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਸੋਚੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਮਨੁੱਖੀ ਬੌਧਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰਕ, ਅਰਥ ਖੋਜਣਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1]
ਇਸ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਟੀਚਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲੂਪਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। [1]
ਕੀ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ✅
ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਏਆਈ ਤੱਕ ਕਿਉਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰੀਏ?
-
ਪੈਟਰਨ ਪਾਵਰ - ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਆ ਦੇਣਗੇ।
-
ਅਨੁਕੂਲਨ - ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਰੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
-
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਗਤੀ - ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਦੌੜਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਤਣਾਅਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵੀ।
-
ਉਤਪਤੀਸ਼ੀਲਤਾ - ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਸਗੋਂ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਣੂ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਦੀ ਸੋਚ - ਉਹ ਭੁਰਭੁਰਾ ਜੰਗਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।
-
ਔਜ਼ਾਰ-ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਔਜ਼ਾਰ - ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਜਾਂ ਖੋਜ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
-
ਜਦੋਂ ਇਹ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਪੱਖਪਾਤ, ਭਰਮ, ਪੁਰਾਣਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ। ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਾਂਗੇ।
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਕਈ ਵਾਰ AI ਮਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਈਕਲ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਬੱਜਰੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਯੂਨੀਸਾਈਕਲ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਸੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀ 'ਤੇ 🔧
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਿਸਟਮ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ:
-
ਡਾਟਾ - ਭਾਸ਼ਾ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਕਲਿੱਕਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ।
-
ਉਦੇਸ਼ - ਇੱਕ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਚੰਗਾ" ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਐਲਗੋਰਿਦਮ - ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
-
ਮੁਲਾਂਕਣ - ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਵੱਛਤਾ ਜਾਂਚ।
-
ਤੈਨਾਤੀ - ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ।
ਦੋ ਵਿਆਪਕ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ:
-
ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਜਾਂ ਤਰਕ-ਅਧਾਰਤ AI - ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ, ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਖੋਜ। ਰਸਮੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਈ ਵਧੀਆ।
-
ਅੰਕੜਾ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ AI - ਮਾਡਲ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਾਲੀਆ ਸਿਜ਼ਲ ਜਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਮੀਖਿਆ ਲੇਅਰਡ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤੱਕ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਦੀ ਹੈ। [2]
ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ AI ਦੇ ਅੰਦਰ, ਕੁਝ ਥੰਮ੍ਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
-
ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿੱਖਿਆ - ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ।
-
ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ - ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਣਤਰ ਸਿੱਖੋ।
-
ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੋ।
-
ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਿੰਗ - ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ ਜੋ ਅਸਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ।
ਦੋ ਉਤਪਤੀਸ਼ੀਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੁਣੋਗੇ:
-
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ - ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੀ , ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ "ਸਵੈ-ਧਿਆਨ" ਸੁਣਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮੁੱਖ ਚਾਲ ਹੈ। [3]
-
ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ - ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਇੱਕ ਕਰਿਸਪ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਵੱਲ ਕਦਮ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੈੱਕ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਰਗਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੈਲਕੂਲਸ ਨਾਲ; ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੈਣਾ ਹੈ। [5]
ਜੇਕਰ ਰੂਪਕ ਖਿੱਚੇ ਹੋਏ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ - AI ਇੱਕ ਚਲਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਡਾਂਸ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਗੀਤ ਗਾਣੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਰ ਰੋਜ਼ AI ਨੂੰ ਮਿਲਦੇ ਹੋ 📱🗺️📧
-
ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ - ਰੈਂਕਿੰਗ ਨਤੀਜੇ, ਫੀਡ, ਵੀਡੀਓ।
-
ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸਵੈ-ਸੰਪੂਰਨ, ਸੰਖੇਪ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ।
-
ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ ਆਡੀਓ - ਡੀਨੌਇਜ਼, HDR, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ।
-
ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ - ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਰੂਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ।
-
ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾ - ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਜੋ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਕੋਡਿੰਗ - ਸੁਝਾਅ, ਰਿਫੈਕਟਰ, ਟੈਸਟ।
-
ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ - ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਇਮੇਜਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ, ਬਣਤਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। (ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਮਝੋ; ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।) [2]
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕਿੱਸਾ: ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪੜਾਅ ਦੀ A/B-ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਵੇਂ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਵਿਧੀ: ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਹੋਲਡ-ਆਉਟ ਸੈੱਟ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪਸੰਦ-ਲਈ-ਪਸੰਦ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।)
ਤਾਕਤ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਹਲਕੀ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ⚖️
ਤਾਕਤ
-
ਵੱਡੇ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
-
ਇੱਕੋ ਕੋਰ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ।
-
ਲੁਕਵੀਂ ਬਣਤਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਹੱਥੀਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ। [2]
ਸੀਮਾਵਾਂ
-
ਭਰਮ - ਮਾਡਲ ਮੰਨਣਯੋਗ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਪਰ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਪੱਖਪਾਤ -ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਮਾਜਿਕ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਮਜ਼ਬੂਤੀ - ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲੇ, ਵਿਰੋਧੀ ਇਨਪੁਟ, ਅਤੇ ਵੰਡ ਤਬਦੀਲੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਵਧਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਤਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
-
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ - ਇਹ ਕਿਉਂ ਕਿਹਾ ਗਿਆ? ਕਈ ਵਾਰ ਅਸਪਸ਼ਟ, ਜੋ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਨਾ ਫੈਲਾਓ: NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ, ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। [4]
ਸੜਕ ਦੇ ਨਿਯਮ: ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 🛡️
ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ:
-
ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ - ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ; ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਮਲੇ। ਜਨਤਕ ਢਾਂਚੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। [4]
-
ਸੈਕਟਰ ਸੂਖਮਤਾ - ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੋਮੇਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ) ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਟੂਲਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਰਾਦੇ-ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। [2]
ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਪੌਪਕਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿੱਚ ਨਾ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ... ਜੋ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 🧰
-
ਧਾਰਨਾ - ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਬੋਲੀ, ਸੰਵੇਦਕ ਸੰਯੋਜਨ।
-
ਭਾਸ਼ਾ - ਗੱਲਬਾਤ, ਅਨੁਵਾਦ, ਸੰਖੇਪ, ਕੱਢਣਾ।
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ - ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਸੰਗਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
-
ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ - ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ।
-
ਪੀੜ੍ਹੀ - ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਕੋਡ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ।
ਇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਗਣਿਤ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਸਟੈਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਗੁਣਗੁਣਾਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਨੀਹਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਲਈ, ਕੈਨੋਨੀਕਲ ਸਮੀਖਿਆ ਵੇਖੋ। [2]
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI ਟੂਲ 🧪
(ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਪੂਰਣ। ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਈਲੇਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਵੇਗਾ।)
| ਔਜ਼ਾਰ | ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਚੈਟ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ LLM | ਲਿਖਣਾ, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ | ਮੁਫ਼ਤ + ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ; ਟੂਲ ਹੁੱਕ |
| ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰ | ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਮੂਡਬੋਰਡ | ਮੁਫ਼ਤ + ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ | ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ 'ਤੇ ਚਮਕਦੇ ਹਨ |
| ਕੋਡ ਕੋਪਾਇਲਟ | ਡਿਵੈਲਪਰ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਪਰਖਾਂ | ਕੋਡ ਕਾਰਪੋਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ; ਤੇਜ਼ ਸੰਪਾਦਨ |
| ਵੈਕਟਰ DB ਖੋਜ | ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ | ਬਦਲਦਾ ਹੈ | ਵਹਾਅ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤੱਥ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਬੋਲੀ ਦੇ ਔਜ਼ਾਰ | ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਸਿਰਜਣਹਾਰ | ਮੁਫ਼ਤ + ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ | ASR + TTS ਇਹ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ |
| ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ AI | ਓਪਸ, ਵਿੱਤ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ | 200 ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ |
| ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਿੰਗ | ਪਾਲਣਾ, ਸ਼ਾਸਨ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ | ਜੋਖਮ ਮੈਪਿੰਗ, ਲੌਗਿੰਗ, ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ |
| ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਛੋਟਾ | ਮੋਬਾਈਲ, ਨਿੱਜਤਾ ਵਾਲੇ ਲੋਕੋ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ; ਡਾਟਾ ਸਥਾਨਕ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ |
ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਾਂਗ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ 🧪🔍
-
ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਇੱਕ-ਵਾਕ ਵਾਲਾ ਕਾਰਜ ਬਿਆਨ।
-
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ - ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਟਰਿੱਗਰ।
-
ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ - ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ, ਵਿਭਿੰਨ, ਸੰਜਮੀ।
-
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ - ਇਨਪੁਟਸ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਧਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
-
ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਟੈਸਟ - ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ।
-
ਮਨੁੱਖ ਲੂਪ ਵਿੱਚ - ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
-
ਲਾਗ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ - ਡ੍ਰਿਫਟ ਖੋਜ, ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਰੋਲਬੈਕ।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਇਰਾਦਾ ਵਰਤੋਂ, ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਨਿਸ਼ਾਨ। NIST AI RMF ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। [4]
ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਹਰ ਸਮੇਂ ਸੁਣਦਾ ਹਾਂ 🙃
-
"ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਨਕਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।" ਸਿਖਲਾਈ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਬਣਤਰ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ; ਪੀੜ੍ਹੀ ਉਸ ਬਣਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਵੇਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜੀ - ਜਾਂ ਗਲਤ - ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। [2]
-
"AI ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਾਂਗ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।" ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਸਮਝ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ; ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਧੁੰਦਲਾਪਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। [2]
-
"ਵੱਡਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।" ਪੈਮਾਨਾ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਕਸਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। [2][3]
-
"ਇੱਕ ਏਆਈ ਜੋ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।" ਅਸਲ ਸਟੈਕ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਹਨ: ਤੱਥਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ, ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਕਲਾਸਿਕ ਖੋਜ।
ਥੋੜ੍ਹੀ ਡੂੰਘੀ ਝਾਤ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ, ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ⏱️
-
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਧਿਆਨ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਟੈਕਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਵਰਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। [3]
-
ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਾਪਸ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੇ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਚਿਹਰਾ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਮੁੱਖ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੇ ਚਿੱਤਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਬੂਮ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਹੁਣ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। [5]
ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਗਲਾਸੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ 📚
-
ਮਾਡਲ - ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।
-
ਸਿਖਲਾਈ - ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ।
-
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ - ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਕਿਤੇ ਹੋਰ।
-
ਭਰਮ - ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ।
-
RAG - ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ ਜੋ ਨਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
-
ਇਕਸਾਰਤਾ - ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ।
-
ਸੁਰੱਖਿਆ - ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ।
-
ਅਨੁਮਾਨ - ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
-
ਲੇਟੈਂਸੀ - ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ।
-
ਗਾਰਡਰੇਲ - ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੀਤੀਆਂ, ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ।
ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਹੋ ਗਿਆ, ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ - ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 🌯
ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵੱਲ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਲਹਿਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਸਵਾਰ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਲਈ ਪ੍ਰਸਾਰ। ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਏਆਈ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੁਸ਼ਹਾਲ ਮਾਰਗ ਸ਼ਾਸਨ, ਮਾਪ, ਅਤੇ ਨਿਮਰਤਾ ਦੇ ਛੋਹ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਤੁਲਨ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸਹੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਾਉਣ ਯੋਗ, ਪਰਖਣਯੋਗ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਹੈ। [2][3][4][5]
ਹਵਾਲੇ
[1] ਐਨਸਾਈਕਲੋਪੀਡੀਆ ਬ੍ਰਿਟੈਨਿਕਾ - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] ਕੁਦਰਤ - "ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ" (ਲੇਕਨ, ਬੇਂਗਿਓ, ਹਿੰਟਨ) : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] arXiv - "ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਹੀ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ" (ਵਾਸਵਾਨੀ ਅਤੇ ਹੋਰ) : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] arXiv - "ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਿਸਟਿਕ ਮਾਡਲ" (ਹੋ ਅਤੇ ਹੋਰ) : ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ