ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ - ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਕੋਡ, ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ - ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨਵੇਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹਨ , ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਕਾਪੀਆਂ ਦੇ। ਸੋਚੋ: ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਲਿਖੋ, ਇੱਕ ਲੋਗੋ ਰੈਂਡਰ ਕਰੋ, SQL ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸੁਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇਹੀ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। [1]

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਏਜੰਟਿਕ AI ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।

🔗 ਅੱਜ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ AI ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਕੀ ਹੈ?
ਜਾਣੋ ਕਿ ਸਕੇਲੇਬਲ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

🔗 ਏਆਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

🔗 ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਬਨਾਮ ਏਆਈ: ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਏ ਗਏ
ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

ਲੋਕ "ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?" ਕਿਉਂ ਪੁੱਛਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ 🙃

ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਾਦੂ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ - ਕਈ ਵਾਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ, ਕਈ ਵਾਰ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ। ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਖੋਜ, ਸਹਾਇਕ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਬਜਟ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅

• ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲਾ ਪਾਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

• ਪੈਟਰਨ ਸਿੰਥੇਸਿਸ - ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸੋਮਵਾਰ ਸਵੇਰੇ ਨਹੀਂ ਜੁੜ ਸਕਦੇ।

• ਲਚਕਦਾਰ ਇੰਟਰਫੇਸ - ਚੈਟ, ਵੌਇਸ, ਤਸਵੀਰਾਂ, API ਕਾਲਾਂ, ਪਲੱਗਇਨ; ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਚੁਣੋ।

• ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਹਲਕੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੱਕ।

• ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ - ਖੋਜ → ਰੂਪਰੇਖਾ → ਡਰਾਫਟ → QA ਵਰਗੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲੜੀ ਦੇ ਕਦਮ।

• ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ - ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦੇ।

• ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ - RLHF ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦਗਾਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। [2]

ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਬਾਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਇੰਟਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੌਂਦਾ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਗ੍ਰੰਥ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਭਰਮਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਛੋਟਾ ਰੂਪ 🧩

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦੀ - ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕਸਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ। ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਆਮ ਹਨ - ਉਹ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਤਸਵੀਰ ਜਾਂ ਕਲਿੱਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਰਲੀਕਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। [3][4]

• ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ : ਭਾਸ਼ਾ, ਤਰਕ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਜਦੋਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। [3]

• ਪ੍ਰਸਾਰ : ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਇਕਸਾਰ ਸ਼ੈਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਮਾਸਕ ਰਾਹੀਂ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਸੰਪਾਦਨ। [4]

ਇੱਥੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ, ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵੀ ਹਨ - ਸਟੂਅ ਅਜੇ ਵੀ ਉਬਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਵਿਕਲਪ 🗂️

ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਪੂਰਣ - ਕੁਝ ਸੈੱਲ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਥੋੜੇ ਅਜੀਬ ਹਨ। ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤ ਸ਼ੈਲੀਆਂ , ਸਥਿਰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।

ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ: ਇੱਕ ਸਾਹ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ 🌀

ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਦਮ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਫਲੈਸ਼ਲਾਈਟ ਨਾਲ ਗੋਲਡਫਿਸ਼ ਵਾਂਗ ਖੱਬੇ-ਤੋਂ-ਸੱਜੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਪੂਰੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸੰਟੈਕਸ ਵਰਗੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਮਾਨਤਾ - ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਪਿਊਟ - ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। [3]

ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ: ਇੱਕ ਸਾਹ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਅ 🎨

ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੋ ਗੁਰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਲਟਾਓ । ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖੀ ਗਈ ਸ਼ੋਰ-ਮੁਕਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਤੋਂ ਮੂਰਤੀ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਰੂਪਕ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ। [4]

ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਬਦਮਾਸ਼ ਨਾ ਬਣੋ" 🛡️

ਕੁਝ ਚੈਟ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਠੁਕਰਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਕਿਉਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ? ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰਾਮ ਹਿਊਮਨ ਫੀਡਬੈਕ (RLHF) : ਮਨੁੱਖ ਨਮੂਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦਗਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਹੈ। [2]

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਜੋਖਮ ਲਈ, NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ - ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ - ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸ਼ਾਸਨ, ਉਤਪਤੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੰਮ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤ। [5]

ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਨੇ ਸੰਖੇਪ → ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ → ਡਰਾਫਟ ਜਵਾਬ → ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ । ਇਸ ਲੜੀ ਨੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਹਟਾਇਆ; ਇਸਨੇ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ ਬਣਾਏ।

ਜਿੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਠੋਕਰ ਖਾਂਦਾ ਹੈ 🌤️↔️⛈️

ਚਮਕਦਾ ਹੈ:

• ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਈਮੇਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਸਲਾਈਡਾਂ

• ਲੰਬੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਾਰ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ

• ਕੋਡ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਕਟੌਤੀ

• ਨਾਮ, ਬਣਤਰ, ਟੈਸਟ ਕੇਸ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ

• ਚਿੱਤਰ ਸੰਕਲਪ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਉਤਪਾਦ ਮੌਕਅੱਪ

• ਹਲਕਾ ਡਾਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ ਜਾਂ SQL ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ

ਇਸ ਸਮੇਂ ਠੋਕਰ ਖਾਂਦਾ ਹੈ:

• ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜਾਂ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ

• ਜਦੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਤਾਂ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਗਣਨਾਵਾਂ

• ਕਾਨੂੰਨ, ਦਵਾਈ, ਜਾਂ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ

• ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਕੇਸ, ਵਿਅੰਗ, ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਪੂਛ ਵਾਲਾ ਗਿਆਨ

• ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੌਂਫਿਗਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਤਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

ਗਾਰਡਰੇਲ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਹੀ ਕਦਮ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ : ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਬੋਰਿੰਗ, ਹਾਂ - ਪਰ ਬੋਰਿੰਗ ਸਥਿਰ ਹੈ।

ਅੱਜ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕੇ 🛠️

• ਬਿਹਤਰ, ਤੇਜ਼ ਲਿਖੋ : ਰੂਪਰੇਖਾ → ਫੈਲਾਓ → ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ → ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰੋ। ਲੂਪ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗਾ ਨਾ ਲੱਗੇ।

• ਖਰਗੋਸ਼ਾਂ ਦੇ ਛੇਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਕਰੋ : ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸੰਖੇਪ ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ।

• ਕੋਡ ਅਸਿਸਟ : ਕਿਸੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿਓ, ਇੱਕ ਰੀਫੈਕਟਰ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਕਦੇ ਵੀ ਭੇਦ ਨਾ ਚਿਪਕਾਓ।

• ਡਾਟਾ ਦੇ ਕੰਮ : SQL ਸਕੈਲਟਨ, ਰੇਜੈਕਸ, ਜਾਂ ਕਾਲਮ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

• ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰ : ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਟਾਈਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫਿਨਿਸ਼ਿੰਗ ਲਈ ਕਿਸੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੂੰ ਸੌਂਪੋ।

• ਗਾਹਕ ਓਪਸ : ਡਰਾਫਟ ਜਵਾਬ, ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਇਰਾਦੇ, ਹੈਂਡਆਫ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸਾਰ।

• ਉਤਪਾਦ : ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਹਾਣੀਆਂ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਰੂਪ ਬਣਾਓ - ਫਿਰ A/B ਟੋਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਸੁਝਾਅ: ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।

ਡੂੰਘੀ-ਡਾਈਵ: ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧪

• ਢਾਂਚਾ ਦਿਓ : ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਟੀਚੇ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸ਼ੈਲੀ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਪਸੰਦ ਹੈ।

• ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ : ਇਨਪੁਟ → ਆਦਰਸ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀਆਂ 2-3 ਚੰਗੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

• ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੋਚੋ : ਜਦੋਂ ਜਟਿਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤਰਕ ਜਾਂ ਪੜਾਅਵਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੰਗੋ।

• ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਪਿੰਨ ਕਰੋ : ਆਪਣੀ ਪਸੰਦੀਦਾ ਸੁਰ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਨਮੂਨਾ ਚਿਪਕਾਓ ਅਤੇ "ਇਸ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰੋ" ਕਹੋ।

• ਸੈੱਟ ਮੁਲਾਂਕਣ : ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਸੋਧ ਕਰੋ।

• ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ : ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਵੈੱਬ ਖੋਜ, ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ, ਜਾਂ API ਭਰਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। [2]

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਹੈ: ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ । ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀ ਹਨ।

ਡੇਟਾ, ਨਿੱਜਤਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ - ਅਣਗੌਲਿਆ ਹਿੱਸਾ 🔒

• ਡੇਟਾ ਪਾਥ : ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕੀ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

• PII ਅਤੇ ਭੇਦ : ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

• ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ : ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ, ਖਿਡੌਣਿਆਂ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ।

• ਮੁਲਾਂਕਣ : ਟਰੈਕ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਵਹਿਣ; ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਮਾਪੋ, ਵਾਈਬਸ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

• ਨੀਤੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ : NIST AI RMF ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨ ਨਾ ਹੋਵੋ। [5]

ਮੈਨੂੰ ਹਰ ਸਮੇਂ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ 🙋‍♀️

ਕੀ ਇਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਰੀਮਿਕਸਿੰਗ?
ਕਿਤੇ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ - ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਮੈਂ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। [2]

ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਕੰਡੀਸ਼ਨਿੰਗ, LoRA ਅਡੈਪਟਰ, ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਡਗਮਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। [4]

ਚੈਟ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ 'ਤੇ "ਪਿੱਛੇ ਕਿਉਂ ਧੱਕਦੇ" ਹਨ?
RLHF ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਪਰਤਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ। [2]

ਉੱਭਰਦਾ ਹੋਇਆ ਮੋਰਚਾ 🔭

• ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਸਭ ਕੁਝ : ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਸੰਜੋਗ।

• ਛੋਟੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ : ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।

• ਸਖ਼ਤ ਟੂਲ ਲੂਪਸ : ਏਜੰਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਅਤੇ ਐਪਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

• ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਤੀ : ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ, ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ।

• ਗਵਰਨੈਂਸ ਬੇਕਡ ਇਨ : ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੂਟ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਲੇਅਰ ਜੋ ਆਮ ਵਿਕਾਸ ਟੂਲਿੰਗ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। [5]

• ਡੋਮੇਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ : ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਈ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਮ ਵਾਕਫੀਅਤ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਤਾਂ ਇਹੀ ਗੱਲ ਹੈ।

ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਹੋ ਗਿਆ, ਮੈਂ ਇਹ ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ - ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? 🧾

ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਹੁੰਦੇ ਜੋ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਕਵਾਸ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਗਤੀ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲੀਵਰੇਜ ਮਿਲਦਾ ਹੈ - ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ RLHF ਬਿਨਾਂ ਰੁਕੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈ NIST AI RMF ਵਰਗੇ ਵਿਹਾਰਕ ਗਾਈਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ

ਹਵਾਲੇ

1. IBM - ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕੀ ਹੈ?
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

2. ਓਪਨਏਆਈ - ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ (RLHF)
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

3. NVIDIA ਬਲੌਗ - ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

4. ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚਿਹਰਾ - ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ (ਕੋਰਸ ਯੂਨਿਟ 1)
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

5. NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ)
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ