ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਨਵੀਂ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਕੋਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ) ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਕਈ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਪੀੜ੍ਹੀ : ਇਹ ਤਾਜ਼ੇ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ "ਸੱਚ" ਨੂੰ।
ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ : ਜੇਕਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਹਵਾਲਿਆਂ, ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗਤਾ : ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਫਾਰਮੈਟ, ਤੱਥ, ਸੁਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ : ਖ਼ਤਰਨਾਕ, ਨਿੱਜੀ, ਜਾਂ ਨਾਮਨਜ਼ੂਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਲਾਂ ਜੋੜੋ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ : ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ; ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਓ, ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭੇਜੋ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਸਮਝੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।.
🔗 ਕੀ AI ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਾਈਪਾਈਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
ਪ੍ਰਚਾਰ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਨਜ਼ਰ।.
🔗 ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿਹੜਾ AI ਸਹੀ ਹੈ?
ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਚੁਣੋ।.
🔗 ਕੀ ਕੋਈ AI ਬੁਲਬੁਲਾ ਹੈ?
ਦੇਖਣ ਲਈ ਸੰਕੇਤ, ਬਾਜ਼ਾਰ ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ🧠 ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:
-
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਡੇਟਾ (ਭਾਸ਼ਾ, ਚਿੱਤਰ, ਸੰਗੀਤ, ਕੋਡ) ਦੀ "ਆਕਾਰ" ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
-
ਫਿਰ ਇਹ ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਜੋ ਉਸ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
-
ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਸੰਦਰਭ, ਜਾਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਾਂ ਹਾਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਪੇਂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੁਰ ਰੀਮਿਕਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਧਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਲੋਗੋ ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ "ਸਮਝਦਾ" ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਸਮਝਦਾ ਹੈ (ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਜਾਈਏ), ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੇ ਸਿੱਖੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹਨ।.
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ "ਰੇਕ 'ਤੇ ਕਦਮ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ" ਲਈ ਵੱਡੇ ਹੋ ਕੇ ਫਰੇਮਿੰਗ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ NIST ਦਾ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋਖਮ + ਨਿਯੰਤਰਣ ਸੋਚ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਐਂਕਰ ਹੈ। [1] ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖਮਾਂ (ਸਿਰਫ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨਹੀਂ) ਲਈ ਕੁਝ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ NIST ਨੇ ਇੱਕ GenAI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। [2]
ਲੋਕ "ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਮੁੱਖ ਟੀਚੇ" ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਬਹਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ 😬
ਲੋਕ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਗੱਲਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "ਟੀਚੇ" ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਰਥ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ:
-
ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਚਾ: ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ, ਇਕਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ (ਮੱਧਮ)
-
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਾ: ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਬਣਾਉਣਾ
-
ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਚਾ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਚਣ, ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
ਅਤੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।.
ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਟਿਕੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੈ - ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਇਨਪੁੱਟ 'ਤੇ ਸ਼ਰਤਬੱਧ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਹਨ। ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਦਹਿਸ਼ਤ ਵੀ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਹੈ (ਮਾਫ਼ ਕਰਨਾ... ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ 😬)।.
ਲੋਕ GenAI ਨੂੰ ਕਿਸ ਗੱਲ ਲਈ ਉਲਝਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ) 🧯
ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ :
GenAI ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਹ "ਸੱਚਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ"। ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ (ਡੌਕਸ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਹਵਾਲੇ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ) ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। [2]
GenAI ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਈਮੇਲ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਰਿਕਾਰਡ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ)। “ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ” ≠ “ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।”
GenAI ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਣ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅
ਸਾਰੇ "ਜਨਰੇਟਿਵ" ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਸੁੰਦਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੀਮਤੀ, ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਇਕਸਾਰਤਾ - ਇਹ ਹਰ ਦੋ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
-
ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ - ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਸਰੋਤ (ਡੌਕਸ, ਹਵਾਲੇ, ਡੇਟਾਬੇਸ) ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ 📌
-
ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗਤਾ - ਤੁਸੀਂ ਸੁਰ, ਫਾਰਮੈਟ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਸਿਰਫ ਵਾਈਬ-ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਨਹੀਂ) ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
-
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ - ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਰੂਲੇਟ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ
-
ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਲ - ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ, ਨਿੱਜੀ, ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਅਸਵੀਕਾਰਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
-
ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਵਾਲਾ ਵਿਵਹਾਰ - ਇਹ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ
-
ਵਰਕਫਲੋ ਫਿੱਟ - ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕਲਪਨਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ।
NIST ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪੂਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ "ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ + ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ... ਉਹ ਗੈਰ-ਸੈਕਸੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰ ਲੈਂਦਾ। [1][2]
ਇੱਕ ਅਪੂਰਣ ਰੂਪਕ (ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ): ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਰਸੋਈ ਸਹਾਇਕ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ... ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਲੂਣ ਨੂੰ ਖੰਡ ਨਾਲ ਉਲਝਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਆਦ-ਟੈਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਿਠਾਈ-ਸਟੂ ਨਾ ਪਰੋਸ ਸਕੋ 🍲🍰
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮਿੰਨੀ-ਕੇਸ (ਸੰਯੁਕਤ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਆਮ) 🧩
ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ GenAI ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰੇ:
-
ਹਫ਼ਤਾ 1: "ਬੱਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਿਓ।"
-
ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੇਜ਼, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ... ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮਹਿੰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਗਲਤ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.
-
-
ਹਫ਼ਤਾ 2: ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤੀ (ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਤੱਥ ਕੱਢਦੇ ਹਨ) + ਟੈਂਪਲੇਟ ("ਹਮੇਸ਼ਾ ਖਾਤਾ ਆਈਡੀ ਮੰਗੋ," "ਕਦੇ ਵੀ ਰਿਫੰਡ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਾ ਕਰੋ," ਆਦਿ) ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
-
ਗਲਤੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.
-
-
ਹਫ਼ਤਾ 3: ਉਹ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਲੇਨ (ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ) + ਸਧਾਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ("ਨੀਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ," "ਰਿਫੰਡ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ") ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
-
ਹੁਣ ਸਿਸਟਮ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ।.
-
ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ NIST ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ; ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। [1][2]
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਕਲਪ (ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ) 🔍
ਕੀਮਤਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਧੁੰਦਲਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ: ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਂ, ਇਹ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ।.
| ਔਜ਼ਾਰ / ਪਹੁੰਚ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ (ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ) | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਨੁਕਤਾ) |
|---|---|---|---|
| ਜਨਰਲ ਐਲਐਲਐਮ ਚੈਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟ | ਹਰ ਕੋਈ, ਟੀਮਾਂ | ਮੁਫ਼ਤ ਟੀਅਰ + ਗਾਹਕੀ | ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ, ਦਿਮਾਗੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ। ਕਈ ਵਾਰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ... ਇੱਕ ਦਲੇਰ ਦੋਸਤ ਵਾਂਗ 😬 |
| ਐਪਸ ਲਈ API LLMs | ਵਿਕਾਸਕਾਰ, ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ | ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ | ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ; ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ + ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਮਸਾਲੇਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰ (ਪ੍ਰਸਾਰ-ਸ਼ੈਲੀ) | ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਮਾਰਕੀਟਰ | ਗਾਹਕੀ/ਕ੍ਰੈਡਿਟ | ਸ਼ੈਲੀ + ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ; ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ-ਸ਼ੈਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ [5] |
| ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ | ਹੈਕਰ, ਖੋਜਕਰਤਾ | ਮੁਫ਼ਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ + ਹਾਰਡਵੇਅਰ | ਕੰਟਰੋਲ + ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਸੈੱਟਅੱਪ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦਰਦ (ਅਤੇ GPU ਹੀਟ) ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। |
| ਆਡੀਓ/ਸੰਗੀਤ ਜਨਰੇਟਰ | ਸੰਗੀਤਕਾਰ, ਸ਼ੌਕੀਨ | ਕ੍ਰੈਡਿਟ/ਗਾਹਕੀ | ਸੁਰਾਂ, ਤਣੀਆਂ, ਧੁਨੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਵਿਚਾਰ। ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇਣਾ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ) |
| ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਟਰ | ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਸਟੂਡੀਓ | ਗਾਹਕੀ/ਕ੍ਰੈਡਿਟ | ਤੇਜ਼ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪ ਕਲਿੱਪ। ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿਰ ਦਰਦ ਹੈ। |
| ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ (RAG) | ਕਾਰੋਬਾਰ | ਇਨਫਰਾ + ਵਰਤੋਂ | ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; "ਬਣਾਏ ਹੋਏ ਸਮਾਨ" ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਨਿਯੰਤਰਣ [2] |
| ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਟਰ | ਡਾਟਾ ਟੀਮਾਂ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਇਸ਼ | ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਦੁਰਲੱਭ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ; ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੂਰਖ ਨਾ ਬਣਾਵੇ 😵 |
ਲੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ: ਪੀੜ੍ਹੀ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਪੈਟਰਨ ਸੰਪੂਰਨਤਾ" ਹੈ 🧩
ਰੋਮਾਂਟਿਕ ਸੱਚ:
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ "ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਇਸਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ" ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਨਾ ਹੋਵੇ।.
-
ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ: ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਗਲਾ ਹਿੱਸਾ (ਟੋਕਨ-ਇਸ਼) ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ - ਕਲਾਸਿਕ ਆਟੋਰਿਗਰੈਸਿਵ ਸੈੱਟਅੱਪ ਜਿਸਨੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਇਆ [4]
-
ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ: ਸ਼ੋਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ (ਪ੍ਰਸਾਰ-ਪਰਿਵਾਰਕ ਅੰਤਰਜਾਮੀ) [5]
ਇਸੇ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਸ਼ਕ ਪੈਟਰਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
"ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਦੋਸਤਾਨਾ ਲਹਿਜੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ"
-
"ਮੈਨੂੰ ਦਸ ਸੁਰਖੀ ਵਿਕਲਪ ਦਿਓ"
-
"ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ"
-
"ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਕੋਡ + ਟੈਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"
…ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਆਧਾਰ ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
-
ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਲੰਬੀਆਂ, ਭੁਰਭੁਰਾ ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ
-
ਕਈ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਅੱਖਰ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਆਵਾਜ਼, ਆਵਰਤੀ ਵੇਰਵੇ) ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਪਛਾਣ
ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਾਂਗ "ਸੋਚ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੀਮਤੀ, ਪਰ ਵੱਖਰਾ।.
ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਬਹਿਸ - "ਬਣਾਉਣਾ" ਬਨਾਮ "ਰੀਮਿਕਸਿੰਗ" 🎨
ਇੱਥੇ ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝ ਆ ਗਿਆ ਹੈ।.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ
-
ਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ
-
ਸਤਹੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਸੰਬੰਧ
-
ਅਜੀਬ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਟਾਈਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰੋ
ਪਰ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੁਆਦ ਨਹੀਂ। ਨਹੀਂ "ਮੈਂ ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।"
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਜਿਹਾ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣਾ: ਇਨਸਾਨ ਵੀ ਲਗਾਤਾਰ ਰੀਮਿਕਸ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜੀਵਤ ਅਨੁਭਵ, ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਸੁਆਦ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਲੇਬਲ ਵਿਵਾਦਿਤ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲੀਵਰੇਜ , ਅਤੇ ਇਹੀ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ - ਚੁੱਪਚਾਪ ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਟੀਚਾ 🧪
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਾਖਾ ਅਸਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।.
ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਕਿਉਂ ਹੈ:
-
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਅਸਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਘੱਟ ਐਕਸਪੋਜਰ)
-
ਦੁਰਲੱਭ-ਘਟਨਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ (ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਆਦਿ)
-
ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
-
ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ
ਪਰ ਗੱਲ ਤਾਂ ਗੱਲ ਹੀ ਹੈ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਉਹੀ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ ਡਾਟਾ - ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। [1][2][3]
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਡੀਕੈਫ਼ ਕੌਫੀ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਮਹਿਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਉਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ☕🤷
ਸੀਮਾਵਾਂ - ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਾੜਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਕਿਉਂ) 🚧
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਯਾਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖੋ:
ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਕਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।.
ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ:
-
ਭਰਮ - ਤੱਥਾਂ, ਹਵਾਲਿਆਂ, ਜਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਨਘੜਤ ਨਿਰਮਾਣ
-
ਪੁਰਾਣਾ ਗਿਆਨ - ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ
-
ਤੁਰੰਤ ਭੁਰਭੁਰਾਪਨ - ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਪੱਖਪਾਤ - ਵਿਗੜੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨ
-
ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਲਣਾ - ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ
-
ਅਸੰਗਤ ਤਰਕ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੰਬੇ ਕੰਮਾਂ ਦੌਰਾਨ
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ "ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI" ਗੱਲਬਾਤ ਮੌਜੂਦ ਹੈ: ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੰਗੇ-ਕਰਨ-ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਤੋਪ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋ। [1][3]
ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ: ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਟੀਚਾ ਕਦੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 📏
ਜੇਕਰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ "ਕੀਮਤੀ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ" ਹੈ, ਤਾਂ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਬਾਲਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ)
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ)
-
ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ
-
ਸਟਾਈਲ ਮੈਚ (ਟੋਨ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਆਵਾਜ਼)
-
ਸੰਪੂਰਨਤਾ (ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਿਆ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ)
ਵਰਕਫਲੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
-
ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ
-
ਸੋਧਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ
-
ਗੁਣਵੱਤਾ ਡਿੱਗਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਥਰੂਪੁੱਟ
-
ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ (ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੱਸਣ ਵਾਲਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਭਾਵੇਂ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਔਖਾ ਹੋਵੇ)
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਸੱਚਾਈ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਇਹ ਮਾਡਲ "ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ" ਡਰਾਫਟ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
-
ਪਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਵੀਂ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ ਜਿੱਤ ਸਿਰਫ਼ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਪੀੜ੍ਹੀ ਪਲੱਸ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ - ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, ਈਵਲ ਸੂਟ, ਲੌਗਿੰਗ, ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ, ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ... ਸਾਰੀਆਂ ਅਨਸੈਕਸੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। [2]
"ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪਛਤਾਵੇ ਦੇ ਵਰਤੋ" ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ 🧩
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਆਦਤਾਂ ਬਹੁਤ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਪੁੱਛੋ: "ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਵਾਲੀ ਯੋਜਨਾ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ।"
-
ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ: "ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਗੁੰਮ ਹੈ।"
-
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ: "ਧਾਰਨਾਵਾਂ + ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।"
-
ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਜਦੋਂ ਤੱਥ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ/ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ [2]
-
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ: ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵੀ
ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਚਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ: ਇਸਨੂੰ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਇੱਕ ਆਫ ਰੋਬੋਟ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਸੰਪਾਦਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ 😅
ਸਿੱਟਾ 🎯
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਕੇ, ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ:
-
ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
-
ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਸਤੇ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
-
ਹੁਨਰ ਦੇ ਪਾੜੇ (ਲਿਖਣ, ਕੋਡਿੰਗ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ:
-
ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘੜ ਸਕਦਾ ਹੈ
-
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਧੱਬੇ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ
-
ਗੰਭੀਰ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ [1][2][3]
ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਘੱਟ "ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ ਬ੍ਰੇਨ" ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ "ਟਰਬੋ ਵਾਲਾ ਡਰਾਫਟ ਇੰਜਣ" ਹੈ।
ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਤੋਪ ਹੈ... ਅਤੇ ਇਹ ਜਲਦੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 💥
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਂ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ - ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਜਾਂ ਕੋਡ - ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ "ਸੱਚ" ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਪੀੜ੍ਹੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕਸਾਰ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਸਾਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਸ਼ੋਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ "ਨਿਰਲੇਪ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਅੰਸ਼ਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕਈ ਵਾਰ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਇੰਨੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ, ਪ੍ਰਵਾਹਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਇਸੇ ਲਈ ਇਹ ਭਰੋਸੇਮੰਦ-ਸੁਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਕਵਾਸ, ਮਨਘੜਤ ਹਵਾਲੇ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ (ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਹਵਾਲੇ, ਡੇਟਾਬੇਸ) ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਜਾਂ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ।.
"ਗਰਾਊਂਡਿੰਗ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ, ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ, ਜਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ - ਸਹਾਇਤਾ ਜਵਾਬ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਵਿੱਤ ਡਰਾਫਟ, ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਠੋਸ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।.
ਮੈਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਵਾਂ?
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਲੋੜੀਂਦਾ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਨੁਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਤੱਥ, ਸੁਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ "ਕਰੋ/ਨਾ ਕਰੋ" ਨਿਯਮ। ਟੈਂਪਲੇਟ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ("ਹਮੇਸ਼ਾ X ਲਈ ਪੁੱਛੋ," "ਕਦੇ ਵੀ Y ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਾ ਕਰੋ"), ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ("ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਵਾਲੀ ਯੋਜਨਾ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ")। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਕੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸਨੂੰ ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ, ਰਿਕਾਰਡ ਬਦਲਣ, ਜਾਂ ਕੋਡ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ" "ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.
ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਿਸਟਮ ਕੀਮਤੀ, ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਵਿਹਾਰਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸਮਾਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਲ ਜੋ ਅਸਵੀਕਾਰਿਤ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਵਰਕਫਲੋ - ਸਮੀਖਿਆ ਲੇਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਅਕਸਰ ਮਾਡਲ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।.
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗ ਕੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰਮ, ਪੁਰਾਣਾ ਗਿਆਨ, ਤੁਰੰਤ ਭੁਰਭੁਰਾਪਨ, ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਪੱਖਪਾਤ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਸੰਗਤ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੁਕੰਮਲ ਕੰਮ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਦੋਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੁਰਲੱਭ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਜਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਰਲੱਭ-ਕੇਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜਾਂ ਵਾਧੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਹਵਾਲੇ
[1] NIST ਦਾ AI RMF - AI ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] NIST AI 600-1 GenAI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ - GenAI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਘਟਾਓ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ (PDF)। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] OECD AI ਸਿਧਾਂਤ - ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਲਈ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸਮੂਹ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] ਬ੍ਰਾਊਨ ਐਟ ਅਲ. (ਨਿਊਰਿਪਸ 2020) - ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (PDF) ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੇਪਰ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] ਹੋ ਐਟ ਅਲ. (2020) - ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ-ਅਧਾਰਤ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ (PDF) ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਪੇਪਰ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ