സാറ വിസ്‌പോയൽ, ബ്രാഡ് ബോലെൻഡർ, ചാൾസ് ഫോസ്റ്റർ, ജെസ്സി ഹാമർ, സിയറ മഗ്നോട്ട, സഫത് സിദ്ദിഖി

ആമുഖം

കഴിഞ്ഞ മാസങ്ങളിൽ, GPT-4 പോലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ (LLMs) താൽപ്പര്യം പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സാക്ഷ്യം വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ Finetune സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിലും. എല്ലാവരും ഉറ്റുനോക്കുന്നു: വളർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ പരീക്ഷിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സ്ഥാപിത ടീമുകൾ, ഗവേഷണത്തെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങളാക്കി മാറ്റാൻ ശ്രമിക്കുന്ന വളർന്നുവരുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ, ഈ സ്വർണ്ണ തിരക്കിൽ പെട്ടെന്ന് പണം സമ്പാദിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഫ്ലൈ-ബൈ-നൈറ്റ് ഓപ്പറേറ്റർമാർ. എന്നിരുന്നാലും, താൽപ്പര്യത്തിൻ്റെ ഈ വിസ്ഫോടനത്തോടെ, ആശയക്കുഴപ്പത്തിൻ്റെ ഒരു പൊട്ടിത്തെറിയും നാം കാണുന്നു. ആളുകൾ ചോദിക്കുന്നു: "ഈ പുതിയ ഭൂപ്രദേശം എങ്ങനെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാം?", "ഞാൻ എന്താണ് അന്വേഷിക്കേണ്ടത്?", "ഈ സാങ്കേതിക മാതൃകാ വ്യതിയാനത്തിൽ നിന്ന് എനിക്ക് എങ്ങനെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം നേടാനാകും?"

ഹൈപ്പിന് മുമ്പ് മുതൽ LLM-കളിൽ പ്രവർത്തിച്ചതിനാൽ, കുറച്ച് വ്യക്തത നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം ശക്തമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടു. സങ്കീർണ്ണമായ ആശയപരമായ അസോസിയേഷനുകൾ പഠിക്കാൻ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പേജുകളിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റിൻ്റെ മുൻകൂർ പരിശീലനത്തിലൂടെയും കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ ഗൈഡൻസിലൂടെയും (“ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്”, “മനുഷ്യൻ്റെ ഫീഡ്‌ബാക്കിൽ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം”, “പ്രാംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്” തുടങ്ങിയ രീതികളിലൂടെ), ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും എല്ലാത്തരം ജോലികൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമാക്കുക. എന്നാൽ ബഹിരാകാശത്ത് പുതുതായി വരുന്നവർക്ക് പലപ്പോഴും ആശ്ചര്യജനകമായ ഒരു തിരിച്ചറിവ് എന്തെന്നാൽ , യഥാർത്ഥ ജോലി ചെയ്യാൻ LLM-കൾ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നത് എളുപ്പമല്ല, പ്രത്യേകിച്ച് ഗുണനിലവാരം കണക്കാക്കുന്ന മേഖലകളിൽ .

ഒരു തത്വാധിഷ്ഠിത സമീപനം

Finetune-ൽ, ഞങ്ങളുടെ പങ്കാളികളുടെ ഉള്ളടക്ക ഉൽപ്പാദനവും ടാഗിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ വർഷങ്ങളായി LLM-കൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ആ പങ്കാളിത്തങ്ങളിലൂടെയും യഥാർത്ഥ ലോകാനുഭവത്തോടൊപ്പം വരുന്ന കഠിനമായ പാഠങ്ങളിലൂടെയും, ഒരു തത്വാധിഷ്‌ഠിത ചട്ടക്കൂടുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ സാങ്കേതികവിദ്യ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. അത് വേഗത്തിൽ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം അത് ശരിയായി ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാനം.

എന്തുകൊണ്ട് ഇത് എളുപ്പമുള്ള രീതിയിൽ ചെയ്തുകൂടാ? ശരി, ഒരു പുതിയ "ഷേക്‌സ്‌പിയർ" സോണറ്റ് രചിക്കാനോ ഒരു പ്രത്യേക വിഷയത്തിൽ ഒരു ടെസ്റ്റ് ചോദ്യം എഴുതാനോ നിങ്ങൾ GPT-4-നോട് ആവശ്യപ്പെടുക. ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് പലപ്പോഴും സ്വീകാര്യമായി തോന്നും . എന്നാൽ ഓർക്കുക: ഈ മോഡലുകൾ നൈപുണ്യമുള്ള ആൾമാറാട്ടക്കാരെപ്പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ആ സോണറ്റിൻ്റെ ഉപരിതലത്തിലൂടെ നോക്കുക, നിങ്ങൾ ഒരു പൊള്ളയായ കാമ്പ് കാണും: ഷേക്സ്പിയറിൻ്റെ അടിസ്ഥാനപരമായ വിശ്വാസങ്ങളും ബുദ്ധിയും മനോഭാവവും പൂർണ്ണമായും ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു. അതുപോലെ, ആ ടെസ്റ്റ് ചോദ്യം പരിശോധിക്കുക, നിങ്ങൾ പ്രധാന പ്രശ്‌നങ്ങൾ കാണും: ഏതെങ്കിലും അടിസ്ഥാന നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നില്ല, അല്ലെങ്കിൽ പ്രാവീണ്യത്തിൻ്റെ അനുമാനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഒരാൾക്ക് എങ്ങനെ ഡൊമെയ്ൻ മികച്ച രീതിയിൽ സാമ്പിൾ ചെയ്യാം, അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റ് നയിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും ഉദ്ദേശ്യം . ചുരുക്കത്തിൽ, ഇതിന് സൈക്കോമെട്രിക് സാധുതയില്ല!

ഞങ്ങളുടെ വ്യവസായത്തിലെ പ്രൊഫഷണലുകൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന മറ്റെല്ലാം സാധുത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, മെഷർമെൻ്റും ലേണിംഗ് സയൻസും സൈക്കോമെട്രിക്‌സും എഐയും തമ്മിലുള്ള സമന്വയത്തിലൂടെ അസംസ്‌കൃത ഭാഷാ മോഡലിന് അപ്പുറത്തേക്ക് പോകേണ്ടതുണ്ട് .

ആ സമന്വയം എങ്ങനെയിരിക്കും എന്നതിൻ്റെ ചില അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ ഇതാ:

1. വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്കായുള്ള ഡിസൈൻ, AI-യ്‌ക്കല്ല
2. ലൂപ്പിലെ മനുഷ്യനെ കേന്ദ്രീകരിക്കുക
3. സുതാര്യതയിലൂടെ വിശ്വാസ്യത വളർത്തിയെടുക്കുക

വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്കായുള്ള രൂപകൽപ്പന, AI-യ്‌ക്കല്ല

ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഒരു LLM സംയോജിപ്പിച്ചാൽ മാത്രം പോരാ: ഉപയോക്താവിന് അവരുടെ പ്രവർത്തനത്തെ മികച്ച രീതിയിൽ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന AI ടൂളുകൾ നൽകുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു പ്രത്യേക മോഡലുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് അഭിമാനിക്കുന്ന ദാതാക്കളോട് ജാഗ്രത പുലർത്തുക, കൂടാതെ AI പുരോഗതിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നവരെ അന്വേഷിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ചും LLM-അജ്ഞ്ഞേയവാദിയാകുന്നതിലൂടെ . എല്ലാത്തിനുമുപരി, പ്രത്യേക മോഡലുകൾ വരുന്നു, പോകുന്നു: GPT-3 സൂര്യനിൽ ഒരു ദിവസം ഉണ്ടായിരുന്നു, പിന്നീട് അത് പഴയ തൊപ്പിയായിരുന്നു. ഇന്ന് GPT-4, Claude എന്നിവ പോലെ അറിയപ്പെടുന്ന നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ GPT-NeoX , FLAN , കൂടാതെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത മോഡലുകളും.

വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനുള്ള ഈ ആഗ്രഹമാണ് Finetune-ൽ, അവർ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ട ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ AI മോഡലുകൾ ഞങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത്. ഞങ്ങൾ ഒരു ഉപഭോക്താവുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ തന്നെ, ഞങ്ങളുടെ മെഷർമെൻ്റ് ടീം അവരുടെ മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾക്കായുള്ള പ്രധാന നിർമ്മിതികൾ വിവരിക്കുന്നതിനും ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിനും മുൻഗണന നൽകുന്നതിനും അവ അളക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡിസൈൻ പാറ്റേണുകൾക്കുമായി പ്രധാന പുരാവസ്തുക്കൾ ശേഖരിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ഘടനാപരമായ ടെസ്റ്റ്, ഇനം സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു, ഇത് മോഡൽ വികസന പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങളുടെ AI ശാസ്ത്രജ്ഞരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. റിലീസിന് മുമ്പ്, മെഷർമെൻ്റ് & AI ടീമുകൾ, മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ , കോഗ്നിറ്റീവ് കോംപ്ലക്‌സിറ്റിയുടെ ഉചിതമായ തലങ്ങളിൽ ശരിയായ നിർമ്മിതികൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും, ടെസ്റ്റ് റൈറ്റിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിലെ മികച്ച രീതികളും പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്നും സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് ഗുണനിലവാര ഉറപ്പിൻ്റെ നിരവധി ആവർത്തനങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു.

ലൂപ്പിലെ മനുഷ്യനെ കേന്ദ്രീകരിക്കുക

ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിൻ്റെ മൂല്യത്തിന് പലരും അധരസേവനം നൽകുമ്പോൾ, കുറച്ച് പേർ യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് ജീവിക്കുന്നു. വിഷയ വിദഗ്ധർ (എസ്എംഇ) ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകൾക്കും മറ്റ് പങ്കാളികൾക്കും ഒപ്പം മാതൃകാ വികസനത്തിൽ തുല്യ പങ്കാളികളായിരിക്കണം. കൂടാതെ, വിന്യാസത്തിൽ മൂല്യനിർണ്ണയം നിർത്തരുത്. GPT-4 പോലുള്ള LLM-കൾ അവരുടെ പ്രാഥമിക പരിശീലനത്തിന് ശേഷം പഠനം നിർത്തുന്നു, അതിനാൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്പർമാർ ഉപയോക്താവിന് നിയന്ത്രണം നൽകുന്നതിനും അവരുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനുമുള്ള വഴികൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഫീൽഡിൽ പോലും, ഉപയോക്താവ് എപ്പോഴും ഡ്രൈവർ സീറ്റിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, AI മോഡലുകൾക്ക് തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ലഭിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, SME-കളിൽ നിന്നുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക്, AI- ജനറേറ്റ് ചെയ്‌ത ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിച്ച് ഏതൊക്കെ നിർമ്മിതികൾ അളക്കണം, അവർക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സഹായം ആവശ്യമുള്ള ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങൾ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളത്, കാലക്രമേണ മോഡൽ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുന്നു എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. പുരോഗതിയും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള മേഖലകളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനും SME ഫീഡ്‌ബാക്ക് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ മോഡൽ ബിൽഡിംഗിലുടനീളം ഉപഭോക്താക്കളുമായി പതിവായി കൂടിക്കാഴ്ച നടത്തുന്നു. കൂടാതെ, ഞങ്ങൾ ലേൺ എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ ഉപയോഗിച്ച്, എസ്എംഇകൾക്ക് മികച്ച AI- സൃഷ്ടിച്ച ഇനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും അവയെ AI സ്വയം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഫ്ലൈ വീലിലേക്ക് തിരികെ നൽകാനും കഴിയും. പഴകിയതായി വളരുന്നതിനുപകരം, SME ഫീഡ്‌ബാക്കിലൂടെ നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടും.

സുതാര്യതയിലൂടെ വിശ്വാസ്യത വളർത്തിയെടുക്കുക

സുതാര്യതയില്ലാതെ, ഒരു LLM-ൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ടിനെ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ വിശ്വസിക്കാനാകും? ഈ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും അതാര്യവും ആത്മവിശ്വാസമുള്ള തെറ്റായ പ്രസ്താവനകൾ നടത്താനുള്ള പ്രവണതയുമാണ്. LLM പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഏതൊരു ഉപകരണത്തിനും മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഉറവിടത്തിലേക്ക് തിരികെ കണ്ടെത്താനുള്ള ഇൻ-ബിൽറ്റ് കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം. മാത്രമല്ല, വിശ്വാസത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത AI സിസ്റ്റത്തിലുള്ള വിശ്വാസത്തിന് അതീതമാണ്, ഡാറ്റ സുരക്ഷയിലും സ്വകാര്യതയിലും ഉള്ള വിശ്വാസം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ഈ വിശ്വാസം ഞങ്ങൾക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ജനറേറ്റിനായി, AI-അസിസ്റ്റഡ് റഫറൻസ് ലുക്ക്അപ്പ്, റഫറൻസ് മെറ്റീരിയലുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ജനറേഷൻ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിച്ചു. അതുപോലെ, ഞങ്ങളുടെ AI ടാഗിംഗ് ഉൽപ്പന്നമായ കാറ്റലോഗിൽ, ഞങ്ങളുടെ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ടാഗിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ ചിട്ടയായും യുക്തിസഹവും കാറ്റലോഗ് സ്‌കോർ ബ്രേക്ക്‌ഡൗണും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിശദീകരണങ്ങളോടെ എടുക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു ടാഗ് അസൈൻ ചെയ്യുന്ന ഒരു വിശ്വസ്ത മാനുഷിക SME-ക്ക് തീരുമാനത്തിന് പിന്നിലെ ചിന്താ പ്രക്രിയ വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നത് പോലെ, ഒരു വിശ്വസനീയ AI സംവിധാനവും വേണം. ഡാറ്റ സുരക്ഷയുടെയും സ്വകാര്യതയുടെയും കാര്യത്തിൽ, ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന മോഡലുകൾ ഓരോ ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ടതാണ്, മാത്രമല്ല ആ ഉപഭോക്താവിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ മാത്രം ട്യൂൺ ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുവഴി, ചോർച്ചയെ ഭയക്കാതെ, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപഭോക്താവ് അവരുടെ ജോലി എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു എന്നതിൻ്റെ ഉൾങ്ങളും പുറങ്ങളും മോഡലുകൾക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

സമീപ മാസങ്ങളിൽ LLM-കൾ ആസ്വദിച്ച ശ്രദ്ധേയമായ ഗുണപരമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ മാറ്റിനിർത്തിയാൽ, പ്രവേശനക്ഷമതയിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഒരുപോലെ അമ്പരപ്പിക്കുന്നതാണ്. എൽഎൽഎമ്മുകളുമായി സംവദിക്കുന്നതിന് AI വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഒരു തടസ്സമല്ലാത്ത ഒരു കാലഘട്ടത്തിലേക്ക് ഞങ്ങൾ പ്രവേശിച്ചിരിക്കുന്നു. അതായത്, ഒരു LLM-മായി ഇടപഴകുന്നതും ഒരു LLM ഉപയോഗിച്ച് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഒരു ഫ്രൈയിംഗ് പാൻ ഉള്ളതും സ്കെയിലിൽ 5-സ്റ്റാർ ഡൈനിംഗ് അനുഭവം നൽകുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം പോലെയാണ്: രണ്ടാമത്തേത് സമർപ്പിതരായ ഒരു ടീമിന് മാത്രമേ സാധ്യമാകൂ. ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള ഒരു തത്വാധിഷ്‌ഠിത രൂപകൽപ്പന നടപ്പിലാക്കുന്ന വിദഗ്ധർ.

Finetune-ൽ, LLM-കളുടെ ശക്തി ഫലപ്രദമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നെങ്കിൽ, ഏതെങ്കിലും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ-ജനറേറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ കാറ്റലോഗ് മാത്രമല്ല-അനുസരിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്ന മൂന്ന് ലളിതമായത് ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. AI-യ്‌ക്ക് പകരം വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആ പ്രത്യേക ദിവസം ഏത് എൽഎൽഎമ്മിന് ഹൈപ്പുണ്ടായാലും അതിൻ്റെ വിപണനക്ഷമതയെക്കാൾ ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ലൂപ്പിൽ മനുഷ്യനെ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ , പ്രത്യേക LLM-ൻ്റെ ശക്തി പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, LLM-കൾ സ്കെയിലിൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് SME-യുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം എപ്പോഴും ആവശ്യമാണെന്ന് ഒരാൾ സമ്മതിക്കുന്നു. സുതാര്യതയിലൂടെ വിശ്വാസ്യത കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലൂടെ , LLM-തീരുമാനം എടുക്കുന്നതിലും ഡാറ്റാ സുരക്ഷയിലും സുതാര്യതയ്ക്ക് ഊന്നൽ നൽകിക്കൊണ്ട് ഒരാൾ ഉപഭോക്താവിനോടുള്ള ആദരവ് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. ഈ തത്ത്വങ്ങളിൽ ഓരോന്നിനും കീഴെ ഒരു കേന്ദ്ര തീം ഉണ്ട്: ഏതൊരു AI മോഡലിനെയും പോലെ ഒരു LLM ഒരു ഉപകരണമാണ്. Finetune-ൽ, AI, മെഷർമെൻ്റ് എന്നിവയിലെ ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യം മാത്രമല്ല, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകുന്നതിന് ഈ ശക്തമായ AI ടൂളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലെ ഞങ്ങളുടെ മൂന്ന് വർഷത്തെ അനുഭവത്തിലും ഞങ്ങൾ അഭിമാനിക്കുന്നു: മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒന്ന്. ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം.