ചാൾസ് ഫോസ്റ്ററും ജെസ്സി ഹാമറും എഴുതിയത്

ആമുഖം

2021 മുതൽ, Finetune-ൽ, വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രവർത്തനത്തിലും പ്രൊഫഷണലുകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ (LLMs) സാധ്യതകൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടു. ഈ സ്ഥലത്തെ പുരോഗതിയുടെ നാടകീയമായ വേഗത അർത്ഥമാക്കുന്നത് ആശയങ്ങൾ ഒരു ഗവേഷണ കളിപ്പാട്ടത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ആഴ്‌ചയിൽ നിന്ന് ഒരു വൈറൽ ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് പോകാം എന്നാണ്.

ChatGPT-യോടുള്ള പ്രതികരണം എത്ര ആവേശഭരിതമാണെന്ന് കാണുന്നതിൽ അതിശയിക്കാനില്ല: ഒരു ഡെമോയിൽ, ഞങ്ങൾ എന്തോ മഹത്തായ കാര്യത്തിൻ്റെ ഉമ്മരപ്പടിയിലാണ് നിൽക്കുന്നതെന്ന് എല്ലാവർക്കും മനസ്സിലായി. ഇപ്പോഴത്തെ ആവേശവും അനിശ്ചിതത്വവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരാൾക്ക് അത്ഭുതം തോന്നിയേക്കാം: Finetune Generate ഈ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിലേക്ക് എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നു? എനിക്കായി എൻ്റെ എഴുത്ത് ചെയ്യാൻ ഒരു ജനറിക് ചാറ്റ്ബോട്ടിനോട് ആവശ്യപ്പെടാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, എനിക്ക് മറ്റെന്തെങ്കിലും ആവശ്യമായി വരുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാന മോഡലുകളായി കണക്കാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു: AI സംവിധാനങ്ങൾ, വിപുലവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ പരിശീലനം അവയെ വിശാലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കുള്ള അടിത്തറയായി പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. Anthropic, EleutherAI, OpenAI (ChatGPT യുടെ ഡെവലപ്പർ) എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ചില ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഈ ഭീമൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും മറ്റുള്ളവർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ അവ ലഭ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ മോഡലുകൾ തന്നെ അടിസ്ഥാന പാളി മാത്രമാണ്: ഒരു പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു വലിയ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നെയ്തെടുക്കുമ്പോൾ അവയ്ക്ക് വളരെയധികം സാധ്യതകളുണ്ട്. വെബ് പോലുള്ള മറ്റ് പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെ പോലെ, അതിൻ്റെ സാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന്, അതിന് മുകളിൽ ഒരു സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കാൻ ഗവേഷകരുടെയും സംരംഭകരുടെയും മുഴുവൻ തലമുറയും വേണ്ടിവന്നേക്കാം. എസ്ര ക്ലീനുമായുള്ള ഒരു അഭിമുഖത്തിൽ, OpenAI സിഇഒ സാം ആൾട്ട്മാൻ സമാനമായ ഒരു വികാരം പ്രകടിപ്പിച്ചു:

ഞങ്ങൾ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും മികച്ചവരല്ലെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ തിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല, [വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക്] മുകളിൽ നിർമ്മിക്കുന്ന എല്ലാ അതിശയകരമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും. അതിനാൽ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും കഴിവുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്നും പിന്നീട് ഈ എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളും അവയുടെ മുകളിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ആർക്കും അവ ലഭ്യമാക്കുന്നതിലും ഞങ്ങളുടെ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചിന്തിക്കുന്നു.

ആൾട്ട്മാൻ, 2023

വിജ്ഞാന ബേസുകളും ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ഇൻ്റർഫേസുകളും പോലെയുള്ള കൂടുതൽ പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി LLM-കളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, എല്ലാത്തരം ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകളിലും സ്മാർട്ട് ടൂളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് LLM-കളുടെ കഴിവുകൾ അഴിച്ചുവിടാൻ അനുവദിക്കുന്ന മുതിർന്ന ടെക്നോളജി സ്റ്റാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ജനറേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നമുക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. . ജനറേറ്റ്, ചാറ്റ്ജിപിടി ഇവയുടെ രണ്ട് ആദ്യകാല ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.

ഈ ചട്ടക്കൂട് മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട്, ഇനം വികസനത്തിൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന്, GPT-3-ൽ നിർമ്മിച്ച ജനറേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളായി ChatGPT, Finetune Generate എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യാം.

ഡിസൈൻ ലക്ഷ്യങ്ങൾ

ChatGPT ഉം Finetune Generate ഉം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് GPT-3 പോലുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളുമായി സംവദിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ ഒരു ഇൻ്റർഫേസ് നൽകാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. അതിനപ്പുറം, രണ്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും തികച്ചും വ്യത്യസ്തമാണ്. എല്ലാവർക്കുമായി സുരക്ഷിതവും പൊതു-ഉദ്ദേശ്യമുള്ളതുമായ AI സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള ഒരു ദൗത്യം OpenAI-യ്‌ക്ക് ഉണ്ട്, കൂടാതെ സ്വാഭാവിക ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് എന്ത് ഭാഷാ മോഡലുകൾ ചെയ്യാൻ പ്രാപ്‌തമാണെന്ന് പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ആസ്വദിക്കാൻ ChatGPT നിർമ്മിച്ചു, കൂടാതെ പുതിയ പരീക്ഷണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നവർക്ക് ഒരു സാൻഡ്‌ബോക്‌സ് ആയി വർത്തിക്കുന്നു. ആശയങ്ങൾ.

Finetune-ൽ, ഞങ്ങൾ ഭാഷാ മോഡൽ കണ്ടുപിടിത്തങ്ങളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വിശാലമായ ഗവേഷണ സമൂഹവുമായി ഇടപഴകുന്നുണ്ടെങ്കിലും (സെമാൻ്റിക് തിരയലിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിൽ OpenAI-യുമായുള്ള ഞങ്ങളുടെ സഹകരണം കാണുക), Generate-ലെ ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം പ്രാഥമികമായി പുതിയ പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതല്ല, മറിച്ച് മികച്ചത് നിർമ്മിക്കുക എന്നതായിരുന്നു. AI-അസിസ്റ്റഡ് ഇനം റൈറ്റിംഗിന് സാധ്യമായ ഉപകരണം. അതുകൊണ്ടാണ് ജനറേറ്റ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഐറ്റം റൈറ്റേഴ്‌സ് മനസ്സിൽ, അവരുടെ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ, ഭാഷ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. ഞങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡിസൈൻ പരിമിതികളും വിവിധ തരത്തിലുള്ള ആദ്യകാല ദത്തെടുക്കുന്നവരുമായുള്ള ഇടപഴകലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഓരോ ജനറേറ്റ് മോഡലും ഓരോ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൻ്റെയും തനതായ ഘടനയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിലാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ ഉപയോക്താവിന് അവരുടെ ചുമതലയ്ക്ക് ആവശ്യമായ പ്രത്യേക നിയന്ത്രണങ്ങൾ നൽകുന്നു. മാത്രവുമല്ല, ക്യുടിഐ പോലുള്ള ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് പെർമിഷൻ മാനേജ്‌മെൻ്റും ഘടനാപരമായ കയറ്റുമതിയും അനുവദിക്കുന്നതിന് ബിൽറ്റ്-ഇൻ പ്രവർത്തനക്ഷമതയോടെ, ഇനം എഴുത്തുകാരുടെ മുഴുവൻ ടീമുകൾക്കും ജനറേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഇനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ സഹകരിക്കാനാകും.

പ്രത്യേകത

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ പ്രീട്രെയിനിംഗ് എന്ന പ്രാരംഭ പരിശീലന ഘട്ടത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, അവിടെ ഒരു നീണ്ട സെഷനിൽ അവർ വെബിൽ നിന്നും പുസ്തകങ്ങളിൽ നിന്നും മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പേജുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. ആ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്നുള്ള പഠനത്തിൻ്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ എത്രമാത്രം ചെലവേറിയതാണ് എന്നതിനാൽ, അവരുടെ അറിവ് സാധാരണയായി പിന്നീട് സ്ഥിരപ്പെടുത്തുന്നു. GPT-3 ന് മുകളിലുള്ള ഒരു നേർത്ത ഡയലോഗ് റാപ്പർ ആയതിനാൽ, ChatGPT ന് സമാനമായി ഒരു നിശ്ചിത വിജ്ഞാന അടിത്തറയുണ്ട്, അത് ഭേദഗതി ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ഒരു സാങ്കേതിക വിദഗ്‌ദ്ധന് എന്തെങ്കിലും കുത്തക സംവിധാനത്തെക്കുറിച്ച് സഹായം വേണമെങ്കിൽ, അത്തരമൊരു മാതൃക അവർക്ക് സഹായകരമാകില്ല, കാരണം മോഡലിന് പുതിയ വിഷയങ്ങൾ പഠിക്കാനുള്ള മാർഗമില്ല.

Finetune-ൻ്റെ പങ്കാളികൾ K-12 മുതൽ ഉന്നതവിദ്യാഭ്യാസം വരെ ലൈസൻസറും സർട്ടിഫിക്കേഷനും വരെയും വൈവിധ്യമാർന്ന ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്നു.

അതുപോലെ, ഞങ്ങൾ അവർക്കായി നിർമ്മിക്കുന്ന മോഡലുകൾ അവയുടെ അതുല്യമായ ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കണം-ആ ഉള്ളടക്കം വളരെ സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്തതോ പുതുമയുള്ളതോ ആണെങ്കിലും-അത് ലഭ്യമാകുന്ന മുറയ്ക്ക് പുതിയ മെറ്റീരിയലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണം എന്നത് ഞങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ് .

ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങളുടെ AI R&D ടീം, ഭാഷാ മാതൃകകളിൽ പുതിയ അറിവുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഒരു വിലയിരുത്തലിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളിലേക്ക് അവയെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നതിനും ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം രീതികൾ പരിഷ്കരിച്ചിട്ടുണ്ട്. മാത്രമല്ല, ഓരോ ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും ടാസ്‌ക്കുകളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഉള്ളടക്കത്തിലേക്കും ശൈലിയിലേക്കും ഇനങ്ങൾ മികച്ച ടാർഗെറ്റുചെയ്യാൻ കാലക്രമേണ ചലനാത്മകമായി പഠിക്കുന്നു. ഈ വർഷം മുഴുവനും, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ നിയന്ത്രണക്ഷമതയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് തുടരുന്ന നിരവധി സവിശേഷതകൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ പദ്ധതിയിടുന്നു, പ്രധാന വാചകം ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നത് മുതൽ വൈജ്ഞാനിക സങ്കീർണ്ണതയിലും അതിനപ്പുറവും മികച്ച നിയന്ത്രണം വരെ.

സുരക്ഷ

ഒരു പരീക്ഷണാത്മക ഡെമോ എന്ന നിലയിൽ, ഭാഷാ മോഡലുകളുമായി ആളുകൾ എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് നേടാനാണ് ChatGPT ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്, അതുവഴി OpenAI-ന് അതിൻ്റെ API-കളെ പിന്തുണയ്‌ക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികവിദ്യ മെച്ചപ്പെടുത്താനാകും. ഇക്കാരണത്താൽ, ഉപയോക്താക്കൾ ChatGPT-യുമായി സംസാരിക്കുമ്പോൾ, ആ ഇടപെടലുകൾ സംഭരിക്കപ്പെടുകയും ഭാവിയിലെ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് വഴിമാറുകയും ചെയ്യും, ഇത് അടുത്ത തലമുറ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കും. അതിനർത്ഥം നിങ്ങൾ ChatGPT ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ഇനം വികസിപ്പിച്ചാൽ, ഭാവി മോഡലുകൾ അതിനെക്കുറിച്ച് അറിയുകയോ അല്ലെങ്കിൽ അത് മനഃപാഠമാക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം, നിങ്ങളുടെ ഇനങ്ങളും ഇനത്തിൻ്റെ ശൈലിയും നിങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കാത്ത രീതിയിൽ തുറന്നുകാട്ടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, അത് അവരുടെ സുരക്ഷയെ അപകടത്തിലാക്കുന്നു.

ഇനം വികസനത്തിൽ സുരക്ഷ ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയാണ്.

ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും അവരുടെ മോഡലുകൾ മാത്രം ആക്‌സസ്സുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ജനറേറ്റ് ഇനങ്ങൾ സുരക്ഷിതമായി സൂക്ഷിക്കുന്നു .

ഒരൊറ്റ ഉപഭോക്താവിനുള്ളിൽ പോലും, പ്രത്യേക ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഇനങ്ങൾ മാത്രം ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പരിമിതപ്പെടുത്താം. ജനറേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ഉപഭോക്താക്കൾ എല്ലായ്‌പ്പോഴും അവർ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഇനങ്ങളുടെ ഉടമകളാണ്, അവർ ഒരു പ്രാരംഭ മോഡൽ പരീക്ഷിക്കുകയാണോ അല്ലെങ്കിൽ സ്കെയിലിൽ ഉപകരണം സ്വീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്നത് പ്രശ്നമല്ല.

വിശ്വാസവും പിന്തുണയും

ഒരു എൽഎൽഎം ഉൽപാദനപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും അത് അടിസ്ഥാനപരമായി ക്രമരഹിതമാണ് എന്നതാണ്: ഒരേ ചോദ്യം രണ്ടുതവണ ചോദിക്കുക, അത് നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങൾ നൽകും. ഇത് ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സാധാരണയായി പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിന് എതിരാണ്: അവ വിശ്വസനീയമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. ഇത് ChatGPT, മറ്റ് LLM ടൂളുകൾ എന്നിവയിലെ ഏറ്റവും സ്ഥിരമായ പ്രശ്‌നങ്ങളിലൊന്നിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, അതായത് ആ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ എന്തിനാണ് തിരഞ്ഞെടുത്തതെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയില്ലെങ്കിൽ അവയുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ വിശ്വസിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. മോഡൽ ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്ന വസ്‌തുതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണോ, അതോ മോഡൽ നിർമ്മിച്ചത് വ്യാജമാണോ, അല്ലെങ്കിൽ ഏതെങ്കിലും കാണാത്ത ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് കോപ്പിയടിച്ചതാണോ?

വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിലും വിശ്വാസത്തിൻ്റെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉയർന്നതാണ്, കാഷ്വൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളേക്കാൾ വളരെ ഉയർന്നതാണ്. ജനറേറ്റ് വഴി ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഇനങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പുതുമയുള്ളതും സ്വന്തം മെറ്റീരിയലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും സാധുതയുള്ളതുമാണെന്ന് ഉപഭോക്താക്കൾ അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

ഞങ്ങളുടെ മെഷർമെൻ്റ്, AI R&D ടീമുകൾ ഓരോ ഉപഭോക്താവുമായും അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിലവിലുള്ള മോഡൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിൽ അവരുടെ ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിക്കുന്നു .

ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഞങ്ങൾ മാനുവൽ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിശോധനകളും നടത്തുന്നു. റഫറൻസ് മെറ്റീരിയലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റുചെയ്‌ത ഇനങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ക്രോസ്-റഫറൻസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സവിശേഷത ഞങ്ങൾ ഉടൻ പുറത്തിറക്കും, അതുവഴി അവർ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്ന ഇനങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ അടിസ്ഥാനമാണെന്ന് അവർക്ക് ഉടനടി ഉറപ്പ് ലഭിക്കും.

ഉപസംഹാരം

നൂറുകണക്കിന് ജനറേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്ന ആവേശകരമായ സമയമാണിത്, എല്ലാം LLM-കൾക്കായി വ്യത്യസ്ത ഉപയോഗ സാധ്യതകൾ പിന്തുടരുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസം, സർട്ടിഫിക്കേഷൻ, ലൈസൻസ് എന്നിവയിലെ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ഒരാളെന്ന നിലയിൽ നിങ്ങൾ അവരെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഇനിപ്പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ എപ്പോഴും മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു:

• ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ആർക്കുവേണ്ടിയാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്?
• ഈ ആപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡൽ ഞങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ ആവശ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ എൻ്റെ സ്ഥാപനത്തിന് ആവശ്യമായ കാര്യങ്ങൾക്കായി പ്രത്യേകം പരിശീലിപ്പിച്ചതാണോ?
• ഞാൻ നൽകുന്ന ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കും?
• ഒരു റോ ജനറൽ പർപ്പസ് മോഡൽ ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കാനും (ഉദാഹരണത്തിന് ഉചിതമായ യുഐ) ഞങ്ങളുടെ വിഷയ വിദഗ്ധർ (എസ്എംഇകൾ) വിശ്വസിച്ച് ഞങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയിലും ഉയർന്ന ഓഹരി ഉപയോഗ കേസിലും സംയോജിപ്പിക്കാൻ സമയവും പണവും നിക്ഷേപിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടോ?

ഈ അഗാധമായ ആകർഷണീയമായ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആദ്യ നാളുകളിലാണ് ഞങ്ങൾ ഇപ്പോഴും, എന്നാൽ ഒന്നിലധികം വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം ജനറേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന കഴിവുകളുടെ വ്യാപ്തി ഇതിനകം തന്നെ വ്യക്തമാണ്. NYU-ലെ ഗാരി മാർക്കസും മറ്റുള്ളവരും പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന ജാഗ്രതയുടെ ശബ്ദങ്ങളും അങ്ങനെതന്നെ.

ഞങ്ങളുടെ മൂന്നാം വർഷത്തിൽ കൂടുതൽ ഫീച്ചറുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിൽ Finetune-ൽ ഞങ്ങൾ വളരെ ആവേശഭരിതരാണ്, അത് മുഴുവൻ പഠന-മൂല്യനിർണ്ണയ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിലുടനീളം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും കൂടുതൽ സഹായകരവുമാക്കും.