जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय?

जनरेटिव्ह एआय म्हणजे असे मॉडेल्स जे मोठ्या डेटासेटमधून शिकलेल्या नमुन्यांवर आधारित नवीन सामग्री - मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ, व्हिडिओ, कोड, डेटा स्ट्रक्चर्स - तयार करतात दिसणारे . विचार करा: एक परिच्छेद लिहा, लोगो रेंडर करा, एसक्यूएल मसुदा तयार करा, एक संगीत तयार करा. हीच मूळ कल्पना आहे. [1]

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एजंटिक एआय म्हणजे काय हे स्पष्ट केले आहे
एजंटिक एआय कालांतराने स्वायत्तपणे योजना कशी बनवते, कार्य करते आणि शिकते ते शोधा.

🔗 आज व्यवहारात एआय स्केलेबिलिटी काय आहे?
वाढ आणि विश्वासार्हतेसाठी स्केलेबल एआय सिस्टीम का महत्त्वाच्या आहेत ते जाणून घ्या.

🔗 एआय साठी सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क म्हणजे काय?
विकासाला गती देणारे आणि सातत्य सुधारणारे पुनर्वापरयोग्य एआय फ्रेमवर्क समजून घ्या.

🔗 मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय: प्रमुख फरक स्पष्ट केले
एआय आणि मशीन लर्निंग संकल्पना, क्षमता आणि वास्तविक जगाच्या वापराची तुलना करा.

तरीही लोक "जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय?" असे का विचारत राहतात 🙃

कारण ते जादूसारखे वाटते. तुम्ही एक प्रॉम्प्ट टाइप करता आणि काहीतरी उपयुक्त बाहेर येते - कधीकधी उत्तम, कधीकधी विचित्रपणे. हे पहिल्यांदाच सॉफ्टवेअर संभाषणात्मक आणि मोठ्या प्रमाणात सर्जनशील दिसते. शिवाय, ते शोध, सहाय्यक, विश्लेषण, डिझाइन आणि विकास साधनांसह ओव्हरलॅप होते, जे श्रेणी अस्पष्ट करते आणि प्रामाणिकपणे, बजेटमध्ये गोंधळ घालते.

जनरेटिव्ह एआय उपयुक्त का आहे ✅

• ड्राफ्ट करण्यासाठी वेग - यामुळे तुम्हाला खूप लवकर चांगला पहिला पास मिळतो.

• पॅटर्न सिंथेसिस - सोमवारी सकाळी तुम्हाला कदाचित कनेक्ट न होणाऱ्या स्रोतांमधील कल्पनांचे मिश्रण करते.

• लवचिक इंटरफेस - चॅट, व्हॉइस, इमेजेस, एपीआय कॉल्स, प्लगइन्स; तुमचा मार्ग निवडा.

• कस्टमायझेशन - हलक्या प्रॉम्प्ट पॅटर्नपासून ते तुमच्या स्वतःच्या डेटावर पूर्ण फाइन-ट्यूनिंगपर्यंत.

• संयुक्त कार्यप्रवाह - संशोधन → बाह्यरेखा → मसुदा → प्रश्नोत्तरे यासारख्या बहु-चरणीय कार्यांसाठी साखळी पायऱ्या.

• साधनांचा वापर - अनेक मॉडेल्स संभाषणादरम्यान बाह्य साधने किंवा डेटाबेस कॉल करू शकतात, त्यामुळे ते फक्त अंदाज लावत नाहीत.

• संरेखन तंत्र - RLHF सारखे दृष्टिकोन दैनंदिन वापरात अधिक उपयुक्त आणि सुरक्षितपणे वागण्यास मदत करतात. [2]

प्रामाणिकपणे सांगूया: यापैकी काहीही ते क्रिस्टल बॉल बनवत नाही. ते एका प्रतिभावान इंटर्नसारखे आहे जे कधीही झोपत नाही आणि कधीकधी ग्रंथसूची भ्रमात टाकते.

ते कसे कार्य करते याचे संक्षिप्त रूप 🧩

ट्रान्सफॉर्मर्स वापरतात - एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर जे अनुक्रमांमधील संबंध शोधण्यात उत्कृष्ट आहे, म्हणून ते पुढील टोकनचा अंदाज अशा प्रकारे लावू शकते की ते सुसंगत वाटेल. प्रतिमा आणि व्हिडिओसाठी, प्रसार मॉडेल्स सामान्य आहेत - ते आवाजापासून सुरुवात करायला शिकतात आणि एक प्रशंसनीय चित्र किंवा क्लिप उघड करण्यासाठी ते पुनरावृत्तीने काढून टाकतात. ते एक सरलीकरण आहे, परंतु एक उपयुक्त आहे. [3][4]

• ट्रान्सफॉर्मर्स : अशा प्रकारे प्रशिक्षित केल्यावर भाषा, तर्क पद्धती आणि बहु-मोडल कार्यांमध्ये उत्तम. [3]

• प्रसार : फोटोरिअलिस्टिक प्रतिमांमध्ये मजबूत, सुसंगत शैली आणि प्रॉम्प्ट किंवा मास्कद्वारे नियंत्रित करण्यायोग्य संपादने. [4]

हायब्रिड्स, रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड सेटअप्स आणि स्पेशलाइज्ड आर्किटेक्चर्स देखील आहेत - स्टू अजूनही उकळत आहे.

तुलना सारणी: लोकप्रिय जनरेटिव्ह एआय पर्याय 🗂️

जाणूनबुजून अपूर्ण - काही सेल्स वास्तविक खरेदीदारांच्या नोट्स प्रतिबिंबित करण्यासाठी थोडे विचित्र असतात. किंमती बदलतात, म्हणून त्यांना किंमत शैली , निश्चित संख्या म्हणून नाही.

एक छोटीशी टीप: वेगवेगळे विक्रेते वेगवेगळ्या सुरक्षा प्रणाली, दर मर्यादा आणि धोरणे प्रकाशित करतात. नेहमी त्यांच्या कागदपत्रांकडे पहा - विशेषतः जर तुम्ही ग्राहकांना वस्तू पाठवत असाल तर.

हुड अंतर्गत: एका श्वासात ट्रान्सफॉर्मर 🌀

ट्रान्सफॉर्मर्स लक्ष यंत्रणा वापरतात. टॉर्चसह सोनेरी माशासारखे डावीकडून उजवीकडे वाचण्याऐवजी, ते संपूर्ण क्रम समांतरपणे पाहतात आणि विषय, घटक आणि वाक्यरचना यासारखे नमुने शिकतात. ती समांतरता - आणि बरेच संगणकीकरण - मॉडेल्सना स्केल करण्यास मदत करते. जर तुम्ही टोकन आणि संदर्भ विंडोबद्दल ऐकले असेल, तर ते येथेच राहते. [3]

हुड अंतर्गत: एका श्वासात प्रसार 🎨

प्रसार मॉडेल्स दोन युक्त्या शिकतात: प्रशिक्षण प्रतिमांमध्ये आवाज जोडा, नंतर उलट करा . पिढीच्या काळात ते शुद्ध आवाजापासून सुरुवात करतात आणि शिकलेल्या ध्वनी निर्मूलन प्रक्रियेचा वापर करून ते एका सुसंगत प्रतिमेत परत आणतात. हे विचित्रपणे स्थिर पासून शिल्पकला करण्यासारखे आहे - एक परिपूर्ण रूपक नाही, परंतु तुम्हाला ते समजते. [4]

संरेखन, सुरक्षितता आणि "कृपया बदमाश होऊ नका" 🛡️

काही चॅट मॉडेल्स काही विनंत्या का नाकारतात किंवा स्पष्टीकरण देणारे प्रश्न का विचारतात? एक मोठा भाग म्हणजे रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रॉम ह्युमन फीडबॅक (RLHF) : मानव नमुना आउटपुटचे मूल्यांकन करतात, रिवॉर्ड मॉडेल त्या प्राधान्यांना शिकतो आणि बेस मॉडेलला अधिक उपयुक्तपणे कार्य करण्यास भाग पाडले जाते. हे मनावर नियंत्रण नाही - ते मानवी निर्णयांना लूपमध्ये ठेवून वर्तनात्मक मार्गदर्शन आहे. [2]

संघटनात्मक जोखमीसाठी, NIST AI रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क - आणि त्याचे जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल - सारखे फ्रेमवर्क सुरक्षा, सुरक्षा, प्रशासन, मूळ आणि देखरेखीचे मूल्यांकन करण्यासाठी मार्गदर्शन प्रदान करतात. जर तुम्ही हे कामाच्या ठिकाणी आणत असाल, तर हे दस्तऐवज आश्चर्यकारकपणे व्यावहारिक चेकलिस्ट आहेत, केवळ सिद्धांत नाही. [5]

एक छोटीशी गोष्ट: एका पायलट वर्कशॉपमध्ये, एका सपोर्ट टीमने सारांश → मुख्य फील्ड एक्सट्रॅक्ट → मसुदा उत्तर → मानवी पुनरावलोकन . या साखळीने मानवांना काढून टाकले नाही; त्यामुळे त्यांचे निर्णय सर्व शिफ्टमध्ये जलद आणि अधिक सुसंगत झाले.

जिथे जनरेटिव्ह एआय चमकते तिथे विरुद्ध जिथे ते अडखळते 🌤️↔️⛈️

येथे चमकते:

• सामग्रीचे पहिले मसुदे, दस्तऐवज, ईमेल, तपशील, स्लाइड्स

• तुम्हाला वाचायला आवडणार नाही अशा लांबलचक साहित्याचे सारांश

• कोड सहाय्य आणि बॉयलरप्लेट कपात

• नावे, रचना, चाचणी प्रकरणे, सूचना यावर विचारमंथन करणे

• प्रतिमा संकल्पना, सामाजिक दृश्ये, उत्पादन मॉकअप्स

• हलके डेटा रॅंगलिंग किंवा SQL स्कॅफोल्डिंग

येथे अडखळतो:

• पुनर्प्राप्ती किंवा साधनांशिवाय वास्तविक अचूकता

• स्पष्टपणे सत्यापित नसताना बहु-चरणीय गणना

• कायदा, वैद्यकशास्त्र किंवा वित्त क्षेत्रातील सूक्ष्म मर्यादा

• एज केसेस, व्यंग आणि लांब शेपटीचे ज्ञान

• जर तुम्ही ते योग्यरित्या कॉन्फिगर केले नाही तर खाजगी डेटा हाताळणी

रेलिंग मदत करतात, परंतु योग्य पाऊल म्हणजे सिस्टम डिझाइन : पुनर्प्राप्ती, प्रमाणीकरण, मानवी पुनरावलोकन आणि ऑडिट ट्रेल्स जोडा. कंटाळवाणे, हो - पण कंटाळवाणे स्थिर आहे.

आज ते वापरण्याचे व्यावहारिक मार्ग 🛠️

• चांगले, जलद लिहा : बाह्यरेखा → विस्तारित करा → संकुचित करा → पॉलिश करा. ते तुमच्यासारखे वाटेपर्यंत लूप करा.

• सशाच्या छिद्रांशिवाय संशोधन करा : स्त्रोतांसह एक संरचित संक्षिप्त माहिती मागवा, नंतर तुम्हाला खरोखर महत्त्वाच्या असलेल्या संदर्भांचा पाठलाग करा.

• कोड असिस्ट : फंक्शन स्पष्ट करा, चाचण्या सुचवा, रिफॅक्टर प्लॅन तयार करा; कधीही गुपिते पेस्ट करू नका.

• डेटा कामे : SQL स्केलेटन, रेजेक्स किंवा कॉलम-लेव्हल डॉक्युमेंटेशन जनरेट करा.

• डिझाइन कल्पना : दृश्य शैली एक्सप्लोर करा, नंतर फिनिशिंगसाठी डिझायनरकडे सोपवा.

• ग्राहक ऑपरेशन्स : मसुदा उत्तरे, ट्रायज इंटेंट, हँडऑफसाठी संभाषणांचा सारांश.

• उत्पादन : वापरकर्ता कथा, स्वीकृती निकष आणि कॉपी प्रकार तयार करा - नंतर A/B टोनची चाचणी करा.

टीप: उच्च-कार्यक्षमता असलेले प्रॉम्प्ट टेम्पलेट म्हणून जतन करा. जर ते एकदा काम करत असेल, तर ते कदाचित लहान बदलांसह पुन्हा काम करेल.

खोलवर जा: प्रत्यक्षात काम करणारी सूचना 🧪

• रचना द्या : भूमिका, ध्येये, मर्यादा, शैली. मॉडेल्सना चेकलिस्ट आवडते.

• काही मोजक्या उदाहरणांमध्ये : इनपुट → आदर्श आउटपुटची २-३ चांगली उदाहरणे समाविष्ट करा.

• टप्प्याटप्प्याने विचार करा : गुंतागुंत वाढल्यावर तर्क किंवा टप्प्याटप्प्याने आउटपुट विचारा.

• आवाज पिन करा : तुमच्या पसंतीच्या स्वराचा एक छोटासा नमुना पेस्ट करा आणि "मिरर द स्टाईल" म्हणा.

• सेट मूल्यांकन : मॉडेलला त्याच्या स्वतःच्या उत्तराचे निकषांनुसार पुनरावलोकन करण्यास सांगा, नंतर सुधारणा करा.

• साधने वापरा : पुनर्प्राप्ती, वेब शोध, कॅल्क्युलेटर किंवा API मुळे भ्रम बरेच कमी होऊ शकतात. [2]

जर तुम्हाला फक्त एकच गोष्ट आठवत असेल तर: काय दुर्लक्ष करायचे ते सांगा . बंधने ही शक्ती आहे.

डेटा, गोपनीयता आणि प्रशासन - काही अप्रिय घटक 🔒

• डेटा पाथ : प्रशिक्षणासाठी काय लॉग केले आहे, काय ठेवले आहे किंवा वापरले आहे ते स्पष्ट करा.

• PII आणि गुपिते : जोपर्यंत तुमचा सेटअप स्पष्टपणे परवानगी देत ​​नाही आणि त्याचे संरक्षण करत नाही तोपर्यंत त्यांना प्रॉम्प्टपासून दूर ठेवा.

• प्रवेश नियंत्रणे : मॉडेल्सना खेळण्यांसारखे नव्हे तर उत्पादन डेटाबेससारखे समजा.

• मूल्यांकन : ट्रॅक गुणवत्ता, पूर्वाग्रह आणि प्रवाह; वास्तविक कार्यांसह मोजा, ​​व्हायब्सने नाही.

• धोरण संरेखन : NIST AI RMF श्रेणींमध्ये मॅप वैशिष्ट्ये जेणेकरून तुम्हाला नंतर आश्चर्य वाटणार नाही. [5]

मला नेहमीच येणारे वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न 🙋‍♀️

ते सर्जनशील आहे की फक्त रीमिक्सिंग?
कुठेतरी मध्येच. ते नमुन्यांचे नवीन पद्धतीने पुनर्मिलन करते - मानवी सर्जनशीलता नाही, परंतु बहुतेकदा ते सुलभ असते.

मी तथ्यांवर विश्वास ठेवू शकतो का?
विश्वास ठेवा पण पडताळून पहा. कोणत्याही उच्च-जोखमीसाठी पुनर्प्राप्ती किंवा साधनाचा वापर जोडा. [2]

प्रतिमा मॉडेल्सना शैलीची सुसंगतता कशी मिळते?
त्वरित अभियांत्रिकी आणि प्रतिमा कंडिशनिंग, LoRA अडॅप्टर किंवा फाइन-ट्यूनिंग सारख्या तंत्रांचा वापर. डिफ्यूजन फाउंडेशन सुसंगततेत मदत करतात, जरी प्रतिमांमधील मजकूर अचूकता अजूनही डळमळीत होऊ शकते. [4]

चॅट मॉडेल्स धोकादायक सूचनांवर "मागे का ढकलतात"?
RLHF आणि पॉलिसी लेयर्स सारख्या अलाइनमेंट तंत्रे. परिपूर्ण नाहीत, परंतु पद्धतशीरपणे उपयुक्त आहेत. [2]

उदयोन्मुख सीमा 🔭

• मल्टी-मॉडल सर्वकाही : मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओचे अधिक अखंड संयोजन.

• लहान, जलद मॉडेल्स : डिव्हाइसवरील आणि एज केसेससाठी कार्यक्षम आर्किटेक्चर.

• अधिक घट्ट टूल लूप : फंक्शन्स, डेटाबेस आणि अॅप्सना कॉल करणारे एजंट जणू काही काहीच नाही.

• चांगले मूळस्थान : वॉटरमार्किंग, कंटेंट क्रेडेन्शियल्स आणि ट्रेसेबल पाइपलाइन.

• सामान्य डेव्हलपमेंट टूलिंगसारखे वाटणारे मूल्यांकन सुइट्स आणि नियंत्रण स्तर: यामध्ये बेक्ड गव्हर्नन्स

• डोमेन-ट्यून केलेले मॉडेल : अनेक कामांसाठी विशेष कामगिरी सामान्य वक्तृत्वापेक्षा जास्त असते.

जर असे वाटत असेल की सॉफ्टवेअर सहयोगी बनत आहे - तर मुद्दा हाच आहे.

खूप वेळ झाला, मी ते वाचलेच नाही - जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? 🧾

हे मॉडेल्सचे एक कुटुंब आहे जे केवळ विद्यमान सामग्रीचे मूल्यांकन करण्याऐवजी नवीन सामग्री तयार करतात टोकनचे भाकित करणारे ट्रान्सफॉर्मर प्रसार मॉडेल असतात जे यादृच्छिकतेला सुसंगत काहीतरी बनवतात. कधीकधी आत्मविश्वासपूर्ण मूर्खपणाच्या किंमतीवर तुम्हाला गती आणि सर्जनशील फायदा मिळतो - जो तुम्ही पुनर्प्राप्ती, साधने आणि RLHF . संघांसाठी, थांबल्याशिवाय जबाबदारीने पाठवण्यासाठी NIST AI RMF

संदर्भ

1. आयबीएम - जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय?
   अधिक वाचा

2. ओपनएआय - सूचनांचे पालन करण्यासाठी भाषा मॉडेल्स संरेखित करणे (RLHF)
   अधिक वाचा

3. NVIDIA ब्लॉग - ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल म्हणजे काय?
   अधिक वाचा

4. मिठी मारणारा चेहरा - प्रसार मॉडेल्स (कोर्स युनिट १)
   अधिक वाचा

5. NIST - AI रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क (आणि जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल)
   अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल