ત્રણ વર્ષ પહેલાં, મેં એક રસપ્રદ કલા પ્રદર્શનની મુલાકાત લીધી હતી. રેફિક એનાડોલ દ્વારા "મશીન મેમોઇર્સ" એ શરૂઆતથી જ મારી રુચિ જગાડી.
કલા અને AI ના આંતરછેદમાં રસ ધરાવતા લોકોમાં તે એક લોકપ્રિય નામ છે. પરંતુ ચિંતા કરશો નહીં, આ બ્લોગ કલા વિશે નથી. અમે AI ની ઊંડી "ધારણાઓ" નો અભ્યાસ કરીશું.
આ પ્રદર્શનમાં એનાડોલનો પ્રયોગ કરવામાં આવ્યો હતો નાસાની અવકાશ સંશોધનની છબી. આ પ્રદર્શન એ વિચારથી પ્રેરિત હતું કે ટેલિસ્કોપ તેમના વિઝ્યુઅલ આર્કાઇવ્સનો ઉપયોગ કરીને "સ્વપ્ન" જોઈ શકે છે, હકીકત અને કલ્પના વચ્ચેના અવરોધોને અસ્પષ્ટ કરી શકે છે.
કોસ્મિક સ્કેલ પર ડેટા, મેમરી અને ઈતિહાસ વચ્ચેના સંબંધોની તપાસ કરીને, એનાડોલ અમને તેની સંભવિતતાને ધ્યાનમાં લેવાનું કહેતા હતા. કૃત્રિમ બુદ્ધિ આપણી આસપાસની દુનિયાને અવલોકન કરવા અને સમજવા માટે. અને એઆઈને પણ પોતાના સપના જોવા માટે...
તો, આ આપણા માટે શા માટે સુસંગત છે?
આનો વિચાર કરો: એનાડોલે તેમના ડેટામાંથી સ્વપ્ન જોતા ટેલિસ્કોપની વિભાવનાની તપાસ કરી છે, એઆઈ સિસ્ટમ્સ પાસે તેમની ડિજિટલ મેમરી બેંકોમાં તેમના પોતાના પ્રકારનું સ્વપ્ન છે-અથવા તેના બદલે, આભાસ છે.
આ આભાસ, એનાડોલના પ્રદર્શનમાંના વિઝ્યુલાઇઝેશનની જેમ, અમને ડેટા, AI અને તેમની મર્યાદાઓ વિશે વધુ જાણવામાં મદદ કરી શકે છે.
AI આભાસ બરાબર શું છે?
જ્યારે જનરેટિવ AI ચેટબોટ જેવા મોટા ભાષા મોડલ, માનવ નિરીક્ષકો માટે અસ્તિત્વમાં નથી અથવા અદ્રશ્ય હોય તેવા પેટર્ન સાથે આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરે છે, ત્યારે અમે તેને "AI આભાસ."
આ આઉટપુટ, જે AI ને આપવામાં આવેલા ઇનપુટના આધારે અપેક્ષિત જવાબથી અલગ છે, તે સંપૂર્ણપણે ભૂલભરેલું અથવા વાહિયાત હોઈ શકે છે.
કોમ્પ્યુટરના સંદર્ભમાં, "આભાસ" શબ્દ અસામાન્ય લાગે છે, પરંતુ તે આ ખોટા આઉટપુટના વિચિત્ર પાત્રનું ચોક્કસ વર્ણન કરે છે. AI આભાસ ચલોની શ્રેણીને કારણે થાય છે, જેમાં ઓવરફિટિંગ, તાલીમ ડેટામાં પૂર્વગ્રહો અને AI મોડેલની જટિલતાનો સમાવેશ થાય છે.
વધુ સારી રીતે સમજવા માટે, આ કલ્પનાત્મક રીતે મનુષ્યો ચંદ્ર પર વાદળો અથવા ચહેરાના આકારને કેવી રીતે જુએ છે તેના જેવું જ છે.
એક ઉદાહરણ:
આ ઉદાહરણમાં, મેં એક ખૂબ જ સરળ પ્રશ્ન પૂછ્યો GPT ચેટ કરો. મને જવાબ મળવાનો હતો જેમ કે, "ડ્યુન પુસ્તક શ્રેણીના લેખક ફ્રેન્ક હર્બર્ટ છે."
આ કેમ થાય છે?
સુસંગત અને પ્રવાહી સામગ્રી લખવા માટે બનાવવામાં આવી હોવા છતાં, મોટા ભાષાના મોડેલો ખરેખર તેઓ શું કહે છે તે સમજવામાં અસમર્થ છે. AI-જનરેટેડ સામગ્રીની વિશ્વસનીયતા નક્કી કરવા માટે આ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે.
જ્યારે આ મોડેલો માનવ વર્તનની નકલ કરતી પ્રતિક્રિયાઓ પેદા કરી શકે છે, તેઓ સંદર્ભિત જાગરૂકતા અને જટિલ વિચાર કૌશલ્યનો અભાવ ધરાવે છે જે વાસ્તવિક બુદ્ધિને અન્ડરપિન કરે છે.
પરિણામે, AI-જનરેટેડ આઉટપુટ ભ્રામક અથવા ખોટા હોવાના જોખમને ચલાવે છે કારણ કે તેઓ વાસ્તવિક શુદ્ધતા પર મેળ ખાતી પેટર્નની તરફેણ કરે છે.
આભાસના કેટલાક અન્ય કિસ્સાઓ શું હોઈ શકે?
ખતરનાક ખોટી માહિતી: ચાલો કહીએ કે જનરેટિવ AI ચેટબોટ સાર્વજનિક વ્યક્તિ પર ગુનાહિત આચરણનો ખોટો આરોપ લગાવવા માટે પુરાવા અને જુબાનીઓ બનાવે છે. આ ગેરમાર્ગે દોરનારી માહિતી વ્યક્તિની પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન પહોંચાડવાની અને ગેરવાજબી બદલો લેવાની સંભાવના ધરાવે છે.
વિચિત્ર અથવા વિલક્ષણ જવાબો: એક રમૂજી ઉદાહરણ આપવા માટે, એક ચેટબોટનું ચિત્ર બનાવો જે વપરાશકર્તાને હવામાનનો પ્રશ્ન આપે છે અને આગાહી સાથે જવાબ આપે છે જે કહે છે કે બિલાડીઓ અને કૂતરાઓનો વરસાદ થશે, બિલાડીઓ અને કૂતરા જેવા દેખાતા વરસાદના ટીપાંના ચિત્રો સાથે. ભલે તેઓ રમુજી હોય, આ હજુ પણ "આભાસ" હશે.
વાસ્તવિક અચોક્કસતા: ધારો કે ભાષા મોડલ-આધારિત ચેટબોટ ખોટી રીતે જણાવે છે કે ચીનની મહાન દિવાલ અવકાશમાંથી જોઈ શકાય છે તે સમજાવ્યા વિના કે તે ફક્ત ચોક્કસ પરિસ્થિતિઓમાં જ દેખાય છે. જ્યારે ટીપ્પણી કેટલાકને બુદ્ધિગમ્ય લાગે છે, તે અચોક્કસ છે અને લોકોને અવકાશમાંથી દિવાલની દૃષ્ટિ વિશે ગેરમાર્ગે દોરી શકે છે.
તમે વપરાશકર્તા તરીકે AI આભાસને કેવી રીતે ટાળશો?
સ્પષ્ટ સંકેતો બનાવો
તમારે AI મોડલ્સ સાથે સ્પષ્ટ રીતે વાતચીત કરવાની જરૂર છે.
તમારા ધ્યેયો વિશે વિચારો અને લખતા પહેલા તમારા પ્રોમ્પ્ટ ડિઝાઇન કરો.
ઉદાહરણ તરીકે, "ઇન્ટરનેટ વિશે મને કહો" જેવી સામાન્ય પૂછપરછ કરવાને બદલે "ઇન્ટરનેટ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજાવો અને આધુનિક સમાજમાં તેના મહત્વ વિશે એક ફકરો લખો" જેવી ચોક્કસ સૂચનાઓ આપો.
સ્પષ્ટતા એઆઈ મોડેલને તમારા ઉદ્દેશ્યનું અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે.
ઉદાહરણ: AI પ્રશ્નો પૂછો જેમ કે:
"ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ શું છે અને તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?"
"મોડલ પ્રદર્શન પર ડેટા ડ્રિફ્ટની અસર સમજાવો."
"IT વ્યવસાય પર VR તકનીકની અસર અને સંભવિત ભાવિની ચર્ચા કરો."
ઉદાહરણની શક્તિને સ્વીકારો
તમારા પ્રોમ્પ્ટ્સમાં ઉદાહરણો આપવાથી AI મોડલ્સને સંદર્ભ સમજવામાં અને ચોક્કસ જવાબો જનરેટ કરવામાં મદદ મળે છે. તમે ઐતિહાસિક આંતરદૃષ્ટિ અથવા તકનીકી સમજૂતી શોધી રહ્યાં હોવ, ઉદાહરણો પ્રદાન કરવાથી AI-જનરેટેડ સામગ્રીની ચોકસાઈ વધારવામાં મદદ મળી શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમે કહી શકો છો, "હેરી પોટર જેવી કાલ્પનિક નવલકથાઓનો ઉલ્લેખ કરો."
જટિલ કાર્યોને તોડી નાખો
જટિલ AI અલ્ગોરિધમ્સને ઓવરલોડ કરવા માટે પ્રોમ્પ્ટ કરે છે, અને તે અપ્રસ્તુત પરિણામો તરફ દોરી શકે છે. આને રોકવા માટે, જટિલ પ્રવૃત્તિઓને નાના, વધુ વ્યવસ્થિત ટુકડાઓમાં વિભાજીત કરો. તમારા પ્રોમ્પ્ટ્સને ક્રમિક રીતે ગોઠવીને, તમે AI ને દરેક ઘટક પર સ્વતંત્ર રીતે ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપો છો, જેના પરિણામે વધુ તાર્કિક જવાબો મળે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, AI ને "એ બનાવવાની પ્રક્રિયા સમજાવવા માટે પૂછવાને બદલે ન્યુરલ નેટવર્ક" એક જ પ્રશ્નમાં, અસાઇનમેન્ટને સમસ્યાની વ્યાખ્યા અને ડેટા સંગ્રહ જેવા અલગ તબક્કામાં વિભાજીત કરો.
આઉટપુટ માન્ય કરો અને પ્રતિસાદ આપો
AI મોડલ્સ દ્વારા ઉત્પાદિત પરિણામોને હંમેશા બે વાર તપાસો, ખાસ કરીને હકીકત-આધારિત અથવા નિર્ણાયક પ્રવૃત્તિઓ માટે. વિશ્વસનીય સ્ત્રોતો સાથે જવાબોની તુલના કરો અને કોઈપણ તફાવતો અથવા ભૂલોની નોંધ લો.
ભવિષ્યની કામગીરીને વધારવા અને આભાસને ઘટાડવા માટે AI સિસ્ટમને ઇનપુટ પ્રદાન કરો.
AI આભાસને ટાળવા માટે વિકાસકર્તાઓ માટેની વ્યૂહરચના
પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત જનરેશન (RAG) નો અમલ કરો.
વિશ્વસનીય ડેટાબેઝમાંથી વાસ્તવિક તથ્યો પર આધારિત જવાબો માટે AI સિસ્ટમ્સમાં પુનઃપ્રાપ્તિ-વધારેલી પેઢી તકનીકોને એકીકૃત કરો.
પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત જનરેશન (RAG) પ્રમાણભૂત પ્રાકૃતિક ભાષા જનરેશનને વિશાળ જ્ઞાન આધારમાંથી સંબંધિત માહિતી મેળવવા અને સમાવિષ્ટ કરવાની ક્ષમતા સાથે જોડે છે, જેના પરિણામે વધુ સંદર્ભમાં સમૃદ્ધ આઉટપુટ મળે છે.
માન્ય ડેટા સ્ત્રોતો સાથે AI-જનરેટેડ સામગ્રીને મર્જ કરીને, તમે AI પરિણામોની વિશ્વસનીયતા અને વિશ્વાસપાત્રતાને સુધારી શકો છો.
AI આઉટપુટને સતત માન્ય અને મોનિટર કરો
રીઅલ-ટાઇમમાં AI આઉટપુટની શુદ્ધતા અને સુસંગતતા ચકાસવા માટે સખત માન્યતા પ્રક્રિયાઓ સેટ કરો. AI પ્રદર્શનનું ધ્યાનપૂર્વક નિરીક્ષણ કરો, સંભવિત આભાસ અથવા ભૂલો માટે જુઓ, અને સમય જતાં નિર્ભરતા વધારવા માટે મોડલ તાલીમ અને પ્રોમ્પ્ટ ઑપ્ટિમાઇઝેશન પર પુનરાવર્તન કરો.
ઉદાહરણ તરીકે, હકીકતની શુદ્ધતા માટે AI-જનરેટેડ સામગ્રી તપાસવા અને મેન્યુઅલ મૂલ્યાંકન માટે સંભવિત આભાસના કિસ્સાઓ પ્રકાશિત કરવા માટે સ્વચાલિત માન્યતા દિનચર્યાઓનો ઉપયોગ કરો.
ડેટા ડ્રિફ્ટ્સ માટે તપાસો
ડેટા ડ્રિફ્ટ એ એક એવી ઘટના છે જેમાં AI મોડલને તાલીમ આપવા માટે વપરાતા ડેટાના આંકડાકીય લક્ષણો સમય સાથે બદલાય છે. જો AI મોડેલ એવા ડેટાને પૂર્ણ કરે છે જે અનુમાન દરમિયાન તેના પ્રશિક્ષણ ડેટાથી નોંધપાત્ર રીતે અલગ હોય, તો તે ખોટા અથવા અતાર્કિક પરિણામો પ્રદાન કરી શકે છે, જેના પરિણામે આભાસ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ AI મોડલને ભૂતકાળના ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવે છે જે હવે સંબંધિત નથી અથવા વર્તમાન વાતાવરણનું સૂચક છે, તો તે ખોટા તારણો અથવા આગાહીઓ કરી શકે છે.
પરિણામે, AI સિસ્ટમની કામગીરી અને વિશ્વાસપાત્રતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે ડેટા ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ અને નિરાકરણ મહત્વપૂર્ણ છે જ્યારે આભાસની શક્યતા પણ ઘટાડે છે.
ઉપસંહાર
IBM ડેટા અનુસાર, AI મોડલ્સમાંથી લગભગ 3% થી 10% જવાબોમાં AI આભાસ થાય છે.
તેથી, એક અથવા બીજી રીતે, તમે કદાચ તેમને પણ અવલોકન કરશો. હું માનું છું કે આ એક અદ્ભુત રીતે રસપ્રદ વિષય છે કારણ કે તે AI ની ક્ષમતાઓને વધારવા તરફના સતત રસ્તાનું એક આકર્ષક રીમાઇન્ડર છે.
અમને AI ની વિશ્વસનીયતા, ડેટા પ્રોસેસિંગની જટિલતાઓ અને માનવ-AI ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ સાથે અવલોકન અને પ્રયોગ કરવા મળે છે.
એક જવાબ છોડો