ಮೂರು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ, ನಾನು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಕಲಾ ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದ್ದೆ. ರೆಫಿಕ್ ಅನಾಡೋಲ್ ಅವರ "ಮೆಷಿನ್ ಮೆಮೊಯಿರ್ಸ್" ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನನ್ನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಕೆರಳಿಸಿತು.
ಕಲೆ ಮತ್ತು AI ನ ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ ಅವರು ಜನಪ್ರಿಯ ಹೆಸರು. ಆದರೆ ಚಿಂತಿಸಬೇಡಿ, ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಕಲೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ನಾವು AI ಯ ಆಳವಾದ "ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು" ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಅನಾಡೋಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರು ನಾಸಾದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಚಿತ್ರಣ. ದೂರದರ್ಶಕಗಳು ತಮ್ಮ ದೃಶ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "ಕನಸು" ಮಾಡಬಹುದೆಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಈ ಪ್ರದರ್ಶನವು ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ, ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆಯ ನಡುವಿನ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಾಸ್ಮಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅನಾಡಾಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ನಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು. ಮತ್ತು AI ಸಹ ತನ್ನದೇ ಆದ ಕನಸುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ...
ಹಾಗಾದರೆ, ಇದು ನಮಗೆ ಏಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ?
ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಅನಾಡೋಲ್ ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ದೂರದರ್ಶಕಗಳ ಕನಸು ಕಾಣುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದಂತೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ರೀತಿಯ ಕನಸುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ-ಅಥವಾ ಬದಲಿಗೆ, ಭ್ರಮೆಗಳು-ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಕ್ಗಳಲ್ಲಿ.
ಈ ಭ್ರಮೆಗಳು, ಅನಾಡೋಲ್ನ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿನ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಂತೆ, ಡೇಟಾ, AI ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮಿತಿಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
AI ಭ್ರಮೆಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಚಾಟ್ಬಾಟ್ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಮಾನವ ವೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ಇದನ್ನು "AI ಭ್ರಮೆಗಳು."
AI ಗೆ ನೀಡಿದ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಉತ್ತರಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಈ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿರಬಹುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, "ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ಪದವು ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಈ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ವಿಲಕ್ಷಣ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಅತಿಯಾದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಅಸ್ಥಿರ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಇದು ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ಮೋಡಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಚಂದ್ರನ ಮುಖಗಳಲ್ಲಿ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ:
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾನು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದೆ ಚಾಟ್ GPT. "ಡ್ಯೂನ್ ಪುಸ್ತಕ ಸರಣಿಯ ಲೇಖಕ ಫ್ರಾಂಕ್ ಹರ್ಬರ್ಟ್" ಎಂಬ ಉತ್ತರವನ್ನು ನಾನು ಪಡೆಯಬೇಕಾಗಿತ್ತು.
ಇದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ?
ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ಮತ್ತು ದ್ರವವಾಗಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. AI- ರಚಿತವಾದ ವಿಷಯದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಬಹಳ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಅವರು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅರಿವು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಅದು ನಿಜವಾದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, AI- ರಚಿತವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಭ್ರಮೆಯ ಇತರ ಕೆಲವು ಪ್ರಕರಣಗಳು ಯಾವುವು?
ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಆರೋಪಿಸಲು ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ಈ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಮಾಹಿತಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪ್ರತಿಷ್ಠೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಲ್ಲದ ಪ್ರತೀಕಾರವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ತೆವಳುವ ಉತ್ತರಗಳು: ಹಾಸ್ಯಮಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹವಾಮಾನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳಂತೆ ಕಾಣುವ ಮಳೆಹನಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳ ಮಳೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ತಮಾಷೆಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಇದು ಇನ್ನೂ "ಭ್ರಮೆ" ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ವಾಸ್ತವಿಕ ತಪ್ಪುಗಳು: ಒಂದು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಚೀನಾದ ಮಹಾಗೋಡೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸದೆ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಿಂದ ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ಕೆಲವರಿಗೆ ತೋರಿಕೆಯಂತೆ ಕಂಡುಬಂದರೂ, ಇದು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಿಂದ ಗೋಡೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಜನರನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿ ನೀವು AI ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ
ನೀವು AI ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬೇಕು.
ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಬರೆಯಿರಿ" ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ, ಬದಲಿಗೆ "ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬಗ್ಗೆ ನನಗೆ ಹೇಳಿ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿ.
ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು AI ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಈ ರೀತಿಯ AI ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ:
"ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?"
"ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ."
"ಐಟಿ ವ್ಯವಹಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಆರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿ."
ಉದಾಹರಣೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರಿಂದ AI ಮಾದರಿಗಳು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಒಳನೋಟಗಳು ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು AI- ರಚಿತವಾದ ವಿಷಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಹ್ಯಾರಿ ಪಾಟರ್ನಂತಹ ಫ್ಯಾಂಟಸಿ ಕಾದಂಬರಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ" ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳಬಹುದು.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಡೆಯಿರಿ
ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಓವರ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿ ಘಟಕದ ಮೇಲೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ನೀವು AI ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತೀರಿ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು ದೊರೆಯುತ್ತವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಎ ರಚಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳುವ ಬದಲು ನರಮಂಡಲ" ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ, ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ.
ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
AI ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸಿ.
AI ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ತಂತ್ರಗಳು
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಂದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಂಗತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆಯು (RAG) ಪ್ರಮಾಣಿತ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಯಿಂದ ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ AI- ರಚಿತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ
ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕಠಿಣವಾದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. AI ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಭ್ರಮೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ನೋಡಿ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ AI- ರಚಿತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದೃಢೀಕರಣ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ಭ್ರಮೆಗಳ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿ.
ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. AI ಮಾದರಿಯು ಅದರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಧಿಸಿದರೆ, ಅದು ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ತರ್ಕಬದ್ಧವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಭ್ರಮೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸದ ಅಥವಾ ಸೂಚಿಸದ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವುದು AI ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
IBM ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ, AI ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಸುಮಾರು 3% ರಿಂದ 10% ಉತ್ತರಗಳಲ್ಲಿ AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಬಹುಶಃ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಇದು ವಿಸ್ಮಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ನಂಬುತ್ತೇನೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ನಿರಂತರ ಹಾದಿಯ ಆಕರ್ಷಕ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ.
ನಾವು AI ಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಜಟಿಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ-AI ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ