ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಯಂತ್ರದ ಅನ್ವೇಷಣೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ನಲ್ಲಿ "ಹತ್ತಿರದ ಇಟಾಲಿಯನ್ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ಗಳನ್ನು" ಹುಡುಕುವಾಗ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪದವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಯೋಗ್ಯವಾದ ಅನುವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಕರಣದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹೇಗಾದರೂ ಖಾತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಥವಾ NLP. NLP ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಅಮೆಜಾನ್ನ ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರಿಂದ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ.
NLP ಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ LLM. GPT-3 ನಂತಹ LLM ಗಳು ಎಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆಯೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಯಾವುದೇ NLP ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತವೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾಗಿ LLM ಗಳು ಯಾವುವು, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು?
ಅದರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಸರಳವಾಗಿ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಪದಗಳ ಅನುಕ್ರಮವು ಎಷ್ಟು ಸಂಭವನೀಯ ವಾಕ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ನೂರು ಪುಸ್ತಕಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು "ಮನೆಗೆ ಹೋದನು" ಗಿಂತ "ಅವನು ಮನೆಗೆ ಹೋದನು" ಹೆಚ್ಚು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ.
ಬಳಸಿ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ LLM ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ನೋಡಿದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದಾಗಿ, ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಲು LLM ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು NLP ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವುದು, ಕಾದಂಬರಿ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು ಸಹ ಸೇರಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ GPT-3 ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು 175 ಶತಕೋಟಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದುವರೆಗಿನ ಅತ್ಯಂತ ಮುಂದುವರಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ವರ್ಕಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಶಾಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
LLM ಗಳು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ?
LLM ಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ನಾವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು "ದೊಡ್ಡ" ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲು ಒಂದು ಕಾರಣವಿದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ
ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಭಾಷೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾಗೆ LLM ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ LLM ಗಳು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GPT-3 ನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಾಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್, ವೆಬ್ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ವೆಬ್ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪುಸ್ತಕಗಳ ಕಾರ್ಪಸ್ 50 ಮಿಲಿಯನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಎ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಒಂದು ವಿಧ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲ ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಒಂದು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎನ್ಕೋಡರ್-ಡಿಕೋಡರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಎರಡು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್. ಎನ್ಕೋಡರ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಪಠ್ಯದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಡಿಕೋಡರ್ ನಂತರ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಅದರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸಿದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ಸೇರ್ಪಡೆಯಾಗಿದೆ ಸ್ವಯಂ ಗಮನ ಯಾಂತ್ರಿಕ. ಸ್ವಯಂ-ಗಮನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳಿಗೆ ಗಮನ ಕೊಡಲು ಮಾದರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ತೂಕವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಯಂ-ಗಮನದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಬದಲು, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ
ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಹಂತದ ನಂತರ, ಬೇಸ್ LLM ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೊಸ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ನಾವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ LLM ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ Twitter ಖಾತೆಗಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು LLM ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸಬಹುದು. ಬಯಸಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಟ್ವೀಟ್ಗಳ ಹಲವಾರು ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳಿವೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಶಾಟ್ ಕಲಿಕೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ನಿರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು-ಶಾಟ್ ಕಲಿಕೆ ಒಂದೇ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಮಿತಿಗಳು
GPT-3 ನಂತಹ LLM ಗಳು ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆಯೂ ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನೂ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಪಂಚದ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಕೊರತೆ
ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ, LLM ಗಳು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು LLM ಗಳು ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವರು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದಾಗ ಪದಗಳು "ಸರಿ" ಅಥವಾ "ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯತೆ" ಎಂದು ತೋರುವುದರಿಂದ LLM ಅಸಂಬದ್ಧ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಭ್ರಮೆಗಳು
GPT-3 ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತವೆ. LLM ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ವಿದ್ಯಮಾನದಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಭ್ರಮೆ ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಅರಿವಿಲ್ಲದೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ iPhone ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟೀವ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಅವರ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಅದರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ತೆಳುವಾದ ಗಾಳಿಯಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಜ್ಞಾನ
ಅನೇಕ ಇತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಂತೆ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ನಾವು LLM ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತರಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಬ್ಲೈಂಡ್ಸ್ಪಾಟ್ಗಳು ಸಹ ಮಾದರಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ChatGPT 2021 ರ ಹಿಂದೆ ಸಂಭವಿಸಿದ ಘಟನೆಗಳ ಸೀಮಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಾವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರಪಂಚದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಭಾಷೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ, ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಂಡಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ.
ನಿಖರವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಂಬಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಇದರಿಂದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
LLM ಗಳ ಭವಿಷ್ಯ ಏನು ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ