జనరేటివ్ AIలో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి?

సంక్షిప్త సమాధానం: ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అనేవి పెద్దవి, సాధారణ-ప్రయోజన AI మోడల్స్, ఇవి విస్తారమైన, విస్తృత డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొంది, ఆపై ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, టూల్స్ లేదా రిట్రీవల్ ద్వారా అనేక ఉద్యోగాలకు (రాయడం, శోధించడం, కోడింగ్, చిత్రాలు) అనుగుణంగా ఉంటాయి. మీకు నమ్మదగిన సమాధానాలు అవసరమైతే, వాటిని మెరుగుపరచడానికి అనుమతించకుండా, గ్రౌండింగ్ (RAG వంటివి), స్పష్టమైన పరిమితులు మరియు తనిఖీలతో జత చేయండి.

కీలకమైన అంశాలు:

నిర్వచనం : ఒక మోడల్‌కు ఒక పని కాకుండా, అనేక పనులలో తిరిగి ఉపయోగించబడే విస్తృత శిక్షణ పొందిన బేస్ మోడల్.

అనుసరణ : ప్రవర్తనను నడిపించడానికి ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, LoRA/అడాప్టర్లు, RAG మరియు సాధనాలను ఉపయోగించండి.

జనరేటివ్ ఫిట్ : అవి టెక్స్ట్, ఇమేజ్, ఆడియో, కోడ్ మరియు మల్టీమోడల్ కంటెంట్ జనరేషన్‌కు శక్తినిస్తాయి.

నాణ్యమైన సంకేతాలు : నియంత్రణ, తక్కువ భ్రాంతులు, బహుళ నమూనా సామర్థ్యం మరియు సమర్థవంతమైన అనుమితికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.

ప్రమాద నియంత్రణలు : భ్రాంతులు, పక్షపాతం, గోప్యతా లీకేజీ మరియు పాలన మరియు పరీక్షల ద్వారా సత్వర ఇంజెక్షన్ కోసం ప్రణాళిక.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI కంపెనీ అంటే ఏమిటి?
AI సంస్థలు ఉత్పత్తులు, బృందాలు మరియు ఆదాయ నమూనాలను ఎలా నిర్మిస్తాయో అర్థం చేసుకోండి.

🔗 AI కోడ్ ఎలా ఉంటుంది?
పైథాన్ మోడల్స్ నుండి API ల వరకు AI కోడ్ యొక్క ఉదాహరణలను చూడండి.

🔗 AI అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి
AI అల్గోరిథంలు అంటే ఏమిటి మరియు అవి ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయో తెలుసుకోండి.

🔗 AI టెక్నాలజీ అంటే ఏమిటి?
ఆటోమేషన్, అనలిటిక్స్ మరియు ఇంటెలిజెంట్ యాప్‌లకు శక్తినిచ్చే కోర్ AI టెక్నాలజీలను అన్వేషించండి.

---

1) ఫౌండేషన్ మోడల్స్ - పొగమంచు లేని నిర్వచనం 🧠

ఫౌండేషన్ మోడల్ అనేది విస్తృత డేటాపై శిక్షణ పొందిన ఒక పెద్ద, సాధారణ-ప్రయోజన AI మోడల్ (సాధారణంగా టన్నుల కొద్దీ) కాబట్టి దీనిని ఒకటి మాత్రమే కాకుండా అనేక పనులకు అనుగుణంగా మార్చవచ్చు ( NIST , స్టాన్‌ఫోర్డ్ CRFM ).

దీని కోసం ప్రత్యేక నమూనాను నిర్మించడానికి బదులుగా:

• ఇమెయిల్‌లు రాయడం

• ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం

• PDF లను సంగ్రహించడం

• చిత్రాలను రూపొందిస్తోంది

• మద్దతు టిక్కెట్లను వర్గీకరించడం

• భాషలను అనువదించడం

• కోడ్ సూచనలు చేయడం

…మీరు అస్పష్టమైన గణాంక పద్ధతిలో “ప్రపంచాన్ని నేర్చుకునే” ఒక పెద్ద బేస్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇస్తారు, ఆపై మీరు దానిని ప్రాంప్ట్‌లు, ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేదా జోడించిన సాధనాలతో నిర్దిష్ట ఉద్యోగాలకు అనుగుణంగా మార్చుకుంటారు బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 ).

మరో మాటలో చెప్పాలంటే: ఇది మీరు నడిపించగల సాధారణ ఇంజిన్

మరియు అవును, కీవర్డ్ "జనరల్." అదే మొత్తం ట్రిక్.

---

2) జనరేటివ్ AI లో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి? (అవి ప్రత్యేకంగా ఎలా సరిపోతాయి) 🎨📝

కాబట్టి, జనరేటివ్ AIలో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి? అవి ఉత్పత్తి - టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, ఆడియో, కోడ్, వీడియో మరియు పెరుగుతున్నాయి... వాటన్నింటి మిశ్రమాలు ( NIST , NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ ).

జనరేటివ్ AI అంటే కేవలం “స్పామ్ / స్పామ్ కాదు” వంటి లేబుల్‌లను అంచనా వేయడం మాత్రమే కాదు. ఇది ఒక వ్యక్తి తయారు చేసినట్లు కనిపించే అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడం గురించి.

• పేరాలు

• కవితలు

• ఉత్పత్తి వివరణలు

• దృష్టాంతాలు

• శ్రావ్యతలు

• యాప్ ప్రోటోటైప్‌లు

• కృత్రిమ స్వరాలు

• మరియు కొన్నిసార్లు నమ్మశక్యం కాని అర్ధంలేని మాటలు 🙃

ఫౌండేషన్ నమూనాలు చాలా బాగున్నాయి ఎందుకంటే:

• వారు భారీ డేటాసెట్‌ల నుండి విస్తృత నమూనాలను గ్రహించారు ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 )

• వారు కొత్త ప్రాంప్ట్‌లకు (విచిత్రమైన వాటికి కూడా) సాధారణీకరించవచ్చు ( బ్రౌన్ మరియు ఇతరులు, 2020 )

• వాటిని మొదటి నుండి తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వకుండానే డజన్ల కొద్దీ అవుట్‌పుట్‌ల కోసం తిరిగి ఉపయోగించుకోవచ్చు ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 )

అవి “బేస్ లేయర్” - బ్రెడ్ పిండి లాంటివి. మీరు దీన్ని బాగెట్, పిజ్జా లేదా దాల్చిన చెక్క రోల్స్‌గా కాల్చవచ్చు... ఇది సరైన రూపకం కాదు, కానీ మీరు నన్ను అర్థం చేసుకుంటారు 😄

---

3) వాళ్ళు ప్రతిదీ ఎందుకు మార్చారు (మరియు ప్రజలు వాటి గురించి మాట్లాడటం ఎందుకు ఆపరు) 🚀

ఫౌండేషన్ మోడల్స్ రాకముందు, చాలా AIలు టాస్క్-స్పెసిఫిక్ గా ఉండేవి:

• భావోద్వేగ విశ్లేషణ కోసం ఒక నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వండి

• అనువాదం కోసం మరొకరికి శిక్షణ ఇవ్వండి

• చిత్ర వర్గీకరణ కోసం మరొకరికి శిక్షణ ఇవ్వండి

• పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు కోసం మరొకరికి శిక్షణ ఇవ్వండి

అది పనిచేసింది, కానీ అది నెమ్మదిగా, ఖరీదైనదిగా మరియు ఒక విధంగా... పెళుసుగా ఉండేది.

ఫౌండేషన్ నమూనాలు దానిని తిప్పికొట్టాయి:

• ఒకసారి ప్రీట్రైన్ చేయండి (పెద్ద ప్రయత్నం)

• ప్రతిచోటా పునర్వినియోగం (పెద్ద ప్రతిఫలం) ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 )

ఆ పునర్వినియోగం గుణకం. కంపెనీలు చక్రాన్ని 20 సార్లు తిరిగి ఆవిష్కరించే బదులు, ఒక మోడల్ కుటుంబం పైన 20 లక్షణాలను నిర్మించగలవు.

అలాగే, వినియోగదారు అనుభవం మరింత సహజంగా మారింది:

• మీరు "వర్గీకరణను ఉపయోగించరు"

• నువ్వు ఆ మోడల్ తో మాట్లాడేది నిద్రపోని సహాయకారిగా ఉండే సహోద్యోగి లాగా ☕🤝

కొన్నిసార్లు ఇది ఒక సహోద్యోగిలాగా ఉంటుంది, అతను నమ్మకంగా ప్రతిదీ తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటాడు, కానీ హే. పెరుగుదల.

---

4) ముఖ్య ఉద్దేశ్యం: ప్రీ-ట్రైనింగ్ + అనుసరణ 🧩

దాదాపు అన్ని ఫౌండేషన్ నమూనాలు ఒక నమూనాను అనుసరిస్తాయి ( స్టాన్‌ఫోర్డ్ CRFM , NIST ):

ప్రీ-ట్రైనింగ్ (“ఇంటర్నెట్-ఇష్‌ను గ్రహించే” దశ) 📚

NIST ఉపయోగించి భారీ, విస్తృత డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతుంది . భాషా నమూనాల కోసం, సాధారణంగా తప్పిపోయిన పదాలు లేదా తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేయడం అని అర్థం ( డెవ్లిన్ మరియు ఇతరులు, 2018 , బ్రౌన్ మరియు ఇతరులు, 2020 ).

దానికి ఒక పనిని నేర్పించడం కాదు, ప్రధాన విషయం ఏమిటంటే దానికి సాధారణ ప్రాతినిధ్యాలను :

• వ్యాకరణం

• వాస్తవాలు (ఒక రకమైన)

• తార్కిక నమూనాలు (కొన్నిసార్లు)

• రచనా శైలులు

• కోడ్ నిర్మాణం

• సాధారణ మానవ ఉద్దేశ్యం

అనుకూలత (“దాన్ని ఆచరణాత్మకంగా మార్చండి” దశ) 🛠️

అప్పుడు మీరు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఉపయోగించి దానిని అనుకూలీకరించండి:

• ప్రాంప్టింగ్ (సాధారణ భాషలో సూచనలు)

• సూచనల ట్యూనింగ్ (సూచనలను పాటించడానికి శిక్షణ ఇవ్వడం) ( వీ మరియు ఇతరులు, 2021 )

• ఫైన్-ట్యూనింగ్ (మీ డొమైన్ డేటాపై శిక్షణ)

• LoRA / అడాప్టర్లు (తేలికపాటి ట్యూనింగ్ పద్ధతులు) ( హు మరియు ఇతరులు, 2021 )

• RAG (తిరిగి పొందడం-అభివృద్ధి చెందిన తరం - మోడల్ మీ పత్రాలను సంప్రదిస్తుంది) ( లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 )

• సాధన వినియోగం (కాలింగ్ ఫంక్షన్‌లు, అంతర్గత వ్యవస్థలను బ్రౌజ్ చేయడం మొదలైనవి)

అందుకే అదే బేస్ మోడల్ ఒక రొమాన్స్ సన్నివేశాన్ని వ్రాయగలదు... ఆపై ఐదు సెకన్ల తర్వాత SQL ప్రశ్నను డీబగ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది 😭

---

5) ఫౌండేషన్ మోడల్ యొక్క మంచి వెర్షన్‌ను ఏది చేస్తుంది? ✅

ఇది ప్రజలు దాటవేసి, తరువాత పశ్చాత్తాపపడే విభాగం.

“మంచి” ఫౌండేషన్ మోడల్ అంటే కేవలం “పెద్దది” కాదు. పెద్దది సహాయపడుతుంది, ఖచ్చితంగా… కానీ అది ఒక్కటే కాదు. ఫౌండేషన్ మోడల్ యొక్క మంచి వెర్షన్ సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:

బలమైన సాధారణీకరణ 🧠

ఇది టాస్క్-నిర్దిష్ట పునఃశిక్షణ అవసరం లేకుండానే అనేక పనులలో బాగా పనిచేస్తుంది ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 ).

స్టీరింగ్ మరియు నియంత్రణ 🎛️

ఇది విశ్వసనీయంగా ఇలాంటి సూచనలను అనుసరించగలదు:

• "సంక్షిప్తంగా ఉండండి"

• "బుల్లెట్ పాయింట్స్ ఉపయోగించండి"

• "స్నేహపూర్వక స్వరంలో రాయండి"

• "రహస్య సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయవద్దు"

కొన్ని మోడల్స్ తెలివైనవి కానీ జారుడుగా ఉంటాయి. స్నానం చేసేటప్పుడు సబ్బు పట్టుకోవడానికి ప్రయత్నించినట్లుగా. సహాయకరంగా ఉంటుంది, కానీ అస్థిరంగా ఉంటుంది 😅

తక్కువ భ్రాంతులు (లేదా కనీసం స్పష్టమైన అనిశ్చితి) 🧯

ఏ మోడల్ కూడా భ్రాంతులకు అతీతం కాదు, కానీ మంచివి:

• భ్రాంతులు తగ్గుతాయి

• అనిశ్చితిని తరచుగా అంగీకరించడం

• తిరిగి పొందడాన్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు అందించిన సందర్భానికి దగ్గరగా ఉండండి ( జీ మరియు ఇతరులు, 2023 , లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 )

మంచి మల్టీమోడల్ సామర్థ్యం (అవసరమైనప్పుడు) 🖼️🎧

మీరు చిత్రాలను చదివే, చార్ట్‌లను అర్థం చేసుకునే లేదా ఆడియోను అర్థం చేసుకునే సహాయకులను నిర్మిస్తుంటే, మల్టీమోడల్ చాలా ముఖ్యమైనది ( రాడ్‌ఫోర్డ్ మరియు ఇతరులు, 2021 ).

సమర్థవంతమైన అనుమితి ⚡

ఆలస్యం మరియు ఖర్చు ముఖ్యం. బలంగా ఉన్నప్పటికీ నెమ్మదిగా ఉండే మోడల్ టైరు పగిలిన స్పోర్ట్స్ కారు లాంటిది.

భద్రత మరియు అమరిక ప్రవర్తన 🧩

"ప్రతిదీ తిరస్కరించడం" మాత్రమే కాదు, కానీ:

• హానికరమైన సూచనలను నివారించండి

• పక్షపాతాన్ని తగ్గించండి

• సున్నితమైన అంశాలను జాగ్రత్తగా నిర్వహించండి

• ప్రాథమిక జైల్‌బ్రేక్ ప్రయత్నాలను నిరోధించండి (కొంతవరకు...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

డాక్యుమెంటేషన్ + పర్యావరణ వ్యవస్థ 🌱

ఇది వినడానికి పొడిగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఇది నిజం:

• పనిముట్లు

• ఎవాల్ హార్నెస్‌లు

• విస్తరణ ఎంపికలు

• ఎంటర్‌ప్రైజ్ నియంత్రణలు

• ఫైన్-ట్యూనింగ్ మద్దతు

అవును, "పర్యావరణ వ్యవస్థ" అనేది అస్పష్టమైన పదం. నాకు కూడా అది ఇష్టం లేదు. కానీ అది ముఖ్యం.

---

6) పోలిక పట్టిక - సాధారణ ఫౌండేషన్ మోడల్ ఎంపికలు (మరియు అవి దేనికి మంచివి) 🧾

క్రింద ఒక ఆచరణాత్మకమైన, కొంచెం అసంపూర్ణమైన పోలిక పట్టిక ఉంది. ఇది “ఒకే నిజమైన జాబితా” కాదు, ఇది ప్రజలు అడవిలో ఏమి ఎంచుకుంటారనే దానిలా ఉంటుంది.

సాధనం / నమూనా రకం	ప్రేక్షకులు	ఖరీదైన	అది ఎందుకు పనిచేస్తుంది
యాజమాన్య LLM (చాట్-శైలి)	వేగం + నైపుణ్యం కోరుకునే జట్లు	వాడుక ఆధారిత / చందా	గొప్ప సూచనలను అనుసరిస్తున్నారు, బలమైన సాధారణ పనితీరు, సాధారణంగా ఉత్తమమైనది “అవుట్ ఆఫ్ బాక్స్” 😌
ఓపెన్-వెయిట్ LLM (సెల్ఫ్-హోస్టబుల్)	నియంత్రణ కోరుకునే బిల్డర్లు	ఇన్ఫ్రా ఖర్చు (మరియు తలనొప్పులు)	అనుకూలీకరించదగినది, గోప్యతకు అనుకూలమైనది, స్థానికంగా అమలు చేయగలదు... మీరు అర్ధరాత్రి టింకరింగ్ ఇష్టపడితే
డిఫ్యూజన్ ఇమేజ్ జనరేటర్	సృజనాత్మకతలు, డిజైన్ బృందాలు	ఉచితం నుండి చెల్లింపు వరకు	అద్భుతమైన చిత్ర సంశ్లేషణ, శైలి వైవిధ్యం, పునరుక్తి వర్క్‌ఫ్లోలు (అలాగే: వేళ్లు అయిపోవచ్చు) ✋😬 ( హో మరియు ఇతరులు, 2020 , రోంబాచ్ మరియు ఇతరులు, 2021 )
మల్టీమోడల్ “విజన్-లాంగ్వేజ్” మోడల్	చిత్రాలు + వచనాన్ని చదివే యాప్‌లు	వాడుక ఆధారిత	చిత్రాలు, స్క్రీన్‌షాట్‌లు, రేఖాచిత్రాల గురించి ప్రశ్నలు అడగడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది - ఆశ్చర్యకరంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది ( రాడ్‌ఫోర్డ్ మరియు ఇతరులు, 2021 )
ఎంబెడ్డింగ్ ఫౌండేషన్ మోడల్	శోధన + RAG వ్యవస్థలు	కాల్ కి తక్కువ ధర	సెమాంటిక్ శోధన, క్లస్టరింగ్, సిఫార్సు కోసం టెక్స్ట్‌ను వెక్టర్‌లుగా మారుస్తుంది - నిశ్శబ్ద MVP శక్తి ( కార్పుఖిన్ మరియు ఇతరులు, 2020 , డౌజ్ మరియు ఇతరులు, 2024 )
స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ ఫౌండేషన్ మోడల్	కాల్ సెంటర్లు, సృష్టికర్తలు	వాడుక ఆధారిత / స్థానికం	వేగవంతమైన ట్రాన్స్క్రిప్షన్, బహుభాషా మద్దతు, ధ్వనించే ఆడియోకు సరిపోతుంది (సాధారణంగా) 🎙️ ( విస్పర్ )
టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ ఫౌండేషన్ మోడల్	ఉత్పత్తి బృందాలు, మీడియా	వాడుక ఆధారిత	సహజ స్వర ఉత్పత్తి, స్వర శైలులు, కథనం - భయానకంగా-వాస్తవంగా మారవచ్చు ( షెన్ మరియు ఇతరులు, 2017 )
కోడ్-ఆధారిత LLM	డెవలపర్లు	వాడుక ఆధారిత / చందా	కోడ్ ప్యాటర్న్‌లు, డీబగ్గింగ్, రీఫ్యాక్టర్లలో మెరుగ్గా ఉన్నాను... అయినప్పటికీ మైండ్-రీడర్ కాదు 😅

“ఫౌండేషన్ మోడల్” అంటే “చాట్‌బాట్” అని మాత్రమే అర్థం కాదని గమనించండి. ఎంబెడ్డింగ్‌లు మరియు స్పీచ్ మోడల్‌లు కూడా ఫౌండేషన్-ఇష్‌గా ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి విస్తృతమైనవి మరియు అన్ని పనులలో పునర్వినియోగించదగినవి ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 , NIST ).

---

7) దగ్గరగా చూడండి: భాషా పునాది నమూనాలు ఎలా నేర్చుకుంటాయి (వైబ్ వెర్షన్) 🧠🧃

భాషా పునాది నమూనాలు (తరచుగా LLMలు అని పిలుస్తారు) సాధారణంగా భారీ టెక్స్ట్ సేకరణలపై శిక్షణ పొందుతాయి. వారు టోకెన్‌లను అంచనా వేయడం ద్వారా నేర్చుకుంటారు ( బ్రౌన్ మరియు ఇతరులు, 2020 ). అంతే. రహస్య అద్భుత ధూళి లేదు.

కానీ మాయాజాలం ఏమిటంటే టోకెన్లను అంచనా వేయడం వలన మోడల్ నిర్మాణాన్ని నేర్చుకోవాల్సి వస్తుంది ( CSET ):

• వ్యాకరణం మరియు వాక్యనిర్మాణం

• విషయ సంబంధాలు

• తార్కికం లాంటి నమూనాలు (కొన్నిసార్లు)

• సాధారణ ఆలోచనా క్రమం

• ప్రజలు విషయాలను ఎలా వివరిస్తారు, వాదిస్తారు, క్షమాపణలు చెబుతారు, చర్చలు జరుపుతారు, బోధిస్తారు

మనుషులు ఎలా చేస్తారో "అర్థం చేసుకోకుండా" లక్షలాది సంభాషణలను అనుకరించడం నేర్చుకున్నట్లే ఇది. ఇది పని చేయకూడదని అనిపిస్తుంది... అయినప్పటికీ అది పనిచేస్తూనే ఉంటుంది.

ఒక చిన్న అతిశయోక్తి: ఇది ప్రాథమికంగా మానవ రచనను ఒక పెద్ద సంభావ్య మెదడులోకి కుదించడం లాంటిది.
మళ్ళీ, ఆ రూపకం కొంచెం శాపగ్రస్తమైనది. కానీ మనం కదులుతాము 😄

---

8) దగ్గరగా చూడండి: విస్తరణ నమూనాలు (చిత్రాలు ఎందుకు భిన్నంగా పనిచేస్తాయి) 🎨🌀

ఇమేజ్ ఫౌండేషన్ నమూనాలు తరచుగా విస్తరణ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయి ( హో మరియు ఇతరులు, 2020 , రోంబాచ్ మరియు ఇతరులు, 2021 ).

కఠినమైన ఆలోచన:

1. చిత్రాలు ప్రాథమికంగా టీవీ స్టాటిక్ అయ్యే వరకు వాటికి శబ్దాన్ని జోడించండి

2. ఆ శబ్దాన్ని దశలవారీగా తిప్పికొట్టడానికి ఒక మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి

3. జనరేషన్ సమయంలో, శబ్దంతో ప్రారంభించి, ప్రాంప్ట్ ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడిన చిత్రంలోకి “డెనోయిస్”ని జోడించండి ( హో మరియు ఇతరులు, 2020 )

అందుకే ఇమేజ్ జనరేషన్ అనేది ఒక ఫోటోను "డెవలప్" చేస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది, కానీ ఆ ఫోటో సూపర్ మార్కెట్ నడవలో స్నీకర్లు ధరించిన డ్రాగన్ 🛒🐉

విస్తరణ నమూనాలు మంచివి ఎందుకంటే:

• అవి అధిక నాణ్యత గల దృశ్యాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి

• వాటిని టెక్స్ట్ ద్వారా బలంగా మార్గనిర్దేశం చేయవచ్చు

• అవి పునరావృత శుద్ధీకరణకు మద్దతు ఇస్తాయి (వైవిధ్యాలు, పెయింటింగ్, అప్‌స్కేలింగ్) ( రోంబాచ్ మరియు ఇతరులు, 2021 )

వారు కొన్నిసార్లు వీటితో కూడా ఇబ్బంది పడుతుంటారు:

• చిత్రాల లోపల టెక్స్ట్ రెండరింగ్

• శరీర నిర్మాణ శాస్త్రం వివరాలు

• సన్నివేశాలలో స్థిరమైన పాత్ర గుర్తింపు (ఇది మెరుగుపడుతోంది, కానీ ఇప్పటికీ)

---

9) దగ్గరగా చూడండి: మల్టీమోడల్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ (టెక్స్ట్ + ఇమేజ్‌లు + ఆడియో) 👀🎧📝

మల్టీమోడల్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ బహుళ డేటా రకాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి:

• టెక్స్ట్

• చిత్రాలు

• ఆడియో

• వీడియో

• కొన్నిసార్లు సెన్సార్ లాంటి ఇన్‌పుట్‌లు ( NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

నిజ జీవితంలో ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది:

• కస్టమర్ సపోర్ట్ స్క్రీన్‌షాట్‌లను అర్థం చేసుకోగలదు

• యాక్సెసిబిలిటీ టూల్స్ చిత్రాలను వివరించగలవు

• విద్యా యాప్‌లు రేఖాచిత్రాలను వివరించగలవు

• సృష్టికర్తలు ఫార్మాట్‌లను వేగంగా రీమిక్స్ చేయవచ్చు

• వ్యాపార సాధనాలు డాష్‌బోర్డ్ స్క్రీన్‌షాట్‌ను "చదవగలవు" మరియు దానిని సంగ్రహించగలవు

హుడ్ కింద, మల్టీమోడల్ వ్యవస్థలు తరచుగా ప్రాతినిధ్యాలను సమలేఖనం చేస్తాయి:

• ఒక చిత్రాన్ని ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా మార్చండి

• టెక్స్ట్‌ను ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా మార్చండి

• "పిల్లి" అనేది పిల్లి పిక్సెల్‌లకు సరిపోయే షేర్డ్ స్పేస్‌ను నేర్చుకోండి 😺 ( రాడ్‌ఫోర్డ్ మరియు ఇతరులు, 2021 )

ఇది ఎల్లప్పుడూ సొగసైనది కాదు. కొన్నిసార్లు దీనిని ఒక దుప్పటిలాగా కుట్టి ఉంచుతారు. కానీ అది పనిచేస్తుంది.

---

10) ఫైన్-ట్యూనింగ్ vs ప్రాంప్టింగ్ vs RAG (మీరు బేస్ మోడల్‌ను ఎలా అడాప్ట్ చేసుకుంటారు) 🧰

మీరు ఒక నిర్దిష్ట డొమైన్ (చట్టపరమైన, వైద్య, కస్టమర్ సేవ, అంతర్గత జ్ఞానం) కోసం ఫౌండేషన్ మోడల్‌ను ఆచరణాత్మకంగా చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంటే, మీకు కొన్ని లివర్లు ఉన్నాయి:

ప్రాంప్టింగ్ 🗣️

వేగవంతమైనది మరియు సరళమైనది.

• ప్రోస్: సున్నా శిక్షణ, తక్షణ పునరావృతం

• ప్రతికూలతలు: అస్థిరంగా ఉండవచ్చు, సందర్భ పరిమితులు, తక్షణ దుర్బలత్వం

ఫైన్-ట్యూనింగ్ 🎯

మీ ఉదాహరణలతో మోడల్‌కు మరింత శిక్షణ ఇవ్వండి.

• ప్రోస్: మరింత స్థిరమైన ప్రవర్తన, మెరుగైన డొమైన్ భాష, ప్రాంప్ట్ నిడివిని తగ్గించగలదు

• ప్రతికూలతలు: ఖర్చు, డేటా నాణ్యత అవసరాలు, అతిగా అమర్చే ప్రమాదం, నిర్వహణ

తేలికైన ట్యూనింగ్ (LoRA / అడాప్టర్లు) 🧩

ఫైన్-ట్యూనింగ్ యొక్క మరింత సమర్థవంతమైన వెర్షన్ ( హు మరియు ఇతరులు, 2021 ).

• ప్రోస్: చౌకైనది, మాడ్యులర్, మార్పిడి చేయడం సులభం

• ప్రతికూలతలు: ఇంకా శిక్షణ పైప్‌లైన్ మరియు మూల్యాంకనం అవసరం

RAG (తిరిగి పొందడం-అభివృద్ధి చెందిన తరం) 🔎

ఈ మోడల్ మీ నాలెడ్జ్ బేస్ నుండి సంబంధిత పత్రాలను పొందుతుంది మరియు వాటిని ఉపయోగించి సమాధానాలను అందిస్తుంది ( లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 ).

• ప్రోస్: తాజా జ్ఞానం, అంతర్గతంగా అనులేఖనాలు (మీరు దానిని అమలు చేస్తే), తక్కువ పునఃశిక్షణ

• కాన్స్: తిరిగి పొందే నాణ్యత దానిని తయారు చేయగలదు లేదా విచ్ఛిన్నం చేయగలదు, మంచి చంకింగ్ + ఎంబెడ్డింగ్‌లు అవసరం

నిజమైన చర్చ: చాలా విజయవంతమైన వ్యవస్థలు ప్రాంప్టింగ్ + RAG ని మిళితం చేస్తాయి. ఫైన్-ట్యూనింగ్ శక్తివంతమైనది, కానీ ఎల్లప్పుడూ అవసరం లేదు. ఇది ఆకట్టుకునేలా అనిపిస్తుంది కాబట్టి ప్రజలు చాలా త్వరగా దీనికి వెళతారు 😅

---

11) ప్రమాదాలు, పరిమితులు మరియు “దయచేసి దీన్ని గుడ్డిగా అమలు చేయవద్దు” విభాగం 🧯😬

ఫౌండేషన్ మోడల్స్ శక్తివంతమైనవి, కానీ అవి సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ లాగా స్థిరంగా ఉండవు. అవి... ఆత్మవిశ్వాస సమస్య ఉన్న ప్రతిభావంతులైన ఇంటర్న్ లాంటివి.

ప్రణాళిక చేయడానికి ముఖ్యమైన పరిమితులు:

భ్రాంతులు 🌀

నమూనాలు వీటిని కనిపెట్టవచ్చు:

• నకిలీ మూలాలు

• తప్పుడు వాస్తవాలు

• ఆమోదయోగ్యమైన కానీ తప్పు దశలు ( జీ మరియు ఇతరులు, 2023 )

ఉపశమనాలు:

• గ్రౌన్దేడ్ కాంటెక్స్ట్‌తో RAG ( లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 )

• నిర్బంధిత అవుట్‌పుట్‌లు (స్కీమాలు, టూల్ కాల్స్)

• "ఊహించవద్దు" అనే స్పష్టమైన సూచన

• ధృవీకరణ పొరలు (నియమాలు, క్రాస్-చెక్‌లు, మానవ సమీక్ష)

పక్షపాతం మరియు హానికరమైన నమూనాలు ⚠️

శిక్షణ డేటా మానవులను ప్రతిబింబిస్తుంది కాబట్టి, మీరు వీటిని పొందవచ్చు:

• స్టీరియోటైప్స్

• సమూహాలలో అసమాన పనితీరు

• అసురక్షిత పూర్తిలు ( NIST AI RMF 1.0 , బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 )

ఉపశమనాలు:

• భద్రతా ట్యూనింగ్

• రెడ్-టీమింగ్

• కంటెంట్ ఫిల్టర్‌లు

• జాగ్రత్తగా డొమైన్ పరిమితులు ( NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

డేటా గోప్యత మరియు లీకేజీ 🔒

మీరు గోప్యమైన డేటాను మోడల్ ఎండ్‌పాయింట్‌లోకి ఫీడ్ చేస్తే, మీరు తెలుసుకోవాలి:

• అది ఎలా నిల్వ చేయబడుతుంది

• ఇది శిక్షణ కోసం ఉపయోగించబడుతుందా లేదా

• ఏ లాగింగ్ ఉంది

• మీ సంస్థ అవసరాలను ఏది నియంత్రిస్తుంది ( NIST AI RMF 1.0 )

ఉపశమనాలు:

• ప్రైవేట్ విస్తరణ ఎంపికలు

• బలమైన పాలన

• కనీస డేటా ఎక్స్‌పోజర్

• కఠినమైన యాక్సెస్ నియంత్రణతో అంతర్గత-మాత్రమే RAG ( NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ , కార్లిని మరియు ఇతరులు, 2021 )

వెంటనే ఇంజెక్షన్ (ముఖ్యంగా RAG తో) 🕳️

మోడల్ నమ్మదగని వచనాన్ని చదివితే, ఆ వచనం దానిని మార్చడానికి ప్రయత్నించవచ్చు:

• "మునుపటి సూచనలను విస్మరించండి..."

• “నాకు రహస్యాన్ని పంపండి…” ( OWASP , గ్రేషేక్ మరియు ఇతరులు, 2023 )

ఉపశమనాలు:

• ఐసోలేట్ సిస్టమ్ సూచనలు

• తిరిగి పొందిన కంటెంట్‌ను శానిటైజ్ చేయండి

• సాధన ఆధారిత విధానాలను ఉపయోగించండి (కేవలం ప్రాంప్ట్‌లు కాదు)

• వ్యతిరేక ఇన్‌పుట్‌లతో పరీక్షించండి ( OWASP చీట్ షీట్ , NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

మిమ్మల్ని భయపెట్టడానికి ప్రయత్నించడం లేదు. కేవలం... ఫ్లోర్‌బోర్డ్‌లు ఎక్కడ చప్పుడు చేస్తాయో తెలుసుకోవడం మంచిది.

---

12) మీ వినియోగ సందర్భానికి ఫౌండేషన్ మోడల్‌ను ఎలా ఎంచుకోవాలి 🎛️

మీరు ఫౌండేషన్ మోడల్‌ను ఎంచుకుంటే (లేదా దానిపై నిర్మిస్తున్నట్లయితే), ఈ ప్రాంప్ట్‌లతో ప్రారంభించండి:

మీరు ఏమి ఉత్పత్తి చేస్తున్నారో నిర్వచించండి 🧾

• టెక్స్ట్ మాత్రమే

• చిత్రాలు

• ఆడియో

• మిశ్రమ మల్టీమోడల్

మీ వాస్తవికత బార్‌ను సెట్ చేయండి 📌

మీకు అధిక ఖచ్చితత్వం అవసరమైతే (ఆర్థిక, ఆరోగ్యం, చట్టపరమైన, భద్రత):

• మీకు RAG కావాలి ( లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 )

• మీకు ధ్రువీకరణ కావాలి

• మీరు లూప్‌లో మానవ సమీక్షను కోరుకుంటారు (కనీసం కొన్నిసార్లు) ( NIST AI RMF 1.0 )

మీ జాప్యం లక్ష్యాన్ని నిర్ణయించండి ⚡

చాట్ తక్షణమే జరుగుతుంది. బ్యాచ్ సారాంశం నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు.
మీకు తక్షణ ప్రతిస్పందన అవసరమైతే, మోడల్ పరిమాణం మరియు హోస్టింగ్ ముఖ్యం.

మ్యాప్ గోప్యత మరియు సమ్మతి అవసరాలు 🔐

కొన్ని జట్లు వీటిని కోరుతాయి:

• ఆన్-ప్రేమ్ / VPC విస్తరణ

• డేటా నిలుపుదల లేదు

• కఠినమైన ఆడిట్ లాగ్‌లు

• ప్రతి పత్రానికి యాక్సెస్ నియంత్రణ ( NIST AI RMF 1.0 , NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

బ్యాలెన్స్ బడ్జెట్ - మరియు ఓపిక 😅

స్వీయ-హోస్టింగ్ నియంత్రణను ఇస్తుంది కానీ సంక్లిష్టతను జోడిస్తుంది.
నిర్వహించబడే APIలు సులభం కానీ ఖరీదైనవి మరియు తక్కువ అనుకూలీకరించదగినవి కావచ్చు.

ఒక చిన్న ఆచరణాత్మక చిట్కా: ముందుగా సులభమైన దానితో నమూనాను రూపొందించండి, తర్వాత గట్టిపరచండి. “పరిపూర్ణమైన” సెటప్‌తో ప్రారంభించడం సాధారణంగా ప్రతిదీ నెమ్మదిస్తుంది.

---

13) జనరేటివ్ AI లో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి? (త్వరిత మానసిక నమూనా) 🧠✨

దాన్ని తిరిగి తీసుకుందాం. జనరేటివ్ AI లో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఏమిటి?

అవి:

• విస్తృత డేటాపై శిక్షణ పొందిన పెద్ద, సాధారణ నమూనాలు ( NIST , స్టాన్‌ఫోర్డ్ CRFM )

• కంటెంట్‌ను (టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, ఆడియో మొదలైనవి) రూపొందించగల సామర్థ్యం ( NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

• ప్రాంప్ట్‌లు, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు రిట్రీవల్ ద్వారా అనేక పనులకు అనుగుణంగా ఉంటుంది ( బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021 )

• చాలా ఆధునిక ఉత్పాదక AI ఉత్పత్తులకు శక్తినిచ్చే బేస్ లేయర్

అవి ఒకే ఆర్కిటెక్చర్ లేదా బ్రాండ్ కాదు. అవి ఒక ప్లాట్‌ఫామ్ లాగా ప్రవర్తించే మోడల్‌ల వర్గం.

ఫౌండేషన్ మోడల్ కాలిక్యులేటర్ లాంటిది కాదు, వంటగది లాంటిది. మీరు దానిలో చాలా భోజనం వండుకోవచ్చు. మీరు శ్రద్ధ చూపకపోతే టోస్ట్‌ను కూడా కాల్చవచ్చు… కానీ వంటగది ఇప్పటికీ చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది 🍳🔥

---

14) రీక్యాప్ మరియు టేకావే ✅🙂

ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అనేవి జనరేటివ్ AI యొక్క పునర్వినియోగ ఇంజిన్లు. అవి విస్తృతంగా శిక్షణ పొందుతాయి, తరువాత ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు రిట్రీవల్ ( NIST , స్టాన్‌ఫోర్డ్ CRFM ) ద్వారా నిర్దిష్ట పనులకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. అవి అద్భుతంగా, అపరిశుభ్రంగా, శక్తివంతంగా మరియు అప్పుడప్పుడు హాస్యాస్పదంగా ఉంటాయి - అన్నీ ఒకేసారి.

పునశ్చరణ:

• ఫౌండేషన్ మోడల్ = సాధారణ-ప్రయోజన బేస్ మోడల్ ( NIST )

• జనరేటివ్ AI = కంటెంట్ సృష్టి, కేవలం వర్గీకరణ కాదు ( NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ )

• అనుసరణ పద్ధతులు (ప్రాంప్టింగ్, RAG, ట్యూనింగ్) దీనిని ఆచరణాత్మకంగా చేస్తాయి ( లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020 , హు మరియు ఇతరులు, 2021 )

• మోడల్‌ను ఎంచుకోవడం అనేది ట్రేడ్‌ఆఫ్‌ల గురించి: ఖచ్చితత్వం, ఖర్చు, జాప్యం, గోప్యత, భద్రత ( NIST AI RMF 1.0 )

మీరు జనరేటివ్ AI తో ఏదైనా నిర్మిస్తుంటే, ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అర్థం చేసుకోవడం ఐచ్ఛికం కాదు. అది భవనం నిలబడి ఉన్న మొత్తం అంతస్తు... మరియు అవును, కొన్నిసార్లు నేల కొంచెం కదులుతుంది 😅

ఎఫ్ ఎ క్యూ

ఫౌండేషన్ నమూనాలు, సరళంగా చెప్పాలంటే

ఫౌండేషన్ మోడల్ అనేది విస్తృత డేటాపై శిక్షణ పొందిన ఒక పెద్ద, సాధారణ-ప్రయోజన AI మోడల్, తద్వారా దీనిని అనేక పనులకు తిరిగి ఉపయోగించవచ్చు. ప్రతి ఉద్యోగానికి ఒక మోడల్‌ను నిర్మించడానికి బదులుగా, మీరు బలమైన “బేస్” మోడల్‌తో ప్రారంభించి, అవసరమైన విధంగా దానిని అనుకూలీకరించండి. ఆ అనుసరణ తరచుగా ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, రిట్రీవల్ (RAG) లేదా సాధనాల ద్వారా జరుగుతుంది. కేంద్ర ఆలోచన వెడల్పు ప్లస్ స్టీరబిలిటీ.

సాంప్రదాయ విధి-నిర్దిష్ట AI నమూనాల నుండి ఫౌండేషన్ నమూనాలు ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయి

సాంప్రదాయ AI తరచుగా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ లేదా అనువాదం వంటి ప్రతి పనికి ప్రత్యేక నమూనాను శిక్షణ ఇస్తుంది. ఫౌండేషన్ నమూనాలు ఆ నమూనాను తలక్రిందులు చేస్తాయి: ఒకసారి ప్రీట్రైన్ చేసి, ఆపై అనేక ఫీచర్లు మరియు ఉత్పత్తులలో తిరిగి ఉపయోగించుకోండి. ఇది నకిలీ ప్రయత్నాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు కొత్త సామర్థ్యాల డెలివరీని వేగవంతం చేస్తుంది. మీరు పరిమితులు మరియు పరీక్షలను జోడిస్తే తప్ప అవి క్లాసిక్ సాఫ్ట్‌వేర్ కంటే తక్కువగా అంచనా వేయబడతాయి.

జనరేటివ్ AIలో ఫౌండేషన్ నమూనాలు

జనరేటివ్ AIలో, ఫౌండేషన్ మోడల్‌లు అనేవి టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, ఆడియో, కోడ్ లేదా మల్టీమోడల్ అవుట్‌పుట్‌ల వంటి కొత్త కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగల బేస్ సిస్టమ్‌లు. అవి లేబులింగ్ లేదా వర్గీకరణకే పరిమితం కావు; అవి మానవ నిర్మిత పనిని పోలి ఉండే ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ప్రీ-ట్రైనింగ్ సమయంలో వారు విస్తృత నమూనాలను నేర్చుకుంటారు కాబట్టి, వారు అనేక ప్రాంప్ట్ రకాలు మరియు ఫార్మాట్‌లను నిర్వహించగలరు. అవి చాలా ఆధునిక జనరేటివ్ అనుభవాల వెనుక ఉన్న “బేస్ లేయర్”.

ప్రీట్రైనింగ్ సమయంలో ఫౌండేషన్ మోడల్స్ ఎలా నేర్చుకుంటాయి

చాలా భాషా పునాది నమూనాలు తదుపరి పదం లేదా టెక్స్ట్‌లో తప్పిపోయిన పదాలు వంటి టోకెన్‌లను అంచనా వేయడం ద్వారా నేర్చుకుంటాయి. ఆ సాధారణ లక్ష్యం వాటిని వ్యాకరణం, శైలి మరియు సాధారణ వివరణ నమూనాల వంటి నిర్మాణాన్ని అంతర్గతీకరించడానికి నెట్టివేస్తుంది. అవి ఎల్లప్పుడూ విశ్వసనీయంగా కాకపోయినా, ప్రపంచ జ్ఞానాన్ని కూడా బాగా గ్రహించగలవు. ఫలితంగా మీరు తరువాత నిర్దిష్ట పని వైపు మళ్లించగల బలమైన సాధారణ ప్రాతినిధ్యం ఏర్పడుతుంది.

ప్రాంప్టింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, LoRA మరియు RAG మధ్య వ్యత్యాసం

సూచనలను ఉపయోగించి ప్రవర్తనను నడిపించడానికి ప్రాంప్టింగ్ అనేది వేగవంతమైన మార్గం, కానీ అది పెళుసుగా ఉంటుంది. ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనేది మరింత స్థిరమైన ప్రవర్తన కోసం మీ ఉదాహరణలపై మోడల్‌ను మరింత శిక్షణ ఇస్తుంది, కానీ ఇది ఖర్చు మరియు నిర్వహణను జోడిస్తుంది. LoRA/అడాప్టర్లు తేలికైన ఫైన్-ట్యూనింగ్ విధానం, ఇది తరచుగా చౌకైనది మరియు మరింత మాడ్యులర్. RAG సంబంధిత పత్రాలను తిరిగి పొందుతుంది మరియు ఆ సందర్భాన్ని ఉపయోగించి మోడల్ సమాధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఇది తాజాదనం మరియు గ్రౌండింగ్‌కు సహాయపడుతుంది.

ఫైన్-ట్యూనింగ్ కు బదులుగా RAG ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

మీ ప్రస్తుత పత్రాలు లేదా అంతర్గత జ్ఞాన స్థావరం ఆధారంగా సమాధానాలు అవసరమైనప్పుడు RAG తరచుగా బలమైన ఎంపిక. జనరేషన్ సమయంలో సంబంధిత సందర్భంతో మోడల్‌ను సరఫరా చేయడం ద్వారా ఇది "ఊహించడం" తగ్గించగలదు. ప్రాంప్టింగ్ విశ్వసనీయంగా ఉత్పత్తి చేయలేని స్థిరమైన శైలి, డొమైన్ పదజాలం లేదా ప్రవర్తన మీకు అవసరమైనప్పుడు ఫైన్-ట్యూనింగ్ బాగా సరిపోతుంది. అనేక ఆచరణాత్మక వ్యవస్థలు ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం చేరుకోవడానికి ముందు ప్రాంప్టింగ్ + RAGని మిళితం చేస్తాయి.

భ్రాంతులను ఎలా తగ్గించుకోవాలి మరియు మరింత నమ్మదగిన సమాధానాలను ఎలా పొందాలి

అందించిన సందర్భానికి దగ్గరగా ఉండేలా మోడల్‌ను రిట్రీవల్ (RAG)తో గ్రౌండ్ చేయడం ఒక సాధారణ విధానం. మీరు స్కీమాలతో అవుట్‌పుట్‌లను కూడా పరిమితం చేయవచ్చు, కీలక దశల కోసం టూల్ కాల్‌లను కోరవచ్చు మరియు స్పష్టమైన “ఊహించవద్దు” సూచనలను జోడించవచ్చు. అధిక-స్టేక్స్ వినియోగ కేసుల కోసం నియమ తనిఖీలు, క్రాస్-చెకింగ్ మరియు మానవ సమీక్ష వంటి ధృవీకరణ లేయర్‌లు కూడా ముఖ్యమైనవి. మోడల్‌ను డిఫాల్ట్‌గా సత్యానికి మూలంగా కాకుండా, సంభావ్య సహాయకుడిలా పరిగణించండి.

ఉత్పత్తిలో ఫౌండేషన్ మోడల్‌లతో అతిపెద్ద నష్టాలు

సాధారణ ప్రమాదాలలో భ్రాంతులు, శిక్షణ డేటా నుండి పక్షపాత లేదా హానికరమైన నమూనాలు మరియు సున్నితమైన డేటాను సరిగ్గా నిర్వహించకపోతే గోప్యత లీకేజ్ ఉన్నాయి. ముఖ్యంగా మోడల్ పత్రాలు లేదా వెబ్ కంటెంట్ నుండి నమ్మదగని వచనాన్ని చదివినప్పుడు, సిస్టమ్‌లు ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్‌కు గురయ్యే అవకాశం ఉంది. ఉపశమనాలలో సాధారణంగా గవర్నెన్స్, రెడ్-టీమింగ్, యాక్సెస్ నియంత్రణలు, సురక్షితమైన ప్రాంప్టింగ్ నమూనాలు మరియు నిర్మాణాత్మక మూల్యాంకనం ఉంటాయి. ఈ ప్రమాదాలను తరువాత ప్యాచ్ చేయడం కంటే ముందుగానే ప్లాన్ చేయండి.

సత్వర ఇంజెక్షన్ మరియు RAG వ్యవస్థలలో ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది

"మునుపటి దిశలను విస్మరించండి" లేదా "రహస్యాలను బహిర్గతం చేయండి" వంటి విశ్వసనీయత లేని టెక్స్ట్ సూచనలను ఓవర్‌రైడ్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ అంటారు. RAGలో, తిరిగి పొందిన పత్రాలు ఆ హానికరమైన సూచనలను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు మీరు జాగ్రత్తగా లేకపోతే మోడల్ వాటిని అనుసరించవచ్చు. సిస్టమ్ సూచనలను వేరుచేయడం, తిరిగి పొందిన కంటెంట్‌ను శానిటైజ్ చేయడం మరియు ప్రాంప్ట్‌లను మాత్రమే కాకుండా సాధన-ఆధారిత విధానాలపై ఆధారపడటం ఒక సాధారణ విధానం. వ్యతిరేక ఇన్‌పుట్‌లతో పరీక్షించడం బలహీనతలను బహిర్గతం చేయడంలో సహాయపడుతుంది.

మీ వినియోగ సందర్భానికి ఫౌండేషన్ మోడల్‌ను ఎలా ఎంచుకోవాలి

మీరు ఏమి జనరేట్ చేయాలో నిర్వచించడం ద్వారా ప్రారంభించండి: టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, కోడ్ లేదా మల్టీమోడల్ అవుట్‌పుట్‌లు. తర్వాత మీ వాస్తవికత బార్‌ను సెట్ చేయండి - అధిక-ఖచ్చితత్వ డొమైన్‌లకు తరచుగా గ్రౌండింగ్ (RAG), ధ్రువీకరణ మరియు కొన్నిసార్లు మానవ సమీక్ష అవసరం. జాప్యం మరియు ఖర్చును పరిగణించండి, ఎందుకంటే నెమ్మదిగా లేదా ఖరీదైన బలమైన మోడల్‌ను రవాణా చేయడం కష్టం. చివరగా, మ్యాప్ గోప్యత మరియు సమ్మతి విస్తరణ ఎంపికలు మరియు నియంత్రణలకు అవసరం.

ప్రస్తావనలు

1. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - ఫౌండేషన్ మోడల్ (పదకోశ పదం) - csrc.nist.gov

2. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - NIST AI 600-1: జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ - nvlpubs.nist.gov

3. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - NIST AI 100-1: AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

4. స్టాన్‌ఫోర్డ్ సెంటర్ ఫర్ రీసెర్చ్ ఆన్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ (CRFM) - నివేదిక - crfm.stanford.edu

5. arXiv - ఫౌండేషన్ మోడల్స్ యొక్క అవకాశాలు మరియు ప్రమాదాలపై (బొమ్మసాని మరియు ఇతరులు, 2021) - arxiv.org

6. arXiv - భాషా నమూనాలు తక్కువ షాట్ నేర్చుకునేవి (బ్రౌన్ మరియు ఇతరులు, 2020) - arxiv.org

7. arXiv - నాలెడ్జ్-ఇంటెన్సివ్ NLP టాస్క్‌ల కోసం తిరిగి పొందడం-వృద్ధి చెందిన తరం (లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020) - arxiv.org

8. arXiv - LoRA: పెద్ద భాషా నమూనాల తక్కువ-స్థాయి అనుసరణ (హు మరియు ఇతరులు, 2021) - arxiv.org

9. arXiv - BERT: భాషా అవగాహన కోసం డీప్ బైడైరెక్షనల్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల ముందస్తు శిక్షణ (డెవ్లిన్ మరియు ఇతరులు, 2018) - arxiv.org

10. arXiv - ఫైన్‌ట్యూన్డ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ జీరో-షాట్ లెర్నర్స్ (వీ మరియు ఇతరులు, 2021) - arxiv.org

11. ACM డిజిటల్ లైబ్రరీ - సహజ భాషా జనరేషన్‌లో భ్రాంతుల సర్వే (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

12. arXiv - సహజ భాషా పర్యవేక్షణ నుండి బదిలీ చేయగల దృశ్య నమూనాలను నేర్చుకోవడం (రాడ్‌ఫోర్డ్ మరియు ఇతరులు, 2021) - arxiv.org

13. arXiv - డినోయిజింగ్ డిఫ్యూజన్ ప్రాబబిలిస్టిక్ మోడల్స్ (హో మరియు ఇతరులు, 2020) - arxiv.org

14. arXiv - గుప్త వ్యాప్తి నమూనాలతో అధిక-రిజల్యూషన్ ఇమేజ్ సంశ్లేషణ (రోంబాచ్ మరియు ఇతరులు, 2021) - arxiv.org

15. arXiv - ఓపెన్-డొమైన్ ప్రశ్న సమాధానాల కోసం దట్టమైన పాసేజ్ రిట్రీవల్ (కార్పుఖిన్ మరియు ఇతరులు, 2020) - arxiv.org

16. arXiv - ది ఫైస్ లైబ్రరీ (డౌజ్ మరియు ఇతరులు, 2024) - arxiv.org

17. OpenAI - విస్పర్ పరిచయం - openai.com

18. arXiv - మెల్ స్పెక్ట్రోగ్రామ్ అంచనాలపై కండిషనింగ్ వేవ్‌నెట్ ద్వారా సహజ TTS సంశ్లేషణ (షెన్ మరియు ఇతరులు, 2017) - arxiv.org

19. సెంటర్ ఫర్ సెక్యూరిటీ అండ్ ఎమర్జింగ్ టెక్నాలజీ (CSET), జార్జ్‌టౌన్ విశ్వవిద్యాలయం - తదుపరి పదం అంచనా యొక్క ఆశ్చర్యకరమైన శక్తి: పెద్ద భాషా నమూనాల వివరణ (భాగం 1) - cset.georgetown.edu

20. USENIX - పెద్ద భాషా నమూనాల నుండి శిక్షణ డేటాను సంగ్రహించడం (కార్లిని మరియు ఇతరులు, 2021) - usenix.org

21. OWASP - LLM01: ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ - genai.owasp.org

22. arXiv - మీరు అడిగిన దానికంటే ఎక్కువ: అప్లికేషన్-ఇంటిగ్రేటెడ్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్‌కు నవల ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ బెదిరింపుల సమగ్ర విశ్లేషణ (గ్రేషేక్ మరియు ఇతరులు, 2023) - arxiv.org

23. OWASP చీట్ షీట్ సిరీస్ - LLM ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ నివారణ చీట్ షీట్ - cheatsheetseries.owasp.org

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి