GPT అంటే ఏమిటి?

GPT అనే పదాన్ని జనాలు విరివిగా వాడటం మీరు విని ఉంటే, మీరు ఒక్కరే కాదు. ఈ సంక్షిప్త పదం ఉత్పత్తి పేర్లలో, పరిశోధనా పత్రాలలో మరియు రోజువారీ సంభాషణలలో కనిపిస్తుంది. ఇందులో సులభమైన విషయం ఏమిటంటే: GPT అంటే జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రెయిన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్. ఆ నాలుగు పదాలు ఎందుకు ముఖ్యమో తెలుసుకోవడమే ఉపయోగకరమైన విషయం - ఎందుకంటే ఆ రెండింటి కలయికలోనే అసలు మ్యాజిక్ ఉంది. ఈ గైడ్ దానిని వివరిస్తుంది: కొన్ని అభిప్రాయాలు, చిన్నపాటి పక్కదారి మళ్లింపులు మరియు ఎన్నో ఆచరణాత్మక విషయాలు. 🧠✨

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి
డేటా మరియు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి AI ఫలితాలను ఎలా అంచనా వేస్తుంది.

🔗 AI ట్రైనర్ అంటే ఏమిటి?
ఆధునిక AI వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడం వెనుక పాత్ర, నైపుణ్యాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు.

🔗 ఓపెన్ సోర్స్ AI అంటే ఏమిటి
ఓపెన్-సోర్స్ AI యొక్క నిర్వచనం, ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు మరియు ఉదాహరణలు.

🔗 సింబాలిక్ AI అంటే ఏమిటి: మీరు తెలుసుకోవలసిన ప్రతిదీ
సింబాలిక్ AI యొక్క చరిత్ర, ప్రధాన పద్ధతులు, బలాలు మరియు పరిమితులు.

త్వరిత సమాధానం: GPT అంటే ఏమిటి?

GPT = జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్.

ఉత్పాదకత - ఇది కంటెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది.
ముందస్తు శిక్షణ - ఇది స్వీకరించే ముందు విస్తృతంగా నేర్చుకుంటుంది.
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ - డేటాలోని సంబంధాలను మోడల్ చేయడానికి స్వీయ-శ్రద్ధను ఉపయోగించే ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్.

మీకు ఒక వాక్య నిర్వచనం కావాలంటే: GPT అనేది ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా ఒక పెద్ద భాషా నమూనా, విస్తారమైన టెక్స్ట్‌పై ముందస్తు శిక్షణ పొంది, సూచనలను అనుసరించడానికి మరియు సహాయకరంగా ఉండటానికి అనువుగా ఉంటుంది [1][2].

నిజ జీవితంలో సంక్షిప్తీకరణ ఎందుకు ముఖ్యమైనది 🤷♀️

సంక్షిప్త పదాలు విసుగు పుట్టిస్తాయి, కానీ ఈ సంక్షిప్త పదం ఈ వ్యవస్థలు వాస్తవ ప్రపంచంలో ఎలా ప్రవర్తిస్తాయో సూచిస్తుంది. GPTలు జనరేటివ్, అవి కేవలం స్నిప్పెట్‌లను తిరిగి పొందవు-అవి సమాధానాలను సంశ్లేషణ చేస్తాయి. అవి ముందే శిక్షణ పొందినవి, అవి ప్రారంభం నుండే విస్తృత పరిజ్ఞానంతో వస్తాయి మరియు త్వరగా అనుకూలపరచబడతాయి. అవి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు, అవి బాగా స్కేల్ అవుతాయి మరియు పాత ఆర్కిటెక్చర్‌ల కంటే [2] సుదూర సందర్భాన్ని మరింత సునాయాసంగా నిర్వహిస్తాయి. ఈ కలయికే, మీరు అర్ధరాత్రి 2 గంటలకు ఒక రెగెక్స్‌ను డీబగ్ చేస్తున్నప్పుడు లేదా లాసగ్నాను ప్లాన్ చేస్తున్నప్పుడు GPTలు ఎందుకు సంభాషణాత్మకంగా, సరళంగా మరియు వింతగా సహాయకరంగా అనిపిస్తాయో వివరిస్తుంది. నేను ఆ రెండింటినీ ఒకేసారి చేశానని కాదు.

ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ బిట్ గురించి ఆసక్తిగా ఉందా? అటెన్షన్ మెకానిజం మోడల్‌లను ప్రతిదానినీ సమానంగా పరిగణించే బదులు ఇన్‌పుట్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది - ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు బాగా పనిచేయడానికి ఇది ఒక ప్రధాన కారణం [2].

GPT ని ఏది ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది ✅

నిజం చెప్పాలంటే - చాలా AI పదాలు హైప్ అవుతున్నాయి. GPTలు మార్మిక కారణాల కంటే ఆచరణాత్మకమైన కారణాల వల్ల ప్రాచుర్యం పొందాయి:

సందర్భ సున్నితత్వం - స్వీయ-శ్రద్ధ మోడల్ పదాలను ఒకదానికొకటి తూకం వేయడానికి సహాయపడుతుంది, పొందిక మరియు తార్కిక ప్రవాహాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది [2].
బదిలీ సామర్థ్యం - విస్తృత డేటాపై ముందస్తు శిక్షణ మోడల్‌కు కనీస అనుసరణతో కొత్త పనులకు తీసుకువెళ్లే సాధారణ నైపుణ్యాలను అందిస్తుంది [1].
అలైన్‌మెంట్ ట్యూనింగ్ - ఇన్‌స్ట్రక్షన్-ఫాలోయింగ్ వయా హ్యూమన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ (RLHF) సహాయకరంగా లేని లేదా లక్ష్యం లేని సమాధానాలను తగ్గిస్తుంది మరియు అవుట్‌పుట్‌లు సహకారంగా అనిపించేలా చేస్తుంది [3].
మల్టీమోడల్ వృద్ధి - కొత్త GPTలు చిత్రాలతో (మరియు మరిన్నింటితో) పని చేయగలవు, విజువల్ ప్రశ్నోత్తరాలు లేదా డాక్యుమెంట్ అవగాహన వంటి వర్క్‌ఫ్లోలను ప్రారంభిస్తాయి [4].

వాళ్ళు ఇంకా తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటున్నారా? అవును. కానీ ప్యాకేజీ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది - తరచుగా వింతగా ఆనందంగా ఉంటుంది - ఎందుకంటే ఇది ముడి జ్ఞానాన్ని నియంత్రించదగిన ఇంటర్‌ఫేస్‌తో మిళితం చేస్తుంది.

“GPT అంటే ఏమిటి” లోని పదాలను విచ్ఛిన్నం చేయడం 🧩

ఉత్పాదక

ఈ మోడల్ ఉత్పత్తి చేస్తుంది . కోల్డ్ ఇమెయిల్ కోసం అడగండి, అది అక్కడికక్కడే ఒకదాన్ని కంపోజ్ చేస్తుంది.

ముందస్తు శిక్షణ పొందిన

మీరు దానిని తాకడానికి ముందే, GPT పెద్ద టెక్స్ట్ సేకరణల నుండి విస్తృత భాషా నమూనాలను గ్రహించి ఉంటుంది. ముందస్తు శిక్షణ దానికి సాధారణ సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది, తద్వారా మీరు తరువాత దానిని ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేదా స్మార్ట్ ప్రాంప్టింగ్ ద్వారా కనీస డేటాతో మీ సముచితానికి అనుగుణంగా మార్చుకోవచ్చు [1].

ట్రాన్స్ఫార్మర్

స్కేల్‌ను ఆచరణాత్మకంగా మార్చిన నిర్మాణం ఇదే. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు ప్రతి దశలో ఏ టోకెన్లు ముఖ్యమైనవో నిర్ణయించడానికి స్వీయ-శ్రద్ధ పొరలను ఉపయోగిస్తాయి - ఒక పేరాను స్కిమ్ చేయడం మరియు మీ కళ్ళు సంబంధిత పదాలకు తిరిగి వెళ్లడం వంటివి, కానీ విభిన్నమైనవి మరియు శిక్షణ పొందదగినవి [2].

GPT లు సహాయకరంగా ఉండటానికి ఎలా శిక్షణ పొందుతాయి (క్లుప్తంగా కానీ చాలా క్లుప్తంగా కాదు) 🧪

ముందస్తు శిక్షణ - భారీ టెక్స్ట్ సేకరణలలో తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేయడం నేర్చుకోండి; ఇది సాధారణ భాషా సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ - మానవులు ప్రాంప్ట్‌లకు ఆదర్శవంతమైన సమాధానాలను వ్రాస్తారు; మోడల్ ఆ శైలిని అనుకరించడం నేర్చుకుంటుంది [1].
మానవ అభిప్రాయం నుండి ఉపబల అభ్యాసం (RLHF) - మానవులు అవుట్‌పుట్‌లను ర్యాంక్ చేస్తారు, రివార్డ్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇస్తారు మరియు ప్రజలు ఇష్టపడే ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేయడానికి బేస్ మోడల్ ఆప్టిమైజ్ చేయబడుతుంది. ఈ ఇన్‌స్ట్రక్ట్‌జిపిటి రెసిపీ చాట్ మోడల్‌లను పూర్తిగా విద్యాపరంగా కాకుండా సహాయకరంగా అనిపించేలా చేసింది [3].

GPT అంటే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ లేదా LLM లాంటిదేనా? ఒక రకంగా, కానీ ఖచ్చితంగా కాదు 🧭

ట్రాన్స్ఫార్మర్ - అంతర్లీన నిర్మాణం.
లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) - టెక్స్ట్‌పై శిక్షణ పొందిన ఏదైనా పెద్ద మోడల్‌కు విస్తృత పదం.
GPT - ఉత్పాదక మరియు ముందస్తు శిక్షణ పొందిన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత LLMల కుటుంబం, OpenAI ద్వారా ప్రాచుర్యం పొందింది [1][2].

కాబట్టి ప్రతి GPT ఒక LLM మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్, కానీ ప్రతి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్ GPT-థింక్ దీర్ఘచతురస్రాలు మరియు చతురస్రాలు కాదు.

మల్టీమోడల్ ల్యాండ్‌లో “GPT అంటే ఏమిటి” కోణం 🎨🖼️🔊

మీరు చిత్రాలను టెక్స్ట్‌తో పాటు ఫీడ్ చేసినప్పుడు కూడా సంక్షిప్తీకరణ సరిపోతుంది. జనరేటివ్ మరియు ప్రీ-ట్రైన్డ్ భాగాలు మోడాలిటీలలో విస్తరించి ఉంటాయి, అయితే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ వెన్నెముక బహుళ ఇన్‌పుట్ రకాలను నిర్వహించడానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. విజన్-ఎనేబుల్డ్ GPTలలో ఇమేజ్ అవగాహన మరియు భద్రతా ట్రేడ్-ఆఫ్‌లలో పబ్లిక్ లోతైన డైవ్ కోసం, సిస్టమ్ కార్డ్ [4] చూడండి.

మీ వినియోగ సందర్భానికి సరైన GPTని ఎలా ఎంచుకోవాలి 🧰

ఒక ఉత్పత్తిని ప్రోటోటైపింగ్ చేయడం - సాధారణ నమూనాతో ప్రారంభించి, ప్రాంప్ట్ నిర్మాణంతో పునరావృతం చేయండి; ఇది మొదటి రోజున ఖచ్చితమైన ఫైన్-ట్యూన్‌ను వెంబడించడం కంటే వేగంగా ఉంటుంది [1].
స్థిరమైన వాయిస్ లేదా విధానపరమైన భారీ పనులు - ప్రవర్తనను లాక్ చేయడానికి పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్లస్ ప్రాధాన్యత-ఆధారిత ట్యూనింగ్‌ను పరిగణించండి [1][3].
విజన్ లేదా డాక్యుమెంట్-హెవీ వర్క్‌ఫ్లోస్ - మల్టీమోడల్ GPTలు పెళుసుగా ఉండే OCR-మాత్రమే పైప్‌లైన్‌లు లేకుండా చిత్రాలు, చార్ట్‌లు లేదా స్క్రీన్‌షాట్‌లను అన్వయించగలవు [4].
అధిక-స్టేక్స్ లేదా నియంత్రిత వాతావరణాలు - గుర్తించబడిన రిస్క్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో సమలేఖనం చేయండి మరియు ప్రాంప్ట్‌లు, డేటా మరియు అవుట్‌పుట్‌ల కోసం సమీక్ష గేట్‌లను సెట్ చేయండి [5].

బాధ్యతాయుతంగా వాడండి, క్లుప్తంగా - ఎందుకంటే ఇది ముఖ్యం 🧯

ఈ నమూనాలు నిర్ణయాలలో అల్లుకున్నప్పుడు, బృందాలు డేటా, మూల్యాంకనం మరియు రెడ్-టీమింగ్‌ను జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి. ఒక ఆచరణాత్మక ప్రారంభ స్థానం మీ సిస్టమ్‌ను గుర్తించబడిన, విక్రేత-తటస్థ రిస్క్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కు వ్యతిరేకంగా మ్యాప్ చేయడం. NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ గవర్న్, మ్యాప్, మెజర్ మరియు మేనేజ్ ఫంక్షన్‌లను వివరిస్తుంది మరియు కాంక్రీట్ పద్ధతులతో జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్‌ను అందిస్తుంది [5].

పదవీ విరమణ గురించి సాధారణ అపోహలు 🗑️

"ఇది విషయాలను వెతికే డేటాబేస్."
కాదు. కోర్ GPT ప్రవర్తన జనరేటివ్ నెక్స్ట్-టోకెన్ ప్రిడిక్షన్; రిట్రీవల్ జోడించవచ్చు, కానీ అది డిఫాల్ట్ కాదు [1][2].
“పెద్ద మోడల్ అంటే హామీ ఇవ్వబడిన సత్యం.”
స్కేల్ సహాయపడుతుంది, కానీ ప్రాధాన్యత-ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మోడల్‌లు సహాయకత్వం మరియు భద్రతలో పెద్ద ట్యూన్ చేయని వాటిని అధిగమించగలవు-పద్ధతిపరంగా, RLHF [3] యొక్క ఉద్దేశ్యం అదే.
"మల్టీమోడల్ అంటే కేవలం OCR."
కాదు. మల్టీమోడల్ GPTలు మరింత సందర్భోచిత సమాధానాల కోసం మోడల్ యొక్క రీజనింగ్ పైప్‌లైన్‌లో దృశ్య లక్షణాలను ఏకీకృతం చేస్తాయి [4].

పార్టీలలో మీరు ఉపయోగించగల పాకెట్ వివరణ 🍸

ఎవరైనా GPT అంటే ఏమిటి అని అడిగినప్పుడు , దీన్ని ప్రయత్నించండి:

“ఇది జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ - ఇది ఒక రకమైన AI, ఇది భారీ టెక్స్ట్‌పై భాషా నమూనాలను నేర్చుకుంది, ఆపై మానవ అభిప్రాయంతో ట్యూన్ చేయబడింది, తద్వారా ఇది సూచనలను అనుసరించగలదు మరియు ఉపయోగకరమైన సమాధానాలను రూపొందించగలదు.” [1][2][3]

చిన్నగా, స్నేహపూర్వకంగా, మరియు ఇంటర్నెట్‌లో ఏదైనా చదువుతానని మీకు సంకేతం ఇచ్చేంత తెలివితక్కువవాడు.

GPT అంటే టెక్స్ట్ దాటి దేనిని సూచిస్తుంది: మీరు నిజంగా అమలు చేయగల ఆచరణాత్మక వర్క్‌ఫ్లోలు 🛠️

ఆలోచనలను రూపొందించడం మరియు రూపురేఖలు రూపొందించడం - కంటెంట్‌ను డ్రాఫ్ట్ చేయండి, ఆపై బుల్లెట్ పాయింట్లు, ప్రత్యామ్నాయ ముఖ్యాంశాలు లేదా విరుద్ధమైన టేక్ వంటి నిర్మాణాత్మక మెరుగుదలల కోసం అడగండి.
డేటా-టు-నేరేటివ్ - ఒక చిన్న పట్టికను అతికించి, ఒక పేరాగ్రాఫ్ ఎగ్జిక్యూటివ్ సారాంశాన్ని అడగండి, దాని తర్వాత రెండు నష్టాలు మరియు ప్రతి ఒక్కటి తగ్గించండి.
కోడ్ వివరణలు - ఒక గమ్మత్తైన ఫంక్షన్ యొక్క దశలవారీ పఠనాన్ని అభ్యర్థించండి, ఆపై రెండు పరీక్షలు చేయండి.
మల్టీమోడల్ ట్రయేజ్ - చార్ట్ యొక్క చిత్రంతో పాటు వీటిని కలపండి: “ధోరణిని సంగ్రహించండి, అసాధారణతలను గమనించండి, తదుపరి రెండు తనిఖీలను సూచించండి.”
విధాన సంబంధమైన అవుట్‌పుట్ - అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు ఏమి చేయాలో స్పష్టమైన సూచనలతో, అంతర్గత మార్గదర్శకాలను సూచించడానికి మోడల్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయండి లేదా సూచించండి.

వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి ఒకే త్రయంపై ఆధారపడతాయి: జనరేటివ్ అవుట్‌పుట్, విస్తృత ముందస్తు శిక్షణ మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ యొక్క సందర్భోచిత తార్కికం [1][2].

లోతుగా ఆలోచించడం: కొంచెం లోపభూయిష్టంగా ఉన్న ఒక రూపకంలో శ్రద్ధ 🧮

ఒక కప్పు కాఫీని సరిగ్గా పట్టుకోలేక, అర్థశాస్త్రం గురించిన ఒక క్లిష్టమైన పేరాను చదువుతున్నట్లు ఊహించుకోండి. మీ మెదడు ముఖ్యమైనవిగా అనిపించే కొన్ని కీలక పదబంధాలను పదేపదే తనిఖీ చేస్తూ, వాటిని మానసికంగా గుర్తుపెట్టుకుంటుంది. ఆ ఎంపిక చేసిన దృష్టి, శ్రద్ధ. ప్రతి ఇతర అంశంతో పోలిస్తే ప్రతి అంశానికి ఎంత "శ్రద్ధ బరువు" ఇవ్వాలో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు నేర్చుకుంటాయి; బహుళ శ్రద్ధా శీర్షాలు వేర్వేరు ముఖ్యాంశాలతో స్కిమ్మింగ్ చేసే అనేక మంది పాఠకుల వలె పనిచేస్తాయి, ఆపై అంతర్దృష్టులను సమీకరిస్తాయి [2]. ఇది పరిపూర్ణమైనది కాదని నాకు తెలుసు; కానీ అది మనసులో నిలిచిపోతుంది.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు: చాలా చిన్న సమాధానాలు, ఎక్కువగా

GPT, ChatGPT లాంటిదేనా?
ChatGPT అనేది GPT మోడల్‌లపై నిర్మించిన ఉత్పత్తి అనుభవం. ఒకే కుటుంబం, UX యొక్క విభిన్న పొర మరియు భద్రతా సాధనం [1].
GPTలు టెక్స్ట్ మాత్రమే చేస్తాయా?
లేదు. కొన్ని మల్టీమోడల్, చిత్రాలను (మరియు మరిన్ని) కూడా నిర్వహిస్తాయి [4].
GPT ఎలా వ్రాయాలో నేను నియంత్రించవచ్చా?
అవును. టోన్ మరియు పాలసీ కట్టుబడి కోసం ప్రాంప్ట్ స్ట్రక్చర్, సిస్టమ్ సూచనలు లేదా ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఉపయోగించండి [1][3].
భద్రత మరియు ప్రమాదం గురించి ఏమిటి?
గుర్తించబడిన చట్రాలను స్వీకరించండి మరియు మీ ఎంపికలను నమోదు చేయండి [5].

తుది వ్యాఖ్యలు

మీరు మరేమీ గుర్తుంచుకోకపోయినా, ఇది గుర్తుంచుకోండి: GPT అంటే ఏమిటి అనేది కేవలం ఒక పదజాల ప్రశ్న కంటే ఎక్కువ. ఈ సంక్షిప్త పదం, ఆధునిక AI ఉపయోగకరంగా అనిపించేలా చేసిన ఒక సూత్రాన్ని నిక్షిప్తం చేసింది. జనరేటివ్ మీకు అనర్గళమైన అవుట్‌పుట్‌ను ఇస్తుంది. ప్రీ-ట్రెయిన్డ్ మీకు విస్తృతిని ఇస్తుంది. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మీకు స్కేల్ మరియు సందర్భాన్ని అందిస్తుంది. సిస్టమ్ ప్రవర్తించేలా ఇన్స్ట్రక్షన్ ట్యూనింగ్‌ను జోడిస్తే-అప్పుడు అకస్మాత్తుగా మీకు రాయగల, తర్కించగల మరియు అనుగుణంగా మారగల ఒక సర్వజ్ఞ సహాయకుడు లభిస్తాడు. ఇది పరిపూర్ణమైనదా? ఖచ్చితంగా కాదు. కానీ జ్ఞాన సంబంధిత పనికి ఒక ఆచరణాత్మక సాధనంగా, ఇది ఒక స్విస్ ఆర్మీ కత్తి లాంటిది, మీరు దాన్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు అప్పుడప్పుడు ఒక కొత్త బ్లేడ్‌ను కనిపెట్టి... ఆపై క్షమాపణ చెప్పి మీకు ఒక సారాంశాన్ని అందిస్తుంది.

చాలా పొడవుగా ఉంది, చదవలేదు.

GPT అంటే ఏమిటి: జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్.
ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది: జనరేటివ్ సంశ్లేషణ + విస్తృత ముందస్తు శిక్షణ + ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ సందర్భ నిర్వహణ [1][2].
దీన్ని ఎలా తయారు చేస్తారు: ముందస్తు శిక్షణ, పర్యవేక్షించబడిన చక్కటి ట్యూనింగ్ మరియు మానవ-అభిప్రాయ అమరిక [1][3].
దీన్ని బాగా ఉపయోగించండి: నిర్మాణంతో ప్రాంప్ట్, స్థిరత్వం కోసం ఫైన్-ట్యూన్, రిస్క్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో సమలేఖనం చేయండి [1][3][5].
నేర్చుకుంటూ ఉండండి: అసలు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ పేపర్, OpenAI డాక్స్ మరియు NIST మార్గదర్శకత్వాన్ని స్కిమ్ చేయండి [1][2][5].

ప్రస్తావనలు

[1] OpenAI - కీలక భావనలు (ప్రీ-ట్రైనింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, ప్రాంప్టింగ్, మోడల్స్)
మరింత చదవండి

[2] వాస్వాని మరియు ఇతరులు, “శ్రద్ధే మీకు కావలసిందల్లా” (ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్)
మరింత చదవండి

[3] ఓయాంగ్ మరియు ఇతరులు, “మానవ అభిప్రాయంతో సూచనలను అనుసరించడానికి భాషా నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం” (InstructGPT / RLHF)
మరింత చదవండి

[4] OpenAI - GPT-4V(ision) సిస్టమ్ కార్డ్ (మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలు మరియు భద్రత)
మరింత చదవండి

[5] NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (వెండర్-న్యూట్రల్ గవర్నెన్స్)
మరింత చదవండి

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి

బ్లాగుకు తిరిగి వెళ్ళు