సంక్షిప్త సమాధానం: జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం, ఇప్పటికే ఉన్న డేటాలోని నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా మరియు ప్రాంప్ట్కు ప్రతిస్పందనగా వాటిని విస్తరించడం ద్వారా కొత్త, ఆమోదయోగ్యమైన కంటెంట్ను (టెక్స్ట్, ఇమేజ్లు, ఆడియో, కోడ్ మరియు మరిన్ని) ఉత్పత్తి చేయడం. మీకు త్వరిత డ్రాఫ్ట్లు లేదా బహుళ వైవిధ్యాలు అవసరమైనప్పుడు ఇది చాలా వరకు సహాయపడుతుంది, కానీ వాస్తవ ఖచ్చితత్వం ముఖ్యమైతే, గ్రౌండింగ్ను జోడించి సమీక్షించండి.
కీలకమైన అంశాలు:
తరం : ఇది నిల్వ చేయబడిన "సత్యం" కాకుండా నేర్చుకున్న నమూనాలను ప్రతిబింబించే తాజా ఫలితాలను సృష్టిస్తుంది.
గ్రౌండింగ్ : ఖచ్చితత్వం ముఖ్యమైతే, సమాధానాలను విశ్వసనీయ పత్రాలు, అనులేఖనాలు లేదా డేటాబేస్లకు కనెక్ట్ చేయండి.
నియంత్రణ : అవుట్పుట్లను మరింత స్థిరత్వంతో నడిపించడానికి స్పష్టమైన పరిమితులను (ఫార్మాట్, వాస్తవాలు, టోన్) ఉపయోగించండి.
దుర్వినియోగ నిరోధకత : ప్రమాదకరమైన, ప్రైవేట్ లేదా అనుమతించబడని కంటెంట్ను నిరోధించడానికి భద్రతా పట్టాలను జోడించండి.
జవాబుదారీతనం : అవుట్పుట్లను డ్రాఫ్ట్లుగా పరిగణించండి; అధిక-రిస్క్ పనిని లాగ్ చేయండి, మూల్యాంకనం చేయండి మరియు మానవులకు మళ్ళించండి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి
మోడల్స్ టెక్స్ట్, ఇమేజ్లు, కోడ్ మరియు మరిన్నింటిని ఎలా సృష్టిస్తాయో అర్థం చేసుకోండి.
🔗 AI అతిగా హైప్ చేయబడిందా?
హైప్, పరిమితులు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ప్రభావాన్ని సమతుల్యంగా పరిశీలించండి.
🔗 మీకు ఏ AI సరైనది?
ప్రసిద్ధ AI సాధనాలను సరిపోల్చండి మరియు ఉత్తమంగా సరిపోయేదాన్ని ఎంచుకోండి.
🔗 AI బబుల్ ఉందా?
చూడవలసిన సంకేతాలు, మార్కెట్ నష్టాలు మరియు తరువాత ఏమి జరుగుతుంది.
జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం🧠
మీకు అతి చిన్న ఖచ్చితమైన వివరణ కావాలంటే:
-
జనరేటివ్ AI డేటా యొక్క "ఆకారం" (భాష, చిత్రాలు, సంగీతం, కోడ్) నేర్చుకుంటుంది
-
అప్పుడు అది ఆ ఆకారానికి సరిపోయే కొత్త నమూనాలను
-
ఇది ఒక ప్రాంప్ట్, సందర్భం లేదా అడ్డంకులకు ప్రతిస్పందనగా దీన్ని చేస్తుంది
కాబట్టి అవును, ఇది ఒక పేరా రాయగలదు, చిత్రాన్ని చిత్రించగలదు, శ్రావ్యతను రీమిక్స్ చేయగలదు, కాంట్రాక్ట్ నిబంధనను రూపొందించగలదు, పరీక్ష కేసులను రూపొందించగలదు లేదా లోగో లాంటి వస్తువును రూపొందించగలదు.
మానవుడు అర్థం చేసుకున్నట్లుగా అది "అర్థం చేసుకుంటుంది" కాబట్టి కాదు (మనం దానిలోకి ప్రవేశిస్తాము), కానీ అది నేర్చుకున్న నమూనాలతో గణాంకపరంగా మరియు నిర్మాణాత్మకంగా స్థిరంగా ఉండే అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేయడంలో మంచిది కాబట్టి.
"రేక్లపై అడుగు పెట్టకుండా దీన్ని ఎలా ఉపయోగించాలి" అనే దాని కోసం మీరు పెద్దల ఫ్రేమింగ్ను కోరుకుంటే, NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ రిస్క్ + నియంత్రణల ఆలోచనకు ఒక దృఢమైన యాంకర్. [1] మరియు మీరు ప్రత్యేకంగా ట్యూన్ చేయాలనుకుంటే, సిస్టమ్ కంటెంట్ను ఉత్పత్తి చేస్తున్నప్పుడు ఏమి మారుతుందో లోతుగా వివరించే GenAI ప్రొఫైల్ను కూడా NIST ప్రచురించింది. [2]
"జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం" గురించి ప్రజలు ఎందుకు వాదిస్తారు 😬
ప్రజలు ఒకరినొకరు పక్కనబెట్టి మాట్లాడుకుంటారు ఎందుకంటే వారు "లక్ష్యం" అనే పదానికి వేర్వేరు అర్థాలను ఉపయోగిస్తున్నారు
కొంతమంది దీని అర్థం:
-
సాంకేతిక లక్ష్యం: వాస్తవిక, స్థిరమైన అవుట్పుట్లను (కోర్) ఉత్పత్తి చేయడం.
-
వ్యాపార లక్ష్యం: ఖర్చు తగ్గించడం, ఉత్పత్తిని పెంచడం, అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడం.
-
మానవ లక్ష్యం: వేగంగా ఆలోచించడం, సృష్టించడం లేదా కమ్యూనికేట్ చేయడంలో సహాయం పొందండి
మరియు అవును, అవి ఢీకొంటాయి.
మనం స్థిరంగా ఉంటే, జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం జనరేషన్ - ఇంతకు ముందు లేని, ఇన్పుట్పై ఆధారపడిన కంటెంట్ను సృష్టించడం.
వ్యాపార విషయాలు తగ్గుముఖం పడుతున్నాయి. సాంస్కృతిక భయాందోళన కూడా తగ్గుముఖం పడుతోంది (క్షమించండి... ఒక విధంగా 😬).
ప్రజలు GenAI ని దేని కోసం గందరగోళానికి గురిచేస్తారు (మరియు అది ఎందుకు ముఖ్యమైనది) 🧯
చాలా గందరగోళాన్ని తొలగిస్తుంది
GenAI ఒక డేటాబేస్ కాదు
ఇది "సత్యాన్ని తిరిగి పొందదు." ఇది ఆమోదయోగ్యమైన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మీకు నిజం అవసరమైతే, మీరు గ్రౌండింగ్ను జోడిస్తారు (డాక్స్, డేటాబేస్లు, అనులేఖనాలు, మానవ సమీక్ష). ఆ వ్యత్యాసం ప్రాథమికంగా మొత్తం విశ్వసనీయత కథ. [2]
GenAI స్వయంచాలకంగా ఏజెంట్ కాదు
టెక్స్ట్ జనరేటింగ్ మోడల్ అంటే సురక్షితంగా చర్యలు తీసుకోగల (ఇమెయిల్ పంపడం, రికార్డులను మార్చడం, కోడ్ను అమలు చేయడం) వ్యవస్థ లాంటిది కాదు. “సూచనలను జనరేట్ చేయగలదు” ≠ “వాటిని అమలు చేయాలి.”
GenAI ఉద్దేశం లేదు
ఇది ఉద్దేశపూర్వకంగా ధ్వనించే కంటెంట్ను ఉత్పత్తి చేయగలదు. అది ఉద్దేశ్యం కలిగి ఉండటం లాంటిది కాదు.
జనరేటివ్ AI యొక్క మంచి వెర్షన్ను ఏది చేస్తుంది? ✅
అన్ని “జనరేటివ్” వ్యవస్థలు సమానంగా ఆచరణాత్మకమైనవి కావు. జనరేటివ్ AI యొక్క మంచి వెర్షన్ కేవలం అందమైన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేసేది కాదు - ఇది విలువైన, నియంత్రించదగిన మరియు సందర్భానికి తగినంత సురక్షితమైన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
మంచి వెర్షన్లో ఇవి ఉంటాయి:
-
పొందిక - ఇది ప్రతి రెండు వాక్యాలకు విరుద్ధంగా ఉండదు.
-
గ్రౌండింగ్ - ఇది అవుట్పుట్లను సత్య మూలానికి (డాక్స్, సైటేషన్లు, డేటాబేస్లు) అనుసంధానించగలదు 📌
-
నియంత్రణ - మీరు టోన్, ఫార్మాట్, పరిమితులను (వైబ్-ప్రాంప్టింగ్ మాత్రమే కాదు) నడిపించవచ్చు.
-
విశ్వసనీయత - ఇలాంటి ప్రాంప్ట్లు రౌలెట్ ఫలితాలను కాకుండా ఇలాంటి నాణ్యతను పొందుతాయి.
-
భద్రతా పట్టాలు - ఇది డిజైన్ ద్వారా ప్రమాదకరమైన, ప్రైవేట్ లేదా అనుమతించబడని అవుట్పుట్లను నివారిస్తుంది.
-
నిష్కపటమైన ప్రవర్తనలు - అది కనిపెట్టడానికి బదులుగా “నాకు ఖచ్చితంగా తెలియదు” అని చెప్పగలదు.
-
వర్క్ఫ్లో ఫిట్ - ఇది మానవులు పనిచేసే విధానంలోకి అనుసంధానించబడుతుంది, ఊహాత్మక వర్క్ఫ్లో కాదు.
NIST ప్రాథమికంగా ఈ మొత్తం సంభాషణను “విశ్వసనీయత + రిస్క్ నిర్వహణ”గా రూపొందిస్తుంది, అంటే... ప్రతి ఒక్కరూ ముందుగానే చేయాలని కోరుకునే అసభ్యకరమైన విషయం. [1][2]
ఒక అసంపూర్ణ రూపకం (మిమ్మల్ని మీరు సిద్ధం చేసుకోండి): మంచి ఉత్పాదక నమూనా అనేది ఏదైనా సిద్ధం చేయగల చాలా వేగంగా వంటగది సహాయకుడి లాంటిది… కానీ కొన్నిసార్లు ఉప్పును చక్కెరతో తికమక పెడుతుంది మరియు మీరు డెజర్ట్-స్టూను వడ్డించకుండా ఉండటానికి మీకు లేబులింగ్ మరియు రుచి-పరీక్షలు అవసరం 🍲🍰
ఒక చిన్న రోజువారీ మినీ-కేస్ (కంపోజిట్, కానీ చాలా సాధారణం) 🧩
GenAI ప్రత్యుత్తరాలను డ్రాఫ్ట్ చేయమని కోరుకునే మద్దతు బృందాన్ని ఊహించుకోండి:
-
వారం 1: "మోడల్ టిక్కెట్లకు సమాధానం ఇవ్వనివ్వండి."
-
అవుట్పుట్ వేగంగా, నమ్మకంగా ఉంటుంది... మరియు కొన్నిసార్లు ఖరీదైన మార్గాల్లో తప్పుగా ఉంటుంది.
-
-
2వ వారం: వారు తిరిగి పొందడం (ఆమోదించబడిన పత్రాల నుండి వాస్తవాలను తీసుకుంటారు) + టెంప్లేట్లను (“ఎల్లప్పుడూ ఖాతా ID కోసం అడగండి,” “ఎప్పుడూ వాపసులను వాగ్దానం చేయవద్దు,” మొదలైనవి) జోడిస్తారు.
-
తప్పు తగ్గుతుంది, స్థిరత్వం మెరుగుపడుతుంది.
-
-
వారం 3: వారు సమీక్ష లేన్ (అధిక-ప్రమాదకర వర్గాలకు మానవ ఆమోదం) + సాధారణ అంచనాలను (“పాలసీ ఉదహరించబడింది,” “తిరిగి చెల్లింపు నియమం అనుసరించబడింది”) జోడిస్తారు.
-
ఇప్పుడు వ్యవస్థను అమలు చేయవచ్చు.
-
ఆ పురోగతి ప్రాథమికంగా ఆచరణలో NIST యొక్క అంశం: మోడల్ ఒక భాగం మాత్రమే; దాని చుట్టూ ఉన్న నియంత్రణలే దానిని తగినంత సురక్షితంగా చేస్తాయి. [1][2]
పోలిక పట్టిక - ప్రసిద్ధ ఉత్పాదక ఎంపికలు (మరియు అవి ఎందుకు పనిచేస్తాయి) 🔍
ధరలు నిరంతరం మారుతూ ఉంటాయి, కాబట్టి ఇది ఉద్దేశపూర్వకంగా అస్పష్టంగా ఉంటుంది. అలాగే: వర్గాలు అతివ్యాప్తి చెందుతాయి. అవును, ఇది చికాకు కలిగిస్తుంది.
| సాధనం / విధానం | ప్రేక్షకులు | ధర (ఇష్) | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (మరియు ఒక చిన్న విచిత్రం) |
|---|---|---|---|
| జనరల్ LLM చాట్ అసిస్టెంట్లు | అందరూ, జట్లు | ఉచిత టైర్ + సబ్స్క్రిప్షన్ | డ్రాఫ్టింగ్, సారాంశీకరణ, మేధోమథనం కోసం చాలా బాగుంది. కొన్నిసార్లు నమ్మకంగా తప్పు చేస్తారు... ధైర్యవంతుడైన స్నేహితుడిలా 😬 |
| యాప్ల కోసం API LLMలు | డెవలపర్లు, ఉత్పత్తి బృందాలు | వాడుక ఆధారితం | వర్క్ఫ్లోలలో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు; తరచుగా రిట్రీవల్ + టూల్స్తో జతచేయబడుతుంది. గార్డ్రెయిల్స్ అవసరం లేకపోతే అది కారంగా ఉంటుంది |
| ఇమేజ్ జనరేటర్లు (డిఫ్యూజన్-స్టైల్) | సృష్టికర్తలు, మార్కెటర్లు | సబ్స్క్రిప్షన్/క్రెడిట్లు | శైలి + వైవిధ్యంలో బలంగా ఉంది; డెనోయిజింగ్-శైలి జనరేషన్ నమూనాలపై నిర్మించబడింది [5] |
| ఓపెన్-సోర్స్ జనరేటివ్ మోడల్స్ | హ్యాకర్లు, పరిశోధకులు | ఉచిత సాఫ్ట్వేర్ + హార్డ్వేర్ | నియంత్రణ + అనుకూలీకరణ, గోప్యతకు అనుకూలమైన సెటప్లు. కానీ మీరు సెటప్ బాధకు (మరియు GPU హీట్కు) చెల్లిస్తారు |
| ఆడియో/సంగీత జనరేటర్లు | సంగీతకారులు, అభిరుచి గలవారు | క్రెడిట్స్/చందా | శ్రావ్యత, స్టెమ్స్, సౌండ్ డిజైన్ కోసం వేగవంతమైన ఆలోచన. లైసెన్సింగ్ గందరగోళంగా ఉండవచ్చు (పదాలను చదవండి) |
| వీడియో జనరేటర్లు | సృష్టికర్తలు, స్టూడియోలు | సబ్స్క్రిప్షన్/క్రెడిట్లు | వేగవంతమైన స్టోరీబోర్డులు మరియు కాన్సెప్ట్ క్లిప్లు. సన్నివేశాలలో స్థిరత్వం ఇప్పటికీ తలనొప్పిగా ఉంది |
| తిరిగి పొందే-వృద్ధి చెందిన జనరేషన్ (RAG) | వ్యాపారాలు | ఇన్ఫ్రా + వినియోగం | మీ పత్రాలకు ఉత్పత్తిని అనుసంధానించడంలో సహాయపడుతుంది; “తయారు చేసిన వస్తువులను” తగ్గించడానికి ఒక సాధారణ నియంత్రణ [2] |
| సింథటిక్ డేటా జనరేటర్లు | డేటా బృందాలు | ఎంటర్ప్రైజ్-ఇష్ | డేటా తక్కువగా/సున్నితంగా ఉన్నప్పుడు ఉపయోగపడుతుంది; జనరేట్ చేయబడిన డేటా మిమ్మల్ని మోసం చేయకుండా ఉండటానికి ధ్రువీకరణ అవసరం 😵 |
అసలు విషయం: జనరేషన్ అంటే ప్రాథమికంగా “నమూనా పూర్తి చేయడం” 🧩
శృంగారం లేని నిజం:
చాలా ఉత్పాదక AI "తర్వాత ఏమి వస్తుందో అంచనా వేయండి" అనేది వేరే దానిలా అనిపించే వరకు స్కేల్ చేయబడింది.
-
టెక్స్ట్లో: టెక్స్ట్ యొక్క తదుపరి భాగాన్ని (టోకెన్-ఇష్) ఒక క్రమంలో ఉత్పత్తి చేయండి - ఆధునిక ప్రాంప్టింగ్ను చాలా ప్రభావవంతంగా చేసిన క్లాసిక్ ఆటోరిగ్రెసివ్ సెటప్ [4]
-
చిత్రాలలో: శబ్దంతో ప్రారంభించి, దానిని పదే పదే నిర్మాణంలోకి శబ్దం నుండి తొలగించండి (వ్యాప్తి-కుటుంబ అంతర్ దృష్టి) [5]
అందుకే ప్రాంప్ట్లు ముఖ్యం. మీరు మోడల్కు పాక్షిక నమూనాను ఇస్తున్నారు మరియు అది దానిని పూర్తి చేస్తుంది.
అందుకే జనరేటివ్ AI ఈ క్రింది వాటిలో గొప్పగా ఉంటుంది:
-
"దీన్ని స్నేహపూర్వక స్వరంలో రాయండి"
-
"నాకు పది హెడ్లైన్ ఆప్షన్లు ఇవ్వండి"
-
"ఈ గమనికలను ఒక క్లీన్ ప్లాన్గా మార్చండి"
-
"స్కాఫోల్డింగ్ కోడ్ + పరీక్షలను రూపొందించండి"
…మరియు అది ఎందుకు ఇబ్బంది పడవచ్చు:
-
ఆధారం లేకుండా కఠినమైన వాస్తవ ఖచ్చితత్వం
-
పొడవైన, పెళుసైన తార్కిక గొలుసులు
-
అనేక అవుట్పుట్లలో స్థిరమైన గుర్తింపు (పాత్రలు, బ్రాండ్ వాయిస్, పునరావృత వివరాలు)
ఇది ఒక వ్యక్తిలా "ఆలోచించడం" కాదు. ఇది ఆమోదయోగ్యమైన కొనసాగింపులను సృష్టిస్తుంది. విలువైనది, కానీ భిన్నమైనది.
సృజనాత్మకత చర్చ - “సృష్టించడం” vs “రీమిక్సింగ్” 🎨
ఇక్కడ ప్రజలు చాలా కోపంగా ఉంటారు. నాకు అర్థమవుతోంది.
ఉత్పాదక AI తరచుగా అనిపించే ఎందుకంటే ఇది:
-
భావనలను కలపండి
-
వైవిధ్యాన్ని త్వరగా అన్వేషించండి
-
ఉపరితల ఆశ్చర్యకరమైన అనుబంధాలు
-
వింతైన ఖచ్చితత్వంతో శైలులను అనుకరించడం
కానీ దానికి ఉద్దేశ్యం లేదు. అంతర్గత అభిరుచి లేదు. కాదు "ఇది నాకు ముఖ్యం కాబట్టి నేను దీన్ని తయారు చేసాను."
అయితే కొంచెం వెనుకబాటుతనం: మనుషులు కూడా నిరంతరం రీమిక్స్ చేస్తారు. మనం దానిని కేవలం జీవిత అనుభవం, లక్ష్యాలు మరియు అభిరుచితో చేస్తాము. కాబట్టి లేబుల్ పోటీగా ఉంటుంది. ఆచరణాత్మకంగా, ఇది మానవులకు సృజనాత్మక పరపతి
సింథటిక్ డేటా - నిశ్శబ్దంగా తక్కువగా అంచనా వేయబడిన లక్ష్యం 🧪
జనరేటివ్ AI యొక్క ఆశ్చర్యకరంగా ముఖ్యమైన శాఖ ఏమిటంటే, నిజమైన వ్యక్తులను లేదా అరుదైన సున్నితమైన కేసులను బహిర్గతం చేయకుండా, నిజమైన డేటా వలె ప్రవర్తించే డేటాను రూపొందించడం.
అది ఎందుకు విలువైనది:
-
గోప్యత మరియు సమ్మతి పరిమితులు (నిజమైన రికార్డుల తక్కువ బహిర్గతం)
-
అరుదైన సంఘటనల అనుకరణ (మోసం అంచు కేసులు, సముచిత పైప్లైన్ వైఫల్యాలు మొదలైనవి)
-
ఉత్పత్తి డేటాను ఉపయోగించకుండా పైప్లైన్లను పరీక్షించడం
-
నిజమైన డేటాసెట్లు చిన్నగా ఉన్నప్పుడు డేటా పెంపుదల
కానీ క్యాచ్ ఇప్పటికీ క్యాచ్గానే ఉంది: సింథటిక్ డేటా నిశ్శబ్దంగా అసలు డేటా వలె అదే పక్షపాతాలను మరియు బ్లైండ్ స్పాట్లను పునరుత్పత్తి చేయగలదు - అందుకే పాలన మరియు కొలత తరం వలె ముఖ్యమైనవి. [1][2][3]
సింథటిక్ డేటా డీకాఫిన్ చేయబడిన కాఫీ లాంటిది - ఇది కనిపించే విధంగానే ఉంటుంది, సరైన వాసన వస్తుంది, కానీ కొన్నిసార్లు మీరు అనుకున్న పని చేయదు ☕🤷
పరిమితులు - ఏ ఉత్పాదక AI విషయంలో చెడ్డది (మరియు ఎందుకు) 🚧
మీకు ఒకే ఒక హెచ్చరిక గుర్తుంటే, దీన్ని గుర్తుంచుకోండి:
ఉత్పాదక నమూనాలు సరళమైన అర్ధంలేని మాటలను ఉత్పత్తి చేయగలవు.
సాధారణ వైఫల్య రీతులు:
-
భ్రాంతులు - వాస్తవాలు, ఉదహరణలు లేదా సంఘటనలను నమ్మకంగా కల్పించడం.
-
పాత జ్ఞానం - స్నాప్షాట్లపై శిక్షణ పొందిన మోడల్లు నవీకరణలను కోల్పోవచ్చు
-
త్వరిత పెళుసుదనం - చిన్న పద మార్పులు పెద్ద అవుట్పుట్ మార్పులకు కారణమవుతాయి.
-
దాచిన పక్షపాతం - వక్రీకరించిన డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలు
-
అతిగా పాటించడం - అది చేయకూడని సమయంలో కూడా సహాయం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
-
అస్థిరమైన తార్కికం - ముఖ్యంగా సుదీర్ఘ పనులలో
"విశ్వసనీయ AI" సంభాషణ ఎందుకు ఉందో అందుకే ఇది ఉంది: పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం, దృఢత్వం మరియు మానవ-కేంద్రీకృత రూపకల్పన మంచివి కావు; అవి మీరు ఉత్పత్తిలోకి విశ్వాస ఫిరంగిని రవాణా చేయకుండా ఉండటానికి ఎలా సహాయపడతాయి. [1][3]
విజయాన్ని కొలవడం: లక్ష్యం ఎప్పుడు సాధించబడిందో తెలుసుకోవడం 📏
జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం అయితే , విజయ కొలమానాలు సాధారణంగా రెండు బకెట్లుగా విభజించబడ్డాయి:
నాణ్యతా కొలమానాలు (మానవ మరియు ఆటోమేటెడ్)
-
సరైనది (వర్తించే చోట)
-
పొందిక మరియు స్పష్టత
-
శైలి సరిపోలిక (టోన్, బ్రాండ్ వాయిస్)
-
పూర్తి (మీరు అడిగిన దాన్ని కవర్ చేస్తుంది)
వర్క్ఫ్లో మెట్రిక్స్
-
ప్రతి పనికి సమయం ఆదా అవుతుంది
-
సవరణలలో తగ్గింపు
-
నాణ్యత తగ్గకుండా అధిక నిర్గమాంశ
-
వినియోగదారు సంతృప్తి (లెక్కించడం కష్టమే అయినప్పటికీ, అత్యంత ముఖ్యమైన మెట్రిక్)
ఆచరణలో, జట్లు ఒక ఇబ్బందికరమైన సత్యాన్ని ఎదుర్కొంటాయి:
-
ఈ మోడల్ "తగినంత మంచి" డ్రాఫ్ట్లను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయగలదు
-
కానీ నాణ్యత నియంత్రణ కొత్త అడ్డంకిగా మారుతుంది
కాబట్టి నిజమైన విజయం కేవలం జనరేషన్ కాదు. ఇది జనరేషన్ ప్లస్ రివ్యూ సిస్టమ్స్ - రిట్రీవల్ గ్రౌండింగ్, ఎవాల్ సూట్స్, లాగింగ్, రెడ్-టీమింగ్, ఎస్కలేషన్ పాత్స్... దీన్ని నిజం చేసే అన్ని అన్సెక్సీ విషయాలు. [2]
ఆచరణాత్మకమైన “విచారించకుండా దాన్ని ఉపయోగించండి” మార్గదర్శకాలు 🧩
మీరు సాధారణ వినోదం కాకుండా మరేదైనా ఉత్పాదక AIని ఉపయోగిస్తుంటే, కొన్ని అలవాట్లు చాలా సహాయపడతాయి:
-
నిర్మాణం కోసం అడగండి: "నాకు నంబర్ ఉన్న ప్లాన్ ఇవ్వండి, తర్వాత డ్రాఫ్ట్ ఇవ్వండి."
-
బలవంతపు పరిమితులు: “ఈ వాస్తవాలను మాత్రమే ఉపయోగించండి. తప్పిపోతే, ఏమి తప్పిపోయిందో చెప్పండి.”
-
అనిశ్చితిని అభ్యర్థించండి: “అంచనాలను జాబితా చేయండి + విశ్వాసం.”
-
గ్రౌండింగ్ ఉపయోగించండి: వాస్తవాలు ముఖ్యమైనప్పుడు డాక్స్/డేటాబేస్లకు కనెక్ట్ అవ్వండి [2]
-
అవుట్పుట్లను డ్రాఫ్ట్లుగా పరిగణించండి: అద్భుతమైనవి కూడా
మరియు సరళమైన ట్రిక్ అత్యంత మానవీయమైనది: దాన్ని బిగ్గరగా చదవండి. అది మీ మేనేజర్ను ఆకట్టుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఆఫ్ రోబోట్ లాగా అనిపిస్తే, దానికి బహుశా ఎడిటింగ్ అవసరం 😅
ముగింపు 🎯
జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం మరియు ఆమోదయోగ్యమైన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా ప్రాంప్ట్ లేదా పరిమితికి సరిపోయే కొత్త కంటెంట్ను రూపొందించడం .
ఇది శక్తివంతమైనది ఎందుకంటే ఇది:
-
ముసాయిదా మరియు ఆలోచనను వేగవంతం చేస్తుంది
-
వైవిధ్యాలను చౌకగా గుణిస్తుంది
-
నైపుణ్య అంతరాలను (రచన, కోడింగ్, డిజైన్) పూడ్చడంలో సహాయపడుతుంది
ఇది ప్రమాదకరం ఎందుకంటే ఇది:
-
వాస్తవాలను సరళంగా కల్పించగలడు
-
పక్షపాతం మరియు అంధ మచ్చలను వారసత్వంగా పొందుతుంది
-
తీవ్రమైన సందర్భాలలో గ్రౌండింగ్ మరియు పర్యవేక్షణ అవసరం [1][2][3]
బాగా వాడుకున్నా, అది తక్కువ “రీప్లేస్మెంట్ బ్రెయిన్” మరియు ఎక్కువ “టర్బోతో డ్రాఫ్ట్ ఇంజిన్” కలిగి ఉంది.
సరిగ్గా వాడలేదు, ఇది మీ వర్క్ఫ్లో వైపు చూపబడిన విశ్వాస ఫిరంగి... మరియు అది త్వరగా ఖరీదైనదిగా మారుతుంది 💥
ఎఫ్ ఎ క్యూ
రోజువారీ భాషలో ఉత్పాదక AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఏమిటి?
ఉత్పాదక AI యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం, ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కొత్త, ఆమోదయోగ్యమైన కంటెంట్ - టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో లేదా కోడ్ - ను ఉత్పత్తి చేయడం. ఇది డేటాబేస్ నుండి "సత్యాన్ని" తిరిగి పొందడం కాదు. బదులుగా, ఇది గతంలో చూసిన దానితో గణాంకపరంగా స్థిరంగా ఉండే అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, మీ ప్రాంప్ట్ మరియు మీరు అందించే ఏవైనా పరిమితుల ద్వారా రూపొందించబడింది.
ఉత్పాదక AI ప్రాంప్ట్ నుండి కొత్త కంటెంట్ను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తుంది?
అనేక వ్యవస్థలలో, జనరేషన్ స్కేల్ వద్ద నమూనా పూర్తి చేయడం లాగా పనిచేస్తుంది. టెక్స్ట్ కోసం, మోడల్ ఒక క్రమంలో తదుపరి ఏమి వస్తుందో అంచనా వేస్తుంది, పొందికైన కొనసాగింపులను సృష్టిస్తుంది. చిత్రాల కోసం, విస్తరణ-శైలి నమూనాలు తరచుగా శబ్దంతో ప్రారంభమవుతాయి మరియు నిర్మాణం వైపు పునరావృతమవుతాయి. మీ ప్రాంప్ట్ పాక్షిక టెంప్లేట్గా పనిచేస్తుంది మరియు మోడల్ దానిని పూర్తి చేస్తుంది.
ఉత్పాదక AI కొన్నిసార్లు వాస్తవాలను ఎందుకు అంత నమ్మకంగా రూపొందిస్తుంది?
జనరేటివ్ AI అనేది ఆమోదయోగ్యమైన, సరళమైన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది - వాస్తవ ఖచ్చితత్వాన్ని హామీ ఇవ్వడానికి కాదు. అందుకే ఇది నమ్మకంగా ధ్వనించే అర్ధంలేని, కల్పిత ఉల్లేఖనాలను లేదా తప్పు సంఘటనలను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఖచ్చితత్వం ముఖ్యమైనప్పుడు, మీకు సాధారణంగా గ్రౌండింగ్ (విశ్వసనీయ పత్రాలు, ఉల్లేఖనాలు, డేటాబేస్లు) మరియు మానవ సమీక్ష అవసరం, ముఖ్యంగా అధిక-రిస్క్ లేదా కస్టమర్-ఫేసింగ్ పని కోసం.
"గ్రౌండింగ్" అంటే ఏమిటి, మరియు నేను దానిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?
గ్రౌండింగ్ అంటే మోడల్ అవుట్పుట్ను ఆమోదించబడిన డాక్యుమెంటేషన్, అంతర్గత జ్ఞాన స్థావరాలు లేదా నిర్మాణాత్మక డేటాబేస్ల వంటి విశ్వసనీయ సత్య మూలానికి కనెక్ట్ చేయడం. వాస్తవ ఖచ్చితత్వం, విధాన సమ్మతి లేదా స్థిరత్వం ముఖ్యమైనప్పుడల్లా మీరు గ్రౌండింగ్ను ఉపయోగించాలి - మద్దతు ప్రత్యుత్తరాలు, చట్టపరమైన లేదా ఆర్థిక చిత్తుప్రతులు, సాంకేతిక సూచనలు లేదా తప్పు అయితే స్పష్టమైన హాని కలిగించే ఏదైనా.
జనరేటివ్ AI అవుట్పుట్లను మరింత స్థిరంగా మరియు నియంత్రించదగినదిగా ఎలా చేయాలి?
మీరు స్పష్టమైన పరిమితులను జోడించినప్పుడు నియంత్రణ మెరుగుపడుతుంది: అవసరమైన ఫార్మాట్, అనుమతించబడిన వాస్తవాలు, టోన్ మార్గదర్శకత్వం మరియు స్పష్టమైన “చేయండి/చేయవద్దు” నియమాలు. టెంప్లేట్లు (“ఎల్లప్పుడూ X కోసం అడగండి,” “Y ని ఎప్పుడూ వాగ్దానం చేయవద్దు”), అలాగే నిర్మాణాత్మక ప్రాంప్ట్లు (“సంఖ్యా ప్రణాళికను ఇవ్వండి, ఆపై డ్రాఫ్ట్ ఇవ్వండి”) సహాయపడతాయి. అంచనాలు మరియు అనిశ్చితిని జాబితా చేయమని మోడల్ను అడగడం వల్ల అతిగా నమ్మకంగా ఊహించడం కూడా తగ్గుతుంది.
జనరేటివ్ AI అనేది చర్యలు తీసుకోగల ఏజెంట్ లాంటిదేనా?
కాదు. కంటెంట్ను ఉత్పత్తి చేసే మోడల్ స్వయంచాలకంగా ఇమెయిల్లను పంపడం, రికార్డులను మార్చడం లేదా కోడ్ను అమలు చేయడం వంటి చర్యలను అమలు చేయవలసిన వ్యవస్థ కాదు. “సూచనలను రూపొందించగలదు” అనేది “వాటిని అమలు చేయడానికి సురక్షితం” నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది. మీరు సాధన వినియోగం లేదా ఆటోమేషన్ను జోడిస్తే, ప్రమాదాన్ని నిర్వహించడానికి మీకు సాధారణంగా అదనపు గార్డ్రెయిల్లు, అనుమతులు, లాగింగ్ మరియు ఎస్కలేషన్ మార్గాలు అవసరం.
నిజమైన వర్క్ఫ్లోలలో "మంచి" ఉత్పాదక AI వ్యవస్థను ఏది చేస్తుంది?
ఒక మంచి వ్యవస్థ విలువైనది, నియంత్రించదగినది మరియు దాని సందర్భానికి తగినంత సురక్షితమైనది - కేవలం ఆకట్టుకునేది కాదు. ఆచరణాత్మక సంకేతాలలో పొందిక, సారూప్య ప్రాంప్ట్లలో విశ్వసనీయత, విశ్వసనీయ వనరులకు గ్రౌండింగ్, అనుమతించబడని లేదా ప్రైవేట్ కంటెంట్ను నిరోధించే భద్రతా పట్టాలు మరియు అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు నిజాయితీ ఉన్నాయి. చుట్టుపక్కల వర్క్ఫ్లో - సమీక్ష లేన్లు, మూల్యాంకనం మరియు పర్యవేక్షణ - తరచుగా మోడల్తో పాటు ముఖ్యమైనవి.
చూడవలసిన అతిపెద్ద పరిమితులు మరియు వైఫల్య రీతులు ఏమిటి?
సాధారణ వైఫల్య రీతుల్లో భ్రాంతులు, పాత జ్ఞానం, తక్షణ పెళుసుదనం, దాచిన పక్షపాతం, అతిగా పాటించడం మరియు సుదీర్ఘ పనులపై అస్థిరమైన తార్కికం ఉన్నాయి. మీరు అవుట్పుట్లను డ్రాఫ్ట్లకు బదులుగా పూర్తయిన పనిగా పరిగణించినప్పుడు ప్రమాదం పెరుగుతుంది. ఉత్పత్తి ఉపయోగం కోసం, జట్లు తరచుగా సున్నితమైన వర్గాల కోసం తిరిగి పొందే గ్రౌండింగ్, మూల్యాంకనాలు, లాగింగ్ మరియు మానవ సమీక్షను జోడిస్తాయి.
సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ ఎప్పుడు జనరేటివ్ AI యొక్క మంచి ఉపయోగం?
నిజమైన డేటా కొరతగా, సున్నితంగా లేదా పంచుకోవడానికి కష్టంగా ఉన్నప్పుడు మరియు మీకు అరుదైన-కేస్ సిమ్యులేషన్ లేదా సురక్షిత పరీక్షా వాతావరణాలు అవసరమైనప్పుడు సింథటిక్ డేటా సహాయపడుతుంది. ఇది నిజమైన రికార్డుల బహిర్గతంను తగ్గిస్తుంది మరియు పైప్లైన్ పరీక్ష లేదా వృద్ధికి మద్దతు ఇస్తుంది. కానీ దీనికి ఇప్పటికీ ధ్రువీకరణ అవసరం, ఎందుకంటే సింథటిక్ డేటా అసలు డేటా నుండి పక్షపాతాలను లేదా బ్లైండ్ స్పాట్లను పునరుత్పత్తి చేయగలదు.
ప్రస్తావనలు
[1] NIST యొక్క AI RMF - AI ప్రమాదాలు మరియు నియంత్రణలను నిర్వహించడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్. మరింత చదవండి
[2] NIST AI 600-1 GenAI ప్రొఫైల్ - GenAI-నిర్దిష్ట ప్రమాదాలు మరియు ఉపశమనాలకు మార్గదర్శకత్వం (PDF). మరింత చదవండి
[3] OECD AI సూత్రాలు - బాధ్యతాయుతమైన AI కోసం ఉన్నత స్థాయి సూత్రాల సమితి. మరింత చదవండి
[4] బ్రౌన్ మరియు ఇతరులు. (NeurIPS 2020) - పెద్ద భాషా నమూనాలతో కొన్ని-షాట్ ప్రాంప్టింగ్పై పునాది పత్రం (PDF). మరింత చదవండి
[5] హో మరియు ఇతరులు. (2020) - డినోయిజింగ్-ఆధారిత ఇమేజ్ జనరేషన్ (PDF) ను వివరించే విస్తరణ నమూనా పత్రం. మరింత చదవండి