ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲੀ ਚਾਲ - ਪਰ ਆਓ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਅੰਤ ਵਿੱਚ "ਸਮਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ" ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਜੋ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਕੈਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ। ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ, ਕੋਈ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਨਹੀਂ - ਪਰ ਗੜਬੜ ਕਰਨ (ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ) ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? - ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਕੋਡ ਅਤੇ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ
ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ।
🔗 AI ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਕੀ ਹੈ? - ਉਹ ਪਲ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਭ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਦੇਖੋ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸੰਦਰਭ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਹੈ।
1. ਤੁਹਾਡਾ AI ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ? 🎯
ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚਮਕਦਾਰ ਵਿਕਾਸ ਟੂਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ: ਇਸ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?? ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਖਾਸ ਸੋਚੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
-
"ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਰਪੱਖ, ਜਾਂ ਹਮਲਾਵਰ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੇ।"
-
"ਇਸਨੂੰ Spotify ਵਰਗੇ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਿਹਤਰ - ਵਧੇਰੇ ਵਾਈਬਸ, ਘੱਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਬੇਤਰਤੀਬੀ।"
-
"ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਬੋਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਮੇਰੇ ਲਹਿਜੇ ਵਿੱਚ ਦੇਵੇ - ਵਿਅੰਗ ਸਮੇਤ।"
ਇਸ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ "ਜਿੱਤ" ਕੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਗਤੀ ਹੈ? ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ? ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ? ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
2. ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ 📦
ਚੰਗੀ AI ਬੋਰਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਰਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੋਰਿੰਗ। ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਂਸੀ ਮਾਡਲ ਐਸਪ੍ਰੈਸੋ 'ਤੇ ਗੋਲਡਫਿਸ਼ ਵਾਂਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਇੱਥੇ ਹੈ:
-
ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (ਕਾਗਲ, ਯੂਸੀਆਈ), ਏਪੀਆਈ, ਸਕ੍ਰੈਪਡ ਫੋਰਮ, ਗਾਹਕ ਲੌਗ?
-
ਕੀ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੈ? ਸ਼ਾਇਦ ਨਹੀਂ। ਫਿਰ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ: ਅਜੀਬ ਅੱਖਰ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਖਰਾਬ ਕਤਾਰਾਂ ਛੱਡੋ, ਜਿਸਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ।
-
ਸੰਤੁਲਿਤ? ਪੱਖਪਾਤੀ? ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਮੁੱਢਲੇ ਅੰਕੜੇ ਚਲਾਓ। ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਈਕੋ ਚੈਂਬਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਝਾਅ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਏਨਕੋਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਤਸਵੀਰਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਹਨ... ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
3. ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ AI ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ? 🧠
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ, ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਹਰੇਕ ਟੀਚਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੂਲਸੈੱਟ - ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਸਿਰ ਦਰਦ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਹੈ।
| ਟੀਚਾ | ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ | ਔਜ਼ਾਰ/ਢਾਂਚਾ | ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ |
|---|---|---|---|
| ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ | ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT-ਸ਼ੈਲੀ) | ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚਿਹਰਾ, Llama.cpp | ਭਰਮ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ |
| ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ | ਸੀਐਨਐਨ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ | ਪਾਈਟੋਰਚ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ | ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ |
| ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ | ਲਾਈਟਜੀਬੀਐਮ ਜਾਂ ਐਲਐਸਟੀਐਮ | ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ, ਕੇਰਸ | ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ |
| ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਏਜੰਟ | ਐਲਐਲਐਮ ਬੈਕਐਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਆਰਏਜੀ ਜਾਂ ਲੈਂਗਚੇਨ | ਲੈਂਗਚੇਨ, ਪਾਈਨਕੋਨ | ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਜ਼ਰੂਰੀ |
| ਫੈਸਲਾ ਤਰਕ | ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ | ਓਪਨਏਆਈ ਜਿਮ, ਰੇਅ ਆਰਲਿਬ | ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਤਾਂ ਰੋਵੋਗੇ। |
ਮਿਕਸ ਐਂਡ ਮੈਚ ਕਰਨਾ ਵੀ ਠੀਕ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਏਆਈ ਫ੍ਰੈਂਕਨਸਟਾਈਨ ਦੇ ਦੂਜੇ ਚਚੇਰੇ ਭਰਾ ਵਾਂਗ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਹੋਏ ਹਨ।
4.ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਨ 🛠️
ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਸਟੈਕ 'ਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ:
-
PyTorch, TensorFlow, ਜਾਂ Theano ਵਰਗੀ ਪੁਰਾਣੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ (ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ)
-
ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡੋ: ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਧੋਖਾ ਨਾ ਕਰੋ - ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੰਡ ਝੂਠ ਬੋਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
-
ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ: ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਸਕੂਲ ਛੱਡਣ ਦਾ ਸਮਾਂ। ਸਭ ਕੁਝ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਛਤਾਓ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
-
ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ "ਵਾਈਬ ਕੋਡ" ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ, ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਸਟੂਡੀਓ, ਜਾਂ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਪਲੇਗ੍ਰਾਉਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
-
ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਰੀਪਲਿਟ ਜਾਂ ਲੈਂਗਚੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚੇਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਕੁਝ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦੀ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ। ਇਹ ਅਸਫਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੈ।
5. ਮੁਲਾਂਕਣ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ 📏
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ? ਕਲਾਸਿਕ ਰੂਕੀ ਟ੍ਰੈਪ।
ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ:
-
ਟੈਕਸਟ: BLEU (ਸ਼ੈਲੀ ਲਈ), ROUGE (ਯਾਦ ਕਰਨ ਲਈ), ਅਤੇ ਉਲਝਣ (ਜਨੂੰਨ ਨਾ ਕਰੋ)
-
ਵਰਗੀਕਰਨ: F1 > ਸ਼ੁੱਧਤਾ। ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਇਕਪਾਸੜ ਹੈ।
-
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ: ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਗਲਤੀ ਬੇਰਹਿਮ ਹੈ ਪਰ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ
ਅਜੀਬ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪੈਸਿਵ-ਅਗਰੈਸਿਵ ਗਾਹਕ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਗਾਲੀ-ਗਲੋਚ, ਵਿਅੰਗ ਪਾਓ। ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ - ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
6. ਇਸਨੂੰ ਭੇਜੋ (ਪਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ) 📡
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਰਖਿਆ ਹੈ। ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਆਓ ਜਲਦਬਾਜ਼ੀ ਨਾ ਕਰੀਏ।
ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਤਰੀਕੇ:
-
ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - ਤੇਜ਼, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਕਈ ਵਾਰ ਮਹਿੰਗਾ
-
API-ਲੇਅਰ: ਇਸਨੂੰ FastAPI, Flask, ਜਾਂ Vercel ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਤੋਂ ਵੀ ਕਾਲ ਕਰੋ
-
ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ: ਮੋਬਾਈਲ ਜਾਂ ਏਮਬੈਡਡ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ONNX ਜਾਂ TensorFlow Lite ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ
-
ਨੋ-ਕੋਡ ਵਿਕਲਪ: MVPs ਲਈ ਚੰਗਾ। Zapier ਅਜ਼ਮਾਓ, Make.com, ਜਾਂ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਲਟਾਰੀਅਨ
ਲੌਗ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਥਰੂਪੁੱਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਜੀਬ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਲਦੀ ਵਾਪਸ ਜਾਓ।
7. ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ ਜਾਂ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ 🧪🔁
ਏਆਈ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਜਾਂ ਬਿਹਤਰ, ਬੇਬੀਸਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ।
-
ਐਵੀਡੈਂਟਲੀ ਜਾਂ ਫਿੱਡਲਰ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
-
ਸਭ ਕੁਝ ਲੌਗ ਕਰੋ - ਇਨਪੁੱਟ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ, ਫੀਡਬੈਕ
-
ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲੂਪਸ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿਮਾਹੀ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਡਿਊਲ ਕਰੋ
ਨਾਲ ਹੀ - ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਗੇਮਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ (e.g., ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਜੇਲ੍ਹ ਤੋੜਨਾ), ਇਸਨੂੰ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਕਰੋ।
8. ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? 🤷♂️
ਇਹ ਬੇਰਹਿਮ ਸੱਚਾਈ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਇੱਕ LLM ਬਣਾਉਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਠੱਗ ਰਾਸ਼ਟਰ-ਰਾਜ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ।
ਵਰਤੋਂ:
-
ਐਲਐਲਏਐਮਏ 3 ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਧਾਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ
-
ਡੀਪਸੀਕ ਜਾਂ ਯੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਚੀਨੀ ਐਲਐਲਐਮ ਲਈ
-
ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਲਕੇ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
-
API ਰਾਹੀਂ GPT ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ
ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਹੈ। ਇਹ ਸਸਤਾ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ।
✅ ਤੁਹਾਡੀ ਬਿਲਡ-ਯੂਅਰ-ਓਨ-ਏਆਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
-
ਟੀਚਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ
-
ਡਾਟਾ: ਸਾਫ਼, ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ, (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ) ਸੰਤੁਲਿਤ
-
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ
-
ਕੋਡ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨ ਲੂਪ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
-
ਮੁਲਾਂਕਣ: ਸਖ਼ਤ, ਅਸਲੀ
-
ਤੈਨਾਤੀ ਲਾਈਵ ਪਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ
-
ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਲਾਕ ਇਨ ਹੈ