AI ਭਰਮ ਉਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs), ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਹੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਭਰਮ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਪਰ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ,
- ਮਾਡਲ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ,
- ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, AI ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝੀਏ।
AI ਭਰਮਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ
AI ਭਰਮ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
ਮਾੜੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ AI ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸੰਤੁਲਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਹੈ।
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ
ਓਵਰ ਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਾਸ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੁਹਾਵਰੇ ਜਾਂ ਗਾਲੀ-ਗਲੋਚ ਨਾਲ AI ਵਿਆਖਿਆ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ
AI ਮਾਡਲ ਮੁਹਾਵਰੇ ਜਾਂ ਅਸ਼ਲੀਲ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਜਾਣਤਾ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ AI ਡੇਟਾ ਵਿਗਾੜ
AI ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਲਝਾਉਣ ਲਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲੇ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹਮਲੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖਰਾਬ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੁਚੱਜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:
ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ
ਤਾਪਮਾਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ 0 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤਾਪਮਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਘੱਟ ਤਾਪਮਾਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਯੋਜਨ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਹਰੀ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ
ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਤਪੰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਹ ਇਸ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧੀ ਖੋਜ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।
Perplexity.ai ਅਤੇ You.com ਵਰਗੇ ਟੂਲ LLM ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ
ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਮੂਨਿਆਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਟਾਰਗੇਟ ਡੋਮੇਨ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.
ਅਜਿਹੀ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਵਾਈ, ਕਾਨੂੰਨ, ਜਾਂ ਵਿੱਤ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਭਰਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ, ਸੰਦਰਭ-ਅਮੀਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ AI ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਉੱਨਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG)
ਇਹ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ LLMs ਦੀਆਂ ਪੈਦਾਵਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇਨਪੁਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥ ਵੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
LLM ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮੂਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। RAG ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ LLM ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੂਪ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ. ਇਹ LLM ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਰਨਾ
LLMs ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਉਹ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ LLM ਨੂੰ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ LLM ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ LLM ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੁਹਰਾਓ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਜਵਾਬ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ, ਫਾਰਵਰਡ-ਲੁਕਿੰਗ ਐਕਟਿਵ ਰੀਟਰੀਵਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (FLARE) ਦੁਆਰਾ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਕਈ ਦੁਹਰਾਓ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸੁਧਾਰ ਕੇ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਪੱਖੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ AI ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ AI ਭਰਮਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
