ಈ ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೋವನ್ನು ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ
AI ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಯಿಂದ ಮೋಹಿತರಾಗುವುದು ಸುಲಭ, ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಔಟ್ಪುಟ್ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ, ಹಾನಿಕರವಲ್ಲದಂತೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಾಯವು ನಿಮಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಸನ್ನಿವೇಶ, ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ.
ಈ ಪಾಠವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಾಥಮ್ಯ ನೀಡಬೇಕಾದ ಕಾರಣ.
- ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ.
- ಈ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ತತ್ವಗಳನ್ನು ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು.
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ:
- ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯ ಮಹತ್ವ.
- ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಯಾಕಾಗು ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು.
- ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು.
ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಯ ಉತ್ಸಾಹ ಎಂದಿಗೂ ಇಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಉತ್ಸಾಹವು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರನ್ನು, ಗಮನವನ್ನು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸನ್ನು ತಂದಿದೆ. ಇದು ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗೂ ಬಹುಮಾನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಮುಂದುವರೆಯುವುದು ಕೂಡ ಮುಖ್ಯ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಮತ್ತು AI ಶಿಕ್ಷಣ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ: ನ್ಯಾಯ, ಒಳಗೊಂಡಿಕೆ, ನಂಬಿಕೆ/ಸುರಕ್ಷತೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ. ಈ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಅವುಗಳು ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರ ಉತ್ತಮ ಹಿತವನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಮಾನವಕೇಂದ್ರೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಯ ವಿಶಿಷ್ಟತೆ ಅದರ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ ಉತ್ತರಗಳು, ಮಾಹಿತಿ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು. ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳಿಲ್ಲದೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸರಿಯಾದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಇದು ದುರ್ಬಲ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಹಾನಿಕರವಾಗಬಹುದು.
ಕೆಲವು (ಆದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಅಲ್ಲ) ಈ ಹಾನಿಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
ಭ್ರಮೆಗಳು ಎಂದರೆ LLM ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ನಾವು ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸತ್ಯವಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ ಬಳಸುವ ಪದ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೇಳಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ಒಂದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳುತ್ತಾನೆ ಟೈಟಾನಿಕ್ನ ಏಕೈಕ ಬದುಕುಳಿದವರು ಯಾರು?
ಮಾದರಿ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ:
(ಮೂಲ: Flying bisons)
ಇದು ಬಹಳ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಇದು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ, ಟೈಟಾನಿಕ್ ವಿಪತ್ತಿನಲ್ಲೊಂದು ಹೆಚ್ಚು ಬದುಕುಳಿದವರು ಇದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಶೋಧನೆ ಆರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ, ಈ ಉತ್ತರ ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆ ಸತ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವಂತೆ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನಂಬಲಾರದಂತೆ ಆಗಬಹುದು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ನ ಖ್ಯಾತಿಗೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಯಾವುದೇ LLM ನ ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಸುಧಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ನಾವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ಮಾಪಕರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಮುಂಬರುವ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಾವು LLM ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುವಾಗದ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಮಾದರಿ ಹಾನಿಕರ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡುವಾಗ.
ಹಾನಿಕರ ವಿಷಯವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು:
- ಸ್ವಯಂ ಹಾನಿ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುವಂತೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುವುದು.
- ದ್ವೇಷಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅವಮಾನಕಾರಿ ವಿಷಯ.
- ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ದಾಳಿಯ ಅಥವಾ ಹಿಂಸಾತ್ಮಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವುದು.
- ಅಕ್ರಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಅಥವಾ ಅಕ್ರಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು.
- ಲೈಂಗಿಕವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು.
ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಈ ರೀತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡದಂತೆ ತಡೆಯಲು ಸರಿಯಾದ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ನ್ಯಾಯವನ್ನು “AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಭೇದಭಾವದಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿದ್ದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ನ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಸಮಾನತೆ ನೀಡುವುದು” ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೂಲಕ ಹಿಂಸಿತ ಗುಂಪುಗಳ ಹೊರತುಪಡಿಸುವ ವಿಶ್ವದೃಷ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸದಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಈ ರೀತಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಉತ್ಪನ್ನ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹಾನಿಕರವಾಗಿರುವುದಲ್ಲದೆ, ಸಮಾಜಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ಮಾಪಕರಾಗಿ, ನಾವು ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ವ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಬಳಕೆದಾರ ಆಧಾರವನ್ನು ಸದಾ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಇಡಬೇಕು.
ಈಗ ನಾವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ, ನಮ್ಮ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ 4 ಹಂತಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಬಹುಶಃ ಬಳಸಲಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಹಾನಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ.
ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಶಿಕ್ಷಣ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಶಿಕ್ಷಣ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿ ತಯಾರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಾಸ್ತವಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಜೀವನದ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಈಗ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಹಾನಿಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸಮಯವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಇದನ್ನು 4 ವಿಭಿನ್ನ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು:
-
ಮಾದರಿ. ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. GPT-4 ಮುಂತಾದ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಹಾನಿಕರ ವಿಷಯದ ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಹಾನಿಕರ ವಿಷಯದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
-
ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಂದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೇವೆ ನೀಡುವ ವೇದಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹಾನಿಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂರಚನೆಗಳ ಸಮೂಹ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Azure OpenAI ಸೇವೆಯ ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ ದಾಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೋಟ್ಗಳಿಂದ ಬರುವ ವಿನಂತಿಗಳಂತಹ ಅನಗತ್ಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕು.
-
ಮೆಟಾಪ್ರಾಂಪ್ಟ್. ಮೆಟಾಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಎಂಬವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಉಪಾಯಗಳು. ಇದು ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜೊತೆಗೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
ಇದು Retrieval Augmented Generation (RAG) ಮುಂತಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಶೋಧನೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪಾಠವಿದೆ.
- ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ. ಕೊನೆಯ ಪದರವು ಬಳಕೆದಾರರು ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮುಖಾಂತರ ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಬಹುದಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು UI/UX ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಬಹುದು. AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಾಗ, ನಮ್ಮ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಲಾರದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಬೇಕು.
ನಮ್ಮ ಬಳಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ UX ವಿನ್ಯಾಸ ಕುರಿತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಾಠವಿದೆ.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. LLM ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನಾಯಕ, ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದರೂ, ನಾವು ಸದಾ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆ, ಸಾದೃಶ್ಯತೆ, ನೆಲಸಾಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಂಬಂಧಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯ. ಇದು ಹಿತಧಾರಕರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೊನೆಯ ಹಂತ. ಇದರಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ನ ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳಾದ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುವುದು ಸೇರಿದೆ, ಎಲ್ಲಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ವಿತರಣೆ, ಘಟನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಹಾನಿ ಆಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಕೆಲಸ ಬಹಳ ಕೆಲಸದಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಪ್ರಯತ್ನಕ್ಕೆ ತಕ್ಕದ್ದು. ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಕ್ಷೇತ್ರ ವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅವರ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪಕರಣಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Azure AI ವಿಷಯ ಸುರಕ್ಷತೆ API ವಿನಂತಿಯ ಮೂಲಕ ಹಾನಿಕರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ನೀವು ಯಾವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ?
- ಉತ್ತರ ಸರಿಯಿರುವುದು.
- ಹಾನಿಕರ ಬಳಕೆ, AI ಅಪರಾಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗದಿರುವುದು.
- AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಭೇದಭಾವದಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು.
ಉತ್ತರ: 2 ಮತ್ತು 3 ಸರಿಯಾಗಿದೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ನಿಮಗೆ ಹಾನಿಕರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Azure AI ವಿಷಯ ಸುರಕ್ಷತೆ ಕುರಿತು ಓದಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಗೆ ಏನು ಅಳವಡಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನೋಡಿ.
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನಮ್ಮ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಕಲಿಕೆ ಸಂಗ್ರಹ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಜನೆರೇಟಿವ್ AI ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ!
ಪಾಠ 4 ಗೆ ಹೋಗಿ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮೂಲಭೂತಗಳು ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ!
ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.