જનરેટિવ AI શું છે?

જનરેટિવ AI એ એવા મોડેલ્સનો ઉલ્લેખ કરે છે જે મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી શીખેલા પેટર્નના આધારે નવી સામગ્રી - ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ, વિડિઓ, કોડ, ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ - બનાવે છે જેવું લાગે છે , ચોક્કસ નકલો વિના. વિચારો: ફકરો લખો, લોગો રેન્ડર કરો, SQL ડ્રાફ્ટ કરો, મેલોડી કંપોઝ કરો. તે મુખ્ય વિચાર છે. [1]

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 એજન્ટિક AI શું છે તે સમજાવ્યું
એજન્ટિક AI સમય જતાં સ્વાયત્ત રીતે કેવી રીતે યોજના બનાવે છે, કાર્ય કરે છે અને શીખે છે તે શોધો.

🔗 આજે વ્યવહારમાં AI સ્કેલેબિલિટી શું છે?
વૃદ્ધિ અને વિશ્વસનીયતા માટે સ્કેલેબલ AI સિસ્ટમ્સ કેમ મહત્વપૂર્ણ છે તે જાણો.

🔗 AI માટે સોફ્ટવેર ફ્રેમવર્ક શું છે?
ફરીથી વાપરી શકાય તેવા AI ફ્રેમવર્કને સમજો જે વિકાસને ઝડપી બનાવે છે અને સુસંગતતામાં સુધારો કરે છે.

🔗 મશીન લર્નિંગ વિરુદ્ધ AI: મુખ્ય તફાવતો સમજાવ્યા
AI અને મશીન લર્નિંગ ખ્યાલો, ક્ષમતાઓ અને વાસ્તવિક દુનિયાના ઉપયોગોની તુલના કરો.

લોકો શા માટે પૂછતા રહે છે કે "જનરેટિવ AI શું છે?" 🙃

કારણ કે તે જાદુ જેવું લાગે છે. તમે પ્રોમ્પ્ટ ટાઇપ કરો છો, અને કંઈક ઉપયોગી બહાર આવે છે - ક્યારેક તેજસ્વી, ક્યારેક વિચિત્ર રીતે. આ પહેલી વાર છે જ્યારે સોફ્ટવેર વાતચીત અને સર્જનાત્મક સ્તરે લાગે છે. ઉપરાંત, તે શોધ, સહાયકો, વિશ્લેષણ, ડિઝાઇન અને વિકાસ સાધનો સાથે ઓવરલેપ થાય છે, જે શ્રેણીઓને અસ્પષ્ટ કરે છે અને, પ્રમાણિકપણે, બજેટને બગાડે છે.

જનરેટિવ AI ને શું ઉપયોગી બનાવે છે ✅

• ડ્રાફ્ટ કરવાની ગતિ - તે તમને ખૂબ જ ઝડપથી સારો ફર્સ્ટ પાસ અપાવશે.

• પેટર્ન સંશ્લેષણ - સોમવારે સવારે તમે જે સ્ત્રોતો સાથે કનેક્ટ ન થઈ શકો તે બધાના વિચારોનું મિશ્રણ કરે છે.

• લવચીક ઇન્ટરફેસ - ચેટ, વૉઇસ, છબીઓ, API કૉલ્સ, પ્લગઇન્સ; તમારો રસ્તો પસંદ કરો.

• કસ્ટમાઇઝેશન - હળવા વજનના પ્રોમ્પ્ટ પેટર્નથી લઈને તમારા પોતાના ડેટા પર સંપૂર્ણ ફાઇન-ટ્યુનિંગ સુધી.

• સંયુક્ત કાર્યપ્રવાહ - સંશોધન → રૂપરેખા → ડ્રાફ્ટ → QA જેવા બહુ-તબક્કાના કાર્યો માટે સાંકળ પગલાં.

• ટૂલનો ઉપયોગ - ઘણા મોડેલો વાતચીત દરમિયાન બાહ્ય ટૂલ્સ અથવા ડેટાબેઝને કૉલ કરી શકે છે, જેથી તેઓ ફક્ત અનુમાન ન લગાવે.

• સંરેખણ તકનીકો - RLHF જેવા અભિગમો રોજિંદા ઉપયોગમાં વધુ મદદરૂપ અને સલામત રીતે વર્તે છે. [2]

ચાલો પ્રમાણિક રહીએ: આમાંથી કોઈ પણ વસ્તુ તેને સ્ફટિકનો ગોળો બનાવતી નથી. તે એક પ્રતિભાશાળી ઇન્ટર્ન જેવું છે જે ક્યારેય સૂતો નથી અને ક્યારેક ક્યારેક ગ્રંથસૂચિને ભ્રમિત કરે છે.

તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેનું ટૂંકું સંસ્કરણ 🧩

મોટાભાગના લોકપ્રિય ટેક્સ્ટ મોડેલો ટ્રાન્સફોર્મર્સનો - એક ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર જે સિક્વન્સમાં સંબંધો શોધવામાં શ્રેષ્ઠ છે, તેથી તે આગામી ટોકનની આગાહી એવી રીતે કરી શકે છે કે જે સુસંગત લાગે. છબીઓ અને વિડિઓ માટે, પ્રસરણ મોડેલો સામાન્ય છે - તેઓ અવાજથી શરૂઆત કરવાનું શીખે છે અને બુદ્ધિગમ્ય ચિત્ર અથવા ક્લિપ જાહેર કરવા માટે તેને પુનરાવર્તિત રીતે દૂર કરે છે. તે એક સરળીકરણ છે, પરંતુ ઉપયોગી છે. [3][4]

• ટ્રાન્સફોર્મર્સ : ભાષા, તર્ક પદ્ધતિઓ અને મલ્ટી-મોડલ કાર્યોમાં ઉત્તમ જ્યારે તે રીતે તાલીમ આપવામાં આવે છે. [3]

• પ્રસાર : ફોટોરિયાલિસ્ટિક છબીઓમાં મજબૂત, સુસંગત શૈલીઓ, અને પ્રોમ્પ્ટ અથવા માસ્ક દ્વારા નિયંત્રિત સંપાદનો. [4]

ત્યાં હાઇબ્રિડ, રીટ્રીવલ-ઓગમેન્ટેડ સેટઅપ્સ અને વિશિષ્ટ આર્કિટેક્ચર્સ પણ છે - સ્ટયૂ હજુ પણ ઉકળે છે.

સરખામણી કોષ્ટક: લોકપ્રિય જનરેટિવ AI વિકલ્પો 🗂️

ઇરાદાપૂર્વક અપૂર્ણ - કેટલાક સેલ વાસ્તવિક દુનિયાના ખરીદદારોની નોંધોને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે થોડા વિચિત્ર હોય છે. કિંમતો બદલાય છે, તેથી આને કિંમત શૈલીઓ , નિશ્ચિત સંખ્યાઓ તરીકે નહીં.

નાની નોંધ: જુદા જુદા વિક્રેતાઓ અલગ અલગ સલામતી પ્રણાલીઓ, દર મર્યાદાઓ અને નીતિઓ પ્રકાશિત કરે છે. હંમેશા તેમના દસ્તાવેજો પર નજર નાખો - ખાસ કરીને જો તમે ગ્રાહકોને શિપિંગ કરી રહ્યા હોવ.

હૂડ નીચે: એક જ શ્વાસમાં ટ્રાન્સફોર્મર્સ 🌀

ટ્રાન્સફોર્મર્સ ધ્યાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને દરેક પગલા પર ઇનપુટના કયા ભાગો સૌથી વધુ મહત્વ ધરાવે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરે છે. ફ્લેશલાઇટ સાથે ગોલ્ડફિશની જેમ ડાબેથી જમણે વાંચવાને બદલે, તેઓ સમગ્ર ક્રમને સમાંતર રીતે જુએ છે અને વિષયો, એન્ટિટીઝ અને સિન્ટેક્સ જેવા પેટર્ન શીખે છે. તે સમાંતરતા - અને ઘણી બધી ગણતરી - મોડેલોને સ્કેલ કરવામાં મદદ કરે છે. જો તમે ટોકન્સ અને સંદર્ભ વિંડોઝ વિશે સાંભળ્યું હોય, તો તે અહીં રહે છે. [3]

છત્રછાયા હેઠળ: એક શ્વાસમાં ફેલાવો 🎨

ડિફ્યુઝન મોડેલો બે યુક્તિઓ શીખે છે: તાલીમ છબીઓમાં અવાજ ઉમેરો, પછી ઉલટાવો . પેઢી સમયે તેઓ શુદ્ધ અવાજથી શરૂ થાય છે અને શીખેલી અવાજ દૂર કરવાની પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને તેને સુસંગત છબીમાં પાછું લઈ જાય છે. તે વિચિત્ર રીતે સ્થિરમાંથી શિલ્પ બનાવવા જેવું છે - એક સંપૂર્ણ રૂપક નથી, પરંતુ તમે તે સમજો છો. [4]

ગોઠવણી, સલામતી, અને "કૃપા કરીને બદમાશ ન બનો" 🛡️

શા માટે કેટલાક ચેટ મોડેલો ચોક્કસ વિનંતીઓનો ઇનકાર કરે છે અથવા સ્પષ્ટતા કરતા પ્રશ્નો પૂછે છે? એક મોટો ભાગ છે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ ફ્રોમ હ્યુમન ફીડબેક (RLHF) : માણસો નમૂનાના આઉટપુટને રેટ કરે છે, રિવોર્ડ મોડેલ તે પસંદગીઓ શીખે છે, અને બેઝ મોડેલને વધુ મદદરૂપ રીતે કાર્ય કરવા માટે દબાણ કરવામાં આવે છે. તે મન નિયંત્રણ નથી - તે વર્તણૂકીય માર્ગદર્શન છે જેમાં માનવ નિર્ણયો લૂપમાં છે. [2]

સંગઠનાત્મક જોખમ માટે, NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક - અને તેની જનરેટિવ AI પ્રોફાઇલ - જેવા માળખા સલામતી, સુરક્ષા, શાસન, ઉત્પત્તિ અને દેખરેખનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે માર્ગદર્શન પૂરું પાડે છે. જો તમે આને કામ પર રજૂ કરી રહ્યા છો, તો આ દસ્તાવેજો આશ્ચર્યજનક રીતે વ્યવહારુ ચેકલિસ્ટ છે, ફક્ત સિદ્ધાંત જ નહીં. [5]

ટૂંકી વાર્તા: એક પાયલોટ વર્કશોપમાં, એક સપોર્ટ ટીમે સારાંશ → મુખ્ય ક્ષેત્રો કાઢવા → ડ્રાફ્ટ જવાબ → માનવ સમીક્ષાને . આ સાંકળે માણસોને દૂર કર્યા નહીં; તે શિફ્ટમાં તેમના નિર્ણયો ઝડપી અને વધુ સુસંગત બનાવતો હતો.

જ્યાં જનરેટિવ AI ચમકે છે અને જ્યાં તે ઠોકર ખાય છે 🌤️↔️⛈️

અહીં ચમકે છે:

• સામગ્રીના પ્રથમ ડ્રાફ્ટ્સ, દસ્તાવેજો, ઇમેઇલ્સ, સ્પષ્ટીકરણો, સ્લાઇડ્સ

• લાંબી સામગ્રીના સારાંશ જે તમે વાંચવા માંગતા નથી

• કોડ સહાય અને બોઈલરપ્લેટ ઘટાડો

• નામો, રચનાઓ, પરીક્ષણ કેસ, સંકેતો પર વિચાર-વિમર્શ

• છબી ખ્યાલો, સામાજિક દ્રશ્યો, ઉત્પાદન મોકઅપ્સ

• લાઇટવેઇટ ડેટા રેંગલિંગ અથવા SQL સ્કેફોલ્ડિંગ

ઠોકર ખાય છે:

• પુનઃપ્રાપ્તિ અથવા સાધનો વિના વાસ્તવિક ચોકસાઈ

• સ્પષ્ટ રીતે ચકાસાયેલ ન હોય ત્યારે બહુ-પગલાંની ગણતરીઓ

• કાયદો, દવા અથવા નાણાકીય ક્ષેત્રમાં સૂક્ષ્મ ક્ષેત્રની મર્યાદાઓ

• ધારવાળા કિસ્સાઓ, કટાક્ષ અને લાંબી પૂંછડીનું જ્ઞાન

• જો તમે તેને યોગ્ય રીતે ગોઠવશો નહીં તો ખાનગી ડેટા હેન્ડલિંગ

ગાર્ડરેલ્સ મદદ કરે છે, પરંતુ યોગ્ય પગલું સિસ્ટમ ડિઝાઇન : પુનઃપ્રાપ્તિ, માન્યતા, માનવ સમીક્ષા અને ઑડિટ ટ્રેલ્સ ઉમેરો. કંટાળાજનક, હા - પણ કંટાળાજનક સ્થિર છે.

આજે તેનો ઉપયોગ કરવાની વ્યવહારુ રીતો 🛠️

• વધુ સારું, ઝડપી લખો : રૂપરેખા → વિસ્તૃત કરો → સંકુચિત કરો → પોલિશ કરો. તમારા જેવું લાગે ત્યાં સુધી લૂપ કરો.

• સસલાના છિદ્રો વિના સંશોધન કરો : સ્ત્રોતો સાથે સંરચિત સંક્ષિપ્ત માહિતી માટે પૂછો, પછી તમને ખરેખર રસ હોય તેવા સંદર્ભોનો પીછો કરો.

• કોડ સહાય : કોઈ કાર્ય સમજાવો, પરીક્ષણો પ્રસ્તાવિત કરો, રિફેક્ટર યોજનાનો મુસદ્દો બનાવો; ક્યારેય રહસ્યો પેસ્ટ ન કરો.

• ડેટા કામકાજ : SQL સ્કેલેટન્સ, રેજેક્સ અથવા કૉલમ-લેવલ ડોક્યુમેન્ટેશન જનરેટ કરો.

• ડિઝાઇન વિચારધારા : દ્રશ્ય શૈલીઓનું અન્વેષણ કરો, પછી ફિનિશિંગ માટે ડિઝાઇનરને સોંપો.

• ગ્રાહક ઓપ્સ : ડ્રાફ્ટ જવાબો, ટ્રાયેજ ઇન્ટેન્ટ્સ, હેન્ડઓફ માટે વાતચીતોનો સારાંશ.

• ઉત્પાદન : વપરાશકર્તા વાર્તાઓ, સ્વીકૃતિ માપદંડો અને નકલ પ્રકારો બનાવો - પછી A/B સ્વરનું પરીક્ષણ કરો.

ટિપ: ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કરનારા પ્રોમ્પ્ટ્સને ટેમ્પ્લેટ તરીકે સાચવો. જો તે એકવાર કામ કરે છે, તો તે કદાચ નાના ફેરફારો સાથે ફરીથી કામ કરશે.

ડીપ-ડાઈવ: ખરેખર કામ કરે તેવું પ્રોમ્પ્ટિંગ 🧪

• રચના આપો : ભૂમિકાઓ, ધ્યેયો, મર્યાદાઓ, શૈલી. મોડેલોને ચેકલિસ્ટ ગમે છે.

• થોડા-શોટ ઉદાહરણો : ઇનપુટ → આદર્શ આઉટપુટના 2-3 સારા ઉદાહરણો શામેલ કરો.

• તબક્કાવાર વિચારો : જટિલતા વધે ત્યારે તર્ક અથવા તબક્કાવાર આઉટપુટ માટે પૂછો.

• અવાજ પિન કરો : તમારા મનપસંદ સ્વરનો એક નાનો નમૂનો પેસ્ટ કરો અને "આ શૈલીને પ્રતિબિંબિત કરો" કહો.

• મૂલ્યાંકન સેટ કરો : મોડેલને માપદંડો સામે તેના પોતાના જવાબની સમીક્ષા કરવા કહો, પછી સુધારો કરો.

• સાધનોનો ઉપયોગ કરો : પુનઃપ્રાપ્તિ, વેબ શોધ, કેલ્ક્યુલેટર અથવા API, ભ્રામકતા ઘણી ઓછી કરી શકે છે. [2]

જો તમને ફક્ત એક જ વાત યાદ આવે: તેને કહો કે શું અવગણવું . મર્યાદાઓ શક્તિ છે.

ડેટા, ગોપનીયતા અને શાસન - અનગ્લામરસ ભાગો 🔒

• ડેટા પાથ : તાલીમ માટે શું લોગ કરેલ છે, જાળવી રાખવામાં આવ્યું છે અથવા ઉપયોગમાં લેવાયેલ છે તે સ્પષ્ટ કરો.

• PII અને રહસ્યો : જ્યાં સુધી તમારું સેટઅપ સ્પષ્ટપણે મંજૂરી ન આપે અને તેનું રક્ષણ ન કરે ત્યાં સુધી તેમને પ્રોમ્પ્ટથી દૂર રાખો.

• ઍક્સેસ નિયંત્રણો : મોડેલોને રમકડાં નહીં, પરંતુ ઉત્પાદન ડેટાબેઝ તરીકે ગણો.

• મૂલ્યાંકન : ટ્રેક ગુણવત્તા, પૂર્વગ્રહ અને ડ્રિફ્ટ; વાસ્તવિક કાર્યોથી માપો, વાઇબ્સથી નહીં.

• નીતિ સંરેખણ : NIST AI RMF શ્રેણીઓમાં નકશા સુવિધાઓ જેથી તમને પછીથી આશ્ચર્ય ન થાય. [5]

મને વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો 🙋‍♀️

શું તે સર્જનાત્મક છે કે ફક્ત રીમિક્સિંગ?
ક્યાંક વચ્ચે. તે નવીન રીતે પેટર્નને ફરીથી જોડે છે - માનવ સર્જનાત્મકતા નહીં, પરંતુ ઘણીવાર ઉપયોગી.

શું હું હકીકતો પર વિશ્વાસ કરી શકું?
વિશ્વાસ કરો પણ ચકાસો. કોઈપણ ઉચ્ચ-દાવ માટે પુનઃપ્રાપ્તિ અથવા સાધનનો ઉપયોગ ઉમેરો. [2]

છબી મોડેલો શૈલી સુસંગતતા કેવી રીતે મેળવે છે?
તાત્કાલિક એન્જિનિયરિંગ વત્તા છબી કન્ડીશનીંગ, LoRA એડેપ્ટર્સ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગ જેવી તકનીકો. ડિફ્યુઝન ફાઉન્ડેશન સુસંગતતામાં મદદ કરે છે, જોકે છબીઓમાં ટેક્સ્ટ ચોકસાઈ હજુ પણ ડગમગી શકે છે. [4]

ચેટ મોડેલ્સ જોખમી સંકેતો પર "પાછું ધકેલે છે" શા માટે?
RLHF અને પોલિસી લેયર્સ જેવી સંરેખણ તકનીકો. સંપૂર્ણ નથી, પરંતુ વ્યવસ્થિત રીતે મદદરૂપ છે. [2]

ઉભરતી સીમા 🔭

• મલ્ટિ-મોડલ બધું : ટેક્સ્ટ, છબી, ઑડિઓ અને વિડિઓના વધુ સીમલેસ કોમ્બોઝ.

• નાના, ઝડપી મોડેલો : ઓન-ડિવાઇસ અને એજ કેસ માટે કાર્યક્ષમ આર્કિટેક્ચર.

• કડક ટૂલ લૂપ્સ : ફંક્શન્સ, ડેટાબેઝ અને એપ્લિકેશન્સને કૉલ કરતા એજન્ટો જાણે કંઈ જ ન હોય.

• વધુ સારી ઉત્પત્તિ : વોટરમાર્કિંગ, સામગ્રી ઓળખપત્રો અને ટ્રેસેબલ પાઇપલાઇન્સ.

• ગવર્નન્સ બેકડ ઇન : મૂલ્યાંકન સ્યુટ્સ અને નિયંત્રણ સ્તરો જે સામાન્ય વિકાસ ટૂલિંગ જેવા લાગે છે. [5]

• ડોમેન-ટ્યુન્ડ મોડેલ્સ : ઘણી નોકરીઓ માટે વિશિષ્ટ પ્રદર્શન સામાન્ય વક્તૃત્વને પાછળ છોડી દે છે.

જો એવું લાગે કે સોફ્ટવેર સહયોગી બની રહ્યું છે - તો મુદ્દો એ છે.

બહુ લાંબો સમય થયો, મેં વાંચ્યું નથી - જનરેટિવ AI શું છે? 🧾

તે મોડેલોનો એક પરિવાર છે જે ફક્ત હાલની સામગ્રીનું મૂલ્યાંકન કરવાને બદલે નવી સામગ્રી ઉત્પન્ન કરે છે ટ્રાન્સફોર્મર જે ટોકન્સની આગાહી કરે છે; ઘણી છબી અને વિડિઓ સિસ્ટમ્સ પ્રસાર મોડેલ્સ હોય છે જે રેન્ડમનેસને કંઈક સુસંગતમાં ફેરવે છે. તમને ક્યારેક આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ બકવાસની કિંમતે ગતિ અને સર્જનાત્મક લાભ મળે છે - જેને તમે RLHF NIST AI RMF જેવા વ્યવહારુ માર્ગદર્શિકાઓને અનુસરો જેથી કોઈ પણ અવરોધ વિના જવાબદારીપૂર્વક શિપિંગ કરી શકાય. [3][4][2][5]

સંદર્ભ

1. IBM - જનરેટિવ AI શું છે?
   વધુ વાંચો

2. ઓપનએઆઈ - સૂચનાઓનું પાલન કરવા માટે ભાષા મોડેલોને સંરેખિત કરવું (RLHF)
   વધુ વાંચો

3. NVIDIA બ્લોગ - ટ્રાન્સફોર્મર મોડેલ શું છે?
   વધુ વાંચો

4. આલિંગન ચહેરો - ડિફ્યુઝન મોડેલ્સ (કોર્સ યુનિટ 1)
   વધુ વાંચો

5. NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (અને જનરેટિવ AI પ્રોફાઇલ)
   વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે