AI ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ AI ಪರಿಭಾಷೆಯ ಅರ್ಥವೇನು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಅಥವಾ AI, ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಎಸೆಯಲ್ಪಡುವ ಪದವಾಗಿದೆ. Android ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸಂಗೀತ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ, AI ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ AI ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ತಾಂತ್ರಿಕ AI ಪದಗಳ ಅರ್ಥವೇನು? ಕೆಳಗೆ, ಆಧುನಿಕ AI ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ, ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಜವಾಗಿಯೂ AI ಎಂದರೇನು?

ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ಯಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಕೃತಕವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಿದ ಮಾನವ ಮಟ್ಟದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು AI ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪದವನ್ನು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈಗ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪದವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದು, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ AI ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಹೈಪ್ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸಬೇಕು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು AI ಯ ಒಂದು ಉಪವರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಬೆಕ್ಕನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ನಂತರ ನೀವು ಬೆಕ್ಕುಗಳು, ನಾಯಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು “ಕಲಿತ”ದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನ.

ತರಬೇತಿ

ತರಬೇತಿ ಹಂತವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ದೀರ್ಘ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಲಿಯಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ – ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾವು ಹೂವುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಐಟಂಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಅಂತರ್ಜಾಲದಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ChatGPT ಯಂತಹ ಆಧುನಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಲಕ್ಷಾಂತರ ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಪಾರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ, ಇದು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈಗ ಸಿಸ್ಟಂಗೆ ಬೆಕ್ಕು ಏನು ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ, ನಾವು ಅದಕ್ಕೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್‌ನ ರಾಜಧಾನಿ ಯಾವುದು ಎಂದು ಗೂಗಲ್ ಜೆಮಿನಿ ಅಥವಾ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕಾಪಿಲೋಟ್‌ಗೆ ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಅವರು ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದರ ಸ್ಥಾಪಿತ ಕಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AGI)

AGI ಮಾನವ ಮಟ್ಟದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ, ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, AGI ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ನೋಡುವಂತೆಯೇ. ನಾವು AGI ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದರಿಂದ ದೂರದಲ್ಲಿರುವಾಗ, ಈ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಭೇದಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ತಾಂತ್ರಿಕ, ತಾತ್ವಿಕ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮಹತ್ವದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ, “ದುರ್ಬಲ” ಮತ್ತು “ಬಲವಾದ” ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ AGI ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಾವು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹಲ್ಲುಗಳನ್ನು ಅಂಟಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, AI ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತದಂತಹ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಈ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಪ್ರಗತಿಯು AI ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದೆ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೈನಂದಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುವ AI ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು ChatGPT ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಬೆಕ್ಕಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಿಡ್‌ಜರ್ನಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರೆ.

ನರ ಜಾಲಗಳು

ನರಮಂಡಲಗಳು ಆಧುನಿಕ AI ಯ ಮೂಲಭೂತ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ದಶಕಗಳಿಂದಲೂ ಇವೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಅವು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಅದು ವಿವಿಧ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದ ತರಬೇತಿಯು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ನರಗಳ ಜಾಲ, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂ) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs)

ನರ ಜಾಲಗಳು, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ನರಮಂಡಲಕ್ಕಾಗಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಹುಟ್ಟುತ್ತವೆ.

LLM ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ, ಇದು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ, ಕ್ಲೌಡ್, ಲಾಮಾ ಮತ್ತು ಗ್ರೋಕ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಅವರು ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಸುಸಂಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸ್ವಭಾವವು ಭ್ರಮೆಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ತೋರಿಕೆಯ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಇದನ್ನು ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕವರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಅವಲಂಬನೆಯಿಂದಾಗಿ AI ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ ಭ್ರಮೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು LLM ಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಆದರೆ ತಪ್ಪು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.

ಭ್ರಮೆಯ ಒಂದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, Google ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ, “ನಿಮ್ಮ ಪಿಜ್ಜಾದಿಂದ ಚೀಸ್ ಜಾರಿಬೀಳುವುದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತೀರಿ?” AI- ವರ್ಧಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, “ಸರಿ, ನೀವು ಸೂಪರ್ ಅಂಟು ಬಳಸಬೇಕು. ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪಿಜ್ಜಾಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ. LLM ರೆಡ್ಡಿಟ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಿಂದ ಉತ್ತರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಂಬಿದ್ದರು.

ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ

AI ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಒಟ್ಟು ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನರಮಂಡಲದೊಳಗಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಮಿತವ್ಯಯದ ಯಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೃಹತ್ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ LAMA 3.1 405 ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವು ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.

ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದದಿಂದ ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಅವರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG)

ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು RAG ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸಬಹುದು.

AI ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಮಾಹಿತಿಯು ಉಳಿಯುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ತೇಜಕ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸವಾಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಟೆಕ್ ಉತ್ಸಾಹಿ ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿದ್ದರೂ, AI ನ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಭದ್ರ ಬುನಾದಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.