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एलएलएमओपीएस प्रौद्योगिकी स्टैक

मिडजर्नी के साथ उत्पन्न

दुनिया के हर उद्योग और कोने में उद्यम बाजार अनुसंधान, ग्राहक सेवा जैसे व्यावसायिक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए ओपनएआई के चैटजीपीटी, एंथ्रोपिक के क्लाउड और एआई12लैब के जुरासिक जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की शक्ति को एकीकृत करने के लिए दौड़ रहे हैं। , और सामग्री निर्माण।

हालाँकि, उद्यम पैमाने पर एलएलएम एप्लिकेशन के निर्माण के लिए पारंपरिक मशीन लर्निंग (एमएल) अनुप्रयोगों के निर्माण की तुलना में एक अलग टूलसेट और समझ की आवश्यकता होती है। व्यावसायिक नेता और अधिकारी जो ब्रांड की आवाज और विश्वसनीय सेवा गुणवत्ता को संरक्षित करना चाहते हैं, उन्हें एलएलएम कैसे काम करता है और एलएलएम एप्लिकेशन स्टैक में विभिन्न उपकरणों के पेशेवरों और विपक्षों की गहरी समझ विकसित करने की आवश्यकता है।

इस लेख में, हम आपको अपने व्यवसाय के लिए एलएलएम एप्लिकेशन बनाने और चलाने के लिए आवश्यक उच्च-स्तरीय रणनीति और टूल का एक आवश्यक परिचय देंगे।

पारंपरिक एमएल विकास बनाम एलएलएम अनुप्रयोग

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल कार्य-विशिष्ट थे, जिसका अर्थ है कि आपको प्रत्येक अलग कार्य के लिए एक अलग मॉडल बनाने की आवश्यकता थी। उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहक भावना का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो आपको एक मॉडल बनाना होगा, और यदि आप ग्राहक सहायता चैटबॉट बनाना चाहते हैं, तो आपको दूसरा मॉडल बनाना होगा।

कार्य-विशिष्ट एमएल मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण की यह प्रक्रिया समय लेने वाली है और इसके लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। इन विभिन्न एमएल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट का प्रकार भी कार्य के आधार पर भिन्न होगा। ग्राहक भावना का विश्लेषण करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको ग्राहक समीक्षाओं के एक डेटासेट की आवश्यकता होगी जिसे संबंधित भावना (सकारात्मक, नकारात्मक, तटस्थ) के साथ लेबल किया गया हो। ग्राहक सहायता चैटबॉट बनाने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको ग्राहकों और तकनीकी सहायता के बीच बातचीत के डेटासेट की आवश्यकता होगी।

बड़े भाषा मॉडलों ने इसे बदल दिया है। एलएलएम को टेक्स्ट और कोड के विशाल डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है, जो उन्हें बॉक्स से बाहर कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर अच्छा प्रदर्शन करने की अनुमति देता है, जिसमें शामिल हैं:

पाठ सारांश
सामग्री निर्माण
अनुवाद करें
सूचना निकासी
सवाल जवाब
भावनाओं का विश्लेषण
ग्राहक सेवा
बिकरी सहायता

एलएलएम अनुप्रयोगों को विकसित करने की प्रक्रिया को चार आवश्यक चरणों में विभाजित किया जा सकता है:

एक उपयुक्त फाउंडेशन मॉडल चुनें. यह आपके एलएलएम एप्लिकेशन के प्रदर्शन को परिभाषित करने वाला एक प्रमुख घटक है।
यदि आवश्यक हो तो मॉडल को अनुकूलित करें। आपको अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मॉडल को बेहतर बनाने या अतिरिक्त ज्ञान आधार के साथ इसे बढ़ाने की आवश्यकता हो सकती है।
एमएल अवसंरचना स्थापित करें। इसमें आपके एप्लिकेशन को चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर शामिल हैं (यानी, अर्धचालक, चिप्स, क्लाउड होस्टिंग, अनुमान और तैनाती)।
अतिरिक्त टूल के साथ अपने एप्लिकेशन को संवर्धित करें। ये उपकरण आपके एप्लिकेशन की दक्षता, प्रदर्शन और सुरक्षा को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।

अब, आइए संबंधित प्रौद्योगिकी स्टैक पर एक नज़र डालें।

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उच्च स्तरीय एलएलएम एप्लीकेशन स्टैक

एलएलएम एप्लिकेशन कई प्रमुख घटकों के शीर्ष पर बनाए गए हैं, जिनमें शामिल हैं:

एक फाउंडेशन मॉडल, जिसे विशिष्ट उपयोग के मामलों में अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है।
एमएल बुनियादी ढांचा क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म या कंपनी के स्वयं के हार्डवेयर के माध्यम से पर्याप्त कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए।
अतिरिक्त उपकरण, जैसे डेटा पाइपलाइन, वेक्टर डेटाबेस, ऑर्केस्ट्रेशन टूल, फाइन-ट्यूनिंग एमएल प्लेटफ़ॉर्म, मॉडल प्रदर्शन मॉनिटरिंग टूल इत्यादि।

हम आपको इन घटकों के बारे में संक्षेप में बताने जा रहे हैं ताकि आप एलएलएम एप्लिकेशन को बनाने और तैनात करने के लिए आवश्यक टूलकिट को बेहतर ढंग से समझ सकें।

एलएलएमओपीएस परिदृश्य — *एलएलएमओपीएस लैंडस्केप*

फाउंडेशन मॉडल क्या हैं?

एकल पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम का उपयोग करने से आपका बहुत सारा समय और संसाधन बच सकते हैं। हालाँकि, ऐसे मॉडल को जमीनी स्तर से प्रशिक्षित करना एक समयबद्ध और महंगी प्रक्रिया है जो कुछ विशिष्ट प्रौद्योगिकी नेताओं को छोड़कर अधिकांश कंपनियों की क्षमताओं से परे है।

कई कंपनियों और अनुसंधान टीमों ने इन मॉडलों को प्रशिक्षित किया है और अन्य कंपनियों को उनका उपयोग करने की अनुमति दी है। प्रमुख उदाहरणों में चैटजीपीटी, क्लाउड, लामा, जुरासिक और टी5 शामिल हैं। इन सार्वजनिक-सामना वाले मॉडलों को फाउंडेशन मॉडल कहा जाता है। उनमें से कुछ मालिकाना हैं और शुल्क देकर एपीआई कॉल के माध्यम से उन तक पहुंचा जा सकता है। अन्य खुले स्रोत वाले हैं और इन्हें मुफ़्त में उपयोग किया जा सकता है। इन मॉडलों को बिना लेबल वाले पाठ्य डेटा के विशाल डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है, जो उन्हें रचनात्मक विज्ञापन प्रतियां बनाने से लेकर कंपनी की ओर से अपने ग्राहकों के साथ उनकी मूल भाषा में संवाद करने तक कई प्रकार के कार्य करने में सक्षम बनाता है।

फाउंडेशन मॉडल के दो मुख्य प्रकार हैं: मालिकाना और ओपन-सोर्स।

मालिकाना मॉडल एक ही कंपनी या संगठन के स्वामित्व में हैं और आम तौर पर केवल शुल्क के लिए उपलब्ध हैं। मालिकाना मॉडल के कुछ सबसे लोकप्रिय उदाहरणों में OpenAI द्वारा GPT मॉडल, एंथ्रोपिक द्वारा क्लाउड मॉडल और AI21 लैब्स द्वारा जुरासिक मॉडल शामिल हैं।

ओपन-सोर्स मॉडल ये आमतौर पर किसी भी व्यक्ति के लिए निःशुल्क उपलब्ध होते हैं जो उनका उपयोग करना चाहता है। हालाँकि, कुछ ओपन-सोर्स मॉडल के उपयोग की सीमाएँ हैं, जैसे: (1) केवल अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपलब्ध होना, (2) केवल एक निश्चित आकार की कंपनियों द्वारा व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध होना। ओपन-सोर्स समुदाय का दावा है कि इस तरह के प्रतिबंध लगाने से किसी मॉडल को "ओपन-सोर्स" के रूप में अर्हता प्राप्त करने की अनुमति नहीं मिलती है। फिर भी, मुफ्त में उपयोग किए जा सकने वाले भाषा मॉडल के सबसे प्रमुख उदाहरणों में मेटा द्वारा लामा मॉडल, अबू धाबी में टेक्नोलॉजी इनोवेशन इंस्टीट्यूट द्वारा फाल्कन मॉडल और स्टेबिलिटी एआई द्वारा स्टेबलएलएम मॉडल शामिल हैं। ओपन-सोर्स मॉडल और संबंधित जोखिमों के बारे में और पढ़ें यहाँ उत्पन्न करें.

आइए अब आपके एलएलएम आवेदन के लिए फाउंडेशन मॉडल चुनते समय विचार करने योग्य कई कारकों पर चर्चा करें।

एक फाउंडेशन मॉडल चुनें

आपके एलएलएम आवेदन के लिए सर्वश्रेष्ठ फाउंडेशन मॉडल का चयन करना एक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया हो सकती है, लेकिन हम इसे मूल रूप से तीन चरणों में विभाजित कर सकते हैं:

मालिकाना और ओपन-सोर्स मॉडल के बीच चयन करें। मालिकाना मॉडल आम तौर पर ओपन-सोर्स मॉडल की तुलना में बड़े और अधिक सक्षम होते हैं, लेकिन उनका उपयोग करना अधिक महंगा और कम लचीला हो सकता है। इसके अतिरिक्त, कोड उतना पारदर्शी नहीं है, जिससे मालिकाना मॉडल के प्रदर्शन के साथ समस्याओं को डीबग करना या समस्या निवारण करना मुश्किल हो जाता है। दूसरी ओर, ओपन-सोर्स मॉडल को आमतौर पर डेवलपर्स से कम अपडेट और कम समर्थन मिलता है।
मॉडल का आकार चुनें. बड़े मॉडल आमतौर पर उन कार्यों को करने में बेहतर होते हैं जिनके लिए बहुत अधिक ज्ञान की आवश्यकता होती है, जैसे प्रश्नों का उत्तर देना या रचनात्मक पाठ तैयार करना। हालाँकि, बड़े मॉडल का उपयोग करना कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक महंगा है। आप बड़े मॉडलों के साथ प्रयोग शुरू कर सकते हैं, और फिर छोटे मॉडलों पर जा सकते हैं, जब तक कि किसी मॉडल का प्रदर्शन आपके उपयोग के मामले के लिए संतोषजनक हो।
एक विशिष्ट मॉडल चुनें. आप परीक्षण के लिए मॉडलों को शॉर्टलिस्ट करने के लिए सामान्य बेंचमार्क की समीक्षा करके शुरुआत कर सकते हैं। फिर, अपने एप्लिकेशन-विशिष्ट असाइनमेंट के लिए विभिन्न मॉडलों का परीक्षण करने के लिए आगे बढ़ें। कस्टम बेंचमार्किंग के लिए, गणना करने पर विचार करें ब्लू और रूज स्कोरमेट्रिक्स जो मानव-इन-द-लूप अनुप्रयोगों के लिए आउटपुट जारी करने से पहले एआई-जनरेटेड टेक्स्ट के लिए आवश्यक सुधारों की संख्या निर्धारित करने में मदद करते हैं।

विभिन्न भाषा मॉडलों के बीच अंतर की बेहतर समझ के लिए, देखें सबसे शक्तिशाली भाषा (एलएलएम) और दृश्य भाषा मॉडल (वीएलएम) का हमारा अवलोकन.

अपने एप्लिकेशन के लिए एक फाउंडेशन मॉडल चुनने के बाद, आप इस बात पर विचार कर सकते हैं कि क्या आपको और भी बेहतर प्रदर्शन के लिए मॉडल को अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

फाउंडेशन मॉडल को अनुकूलित करें

कुछ मामलों में, आप अपने विशिष्ट उपयोग के मामले में बेहतर प्रदर्शन के लिए एक बुनियादी भाषा मॉडल को अनुकूलित करना चाह सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप किसी निश्चित के लिए अनुकूलन करना चाह सकते हैं:

डोमेन. यदि आप कानूनी, वित्तीय या स्वास्थ्य देखभाल जैसे विशिष्ट डोमेन में काम करते हैं, तो आप इस डोमेन में मॉडल की शब्दावली को समृद्ध करना चाह सकते हैं ताकि यह अंतिम उपयोगकर्ता के प्रश्नों को बेहतर ढंग से समझ सके और उनका जवाब दे सके।
कार्य. उदाहरण के लिए, यदि आप चाहते हैं कि मॉडल मार्केटिंग अभियान उत्पन्न करे, तो आप उसे ब्रांडेड मार्केटिंग सामग्री के विशिष्ट उदाहरण प्रदान कर सकते हैं। इससे मॉडल को उन पैटर्न और शैलियों को सीखने में मदद मिलेगी जो आपकी कंपनी और दर्शकों के लिए उपयुक्त हैं।
आवाज़ का लहज़ा. यदि आपको आवाज के विशिष्ट स्वर का उपयोग करने के लिए मॉडल की आवश्यकता है, तो आप मॉडल को डेटासेट पर अनुकूलित कर सकते हैं जिसमें आपके लक्षित भाषाई नमूनों के उदाहरण शामिल हैं।

बुनियादी भाषा मॉडल को अनुकूलित करने के तीन संभावित तरीके हैं:

फ़ाइन ट्यूनिंग: मॉडल को लगभग 100-500 रिकॉर्ड के डोमेन-विशिष्ट लेबल वाले डेटासेट प्रदान करता है। मॉडल भार अद्यतन किए गए हैं, जिसके परिणामस्वरूप इस डेटासेट द्वारा दर्शाए गए कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन होना चाहिए।
डोमेन अनुकूलन: मॉडल को एक डोमेन-विशिष्ट अनलेबल डेटासेट प्रदान करता है जिसमें संबंधित डोमेन से डेटा का एक बड़ा संग्रह होता है। इस मामले में मॉडल वजन भी अद्यतन किया जाता है।
सूचना की पुनर्प्राप्ति: फ़ाउंडेशन मॉडल को बंद-डोमेन ज्ञान के साथ बढ़ाता है। मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित नहीं किया गया है, और मॉडल का वजन वही रहता है। हालाँकि, मॉडल को प्रासंगिक डेटा वाले वेक्टर डेटाबेस से जानकारी पुनर्प्राप्त करने की अनुमति है।

पहले दो दृष्टिकोणों के लिए मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो आमतौर पर अनुकूलन को प्रबंधित करने के लिए उपयुक्त तकनीकी प्रतिभा वाली बड़ी कंपनियों के लिए ही संभव है। छोटी कंपनियां आमतौर पर वेक्टर डेटाबेस के माध्यम से डोमेन ज्ञान के साथ मॉडल को बढ़ाने के अधिक सामान्य दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं, जिसे हम इस लेख में बाद में एलएलएम टूल्स अनुभाग में विस्तार से बताएंगे।

एमएल इन्फ्रास्ट्रक्चर स्थापित करें

एलएलएमओपीएस परिदृश्य के एमएल इंफ्रास्ट्रक्चर घटक में क्लाउड प्लेटफॉर्म, कंप्यूटिंग हार्डवेयर और अन्य संसाधन शामिल हैं जो एलएलएम को तैनात करने और चलाने के लिए आवश्यक हैं। यह घटक विशेष रूप से प्रासंगिक है यदि आप ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करना चुनते हैं या अपने एप्लिकेशन के लिए मॉडल को कस्टमाइज़ करना चुनते हैं। इस मामले में, यदि आवश्यक हो तो मॉडल को ठीक करने और उसे चलाने के लिए आपको महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है।

ऐसे कई क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म हैं जो एलएलएम को तैनात करने के लिए सेवाएं प्रदान करते हैं, जिनमें Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज और माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर शामिल हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म कई सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो एलएलएम को तैनात करना और चलाना आसान बनाते हैं, जिनमें शामिल हैं:

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल जिन्हें आपके विशिष्ट एप्लिकेशन के लिए ठीक किया जा सकता है
प्रबंधित बुनियादी ढांचा जो अंतर्निहित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का ख्याल रखता है
आपके एलएलएम की निगरानी और डिबगिंग के लिए उपकरण और सेवाएँ

आपके लिए आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधनों की मात्रा आपके मॉडल के आकार और जटिलता, उन कार्यों और व्यावसायिक गतिविधि के पैमाने पर निर्भर करेगी, जहां आप इस मॉडल को तैनात करना चाहते हैं।

उपकरण के साथ संवर्द्धन

आपके एलएलएम एप्लिकेशन के प्रदर्शन को और बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त एलएलएम आसन्न टूल का उपयोग किया जा सकता है।

डाटा पाइपलाइन

यदि आपको अपने एलएलएम उत्पाद में अपने डेटा का उपयोग करने की आवश्यकता है, तो पारंपरिक एंटरप्राइज एआई स्टैक की तरह, डेटा प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन आपके नए तकनीकी स्टैक का एक अनिवार्य स्तंभ होगी। इन उपकरणों में किसी भी स्रोत से डेटा ग्रहण करने के लिए कनेक्टर, डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन परत और डाउनस्ट्रीम कनेक्टर शामिल हैं। डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक जैसे अग्रणी डेटा पाइपलाइन प्रदाता, और अनस्ट्रक्चर्ड जैसे नए खिलाड़ी, डेवलपर्स के लिए प्राकृतिक भाषा डेटा के बड़े और अत्यधिक विषम कॉर्पोरा को इंगित करना आसान बनाते हैं (उदाहरण के लिए, हजारों पीडीएफ, पावरपॉइंट प्रेजेंटेशन, चैट लॉग, स्क्रैप किए गए HTML, आदि) पहुंच के एक बिंदु तक या यहां तक कि एक दस्तावेज़ में भी जिसका उपयोग एलएलएम अनुप्रयोगों द्वारा किया जा सकता है।

वेक्टर डेटाबेस

बड़े भाषा मॉडल एक समय में कुछ हज़ार शब्दों को संसाधित करने तक ही सीमित होते हैं, इसलिए वे अपने आप बड़े दस्तावेज़ों को प्रभावी ढंग से संसाधित नहीं कर सकते हैं। बड़े दस्तावेज़ों की शक्ति का उपयोग करने के लिए, व्यवसायों को वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

वेक्टर डेटाबेस भंडारण प्रणालियाँ हैं जो डेटा पाइपलाइनों के माध्यम से प्राप्त बड़े दस्तावेज़ों को प्रबंधनीय वैक्टर या एम्बेडिंग में बदल देती हैं। एलएलएम एप्लिकेशन इन डेटाबेस से सही वैक्टर को इंगित करने के लिए क्वेरी कर सकते हैं, केवल आवश्यक जानकारी निकाल सकते हैं।

वर्तमान में उपलब्ध कुछ सबसे प्रमुख वेक्टर डेटाबेस पाइनकोन, क्रोमा और वीविएट हैं।

आर्केस्ट्रा उपकरण

जब कोई उपयोगकर्ता आपके एलएलएम एप्लिकेशन में कोई क्वेरी सबमिट करता है, जैसे कि ग्राहक सेवा के लिए एक प्रश्न, तो एप्लिकेशन को इस क्वेरी को भाषा मॉडल में सबमिट करने से पहले संकेतों की एक श्रृंखला बनाने की आवश्यकता होती है। भाषा मॉडल के लिए अंतिम अनुरोध आम तौर पर डेवलपर द्वारा हार्ड-कोड किए गए एक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, कुछ-शॉट उदाहरण कहे जाने वाले वैध आउटपुट के उदाहरण, बाहरी एपीआई से प्राप्त की गई कोई भी आवश्यक जानकारी और वेक्टर डेटाबेस से प्राप्त प्रासंगिक दस्तावेजों के एक सेट से बना होता है। . लैंगचेन या लामाइंडेक्स जैसी कंपनियों के ऑर्केस्ट्रेशन उपकरण संकेतों के प्रबंधन और निष्पादन के लिए उपयोग में आसान रूपरेखा प्रदान करके इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकते हैं।

फ़ाइन ट्यूनिंग

विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल व्याकरणिक रूप से सही और धाराप्रवाह पाठ तैयार कर सकते हैं। हालाँकि, उनमें चिकित्सा या कानून जैसे कुछ क्षेत्रों में सटीकता की कमी हो सकती है। डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर इन मॉडलों को फाइन-ट्यून करने से उन्हें उन क्षेत्रों की अनूठी विशेषताओं को आंतरिक करने की अनुमति मिलती है, जिससे प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने की उनकी क्षमता बढ़ जाती है।

छोटी कंपनियों के लिए एलएलएम को बेहतर बनाना एक लागत-गहन प्रक्रिया हो सकती है। हालाँकि, वेट्स एंड बायसेज़ और ऑक्टोएमएल जैसी कंपनियों के समाधान सुव्यवस्थित और कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग में मदद कर सकते हैं। ये समाधान कंपनियों को अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे में निवेश किए बिना एलएलएम को बेहतर बनाने के लिए एक मंच प्रदान करते हैं।

अन्य उपकरण

ऐसे कई अन्य उपकरण हैं जो एलएलएम एप्लिकेशन बनाने और चलाने के लिए उपयोगी हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने विशिष्ट डेटा नमूनों के साथ मॉडल को बेहतर बनाना चाहते हैं तो आपको लेबलिंग टूल की आवश्यकता हो सकती है। आप अपने एप्लिकेशन के प्रदर्शन की निगरानी के लिए विशिष्ट टूल भी तैनात करना चाह सकते हैं, क्योंकि फाउंडेशन मॉडल में मामूली बदलाव या ग्राहकों के अनुरोध भी संकेतों के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं। अंत में, ऐसे उपकरण हैं जो मॉडल सुरक्षा की निगरानी करते हैं ताकि आपको घृणित सामग्री, खतरनाक अनुशंसाओं या पूर्वाग्रहों को बढ़ावा देने से बचने में मदद मिल सके। इन विभिन्न उपकरणों की आवश्यकता और महत्व आपके विशिष्ट उपयोग के मामले पर निर्भर करेगा।

एलएलएम एप्लीकेशन डेवलपमेंट में आगे क्या है?

एलएलएम उत्पाद विकास के लिए जिन चार चरणों पर हमने यहां चर्चा की, वे किसी भी उद्यम की जेनरेटिव एआई रणनीति का एक आवश्यक आधार हैं जो बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाते हैं। गैर-तकनीकी व्यावसायिक नेताओं के लिए इन्हें समझना महत्वपूर्ण है, भले ही आपके पास विवरण लागू करने वाली एक तकनीकी टीम हो। हम भविष्य में बाज़ार में जेनेरिक एआई टूल की विस्तृत श्रृंखला का लाभ उठाने के बारे में अधिक विस्तृत ट्यूटोरियल प्रकाशित करेंगे। अभी के लिए, आप कर सकते हैं हमारे समाचार पत्र के सदस्य बनें नवीनतम अपडेट प्राप्त करने के लिए।

जब हम इस तरह के और अधिक सारांश लेख जारी करते हैं तो हम आपको बताएंगे।