ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬೋಧನಾ(robotics) ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ
ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾದರಿಗಳು, LLMs (ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಇವುಗಳು, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಚಿತ್ರೀಕರಣಗಳು, ವೀಡಿಯೋಗಳು ಅಥವಾ ನಾದ ಮೊದಲಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಿಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಅವರನ್ನು ಅಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಸಂಗತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಭಾಷಾಸಂಬಂಧಿತ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ
ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು LLMsಗಳು ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಭಾಷೆನಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರವಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮಾತುಕತೆಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳು ಈಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಇದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿ ಹೊಸ ನೋಟಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣವು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅವರ ಧ್ವನಿಯಿಂದ ಅಥವಾ ರೂಪದಿಂದ herkennen ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಬೋಧನಾ ಡೇಟಾ ಸುಧಾರಣೆ
ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾದರಿಗಳು ದಿಣ್ಡಿದಂತ ಸಂಕೇತ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ಮತ್ತು ವರ್ಣನೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿರುವ ಹಂತವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಬರುವ ಸಲುವಾಗಿ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸ್ನಾಯುಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಬೆಂಡಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೊಂದಿಕೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಮೂರು, ಮೇಲಿನ ವಾತಾವರಣಗಳಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ಕದನಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದೆಂಬುದಾಗಿ ಇದು ಇದೆ.
ಬಹುಪರಿಕರ ಡೇಟಾ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ LLMs
ಬಹುಪರಿಕರ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಬಳಸ್ಲಿನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಇವು ಕ್ಷಿತಿಜದ ಮೇಲೆ ಬಳಸುವ ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕಾರದ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿವೆ, ಇದು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡಗಳು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೇ ವಿಕಲ್ಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮೇಳವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
LLMs ಮತ್ತು ಸರ್ಧನದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ
ಸರ್ಧನೆಗಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನವು ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ಗಳ ಕೇಂದ್ರವಾದದ್ದು. ಪರಂಪರೆಯಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಥಾಪಿತವಾಗಿದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈಗ ತಕ್ಷಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಭಾಷಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮನ್ನೇ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸುವಾಗಗಳಿಗೆ ಪರಿಷ್ಕೃತವಾಗುತ್ತವೆ, ಈ ಮೂಲಕ ಸಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, AI ಗಾಯನ ಚಂಡ ರೂಪವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಹಾಯ ಆದೇಶಿಸುತ್ತವೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಸೇವರು ಎಂದಾಗ, ಅವರು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರಣಸಾಧನೆ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರೋಪರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬ್ರೇಡ್ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಈ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅದು ತಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ movement ಕ್ಲಜ್ಜಿಗಳನ್ನು ಕೈಗಾರಿಕೆಯಿಂದ ಇಡೀಗೆಯೆತ್ತ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಚಾಲಷ್ಪ್ರಕ್ರಿಯತಲೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
NVIDIA ನ ಹೊಸ ಮಾದರಿ: Nemotron
NVIDIA ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾದರಿ ಅಬಿಪುತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಇದ್ದತ್ರ್ಯಾಗಿ ಇಂದು Nemotron ಎಂದು ಹೆಸರಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಯ 70 ಬಿಲಿಯನ್ ಪಾರುಮಿಸುತ್ತಿರುವುದು. ಇದು ಹಿಂದೆ ಇದ್ದ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು GPT-4o ಮತ್ತು Claude 3.5 ದಾಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬೋಧನೆಯ ಮುಂದಿತ್ತಿರುತ್ತದೆ, LLMs ಅನ್ನು ರಾಬೊಟಿಕ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಲ್ಕ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿNonಚಿಸಿಕೊಂಡು ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ತಾಂತ್ರಿಕ LLMs ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ರೋಬೋಟಿಕ್ ಸಂಘಟನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾದರಿಯು ಏನು?
ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾದರಿಯು ನಡೆಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತತವನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಟಾಕ್ನೊ ವಾದ, ರೂಪಗಳು, ಮತ್ತು ನಾದಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
LLMs ಮತ್ತು ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾರ್ಗವಲ್ಲದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೆಯೆ ಎಂದು ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ?
ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿಯಮಿತ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಹುಣಪನ್ನು ಬರೆದ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ರೋಬೋರುಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಹೇಗೆ?
ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ಹೊಂದಿರುವ ರೋಬೋಟ್ ಮೇಳಮಾನವಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯಾರಂಬವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಸೇರಿದ ಬಾಹಿರಿಯ ಹಂಗಿನ ವರಿಯಬೇಕು, ಇದು ಕಠಿಣ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಸತ್ಯಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹುಪರಿಕರ ಮಾದರಿಗಳು ರೂಪತೆಯಲ್ಲಿನ ರೈಚೆಲ್ನ್ನು ಕೈಗಾರಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ?
ನೀಚ್ಚಟೆ ವೈವಹಾರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಲಿಖಿತ ವರ್ಣನೆಗಳನ್ನು, ವಿವಿಧ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು, ವೀಡಿಯೋ ಖಾತೆಗಳನ್ನು, ಮತ್ತು ನಾದ ಪುಟಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಕಠಿಣ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಹೋದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹವು ಮುರಿದ ನಾಯಗಳಿಂದ.
ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ಕೃಷ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇರುವ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಅದು ವಿವರಿತ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ಶ್ರ ಇತರ ಹಂಗಿಂಪಿಗೆ ನಿಯಮವನ್ನು.
ರೋಬೊತೆಗೆ ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ನಲ್ಲಿ ಅನುಭಾವ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಅನುಭಾವ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಶ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿದ ನಿಯಮೀಯ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅರ್ಥೈಸಲು LS ಟಾಕ್ಸ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳ ಇಂದು ಉತ್ಪಾದನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಮುಪ್ರಯೋಜನೆ.
ರೋಬೊಲ್ಲ ಲ್ಲೇ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯ ಬಂಧನವೇನು?
ಅವರು ಬಳಸಿದರಲ್ಲಿಯೇ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಲಿತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವಿನಲ್ಲಿ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಹುಪರಿಕರ LLMs ಎಲ್ಲ ಆರೋಗ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಹೌದು, ತಲುಪಿಸಬಹುದಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ-ಆಧಾರಿತ ಸಮುದಾಯಗಳಿಗೆ ಹಂಗಿಗಳು ಜಿತೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಯುವಣೆಯಾದ ಪೂರ್ವಾಧಿಕಾರಿಕತೆಯಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ಮೇಲೆ ರಾಮಾಧೊ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯೇ ವಿಶೇಷವಾಗಿ.
ರೋಬೊಲ್ಲದಲ್ಲಿ LLMs ಬಳಸುವುದು ಭವಿಷ್ಯವೇನು?
ಭವಿಷ್ಯ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿದೆ, ನಿರಾಚಾರದಿಂದ ವಿಚ್ಛಿನ್ನ ಹೊಂದಿರುವೆ ಮತ್ತು ಸೋ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಗವಿಷಯದಿಂದಲೇ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ವಹಣೆ.
