ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ'] ", 'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ?', " ['ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ', 'ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। ਮੇਰਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ',' ਜੁਰਮਾਨਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।ਇੱਕ llm ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ '] ", 'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ?', ' [\'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ\', \'ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। ਮੇਰਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? \',\' ਜੁਰਮਾਨਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।ਇੱਕ llm ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ \', ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ LLM (ਭਾਸ਼ਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ \'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮੁੱਢਲਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਪਾਠ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। \\n ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨਃ \\n1. ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈਃ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਾਠ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। \\n2. ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਃ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੇ।ਸੰਖੇਪ. \\n3. ਮੁੱਲਾਂਕਣਃ ਫਿਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਸ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ। \\n4 ਸੋਧਃ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ। \\n ਇਹ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਅੰਤਮਫਿਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ?\'] ', 'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ?', ' [\'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ\', \'ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। ਮੇਰਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? \',\' ਜੁਰਮਾਨਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।ਇੱਕ llm ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ \', ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ LLM (ਭਾਸ਼ਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ \'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮੁੱਢਲਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਪਾਠ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। \\n ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨਃ \\n1. ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈਃ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਾਠ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। \\n2. ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਃ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੇ।ਸੰਖੇਪ. \\n3. ਮੁੱਲਾਂਕਣਃ ਫਿਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਸ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ। \\n4 ਸੋਧਃ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ। \\n ਇਹ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਅੰਤਮਫਿਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ?\', \'ਹਾਂ, ਮੈਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਹੈਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੰਡਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ. ਚੈਟ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਚੈਟਬੋਟਾਂ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਖਾਸ ਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ।ਤੁਹਾਡਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ? \'] ', 'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ?', ' [\'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ\', \'ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। ਮੇਰਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? \',\' ਜੁਰਮਾਨਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।ਇੱਕ llm ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ \', ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ LLM (ਭਾਸ਼ਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ \'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮੁੱਢਲਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਪਾਠ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। \\n ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨਃ \\n1. ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈਃ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਾਠ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। \\n2. ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਃ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੇ।ਸੰਖੇਪ. \\n3. ਮੁੱਲਾਂਕਣਃ ਫਿਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਸ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ। \\n4 ਸੋਧਃ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ। \\n ਇਹ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਅੰਤਮਫਿਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ?\', \'ਹਾਂ, ਮੈਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਹੈਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੰਡਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ. ਚੈਟ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਚੈਟਬੋਟਾਂ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਖਾਸ ਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ।ਤੁਹਾਡਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ? \', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਉਪਕਰਣ ਜਾਂ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ। \\n ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨਃ \\n1. ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗਃ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੰਡਾਰ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਮ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ। \\n2. ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗਃ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। \\n3. ਮੁੱਲਾਂਕਣਃਫਿਰ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n4.ਰਿਫਾਈਨਮੈਂਟਃ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਦਮ। \\n ਇਹ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ", \'ਬੰਦ ਕਰੋ\'] ', 'ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹੋ? \n ']