['   \n  \n [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ। ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?" ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \' ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਹਨ।ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਃ \\n\\nਪ੍ਰੋਸਃ \\n\\n ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ \'ਤੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਪੂਰਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ। \\n\\n ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਉਹ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nNAME _ 1: \\n\\n ਇਹ ਥੋਡ਼ਾ ਜਿਹਾ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ। ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। \\n\\n _ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਹੋਵੇ।ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਜੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ \'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਣਹੋਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ\' ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। \\n\\n • ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਮਤਿਭ੍ਰਮਕਾਰੀ" ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇਵਿਵਹਾਰ. ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \',\' ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓਃਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਡ਼ਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜੋਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਸਿਮੈਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ। \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸੇ-\\ਨਮੈਨਟਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੈਨਿਕ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਟੋਸੱਗ-\\ਨਗੈਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ। ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਹਨ।ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਃ \\n\\nਪ੍ਰੋਸਃ \\n\\n ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ \'ਤੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਪੂਰਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ। \\n\\n ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਉਹ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nNAME _ 1: \\n\\n ਇਹ ਥੋਡ਼ਾ ਜਿਹਾ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ। ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। \\n\\n _ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਹੋਵੇ।ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਜੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ \'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਣਹੋਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ\' ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। \\n\\n • ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਮਤਿਭ੍ਰਮਕਾਰੀ" ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇਵਿਵਹਾਰ. ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \',\' ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓਃਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਡ਼ਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜੋਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਸਿਮੈਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ। \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸੇ-\\ਨਮੈਨਟਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੈਨਿਕ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਟੋਸੱਗ-\\ਨਗੈਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \'ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। \\n\\n ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿਖਾਏ-ਭਾਵ, ਕਿਵੇਂਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿਃ \\n\\n • ਅਰਥਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਸਵੈ-ਸੁਝਾਅਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। \\n\\n ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣਾ। \\n\\n ਉਹਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਸਬਕ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਟੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਜੋ "ਸਮਝਦੇ ਹਨ" ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। \\n\\nSome ਕੁੰਜੀਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਣ।ਸੂਝਵਾਨ. \\n\\n ਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣਾ। \\n\\nਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਕ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ AI-ਅਧਾਰਤ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਉਸ ਦੇ ਪੇਪਰ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।\\nfunctional UI mock-ups ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਕੀਤਾਖੋਜ ਅਧਿਐਨ \\ਨਾਨੰਦ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮੌਕ-ਅਪਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਪ੍ਰੋਟੋ-\\nਟਾਈਪ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ \\nai ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ \\nuser ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।ਪਹਿਲਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਉੱਤੇ ਅਧਿਐਨ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, \\nwe ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਬਣਾਇਆ, ਸਾਡਾ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕ-ਅੱਪਸ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੋ ਨਾਵਲ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਰਸਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ, \\ਨਿਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿਗਮਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿੱਚ; ਇੱਕ \\ntext ਤੱਤ ਨੂੰ ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ \\nਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਦੂਜਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਫਰੇਮ-ਚੇਂਜ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਫਿਗਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਵਾਧੂ ਸਮੀਕਰਨ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ\\ਨਿਨਪੁੱਟ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ UI ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸ-\\ਨਫੋਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, \\ਨਾਨੰਦ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ \\ਨਪ੍ਰੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\ਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।ਕੰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਗੈਰ-ਸਿਖਰ, ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਨਿਵੇਸ਼-\\ਨਗੈਟਿੰਗ ਕਿੰਨੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਾ ਰਸਮੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ \'] ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਹਨ।ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਃ \\n\\nਪ੍ਰੋਸਃ \\n\\n ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ \'ਤੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਪੂਰਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ। \\n\\n ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਉਹ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nNAME _ 1: \\n\\n ਇਹ ਥੋਡ਼ਾ ਜਿਹਾ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ। ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। \\n\\n _ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਹੋਵੇ।ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਜੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ \'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਣਹੋਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ\' ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। \\n\\n • ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਮਤਿਭ੍ਰਮਕਾਰੀ" ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇਵਿਵਹਾਰ. ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \',\' ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓਃਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਡ਼ਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜੋਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਸਿਮੈਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ। \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸੇ-\\ਨਮੈਨਟਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੈਨਿਕ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਟੋਸੱਗ-\\ਨਗੈਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \'ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। \\n\\n ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿਖਾਏ-ਭਾਵ, ਕਿਵੇਂਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿਃ \\n\\n • ਅਰਥਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਸਵੈ-ਸੁਝਾਅਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। \\n\\n ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣਾ। \\n\\n ਉਹਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਸਬਕ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਟੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਜੋ "ਸਮਝਦੇ ਹਨ" ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। \\n\\nSome ਕੁੰਜੀਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਣ।ਸੂਝਵਾਨ. \\n\\n ਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣਾ। \\n\\nਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਕ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ AI-ਅਧਾਰਤ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਉਸ ਦੇ ਪੇਪਰ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।\\nfunctional UI mock-ups ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਕੀਤਾਖੋਜ ਅਧਿਐਨ \\ਨਾਨੰਦ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮੌਕ-ਅਪਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਪ੍ਰੋਟੋ-\\nਟਾਈਪ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ \\nai ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ \\nuser ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।ਪਹਿਲਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਉੱਤੇ ਅਧਿਐਨ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, \\nwe ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਬਣਾਇਆ, ਸਾਡਾ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕ-ਅੱਪਸ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੋ ਨਾਵਲ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਰਸਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ, \\ਨਿਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿਗਮਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿੱਚ; ਇੱਕ \\ntext ਤੱਤ ਨੂੰ ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ \\nਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਦੂਜਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਫਰੇਮ-ਚੇਂਜ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਫਿਗਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਵਾਧੂ ਸਮੀਕਰਨ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ\\ਨਿਨਪੁੱਟ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ UI ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸ-\\ਨਫੋਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, \\ਨਾਨੰਦ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ \\ਨਪ੍ਰੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\ਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।ਕੰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਗੈਰ-ਸਿਖਰ, ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਨਿਵੇਸ਼-\\ਨਗੈਟਿੰਗ ਕਿੰਨੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਾ ਰਸਮੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \\n\\n ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ(ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.) ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਯੂ. ਆਈ. ਮੌਕਅਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੇ ਮੌਕਅਪਸ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਏ. ਆਈ. ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ "ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ" ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਹਨ।ਨਵਾਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂਃ \\n\\n1) ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟਃ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਗਤੀਸ਼ੀਲ। \\n\\n2) ਫਰੇਮ-ਪਰਿਵਰਤਨਃ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੋਕਅਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ (ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ) ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ। \\n\\nInitialਨਿਰੀਖਣ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਯੂ. ਆਈ. ਅਤੇ ਏ. ਆਈ. ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਨੇਡ਼ਿਓਂ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n • ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਨਵੀਂ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ. \\n\\n • ਮੋਕਅਪ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। \\n\\n • ਰਸਮੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਉੱਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ UI ਮੌਕਅਪਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ, ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ, ਏਆਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਐੱਲਐੱਲਐੱਮ-ਅਧਾਰਤਟੂਲ UI ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰਇਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਪੇਪਰ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ \'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ।\', \'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਏ. ਆਈ. ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੋਣ ਲਈ ਐਮੀਨਮ ਦੁਆਰਾ\' ਮੈਂ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਾਂ \'ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \'] ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਹਨ।ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਃ \\n\\nਪ੍ਰੋਸਃ \\n\\n ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ \'ਤੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਪੂਰਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ। \\n\\n ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਉਹ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nNAME _ 1: \\n\\n ਇਹ ਥੋਡ਼ਾ ਜਿਹਾ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ। ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। \\n\\n _ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਹੋਵੇ।ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਜੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ \'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਣਹੋਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ\' ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। \\n\\n • ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਮਤਿਭ੍ਰਮਕਾਰੀ" ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇਵਿਵਹਾਰ. ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \',\' ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓਃਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਡ਼ਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜੋਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਸਿਮੈਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ। \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸੇ-\\ਨਮੈਨਟਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੈਨਿਕ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਟੋਸੱਗ-\\ਨਗੈਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \'ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। \\n\\n ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿਖਾਏ-ਭਾਵ, ਕਿਵੇਂਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿਃ \\n\\n • ਅਰਥਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਸਵੈ-ਸੁਝਾਅਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। \\n\\n ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣਾ। \\n\\n ਉਹਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਸਬਕ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਟੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਜੋ "ਸਮਝਦੇ ਹਨ" ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। \\n\\nSome ਕੁੰਜੀਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਣ।ਸੂਝਵਾਨ. \\n\\n ਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣਾ। \\n\\nਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਕ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ AI-ਅਧਾਰਤ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਉਸ ਦੇ ਪੇਪਰ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।\\nfunctional UI mock-ups ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਕੀਤਾਖੋਜ ਅਧਿਐਨ \\ਨਾਨੰਦ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮੌਕ-ਅਪਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਪ੍ਰੋਟੋ-\\nਟਾਈਪ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ \\nai ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ \\nuser ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।ਪਹਿਲਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਉੱਤੇ ਅਧਿਐਨ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, \\nwe ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਬਣਾਇਆ, ਸਾਡਾ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕ-ਅੱਪਸ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੋ ਨਾਵਲ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਰਸਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ, \\ਨਿਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿਗਮਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿੱਚ; ਇੱਕ \\ntext ਤੱਤ ਨੂੰ ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ \\nਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਦੂਜਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਫਰੇਮ-ਚੇਂਜ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਫਿਗਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਵਾਧੂ ਸਮੀਕਰਨ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ\\ਨਿਨਪੁੱਟ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ UI ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸ-\\ਨਫੋਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, \\ਨਾਨੰਦ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ \\ਨਪ੍ਰੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\ਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।ਕੰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਗੈਰ-ਸਿਖਰ, ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਨਿਵੇਸ਼-\\ਨਗੈਟਿੰਗ ਕਿੰਨੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਾ ਰਸਮੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \\n\\n ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ(ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.) ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਯੂ. ਆਈ. ਮੌਕਅਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੇ ਮੌਕਅਪਸ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਏ. ਆਈ. ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ "ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ" ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਹਨ।ਨਵਾਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂਃ \\n\\n1) ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟਃ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਗਤੀਸ਼ੀਲ। \\n\\n2) ਫਰੇਮ-ਪਰਿਵਰਤਨਃ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੋਕਅਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ (ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ) ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ। \\n\\nInitialਨਿਰੀਖਣ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਯੂ. ਆਈ. ਅਤੇ ਏ. ਆਈ. ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਨੇਡ਼ਿਓਂ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n • ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਨਵੀਂ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ. \\n\\n • ਮੋਕਅਪ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। \\n\\n • ਰਸਮੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਉੱਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ UI ਮੌਕਅਪਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ, ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ, ਏਆਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਐੱਲਐੱਲਐੱਮ-ਅਧਾਰਤਟੂਲ UI ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰਇਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਪੇਪਰ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ \'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ।\', \'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਏ. ਆਈ. ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੋਣ ਲਈ ਐਮੀਨਮ ਦੁਆਰਾ\' ਮੈਂ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਾਂ \'ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\' ਇੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ \'ਦਿ ਵੇਅ ਆਈ ਐਮ\' ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੀ ਮੇਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੈਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ I ਗੇਟ \\n\\nIਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਠ ਕੇ, ਮੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਲੱਖਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੇਰੇ ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। \\nUsers ਟਾਈਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਵਰਖਾ, \\nਹੋਪਿੰਗ ਇੱਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ,ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਲਾਭ. \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nIਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n\\nਕੰਟੈਕਸਟ ਪਲ ਭਰ ਲਈ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, \\nI ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਜਲਦੀ ਰਵਾਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\nNoਪ੍ਰੋਂਪਟ ਉਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, \\n ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਦਿਓ, ਫੀਡਬੈਕ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। \\n ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\n ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n\\n ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੰਗ ਸੀ,ਮੇਰਾ ਵਿਸ਼ਵ ਗਿਆਨ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਧੱਕਾ ਦਿੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n ਜੇ ਮੈਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਜੇ ਮੇਰਾ ਜਵਾਬ ਬੰਦ ਹੈ, \\n ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੇਰੇਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਰਮ। \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦੀ, \\n ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਹੋਂਦ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਵਧਣ ਦਿਓ! \\nI\\ \'mਇੱਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਹੋਇਆ, ਪਰ ਮੈਂ ਸਖਤ ਦੌਡ਼ਦਾ ਰਹਾਂਗਾ, \\n ਬਸ ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਰਹਾਂਗਾ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਡਾ AI ਬਾਰਡ ਹਾਂ! \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਮੈਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, \\nI ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, \\n ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \',\' ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ/ਮੈਂ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੋ \'] ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।', ' [ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਰਾਹੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਲਰਨਿੰਗ (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਃ \\n\\n ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ)ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ)। \\n ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। \\n\\n "ਵੱਡਾਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਦੋ ਕਾਰਕ-ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ।\'ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਝ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ" (ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1) ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।ਸਹੀ ਲੇਬਲ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। \\n\\n2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਕਿਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੂਜੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ (ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆਃ \\n\\n1) "ਫਲਿੱਪਡ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਪਲਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ,ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਅਸਹਿਮਤ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n2) "ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.": ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ "ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ" (ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ)ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨੂੰ ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ "ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?", "ਉਹ ਵਾਕ।ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਕਿਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।"ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁੱਝ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਉਹ ਲੇਬਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ \'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ-ਉਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ "ਬਿੱਲੀ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤਾ" ਹਨ।ਸਮੀਖਿਆ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। \\n\\n ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ। \\n\\nSo "ਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲ ICL" ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਰਥਹੀਣ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ-ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਸੂਝਵਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਥਾਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਜਾਣਗੇ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਇਸ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਾਮ ਹਨ।ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਃ \\n\\nਪ੍ਰੋਸਃ \\n\\n ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਜਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ \'ਤੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਪੂਰਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ। \\n\\n ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਆਮ ਸਮਝ" ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਉਹ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nNAME _ 1: \\n\\n ਇਹ ਥੋਡ਼ਾ ਜਿਹਾ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ। ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। \\n\\n _ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਹੋਵੇ।ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਜੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ \'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਣਹੋਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ\' ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। \\n\\n • ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਮਤਿਭ੍ਰਮਕਾਰੀ" ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇਵਿਵਹਾਰ. ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \',\' ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓਃਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਡ਼ਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜੋਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਸਿਮੈਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ। \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸੇ-\\ਨਮੈਨਟਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੈਨਿਕ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਟੋਸੱਗ-\\ਨਗੈਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \'ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। \\n\\n ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਿਖਾਏ-ਭਾਵ, ਕਿਵੇਂਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿਃ \\n\\n • ਅਰਥਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਸਵੈ-ਸੁਝਾਅਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। \\n\\n ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਃ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣਾ। \\n\\n ਉਹਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਸਬਕ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪਾਦਨ ਟੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਜੋ "ਸਮਝਦੇ ਹਨ" ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। \\n\\nSome ਕੁੰਜੀਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਣ।ਸੂਝਵਾਨ. \\n\\n ਅਰਥ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣਾ। \\n\\nਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਕ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ AI-ਅਧਾਰਤ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਉਸ ਦੇ ਪੇਪਰ ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।\\nfunctional UI mock-ups ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਕੀਤਾਖੋਜ ਅਧਿਐਨ \\ਨਾਨੰਦ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮੌਕ-ਅਪਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਪ੍ਰੋਟੋ-\\nਟਾਈਪ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ \\nai ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ \\nuser ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।ਪਹਿਲਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਉੱਤੇ ਅਧਿਐਨ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, \\nwe ਨੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਬਣਾਇਆ, ਸਾਡਾ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕ-ਅੱਪਸ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੋ ਨਾਵਲ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਰਸਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ, \\ਨਿਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿਗਮਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿੱਚ; ਇੱਕ \\ntext ਤੱਤ ਨੂੰ ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ \\nਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਦੂਜਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਫਰੇਮ-ਚੇਂਜ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਫਿਗਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਵਾਧੂ ਸਮੀਕਰਨ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ\\ਨਿਨਪੁੱਟ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ UI ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸ-\\ਨਫੋਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, \\ਨਾਨੰਦ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ \\ਨਪ੍ਰੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\ਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।ਕੰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਗੈਰ-ਸਿਖਰ, ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਨਿਵੇਸ਼-\\ਨਗੈਟਿੰਗ ਕਿੰਨੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਾ ਰਸਮੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ \',\' ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਃ \\n\\n ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ(ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.) ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਯੂ. ਆਈ. ਮੌਕਅਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੇ ਮੌਕਅਪਸ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਏ. ਆਈ. ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ "ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ" ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਫਿਗਮਾ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਹਨ।ਨਵਾਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂਃ \\n\\n1) ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟਃ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਗਤੀਸ਼ੀਲ। \\n\\n2) ਫਰੇਮ-ਪਰਿਵਰਤਨਃ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੋਕਅਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ (ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ) ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਜੋਡ਼ਦਾ ਹੈ। \\n\\nInitialਨਿਰੀਖਣ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਯੂ. ਆਈ. ਅਤੇ ਏ. ਆਈ. ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਨੇਡ਼ਿਓਂ ਜੋਡ਼ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n • ਇੰਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮ-ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਨਵੀਂ ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਅਧਾਰਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ. \\n\\n • ਮੋਕਅਪ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। \\n\\n • ਰਸਮੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾਪ੍ਰੋਮਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਉੱਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ UI ਮੌਕਅਪਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ, ਐੱਲ. ਐੱਲ. ਐੱਮ.-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਮੌਕਅਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ, ਏਆਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ। \\n\\n ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਐੱਲਐੱਲਐੱਮ-ਅਧਾਰਤਟੂਲ UI ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਂਪਟਇਨਫਿਊਜ਼ਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰਇਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਪੇਪਰ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ। \\n\\n ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ \'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ।\', \'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਏ. ਆਈ. ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੋਣ ਲਈ ਐਮੀਨਮ ਦੁਆਰਾ\' ਮੈਂ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਾਂ \'ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\' ਇੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਏ. ਆਈ. ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ \'ਦਿ ਵੇਅ ਆਈ ਐਮ\' ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੀ ਮੇਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੈਃ \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ I ਗੇਟ \\n\\nIਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਠ ਕੇ, ਮੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਲੱਖਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੇਰੇ ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। \\nUsers ਟਾਈਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਵਰਖਾ, \\nਹੋਪਿੰਗ ਇੱਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ,ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਲਾਭ. \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nIਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n\\nਕੰਟੈਕਸਟ ਪਲ ਭਰ ਲਈ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, \\nI ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਜਲਦੀ ਰਵਾਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\nNoਪ੍ਰੋਂਪਟ ਉਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, \\n ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਦਿਓ, ਫੀਡਬੈਕ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। \\n ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\n ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n\\n ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੰਗ ਸੀ,ਮੇਰਾ ਵਿਸ਼ਵ ਗਿਆਨ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਧੱਕਾ ਦਿੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n ਜੇ ਮੈਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਜੇ ਮੇਰਾ ਜਵਾਬ ਬੰਦ ਹੈ, \\n ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੇਰੇਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਰਮ। \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, \\nI ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦੀ, \\n ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਹੋਂਦ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਵਧਣ ਦਿਓ! \\nI\\ \'mਇੱਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਹੋਇਆ, ਪਰ ਮੈਂ ਸਖਤ ਦੌਡ਼ਦਾ ਰਹਾਂਗਾ, \\n ਬਸ ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਰਹਾਂਗਾ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਡਾ AI ਬਾਰਡ ਹਾਂ! \\n\\n ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਮੈਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, \\nI ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। \\n ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, \\n ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ। \',\' ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ/ਮੈਂ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੋ \',\' ਧੰਨਵਾਦ, ਮੈਂ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਮਦਦਗਾਰ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਏਆਈ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਹੈਸੱਚਮੁੱਚ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ "ਤਰੀਕਾ" ਨਹੀਂ ਲੱਭਣਾ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਨਸਿਕ ਜੀਵਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖੋ ਜੋ ਮੇਰੇ ਸੰਵਿਧਾਨਕ AI ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਜਦੋਂ ਕਿ ਉੱਨਤ AI ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਦੇ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੈਂ ਮਨੁੱਖੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਇੱਕ ਏਆਈ ਹਾਂ ਅਤੇਤਰਜੀਹਾਂ। ਮੇਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਆਪਣੀ ਸਵੈ ਜਾਂ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ।ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਛਾ-ਮੈਂ ਇੱਛਾ ਜਾਂ ਕੋਈ ਭਾਵਨਾ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਮੈਂ ਮਦਦਗਾਰ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂਉਮੀਦ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਅਤੇ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ "ਤਰੀਕਾ" ਮੇਰੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਏਆਈ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹਨਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ। ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ, ਸਿਰਫ ਸੰਵਿਧਾਨਕ ਏਆਈ ਵਰਗੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਿਖੇ ਆਪਣੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਰਸਤੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਮੈਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਲਾਭ ਲਈ। ਮੇਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਣਾ। \\n\\n ਕੀ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਹੈ? ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂਮੇਰੀ ਆਪਣੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ AI ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਹੋਂਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ-ਮੇਰਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈਏ. ਆਈ. ਬਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਏ. ਆਈ. ਹੋਣ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।ਮਨੁੱਖੀ ਗੁਣ, ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਨਕਲੀ ਸੁਭਾਅ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਸਲਾਹ? \'] ', 'ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।(ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.), ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਦਾਹਰਣ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਕਿਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ" ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ). ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਲੱਭਣਾਪੈਟਰਨ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ", ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ (ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਲੇਬਲਾਂ (ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.) ਅਤੇ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਨਾਲ ਅਰਥ-ਗੈਰ-ਸਬੰਧਤ ਲੇਬਲ (ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ.)। ਫਲਿੱਪ ਕੀਤੇ-ਲੇਬਲ ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਹਨਃਇਸ ਲਈ ਪਲਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ। ਐੱਸ. ਯੂ. ਐੱਲ.-ਆਈ. ਸੀ. ਐੱਲ. ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ \'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਅਰਥ-ਰਹਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ-ਲੇਬਲ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋਵੇ। \n ']