ChatGPT യുടെ ആവിർഭാവത്തിനുശേഷം, AI ബൂം രണ്ട് വർഷമായി നിലനിൽക്കുന്നു. ഈ സമയത്ത്, ലളിതമായ കമാൻഡുകളിൽ നിന്ന് സുഗമവും സ്വാഭാവികവുമായ വാചകം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ കഴിവുകളിൽ പൊതുജനങ്ങൾ ആവേശഭരിതരാണ്, ഇത് സയൻസ് ഫിക്ഷൻ സാഹചര്യങ്ങളെ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കി മാറ്റുന്നു.
വലിയ മോഡലുകളുടെ മേഖലയും ഒരു നിർണായക ഘട്ടത്തിലേക്ക് കടക്കുകയാണ്, അവിടെ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ യഥാർത്ഥ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതും പുതിയ ഒരു വാണിജ്യ ആവാസവ്യവസ്ഥയായി വികസിക്കുന്നതുമായ പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളാക്കി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്.
മൊബൈൽ പേയ്‌മെന്റുകൾ, സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ, എൽടിഇ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് മൊബൈൽ ഇന്റർനെറ്റ് യുഗത്തിന്റെ അഭിവൃദ്ധിക്ക് ഇന്ധനം നൽകിയതുപോലെ, 2024 ൽ AI വ്യവസായവും അത്തരമൊരു ഉൽപ്പന്ന-വിപണി അനുയോജ്യത (PMF) തേടുന്നു.
പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന യുഗം ആരംഭിച്ചു, പുതിയൊരു അതിർത്തി കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ എന്നത് വലിയ മോഡലുകൾ പണം കത്തിക്കുന്ന മറ്റൊരു മൂലധന ഗെയിമാണോ, ഇന്റർനെറ്റ് കുമിളയുടെ ഒരു പുനർനിർമ്മാണമാണോ, അതോ ജെൻസൺ ഹുവാങ് പറഞ്ഞതുപോലെ ഒരു പുതിയ വ്യാവസായിക വിപ്ലവത്തിന്റെ തുടക്കമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് (എജിഐ) നേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഈ ഉത്തരം വെളിപ്പെടും.
വലിയ മോഡലുകളുടെ വലിയ പ്രശ്നങ്ങൾ
ഇന്ന്, അടിസ്ഥാന മോഡലുകളിലെ മത്സരം അടിസ്ഥാനപരമായി സ്ഥിരത കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഓപ്പൺഎഐയുടെ നേതൃത്വത്തിൽ, ചാറ്റ്ജിപിടി വിപണിയിൽ മുൻനിരയിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുന്നതിനാൽ, ആന്ത്രോപിക്, ഡീപ് മൈൻഡ്, ലാമ, ഗ്രോക്ക് തുടങ്ങിയ മറ്റ് കളിക്കാർക്ക് അവരുടേതായ ശക്തികളുണ്ട്.
അതിനാൽ, 2024 ലെ ഏറ്റവും ആവേശകരമായ കാര്യം, ആർക്കാണ് പാരാമീറ്ററുകൾ വികസിപ്പിച്ചത് അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെട്ട പ്രതികരണ വേഗത എന്നതല്ല, മറിച്ച് എത്രത്തോളം വലിയ മോഡൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗയോഗ്യമായ ഉൽപ്പന്നമായി മാറാൻ കഴിയും എന്നതാണ്.
തുടക്കം മുതൽ തന്നെ വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോഗിക്കുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായിരുന്നു. ഹാർവാർഡ് ബിസിനസ് റിവ്യൂ നടത്തിയ ഒരു സർവേയിൽ 100 തരം ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി.
എന്നിരുന്നാലും, അവ അഞ്ച് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളായി പെടുന്നു: സാങ്കേതിക പ്രശ്‌നപരിഹാരം, ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണവും എഡിറ്റിംഗും, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, പഠനവും വിദ്യാഭ്യാസവും, കലാപരമായ സൃഷ്ടിയും ഗവേഷണവും.
പ്രശസ്ത നിക്ഷേപ സ്ഥാപനമായ a16z, പെർപ്ലെക്സിറ്റി, ക്ലോഡ്, ചാറ്റ്ജിപിടി തുടങ്ങിയ പരിചിതമായ പേരുകൾ ഉൾപ്പെടെ അവരുടെ ടീമിന്റെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പങ്കിട്ടു. ഗ്രാനോള, വിസ്പർ ഫ്ലോ, എവരി ഇൻ‌കോർപ്പറേറ്റഡ്, കബ്ബി തുടങ്ങിയ നോട്ട്-ടേക്കിംഗ് ആപ്പുകൾ പോലുള്ള കൂടുതൽ പ്രത്യേക ഉൽപ്പന്നങ്ങളും ഉണ്ട്. വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയിൽ, 2024 ലെ ഏറ്റവും വലിയ വിജയി നോട്ട്ബുക്ക് എൽ‌എമ്മും, Character.ai, Replika പോലുള്ള ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും ആയിരുന്നു.
സാധാരണ ഉപയോക്താക്കൾക്ക്, ഈ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും സൗജന്യമാണ്, സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനോ പ്രൊഫഷണൽ പതിപ്പുകളോ ആവശ്യമായ ചെലവുകളല്ല. ChatGPT പോലുള്ള ഒരു ശക്തമായ കമ്പനിക്ക് പോലും, 2024-ൽ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ വരുമാനം പ്രതിമാസം ഏകദേശം $283 മില്യൺ ആയിരുന്നു, 2023-ൽ നിന്ന് ഇത് ഇരട്ടിയായി. എന്നാൽ വലിയ ചെലവുകൾ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഈ വരുമാനം നിസ്സാരമാണെന്ന് തോന്നുന്നു.
സാങ്കേതിക പുരോഗതി ആസ്വദിക്കുന്നത് സാധാരണ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സന്തോഷകരമാണ്, എന്നാൽ വ്യവസായ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക്, സാങ്കേതിക പരിണാമം എത്ര ആവേശകരമാണെങ്കിലും, അത് ലാബിൽ തുടരാൻ കഴിയില്ല; പരീക്ഷണത്തിനായി അത് വാണിജ്യ ലോകത്ത് പ്രവേശിക്കണം. സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ മോഡൽ വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല, പരസ്യങ്ങൾ ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിനുള്ള സമയം ഇതുവരെ എത്തിയിട്ടില്ല. വലിയ മോഡലുകൾക്ക് പണം കളയാൻ ശേഷിക്കുന്ന സമയം അതിക്രമിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഇതിനു വിപരീതമായി, ബിസിനസ് അധിഷ്ഠിത വികസനം കൂടുതൽ പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതാണ്.
2018 മുതൽ, ഫോർച്യൂൺ 500 വരുമാന കോളുകളിൽ AI യുടെ പരാമർശം ഏകദേശം ഇരട്ടിയായി. എല്ലാ വരുമാന കോളുകളിലും, 19.7% രേഖകളിലും ഏറ്റവും കൂടുതൽ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന വിഷയമായി ജനറേറ്റീവ് AI പരാമർശിക്കപ്പെടുന്നു.
ഇത് മുഴുവൻ വ്യവസായത്തിന്റെയും അഭിപ്രായ ഐക്യമാണ്. ചൈന അക്കാദമി ഓഫ് ഇൻഫർമേഷൻ ആൻഡ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് ടെക്നോളജി പുറത്തിറക്കിയ "ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഡെവലപ്മെന്റ് റിപ്പോർട്ട് (2024)" പ്രകാരം, 2026 ആകുമ്പോഴേക്കും, 80%-ത്തിലധികം സംരംഭങ്ങളും ജനറേറ്റീവ് AI API-കൾ ഉപയോഗിക്കും അല്ലെങ്കിൽ ജനറേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിന്യസിക്കും.
സംരംഭങ്ങൾക്കും ഉപഭോക്താക്കൾക്കുമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വ്യത്യസ്ത വികസന പ്രവണതകൾ കാണിക്കുന്നു: ഉപഭോക്തൃ-മുഖാമുഖ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കുറഞ്ഞ തടസ്സങ്ങൾക്കും സർഗ്ഗാത്മകതയ്ക്കും പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു, അതേസമയം സംരംഭ-മുഖാമുഖ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രൊഫഷണൽ കസ്റ്റമൈസേഷനിലും കാര്യക്ഷമത ഫീഡ്‌ബാക്കിലും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നത് എല്ലാ കമ്പനികളും പിന്തുടരുന്നതും നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതുമായ ഒന്നാണ്, എന്നാൽ ഈ നാല് വാക്കുകൾ പറയുന്നത് വളരെ അവ്യക്തമാണ്. വലിയ മോഡലുകൾക്ക് ഉപയോഗ കേസുകളിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിഹരിക്കാനും കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് തെളിയിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള എൻട്രി പോയിന്റുകൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്തൽ
വിഭവ നിക്ഷേപത്തിന്റെ കാര്യത്തിലായാലും വിപണി വിപുലീകരണ ശ്രമങ്ങളുടെ കാര്യത്തിലായാലും, 2024-ൽ ഉടനീളം വലിയ മോഡലുകളിൽ ചൈനയുടെ മത്സരം രൂക്ഷമായിരുന്നു.
ചൈനയിലെ വ്യവസായ, വിവര സാങ്കേതിക മന്ത്രാലയത്തിന്റെ ഡാറ്റ പ്രകാരം, 2023-ൽ ചൈനയിലെ വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ വിപണിയുടെ വളർച്ചാ നിരക്ക് 100% കവിഞ്ഞു, ഏകദേശം 2 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തി. കമ്പനികൾ വാണിജ്യവൽക്കരണത്തിൽ സജീവമായി പരീക്ഷണം നടത്തുന്നു, തുടക്കത്തിൽ വിലയുദ്ധങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുന്നു: ടോക്കൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബില്ലിംഗ്, API കോളുകൾ, മറ്റ് രീതികൾ എന്നിവയിലൂടെ ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ. പല മുഖ്യധാരാ വലിയ മോഡലുകളും ഇപ്പോൾ ഏതാണ്ട് സൗജന്യമാണ്.
വിലകളും ചെലവുകളും കുറയ്ക്കുക എന്നത് താരതമ്യേന എളുപ്പമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ബിസിനസ്സ് മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രവേശന സാഹചര്യങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പാതയാണ്.
എല്ലാ കമ്പനികളും വില യുദ്ധങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കുന്നില്ല, കാരണം അവ കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള മത്സരത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
"ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നമ്മുടെ സവിശേഷ സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്തുകയും നമ്മുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യേണ്ടത് കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്. ടെൻസെന്റിന് നിരവധി ആന്തരിക സാഹചര്യങ്ങളുണ്ട്, അത് ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുകയും ഞങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു," ടെൻസെന്റ് ക്ലൗഡിലെ AI ഉൽപ്പന്ന സ്പെഷ്യലിസ്റ്റും ടെൻസെന്റ് ഹുൻയുവാൻ ടോബ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ തലവനുമായ ഷാവോ സിൻയു പറഞ്ഞു. "ബാഹ്യമായി, ഞങ്ങൾ ഒരു വ്യവസായത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, ആ വ്യവസായത്തിനുള്ളിലെ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ക്രമേണ വികസിക്കുന്നു."
നിരവധി അടിസ്ഥാന മോഡലുകളിൽ, ഹുൻയുവാൻ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധ പിടിച്ചുപറ്റുന്ന ഒന്നായിരിക്കില്ല, പക്ഷേ അതിന്റെ സാങ്കേതിക ശക്തി നിഷേധിക്കാനാവാത്തതാണ്.
2023 സെപ്റ്റംബറിൽ, ഹുൻയുവാൻ ജനറൽ ടെക്സ്റ്റ്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് മോഡൽ ഹുൻയുവാൻ ടർബോ പുറത്തിറക്കി, പുതിയ മിക്സ്ചർ ഓഫ് എക്സ്പേർട്ട്സ് (MoE) ഘടന സ്വീകരിച്ചു. ഭാഷാ ധാരണയിലും ജനറേഷനിലും, ലോജിക്കൽ യുക്തിയിലും, ഉദ്ദേശ്യ തിരിച്ചറിയലിലും, കോഡിംഗ്, ലോംഗ്-കൺടെക്സ്റ്റ്, അഗ്രഗേഷൻ ടാസ്‌ക്കുകളിലും ഇത് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. 2023 നവംബറിലെ ഡൈനാമിക് അപ്ഡേറ്റ് പതിപ്പിൽ, ബോർഡിലുടനീളം ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന മോഡലായി ഇത് അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യപ്പെട്ടു. നിലവിൽ, ടെൻസെന്റ് ഹുൻയുവാന്റെ കഴിവുകൾ ടെൻസെന്റ് ക്ലൗഡിലൂടെ പൂർണ്ണമായും വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ടെൻസെന്റ് ക്ലൗഡ് ഇന്റലിജൻസിൽ നിന്നുള്ള മറ്റ് AI ഉൽപ്പന്നങ്ങളും കഴിവുകളും സംയോജിപ്പിച്ച് വിവിധ വലുപ്പങ്ങളും തരങ്ങളും മോഡലുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് മോഡൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ സാഹചര്യങ്ങളിൽ എത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
നിലവിൽ, മോഡലുകളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫോമുകളെ ഏകദേശം രണ്ട് തരങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: ഗൗരവമേറിയ സാഹചര്യങ്ങളും വിനോദ സാഹചര്യങ്ങളും. രണ്ടാമത്തേതിൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, കമ്പാനിയൻ ആപ്പുകൾ മുതലായവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൃത്യതയും വിശ്വാസ്യതയും വളരെയധികം ആവശ്യപ്പെടുന്ന സംരംഭങ്ങളുടെ പ്രധാന ബിസിനസ് പ്രവർത്തനങ്ങളിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെയാണ് "ഗുരുതരമായ സാഹചര്യങ്ങൾ" എന്ന് പറയുന്നത്. ഈ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, വലിയ മോഡലുകൾ ഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, സാധാരണയായി മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളും ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങളും പാലിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവയുടെ പ്രയോഗ ഫലങ്ങൾ സംരംഭങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമതയുമായും ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളുമായും നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
ടെൻസെന്റ് ക്ലൗഡ് ഒരിക്കൽ ഒരു ഔട്ട്ബൗണ്ട് സേവന ദാതാവിന് ഒരു ഉപഭോക്തൃ സേവന സംവിധാനം നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിച്ചു, ഇത് ഒരു സാധാരണ ഗുരുതരമായ സാഹചര്യമാണ്. ഔട്ട്ബൗണ്ട് കോളുകളിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഭാഷണ കഴിവുകൾ, ഉള്ളടക്ക ധാരണ, വിശകലന കഴിവുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇവ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുമായി വളരെ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
വാസ്തവത്തിൽ, വെല്ലുവിളി വിശദാംശങ്ങളിലാണ്. ആ സമയത്ത്, ടീം രണ്ട് പ്രധാന വെല്ലുവിളികളെ നേരിട്ടു. ഒന്ന് പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങളായിരുന്നു, മോഡലിന്റെ പാരാമീറ്റർ വലുപ്പം വളരെ വലുതായിരുന്നു, 70B അല്ലെങ്കിൽ 300B സ്കെയിലിൽ എത്തിയതിനാൽ, 500 മില്ലിസെക്കൻഡിനുള്ളിൽ പ്രതികരണം എങ്ങനെ പൂർത്തിയാക്കാം, അത് ഡൗൺസ്ട്രീം TTS സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് എങ്ങനെ കൈമാറാം എന്നത് ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതിക വെല്ലുവിളിയായി മാറി.
രണ്ടാമത്തേത് സംഭാഷണ യുക്തിയുടെ കൃത്യതയായിരുന്നു. ചില സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഈ മോഡൽ ചിലപ്പോൾ യുക്തിരഹിതമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും മൊത്തത്തിലുള്ള സംഭാഷണ ഫലത്തെ ബാധിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കാൻ, പ്രോജക്റ്റ് ടീം ഒരു തീവ്രമായ ആവർത്തന തന്ത്രം സ്വീകരിച്ചു, 1-2 മാസത്തെ വികസന ചക്രത്തിനുള്ളിൽ ആഴ്ചയിൽ ഒരു പതിപ്പ് എന്ന ദ്രുത ആവർത്തന വേഗത നിലനിർത്തി.
എന്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കൾ വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ താൽപ്പര്യം കാണിക്കുകയും നൂതനാശയങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ തയ്യാറാവുകയും ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും ബിസിനസ്സിന്റെയും ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനത്തിൽ എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരു വൈജ്ഞാനിക വിടവ് ഉണ്ട്. സ്വന്തം ബിസിനസിനെക്കുറിച്ച് സംരംഭങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയാത്തതിൽ നിന്ന് ഇത് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതല്ല, മറിച്ച് വ്യവസായ പ്രശ്‌നങ്ങളും ബിസിനസ്സ് സാഹചര്യങ്ങളും ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും, ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും, സംരംഭങ്ങൾക്ക് AI ലാൻഡിംഗ് പരിഹാരങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും, സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും ബിസിനസ്സിന്റെയും മികച്ച സംയോജനം നേടുന്നതിനും ഒരു പ്രൊഫഷണൽ സാങ്കേതിക സംഘം ആവശ്യമാണ്.
"പരമ്പരാഗത സമീപനത്തിന് ഓപ്പറേറ്റർമാർ ഒരു സമയം ഒരു സാഹചര്യം (കോർപ്പറ) നിർമ്മിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം," സിൻയു വിശദീകരിച്ചു, "എന്നാൽ വലിയ മോഡലുകളിൽ, ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് നൽകിയാൽ മതി." ഡിമാൻഡ് വ്യക്തമാക്കിയ ശേഷം, ഹുൻയുവാൻ ടീം എല്ലാ ആഴ്ചയും ഒരു പതിപ്പ് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തു, ഇത് ആവർത്തന വേഗത ത്വരിതപ്പെടുത്തി, ഒന്നോ രണ്ടോ മാസത്തിനുള്ളിൽ കൃത്യത 95% എത്തി.
ഈ ഔട്ട്ബൗണ്ട് സേവന ദാതാവിന്, ജനറേറ്റീവ് സാങ്കേതികവിദ്യ പൂർണ്ണമായും പുതിയതായിരുന്നു. വലിയ മോഡലുകൾ കൊണ്ടുവരുന്ന നേട്ടങ്ങൾ ഹുൻയുവാൻ അവർക്ക് നേരിട്ട് കാണിച്ചുകൊടുത്തു, അതുവഴി മനുഷ്യശക്തി ചെലവ് മുക്കാൽ ഭാഗത്തോളം കുറച്ചു.
"ഏറ്റവും നല്ല സമീപനം ഇഫക്റ്റുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്," സിൻയു പറഞ്ഞു. ജനറേറ്റീവ് സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കുറച്ച് ധാരണയുണ്ടെങ്കിലും അധികം അറിവില്ലെങ്കിൽ, ഇഫക്റ്റുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതാണ് ഏറ്റവും ഫലപ്രദം. ഉപഭോക്താവിന്റെ ബിസിനസ്സ് അനുഭവത്തിലൂടെ പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയും, നേരിട്ട് ടെസ്റ്റ് വെരിഫിക്കേഷൻ നടത്തുന്നതിലൂടെയും, കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും.
"ടു-വേ യാത്ര" എന്ന് വിശേഷിപ്പിക്കപ്പെട്ടിരുന്ന Xiaomi-യുമായുള്ള സഹകരണത്തിലും സമാനമായ ഒരു അനുഭവം ഉണ്ടായി.
ചോദ്യോത്തര ഇടപെടലുകളിൽ വലിയ മോഡലുകൾ അവതരിപ്പിക്കാനും, ടെർമിനലുകളിൽ AI തിരയൽ കഴിവുകൾ പ്രയോഗിക്കാനും മറ്റേ കക്ഷി ആഗ്രഹിച്ചു. ഇത് ഹുന്യുവാന്റെ രണ്ട് ശക്തികളെ ബാധിച്ചു: ടെൻസെന്റിന്റെ സമ്പന്നമായ ഉള്ളടക്ക ആവാസവ്യവസ്ഥ നൽകുന്ന പിന്തുണയും AI തിരയലിൽ ഹുന്യുവാന്റെ കഴിവുകളും. ചോദ്യോത്തരത്തിന്, കൃത്യത വളരെ നിർണായകമാണ്.
"തുടക്കത്തിൽ ഇപ്പോഴും നിരവധി ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നു," സിൻയു ഓർമ്മിച്ചു. "അവരുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, ബിസിനസ് ഫോം കാഷ്വൽ ചാറ്റ്, വിജ്ഞാന ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ, മറ്റ് തരങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഒന്നിലധികം സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവയിൽ വിജ്ഞാന ചോദ്യോത്തര സാഹചര്യത്തിന് താരതമ്യേന ഉയർന്ന കൃത്യത ആവശ്യകതകളുണ്ടായിരുന്നു."
പ്രാഥമിക പരിശോധനയിലൂടെ, ഹുൻയുവാൻ ടീം തിരയൽ സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവരുടെ നേട്ടങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കി, കൂടാതെ മറ്റ് കക്ഷിയുമായി ചേർന്ന്, വ്യത്യസ്ത വിഷയ തലങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് വിശാലമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ചോദ്യോത്തര ആശയവിനിമയം ക്രമേണ പരിഷ്കരിച്ചു. ഇത്തരത്തിലുള്ള വിഭജനം മോഡലിന് ഓരോ സാഹചര്യത്തിന്റെയും പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളും ഫല ആവശ്യകതകളും കൂടുതൽ വ്യക്തമായി മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതുവഴി കൂടുതൽ ലക്ഷ്യബോധമുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്തുന്നു.
അറിവിന്റെ ചോദ്യോത്തര സാഹചര്യമാണ് ലാൻഡിങ് പോയിന്റായി മാറിയത്. തുടർന്നുള്ള നടപ്പാക്കലുകളിൽ, ഹുൻയുവാൻ ഇനിയും നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ മറികടക്കേണ്ടി വന്നു: ലേറ്റൻസി പ്രശ്നങ്ങൾ പരാമർശിക്കേണ്ടതില്ല, പ്രതികരണ സമയം വേഗത്തിലായിരിക്കണം; രണ്ടാമതായി, തിരയൽ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സംയോജനം.
"മുഴുവൻ ലിങ്കിലും, അത് ഒരു ഉയർന്ന സമയബന്ധിതമായ ചോദ്യമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ സ്വയം വികസിപ്പിച്ച ഒരു സെർച്ച് എഞ്ചിനും ഒരു ഉദ്ദേശ്യ വർഗ്ഗീകരണ മോഡലും നിർമ്മിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, അത് വാർത്തകളുമായോ സമകാലിക വിഷയങ്ങളുമായോ ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ, തുടർന്ന് അത് പ്രധാന മോഡലിനോ AI തിരയലിനോ നൽകണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുക."
ഏറ്റവും ആവശ്യമായ ഭാഗങ്ങൾ വിളിക്കുന്നത് മാത്രമേ പ്രതികരണ വേഗത വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തൂ. ഒരു പ്രധാന കണ്ടെത്തൽ, 70% അന്വേഷണങ്ങളും AI തിരയലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു എന്നതാണ്, അതായത് ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന കോൾ പിന്തുണയായി ആവശ്യത്തിന് സമ്പന്നമായ ഉള്ളടക്കം ഉണ്ടായിരിക്കണം.
ഹുന്യുവാന് പിന്നില്‍ ടെന്‍സെന്റ് ഉള്ളടക്ക ആവാസവ്യവസ്ഥ മുഴുവന്‍ ഉണ്ട്. വാര്‍ത്തകള്‍, സംഗീതം, ധനകാര്യം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം എന്നിവയില്‍ നിന്ന് പോലും, ടെന്‍സെന്റിന്റെ ആവാസവ്യവസ്ഥ ഉയര്‍ന്ന നിലവാരമുള്ള ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഒരു സമ്പത്ത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. തിരയലുകള്‍ക്കിടയില്‍ ഹുന്യുവാന് മോഡലിന് ഈ ഉള്ളടക്കം ആക്‌സസ് ചെയ്യാനും റഫര്‍ ചെയ്യാനും കഴിയും, ഇത് ഒരു സവിശേഷ നേട്ടം നല്‍കുന്നു.
രണ്ട് മാസത്തിലധികം നീണ്ട തീവ്രമായ ആവർത്തനത്തിനുശേഷം, പ്രതികരണങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം, പ്രതികരണ വേഗത, പ്രകടനം എന്നിവ ആവശ്യകതകൾ പൂർണ്ണമായും നിറവേറ്റുകയും Xiaomi-യുടെ യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്തു.
B2B ബിസിനസിന്റെ താക്കോൽ വരുമാനം ഉണ്ടാക്കുകയും വിശ്വാസം നേടുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്, ഇതിന് ക്ലയന്റുകളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ മൂല്യം നൽകേണ്ടതുണ്ട്.
കൂടുതൽ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് എത്തുന്നതിനായി "റോൾ" സാമാന്യവൽക്കരണം
വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലും ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും വലിയ മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വളർച്ചയെ തന്നെ പരിപോഷിപ്പിക്കുന്നു.
ചില വലിയ മോഡൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക്, B2C പാത്ത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ ഒരു പ്രധാന പരിഗണന ഉൾപ്പെടുന്നു: മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉപയോഗിക്കുക. വലിയ മോഡലുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത അനന്തമാണ്, കൂടാതെ ഉപഭോക്തൃ ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണവും പ്രവർത്തനവും മോഡൽ ആവർത്തനത്തിന് ഇന്ധനം നൽകുന്നു, അതുവഴി ആവർത്തന വേഗത ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു.
വാസ്തവത്തിൽ, ബി2ബി ബിസിനസ്സിലും ഇത് കൈവരിക്കാനാകും, ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുകൾ ഉള്ളതിനാലാണിത്.
"ടീനേജർ ഗെയിൻസ്" എന്നതിന്റെ K12 ചൈനീസ് ഉപന്യാസ ഗ്രേഡിംഗ് സവിശേഷത ഹുന്യുവാന്റെ മൾട്ടിമോഡൽ കഴിവുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. ടെൻസെന്റ് ക്ലൗഡിന്റെ ഇന്റലിജന്റ് OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, ഇത് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഉപന്യാസ ഉള്ളടക്കം തിരിച്ചറിയുകയും പ്രീസെറ്റ് സ്കോറിംഗ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപന്യാസങ്ങളെ ഗ്രേഡ് ചെയ്യാൻ വലിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സാധാരണയായി, വലിയ മോഡലും ഒരു മനുഷ്യ അധ്യാപകനും തമ്മിലുള്ള സ്കോർ വ്യത്യാസം അഞ്ച് പോയിന്റുകൾക്കുള്ളിലാണെങ്കിൽ, അത് നല്ലതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു - പക്ഷേ ഇത് നേടുന്നത് എളുപ്പമല്ല. തുടക്കത്തിൽ, ഹുൻയുവാന്റെ സ്കോറുകളുടെ 80% മാത്രമേ മനുഷ്യ അധ്യാപകരുടെ സ്കോറുകളുടെ അഞ്ച് പോയിന്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ.
"ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് മോഡലിന് ചില രീതികളും കഴിവുകളും ഉണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു പ്രത്യേക ക്ലയന്റിന്റെ ബിസിനസ്സിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, ഉയർന്ന പ്രകടനം ആവശ്യമാണ്," സിൻയു പറഞ്ഞു. "90% കൃത്യത ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടിയേക്കാം, 70% അല്ലെങ്കിൽ 80% കൃത്യതയോടെ, ഇപ്പോഴും ഒരു വിടവ് ഉണ്ട്."
ഇതിനർത്ഥം തുടർച്ചയായ പരിശ്രമം ആവശ്യമാണ് എന്നാണ്. എന്റർപ്രൈസ് ക്ലയന്റ് അടിത്തറ വികസിക്കുമ്പോൾ, സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ തന്നെ പുതിയ ആവശ്യങ്ങൾ ഉന്നയിക്കപ്പെടുന്നു: ഒന്നാമതായി, ആവർത്തന വേഗതയിൽ ഗണ്യമായ വർദ്ധനവ് - ഉപഭോക്തൃ ഉപയോക്താക്കൾക്കുള്ള ആവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഒന്ന് മുതൽ രണ്ട് മാസം വരെ എടുത്തേക്കാം, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ ആഴ്ചതോറും ഒരു പുതിയ പതിപ്പ് ദൃശ്യമാകും. ഈ ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ആവർത്തനം മോഡൽ വളർച്ചയെയും പുരോഗതിയെയും വളരെയധികം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
രണ്ടാമതായി, വ്യത്യസ്ത എന്റർപ്രൈസ് സാഹചര്യങ്ങൾ തുടർച്ചയായി നൽകുന്നത് മോഡലിന്റെ സാമാന്യവൽക്കരണ ശേഷിയെ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. വൈവിധ്യമാർന്ന എന്റർപ്രൈസ് ആവശ്യങ്ങൾ ആഴത്തിൽ നിറവേറ്റുന്നത് മോഡൽ വികസനത്തിന്റെയും ആവർത്തനത്തിന്റെയും വേഗത ത്വരിതപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, മോഡലിന്റെ പ്രായോഗികതയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഗൗരവമേറിയ സാഹചര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ വിനോദാധിഷ്ഠിത സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് വികസിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
സീരീസ് എ ഫണ്ടിംഗിൽ അടുത്തിടെ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരുമാനം നേടിയ റോൾ-പ്ലേയിംഗ് കണ്ടന്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായ "ഡ്രീം ഡൈമൻഷൻ", യുവ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സേവനം നൽകുന്നതിനായി ഹുൻയുവാൻ ലാർജ് മോഡലിന്റെ റോൾ-പ്ലേയിംഗ് എക്‌സ്‌ക്ലൂസീവ് മോഡലായ ഹുൻയുവാൻ-റോൾ പ്രയോഗിച്ചു. സംവേദനാത്മകവും കഥാധിഷ്ഠിതവുമായ വെർച്വൽ കഥാപാത്ര ഇടപെടൽ അനുഭവം നൽകുന്നതിന് ഇത് ജനറേറ്റീവ് AI സാങ്കേതികവിദ്യ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഹുൻയുവാൻ-റോൾ മനുഷ്യ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടലിന്റെ ഒരു പുതിയ രൂപത്തിന് തുടക്കമിട്ടു. വൈവിധ്യമാർന്ന വെർച്വൽ കഥാപാത്ര ഇമേജുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച കഥ പശ്ചാത്തലങ്ങളെയും കഥാപാത്ര ക്രമീകരണങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഇത് ഉപയോക്താക്കളെ സ്വാഭാവികവും സുഗമവുമായ സംവേദനാത്മക സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു.
സാങ്കേതിക തലത്തിൽ, ദീർഘവും ഹ്രസ്വവുമായ വാചക സംഭാഷണങ്ങൾ, ഉദ്ദേശ്യ തിരിച്ചറിയൽ, പ്രതികരണം എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ഹുൻയുവാൻ-റോളിന്റെ മുൻനിര നേട്ടങ്ങൾ ഇത്തരം സാഹചര്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും മികച്ച ഉള്ളടക്ക മാനുഷികവൽക്കരണ കഴിവുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കാനും ഇതിന് കഴിയും - ഊഷ്മളമായ സംഭാഷണ ഇടപെടലുകളിൽ ഏർപ്പെടുക മാത്രമല്ല, ആഴത്തിലുള്ള ഉപയോക്തൃ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് കഥാസന്ദർഭങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ സവിശേഷതകൾ ഹുന്യുവാനെ ഉൽപ്പന്ന ഉപഭോക്തൃ ഏറ്റെടുക്കലിനും ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുമുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു, ഉപയോക്തൃ നിലനിർത്തലും ഇടപഴകലും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഗുരുതരമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തിയതും മെച്ചപ്പെട്ടതുമായ ഹുന്യുവാൻ, എൻഡ്-സൈഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പോലും വിശാലമായ സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയുന്ന സാമാന്യവൽക്കരണ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ടെന്നും ഇത് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
ഗൗരവമേറിയ രംഗങ്ങളിൽ നിന്ന് വിനോദം, സർഗ്ഗാത്മകത എന്നിവയിലേക്കും അതിലേറെയിലേക്കും വികസിക്കുക എന്നത് വലിയ മോഡൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഏറ്റെടുക്കേണ്ട ഒരു യാത്രയാണ്.
സാങ്കേതികവിദ്യ പക്വത പ്രാപിക്കുകയും ചെലവ് കുറയുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, വലിയ മോഡലുകൾ വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് വികസിക്കും. തുടക്കത്തിൽ കോർപ്പറേറ്റ് ഓഫീസ് ജോലി, ഡാറ്റ വിശകലനം, ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം തുടങ്ങിയ ഗൗരവമേറിയ ബിസിനസ്സ് സാഹചര്യങ്ങളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരുന്നത്, ഈ മേഖലകൾക്ക് വ്യക്തമായ ആവശ്യങ്ങളും പണം നൽകാനുള്ള ഉയർന്ന സന്നദ്ധതയും ഉണ്ട്.
വിനോദം, സർഗ്ഗാത്മകത, ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം എന്നിവയിലേക്കുള്ള കൂടുതൽ വികാസത്തിന് ഒരു തന്ത്രപരമായ നങ്കൂരം ആവശ്യമാണ്: എല്ലായ്പ്പോഴും പ്രധാന ലക്ഷ്യമായി പ്രത്യേക സാഹചര്യ ആവശ്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക, വലിയ മോഡൽ കഴിവുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള എൻട്രി പോയിന്റ് കൃത്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുക.
ആപ്ലിക്കേഷൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയറുമായി സഹകരിക്കുന്നതിനൊപ്പം, ഉപഭോക്തൃ-മുഖാമുഖമായ പ്രവർത്തനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതിനും, ഉപയോക്താക്കളുടെ ദൈനംദിന ജീവിതവുമായി കൂടുതൽ അടുത്തുനിൽക്കുന്ന സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും, കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദവും ഉടനടി സേവന അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നതിന് ഹാർഡ്‌വെയർ നിർമ്മാതാക്കളുമായുള്ള പങ്കാളിത്തവും ആവശ്യമാണ്.
ഈ പ്രക്രിയയിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ചുള്ള വിപണി അവബോധവും സ്വീകാര്യതയും തുടർച്ചയായി വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയും ക്രമാനുഗതമായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഈ വിപണി പരിതസ്ഥിതിയിൽ, മോഡലിന്റെ ആവർത്തന ശേഷി പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമാണ്. ഇത് സാങ്കേതിക പ്രകടനത്തിൽ മാത്രമല്ല, ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലും, വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിലും മറ്റും പ്രതിഫലിക്കുന്നു. വേഗത്തിൽ പഠിക്കാനും, തുടർച്ചയായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും, പുതിയ ആവശ്യങ്ങളുമായി നിരന്തരം പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയുന്ന മോഡലുകൾക്കും ടീമുകൾക്കും മാത്രമേ മത്സരത്തിൽ ഒരു നേട്ടം നിലനിർത്താൻ കഴിയൂ.
കൂടുതൽ സാഹചര്യങ്ങൾ തുടർച്ചയായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ അന്തിമ ഉപഭോക്താക്കളിലേക്കുള്ള എത്തിച്ചേരലും വികസിക്കുന്നു. ജനറേറ്റീവ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വിപണിയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്വീകാര്യതയോടെ, സാധ്യതയുള്ള ഉപയോക്തൃ അടിത്തറ വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കും. വേഗത്തിൽ ആവർത്തിക്കാനും സ്വയം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന ഒരു മോഡലിന് മാറ്റങ്ങളുമായി തീവ്രമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും കൂടുതൽ സ്ഥിരതയോടെയും കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് നീങ്ങാനും കഴിയും.
ഉറവിടം ഇഫാൻ
നിരാകരണം: മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ Chovm.com-ൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി ifanr.com ആണ് നൽകുന്നത്. വിൽപ്പനക്കാരന്റെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും സംബന്ധിച്ച് Chovm.com യാതൊരു പ്രാതിനിധ്യവും വാറന്റിയും നൽകുന്നില്ല. ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ പകർപ്പവകാശ ലംഘനങ്ങൾക്കുള്ള ഏതൊരു ബാധ്യതയും Chovm.com വ്യക്തമായി നിരാകരിക്കുന്നു.
