परिचय
भाषा मॉडल जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं, लेकिन अपने आप में एक आधार मॉडल आपकी सभी आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है। एक मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता, सटीकता और स्थिरता इस बात पर निर्भर करती है कि आप इसे कैसे कॉन्फ़िगर और संवर्धित करते हैं।
कल्पना कीजिए कि आप एक ट्रैवल एजेंसी के लिए काम करने वाले डेवलपर हैं। आप ग्राहकों को उनके यात्रा से संबंधित प्रश्नों में मदद करने के लिए एक चैट एप्लिकेशन बना रहे हैं। बेस मॉडल अच्छी प्रतिक्रियाएं देता है, लेकिन आपकी टीम की विशिष्ट आवश्यकताएं हैं: प्रतिक्रियाओं को कंपनी की आवाज के लहजे का पालन करना चाहिए, आपके होटल कैटलॉग के बारे में सटीक जानकारी शामिल करनी चाहिए, और इंटरैक्शन में एक सुसंगत प्रारूप बनाए रखना चाहिए। आप इस स्तर पर प्रदर्शन करने के लिए मॉडल कैसे प्राप्त करते हैं?
ऐसी कई पूरक रणनीतियाँ हैं जिनका उपयोग आप जनरेटिव एआई मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कर सकते हैं। इन रणनीतियों में त्वरित, कम लागत वाले समायोजन से लेकर अधिक शामिल तकनीकों तक शामिल हैं जिनके लिए अतिरिक्त समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है।
इस पूरे मॉड्यूल में, आप इनमें से प्रत्येक रणनीति का पता लगाते हैं और सीखते हैं कि उन्हें व्यक्तिगत रूप से या संयोजन में कब और कैसे लागू करना है।
इस मॉड्यूल में, आप सीखते हैं कि कैसे:
- मॉडल आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए सिस्टम संदेशों, कुछ-शॉट सीखने और मॉडल मापदंडों सहित प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करें।
- समझें कि रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) का उपयोग करके भाषा मॉडल को कब और कैसे ग्राउंड करना है।
- पहचानें कि किसी मॉडल को ठीक करने से व्यवहार संबंधी स्थिरता में सुधार होता है।
- अनुकूलन रणनीतियों की तुलना करें और निर्धारित करें कि उन्हें कब संयोजित करना है।
पूर्वावश्यकताएँ
- Azure में मौलिक AI अवधारणाओं और सेवाओं से परिचित होना।
- जनरेटिव एआई मॉडल की बुनियादी समझ और वे प्रतिक्रियाएं कैसे उत्पन्न करते हैं।