Azure Databricks के साथ जनरेटिव AI इंजीनियरिंग लागू करें

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ने उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) क्षमताओं को सक्षम करके विभिन्न उद्योगों में क्रांति ला दी है। इन भाषा मॉडलों का उपयोग अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जाता है, जिसमें पाठ संक्षेपण, भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद, शून्य-शॉट वर्गीकरण और कुछ-शॉट सीखना शामिल है।

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक उन्नत तकनीक है जो बाहरी सूचना पुनर्प्राप्ति तंत्र को एकीकृत करके जनरेटिव मॉडल की क्षमताओं को बढ़ाती है। जब आप जनरेटिव मॉडल और पुनर्प्राप्ति प्रणाली दोनों का उपयोग करते हैं, तो आरएजी पीढ़ी की प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए बाहरी डेटा स्रोतों से गतिशील रूप से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करता है, जिससे अधिक सटीक और प्रासंगिक आउटपुट होते हैं।

मल्टी-स्टेज रीजनिंग सिस्टम जटिल समस्याओं को कई चरणों या चरणों में तोड़ते हैं, प्रत्येक चरण एक विशिष्ट तर्क कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है। एक चरण का आउटपुट अगले के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है, जिससे समस्या-समाधान के लिए अधिक संरचित और व्यवस्थित दृष्टिकोण की अनुमति मिलती है।

फाइन-ट्यूनिंग विशिष्ट कार्यों पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) सामान्य ज्ञान का उपयोग करता है, जिससे संगठनों को विशेष मॉडल बनाने की अनुमति मिलती है जो खरोंच से प्रशिक्षण की तुलना में संसाधनों और समय की बचत करते हुए अधिक सटीक और प्रासंगिक होते हैं।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और पारंपरिक मशीन लर्निंग (एमएल) मूल्यांकन की तुलना करना सीखें, एआई सिस्टम मूल्यांकन के साथ उनके संबंधों को समझें, और विभिन्न एलएलएम मूल्यांकन मैट्रिक्स और विशिष्ट कार्य-संबंधित मूल्यांकन का पता लगाएं।

Azure Databricks में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) के साथ काम करते समय, कार्यान्वयन, नैतिक विचारों और जोखिमों को कम करने के तरीके के लिए जिम्मेदार AI सिद्धांतों को समझना महत्वपूर्ण है। पहचाने गए जोखिमों के आधार पर, भाषा मॉडल के लिए मुख्य सुरक्षा टूलिंग कार्यान्वित करने का तरीका जानें.

Azure Databricks में LLMOps (LLM संचालन) के साथ बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के कार्यान्वयन को कारगर बनाना। Azure Databricks का उपयोग करके अपने पूरे जीवनचक्र में LLM को परिनियोजित और प्रबंधित करना सीखें।