Sparrow (bot)
ಸ್ಪ್ಯಾರೋ ಎಂಬುದು ಆಲ್ಫಾಬೆಟ್ ಇಂಕ್ನ ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಆಗಿದೆ. ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಉತ್ತರಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಇದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಥವಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಾನಿಕಾರಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಗುಬ್ಬಿಯ ಹಿಂದಿನ ಒಂದು ಪ್ರೇರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು "ಸಹಾಯಕ, ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ನಿರುಪದ್ರವ" ವಾಗಿರಲು ಗುಬ್ಬಚ್ಚಿಗೆ ಮಾನವ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಬ್ಬಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಪಾವತಿಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಗುಬ್ಬಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಕೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತರ ಎಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅವರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಸಂಗತಿಗಳ "ಭ್ರಮೆ" ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಗುಬ್ಬಚ್ಚಿ ತಾನು ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ವಾಸ್ತವಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಗೂಗಲ್ ಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸಲು, ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯು ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಬೆದರಿಕೆ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ" ಮತ್ತು "ದ್ವೇಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಅವಮಾನಕರ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ", ಜೊತೆಗೆ ಬಹುಶಃ ಹಾನಿಕಾರಕ ಸಲಹೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಯಮಗಳು, ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಮತ್ತು ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವಂತೆ ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ಕೇಳಲಾಯಿತು. ಈ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ತೀರ್ಪುಗಳ ಮೇಲೆ 'ನಿಯಮ ಮಾದರಿ' ಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು, ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಗುಬ್ಬಿಯನ್ನು ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2022 ರಲ್ಲಿ "ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾನವ ತೀರ್ಪುಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂವಾದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಲಿಲ್ಲ. 2023 ರಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ "ಖಾಸಗಿ ಬೀಟಾ" ಗಾಗಿ ಸ್ಪ್ಯಾರೋವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಸಿಇಒ ಡೆಮಿಸ್ ಹ್ಯಾಸಬಿಸ್ ಹೇಳಿದರು. ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಸ್ಪ್ಯಾರೋ ಎಂಬುದು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. 70 ಬಿಲಿಯನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ನ ಚಿಂಚಿಲ್ಲಾ ಎಐ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ (ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ) ಯಿಂದ ಇದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗುಬ್ಬಚ್ಚಿಗೆ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ (ಆರ್ಎಲ್ಎಚ್ಎಫ್) ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಕೆಲವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರ್ಎಲ್ಎಚ್ಎಫ್ ತರಬೇತಿಯು ಮಾನವ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಎರಡು ಬಹುಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಃ ಮಾನವ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಏನನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವ "ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿ" ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ್ದರೆ ಊಹಿಸುವ "ನಿಯಮ ಮಾದರಿ". ಮಿತಿಗಳು ಗುಬ್ಬಚ್ಚಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿದೆ, ಅಂದರೆ ಇದು ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಪ್ರತಿಕೂಲವಾಗಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಅದು ಶೇಕಡಾ 8ರಷ್ಟು ಬಾರಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ (ಚಿಂಚಿಲ್ಲಾ) ಗಿಂತ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಾಮನ್ಸೆನ್ಸ್ ತಾರ್ಕಿಕ ನೀತಿಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ವೈಟ್ ಪೇಪರ್ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಸ್ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು