5 बेहतर परिणाम और सुरक्षा के लिए एआई उपयोग बढ़ाने के लिए त्वरित युक्तियाँ

आज की दुनिया में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को चकमा देना दिन में कठिन हो रहा है। उदाहरण के लिए, Google खोजों को लें-वे अब AI- जनित प्रतिक्रियाओं की विशेषता रखते हैं। एआई हमारे जीवन में इस तरह के एक प्रधान बनने के साथ, यह सुनिश्चित करना कि इसका सुरक्षित उपयोग पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। तो, आप एक एआई उपयोगकर्ता के रूप में कैसे कर सकते हैं, जनरेटिव एआई (जनरल एआई) की दुनिया को सुरक्षित रूप से नेविगेट कर सकते हैं?

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SXSW में, MAARTEN SAP और SHERRY TONGSHUANG WU, Carnegie Mellon's Schomit of Computer Science में सहायक प्रोफेसर, बड़े भाषा मॉडल (LLMS) की सीमाओं पर प्रकाश डालते हैं, जो कि CHATGPT जैसे लोकप्रिय जनरल एआई टूल के पीछे की तकनीक है। उन्होंने इन तकनीकों का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में सुझाव भी साझा किए।

"वे महान हैं, और वे हर जगह हैं, लेकिन वे वास्तव में एकदम सही हैं," सैप ने बताया।

आप अपने दैनिक एआई इंटरैक्शन के लिए जो ट्वीक कर सकते हैं, वे सीधे हैं। वे आपको एआई की खामियों से ढाल देंगे और एआई चैटबॉट्स से अधिक सटीक प्रतिक्रियाएं निकालने में आपकी मदद करेंगे। अपने AI उपयोग को अनुकूलित करने के लिए यहां पांच विशेषज्ञ-अनुशंसित रणनीतियाँ हैं।

1. एआई को बेहतर निर्देश दें

एआई की संवादी कौशल अक्सर उपयोगकर्ताओं को एक दोस्त के साथ चैटिंग के समान अस्पष्ट, संक्षिप्त संकेत देने के लिए प्रेरित करता है। यहाँ मुद्दा यह है कि इस तरह के न्यूनतम मार्गदर्शन के साथ, AI आपके पाठ की गलत व्याख्या कर सकता है, जिसमें लाइनों के बीच पढ़ने की मानवीय क्षमता का अभाव है।

अपने सत्र के दौरान, SAP और WU ने एक चैटबॉट को बताकर यह प्रदर्शन किया कि वे एक लाख किताबें पढ़ रहे थे, जिसे AI ने अतिशयोक्ति को समझने के बजाय शाब्दिक रूप से लिया था। एसएपी के शोध से पता चलता है कि आधुनिक एलएलएम 50% से अधिक गैर-साहित्यिक संदर्भों के साथ संघर्ष करते हैं।

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इसे साइड करने के लिए, अपने संकेतों में अधिक स्पष्ट हो, गलत व्याख्या के लिए कम जगह छोड़ दें। वू सहायकों की तरह चैटबॉट का इलाज करने का सुझाव देता है, उन्हें स्पष्ट, विस्तृत निर्देश देता है। यह आपके संकेतों को तैयार करने के लिए थोड़ा और प्रयास कर सकता है, लेकिन परिणाम आपकी आवश्यकताओं से बेहतर मेल खाएंगे।

2. अपनी प्रतिक्रियाओं को दोबारा चेक करें

यदि आपने AI चैटबॉट का उपयोग किया है, तो आप "मतिभ्रम" से परिचित हैं - जब AI गलत जानकारी को बाहर निकालता है। ये तथ्यात्मक रूप से गलत उत्तरों से लेकर दी गई जानकारी को गलत तरीके से प्रस्तुत करने या उपयोगकर्ताओं से झूठे बयानों से सहमत होने के लिए हो सकते हैं।

एसएपी ने कहा कि मतिभ्रम रोजमर्रा के परिदृश्यों में 1% और 25% समय के बीच होता है, जिसमें कानून और चिकित्सा जैसे विशेष क्षेत्रों में 50% से ऊपर की दरें होती हैं। ये त्रुटियां स्पॉट करने के लिए मुश्किल हैं क्योंकि वे प्रशंसनीय लगते हैं, यहां तक ​​कि जब वे निशान से दूर होते हैं।

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एआई मॉडल अक्सर "मैं आश्वस्त हूं" जैसे वाक्यांशों के साथ अपनी प्रतिक्रियाओं को सुदृढ़ करता है, यहां तक ​​कि जब भी गलत है। एक उद्धृत शोध पत्र से पता चला कि एआई मॉडल आत्मविश्वास से 47% समय के गलत थे।

मतिभ्रम के खिलाफ रक्षा करने के लिए, हमेशा एआई की प्रतिक्रियाओं को दोबारा जांचें। विश्वसनीय बाहरी स्रोतों के साथ क्रॉस-रेफरेंस या अपनी क्वेरी को यह देखने के लिए कि क्या एआई की प्रतिक्रिया सुसंगत है। यदि आप अपनी विशेषज्ञता के भीतर विषयों से चिपके रहते हैं तो त्रुटियों को पकड़ना आसान है।

3. निजी के बारे में ध्यान रखें कि आप निजी हैं

जनरल एआई टूल को विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और सुधार के लिए नए डेटा से सीखना जारी रखा जाता है। समस्या यह है कि ये मॉडल अपनी प्रतिक्रियाओं में प्रशिक्षण डेटा को पुन: प्राप्त कर सकते हैं, संभावित रूप से आपकी निजी जानकारी को दूसरों के सामने उजागर कर सकते हैं। वेब-आधारित एप्लिकेशन का उपयोग करते समय एक सुरक्षा जोखिम भी होता है, क्योंकि आपका डेटा प्रसंस्करण के लिए क्लाउड पर भेजा जाता है।

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अच्छी एआई स्वच्छता बनाए रखने के लिए, एलएलएम के साथ संवेदनशील या व्यक्तिगत डेटा साझा करने से बचें। यदि आपको व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करना चाहिए, तो इसे फिर से तैयार करने पर विचार करें। CHATGPT सहित कई AI उपकरण, डेटा संग्रह से बाहर निकलने के लिए विकल्प प्रदान करते हैं, जो कि आप संवेदनशील जानकारी का उपयोग नहीं कर रहे हैं, भले ही एक बुद्धिमान विकल्प है।

4. देखो कि आप एलएलएम के बारे में कैसे बात करते हैं

एआई की संवादी प्रकृति उपयोगकर्ताओं को अपनी क्षमताओं को कम करने के लिए प्रेरित कर सकती है, कभी -कभी इन प्रणालियों के लिए मानवीय लक्षणों को जिम्मेदार ठहरा सकती है। यह एंथ्रोपोमोर्फिज्म खतरनाक हो सकता है, क्योंकि यह लोगों को एआई पर अधिक जिम्मेदारी और डेटा के साथ भरोसा करने के लिए प्रेरित कर सकता है।

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इसका मुकाबला करने के लिए, SAP मानवीय रूप से AI मॉडल का वर्णन करने के खिलाफ सलाह देता है। यह कहने के बजाय, "मॉडल सोचता है कि आप एक संतुलित प्रतिक्रिया चाहते हैं," वह सुझाव देता है, "मॉडल को इसके प्रशिक्षण डेटा के आधार पर संतुलित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।"

5. LLM का उपयोग करने के बारे में ध्यान से सोचें

जबकि एलएलएम बहुमुखी लगते हैं, वे हमेशा हर कार्य के लिए सबसे अच्छा समाधान नहीं होते हैं। उपलब्ध बेंचमार्क केवल एलएलएम के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के एक अंश को कवर करते हैं।

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इसके अलावा, एलएलएम नस्लवाद या पश्चिमी-केंद्रित विचारों जैसे पूर्वाग्रहों को प्रदर्शित कर सकते हैं, जिससे वे कुछ अनुप्रयोगों के लिए अनुपयुक्त हो जाते हैं।

एलएलएम का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, उनके आवेदन के बारे में विचारशील रहें। मूल्यांकन करें कि क्या एक एलएलएम आपकी आवश्यकताओं के लिए सही उपकरण है और अपने विशिष्ट कार्य के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल चुनें।

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