प्राकृतिक भाषा इनपुट

एक प्रक्रिया जहां उपयोगकर्ता AI सहायक से अधिक सटीक या प्रासंगिक प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए अपने प्रॉम्प्ट को समायोजित करता है या फिर से लिखता है। रिफ़ाइनमेंट, AI को उपयोगकर्ता की विशिष्ट ज़रूरतों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आउटपुट वांछित परिणाम के साथ अधिक निकटता से मेल खाता हो।

GPT का अर्थ है “जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर"। यह शब्द AI मॉडल की मुख्य कार्यक्षमताओं और वास्तुकला को समाहित करता है। इस प्रकार के AI मॉडल का उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए किया जाता है और यह व्यापक डेटा प्रशिक्षण के आधार पर मानव-जैसा पाठ बनाने में सक्षम है।

उपयोगकर्ता और AI सहायक के बीच लगातार आगे-पीछे का आदान-प्रदान, जिसमें आमतौर पर एक या अधिक वार्तालापों के भीतर कई कार्य शामिल होते हैं।

संचार की एक विधि जहां उपयोगकर्ता AI सहायक के साथ स्पोकन कमांड का उपयोग करके इंटरैक्ट करता है, आमतौर पर डिवाइस के माइक्रोफ़ोन के माध्यम से। वॉइस इंटरैक्शन, उपयोगकर्ता के बोले गए इनपुट की व्याख्या करने और उसके अनुसार प्रतिक्रिया देने के लिए वाक् पहचान तकनीक पर निर्भर करता है।

एक AI सिस्टम जिसे उपयोगकर्ताओं को कार्यों को प्रबंधित करने, जानकारी प्राप्त करने या बातचीत को सुविधाजनक बनाने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। AI सहायकों को आमतौर पर वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जाता है ताकि लगातार, रीयल-टाइम समर्थन प्रदान करके उत्पादकता और दक्षता बढ़ाई जा सके।

AI असिस्टेंट को प्रॉम्प्ट मिलने के बाद प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में कितना समय लगता है।

AI सहायक द्वारा उत्पन्न आउटपुट और उपयोगकर्ता को वापस लौटाया गया। प्रतिक्रियाएँ उपयोगकर्ता के संकेत की विशिष्टता या सामान्यता के अनुरूप बनाई जाती हैं, जिससे प्रासंगिक और सटीक आउटपुट सुनिश्चित होता है।

कंपाउंड एआई एक उन्नत एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जो किसी भी एकल एलएलएम की तुलना में अधिक सक्षम सिस्टम बनाने के लिए कई एआई मॉडल, एल्गोरिदम या कार्यप्रणाली को जोड़ती है। एक रासायनिक यौगिक की तरह, जो विभिन्न तत्वों से बनता है, कंपाउंड एआई तर्क और कोडिंग जैसे जटिल कार्यों को संभालने और मजबूत आउटपुट प्रदान करने के लिए विभिन्न एआई तकनीकों (जैसे मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और अनुमान-स्तर अनुकूलन) को एकीकृत करता है। यह दृष्टिकोण सिस्टम को प्रत्येक घटक की ताकत का लाभ उठाने की अनुमति देता है, जबकि संभावित रूप से एलएलएम में व्यक्तिगत कमजोरियों की भरपाई करता है।