03 ਦਸੰ 2025·7 ਮਿੰਟ
ਅੰਦਰੇਜ ਕਰਪਾਥੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ: AI ਫੀਚਰ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਬਕ
ਅੰਦਰੇਜ ਕਰਪਾਥੀ ਦੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ ਧਾਰਣਾਵਾਂ, ਮੈਟਰਿਕਸ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਦਰੇਜ ਕਰਪਾਥੀ ਦੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ ਧਾਰਣਾਵਾਂ, ਮੈਟਰਿਕਸ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਡੈਮੋ ਜਾਦੂ ਵਰਗੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸੁਥਰਾ ਪੈਰਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਪਹਚਾਨਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਕ ਔਖਾ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਟਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਰੋਜ਼ ਦਬਾਉਣ, ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾ ਗੜਬੜ ਹੋਣ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹੀ ਪ੍ਰੰਪਟ ਵੱਖਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਐੱਜ ਕੇਸ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀ ਦਾ ਪਲ ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਖਾਈ ਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅੰਦਰੇਜ ਕਰਪਾਥੀ ਦਾ ਕੰਮ ਨਿਰਮਾਤਾਾਂ ਵਿੱਚ ਗੂੰਜਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਸੋਚ ਧਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ ਰਹੱਸਮਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮਾਡਲ ਬੇਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ—ਉਤਪਾਦਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਕਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ “ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ” AI ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਗੱਲਾਂ ਮੰਗਦੀਆਂ ਹਨ:
ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਅੰਕਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਜੋ 80% ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਵੀ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਬਾਕੀ 20% ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ, ਗਲਤ ਅਤੇ ਪਛਾਣਣ ਵਿੱਚ ਔਖੇ ਹੋਣ।
ਇੱਕ “ਆਟੋ-ਰਿਪਲਾਈ” ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਸੋਚੋ। ਕਈ ਹੱਥ-ਚੁਣੇ ਟਿਕਟਾਂ 'ਤੇ ਇਹ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਗਾਹਕ ਸਲੈੰਗ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮਿਲਣ-ਜੁਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਦੇ ਐੱਜ ਕੇਸ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਸਪਸ਼ਟ ਇਨਕਾਰ ਵਰਤਅਵ, ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਪਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡ੍ਰਾਫਟ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਏਜੈਂਟ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਕਈ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਪਾਥੀ ਦਾ ਕੰਮ व्यवहारਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵੇਖੇ, ਨਾ ਕਿ ਅਬਸਟਰੈਕਟ ਗਣਿਤ ਰਾਹੀਂ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀ ਸਧਾਰਨ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਂਦੇ ਸਨ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ ਨੂੰ ਐਸੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ, ਤੋੜ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
“ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ” 'ਤੇ ਰੁਕਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗੰਦੇ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਬੇਸਿੱਕ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਫੇਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਰਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਇਕ ਛੋਟੀ ਬਦਲਾਵ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ। ਇਸ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਰਹੱਸਮਈ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ ਬਲਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਰਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕਰਪਾਥੀ-ਸਟਾਈਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣ ਰਾਜ਼ੀ ਟਿੱਕੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਆਦਤਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ:
ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਪਾਦ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਖੇਡ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਹਿੱਸੇ ਵੱਧ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੀਗਰੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ (ਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟ, ਸਪਸ਼ਟ ਆਊਟਪੁੱਟ, ਦੁਹਰਾਊ ਰਨ), ਤਾਂ AI ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਰਪਾਥੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਫ਼ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਕੰਮ ਨੂੰ “ਧਾਰਮਿਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ” ਤੋਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਉਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੁਪਸ਼ਟਤਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ। ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਗਣਿਤ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਸਾਫ਼ ਸੋਚ ਵਿਧਾਨਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਖਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਰਨ ਕਰ ਸਕੋ, ਫਿਕਸਡ ਇਵਾਲੂਏਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਵਰਜ਼ਨ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੰਪਟ, ਅਤੇ ਲੌਗ ਕੀਤੇ ਮੈਟਰਿਕਸ। ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਤੇ ਤਰੱਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇਕ ਵਿਚਾਰ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ ਫੀਚਰ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਗੰਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਰੋਜ਼ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਖਾਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਡੈਮੋ ਸੀਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇਂਹ ਤੱਕ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਰਹੇ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਣਪਛਾਤੇ ਇਨਪੁਟਾਂ, ਬੇਸਬਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਪਾਈਕਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਪੇਸ਼ਗੀ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਲੈਟੈਂਸੀ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਹੈ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 8 ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਯੂਜ਼ਰ ਛੱਡ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਬਟਨ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਲਾਗਤ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੰਪਟ ਬਦਲਾਅ ਤੁਹਾਡਾ ਬਿੱਲ ਦੋਗੁਣਾ ਕਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਾਨੀਟ੍ਰਿੰਗ ਗੈਰ-ਚੋਣੀਯੋਗ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸੇਵਾ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਕਿ ਆਊਟਪੁੱਟ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ। ਡੇਟਾ ਸ਼ਿਫਟ, ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰ ਵਿਹੀਵਿਅਰ, ਅਤੇ ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਬਦਲਾਅ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਐਰਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੁਪਚਾਪ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਚੈੱਕ "ਚੰਗੇ-ਹੋਣ" ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਐੱਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਪੈਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਟੇਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਹੋਵੇ।
ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇ, ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਇਨਪੁਟਾਂ ਅਤੇ ਇਵਾਲੂਏਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ, ਇੰਫਰਾ ਇਸਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ QA ਫੇਲ ਮੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
“ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਰਿਲੀਜ਼ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਲੋਡ ਹੇਠਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੌਗਿੰਗ, ਗਾਰਡਰੇਲ, ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਪਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਰਪਾਥੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੀ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ ਨੂੰ ਉਸੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਾਲ ਤਰਤੀਬ ਦਿੱਤੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਲਗਦੀ ਹੈ: ਲਿਖੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੋ।
ਇਹ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਲਿਖਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਫੀਚਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਸੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੋਗੇ। ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਹ ਪਰਖਣਯੋਗ ਬਿਆਨ ਹਨ।
ਬੇਸਲਾਈਨ ਅੱਗੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਰੀਅਲਿਟੀ ਚੈਕ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਯਮ, ਖੋਜ, ਜਾਂ “ਕੁਝ ਨਾ ਕਰੋ” ਜੀਵਨਯੋਗ UI ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲ ਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇਟਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੇਵਲ ਡੈਮੋ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਫੀਚਰ ਲਈ, ਕੁਝ ਨੰਬਰ ਹੀ ਦੱਸ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
ਫਿਰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਲੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਇਟਰੈਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਬਦਲੋ, ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਉਸ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਲੌਗ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਤਰੱਕੀ ਅਸਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਰਾਫ ਵੱਜੋਂ ਦਿਖੇਗੀ।
AI ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਾਂਗ ਦੇਖੋ: ਸਪਸ਼ਟ ਲਕੜੀ, ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ।
ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਟੂਲ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਨਮੂਨਾ: “ਭੇਜਣ ਦੁੱਕੜ” ਨੂੰ ਮਾਪੋ ਅਤੇ “ਘੱਟ-ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡ੍ਰਾਫਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ।”
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਫੀਚਰ ਦੀਆਂ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਮਾਡਲ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਇਹ “ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਸਫਲਤਾ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ” ਵਾਲੀਆਂ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਹਾਰਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰੰਪਟ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪ ਲਿਖੋ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਪਯੋਗ ਵਿੱਚ ਤੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਮ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਇਕ ਹੀ ਇਰਾਦਾ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, UI ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਦਰਭ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਐੱਜ ਕੇਸ ਘੱਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀਆਂ ਰਵਾਇਤਾਂ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵੀ ਸੱਚ ਰਹਿਣਗੀਆਂ (ਡ੍ਰਿਫਟ)। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲੋਂ ਇਹ ਵੀ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਨਹੀਂ ਸਾਂਭੋਗੇ, ਜਿਵੇਂ sarcasm, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ, ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
ਹਰ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਪਰਖਣਯੋਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਫਾਰਮੈਟ: “ਦਿੱਤੇ X ਤੇ, ਸਿਸਟਮ Y ਕਰੇ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ Z ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।”Concrete ਰਹੋ।
ਇੱਕ ਪੰਨਾ 'ਤੇ ਲਿਖਣ ਲਈ ਪੰਜ ਚੀਜ਼ਾਂ:
ਆਫਲਾਈਨ ਅਤੇ ਆਨਲਾਈਨ ਨੂੰ जानबੂझ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੱਖੋ। ਆਫਲਾਈਨ ਮੈਟਰਿਕ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਕੰਮ ਸਿਖਿਆ ਕਿ ਨਹੀਂ। ਆਨਲਾਈਨ ਮੈਟਰਿਕ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਫੀਚਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਆਫਲਾਈਨ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਸਕੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਘੁੱਸਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਧੀਮਾ, ਬਹੁਤ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ, ਜਾਂ ਅਸਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
“ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ” ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਸ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ: “ਆਫਲਾਈਨ: ਇਵਾਲ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 85% ਠੀਕ; ਆਨਲਾਈਨ: 30% ਡ੍ਰਾਫਟ ਘੱਟ-ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਨਾਲ ਸਵੀਕਾਰ ਹੋਣ।” ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ: ਫਲੈਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਰੱਖੋ, ਰੋਲਆਉਟ ਘਟਾਓ, ਘੱਟ-ਭਰੋਸੇ ਯੂਰ ਕੇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵੱਲ ਰਾਹ ਦਿਓ, ਜਾਂ ਰੋਕੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ।
ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ AI ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ UI ਬਦਲਾਵ ਵਾਂਗ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ: ਇਸਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਦੇਖੋ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਵਰਤਾਰੇ ਪ੍ਰੰਪਟ, ਡ੍ਰਿਫਟ, ਅਤੇ ਛੋਟੀ-ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਕਾਫ਼ੀ ਮਿਹਨਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦਾ ਸਾਫ਼ ਸਬੂਤ ਦਿੱਤੇ।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਣ ਹੈ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਨਾਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ:
ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ: ਤੁਸੀਂ ਸਹਾਇਤਾ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ AI ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੇਵਲ ਥੰਬਸ ਅੱਪ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਮਿਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਏਜੈਂਟ ਡਰਾਫਟਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਸਹੀ ਹੈ ਪਰ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਮੈਟਰਿਕ ਹਨ “ਘੱਟ-ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਨਾਲ ਭੇਜੇ ਗਏ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ” ਅਤੇ “ਮੈਡੀਅਨ ਭੇਜਣ ਦਾ ਸਮਾਂ।”
ਰਿਲੀਜ਼ ਦਿਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈਂਡਆਫ਼ ਵਾਂਗ ਘੇਰੋ, ਡੈਮੋ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ। ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਫੀਚਰ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੁੱਟੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰੋਗੇ।
ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ:
ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਆਫਲਾਈਨ ਇਵਾਲੂਏਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਰੱਖੋ ਜੋ ਅਸਲੀ ਟਰੈਫਿਕ ਵਰਗਾ ਲੱਗੇ, ਐੱਜ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਥਿਰ ਰਹੇ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੰਪਟਸ, ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਓਹੀ ਸੈੱਟ ਦੁਬਾਰਾ ਰਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ।
ਇਕ ਸਪੋਰਟ ਟੀਮ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਟਿਕਟ ਵਿਊ ਵਿੱਚ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਡਰਾਫਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰੇ। ਏਜੈਂਟ ਆਪਣੀ ਈਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਨੇਹੇ ਨਹੀਂ ਭੇਜਦਾ। ਇਹ ਇਕ ਡ੍ਰਾਫਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਮੁੱਖ ਤੱਥ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਏਜੈਂਟ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਚੋਣ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ “ਵਧੀਆ” ਅੰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਉਪਲੱਬਧ ਲੋਗਾਂ ਨਾਲਏਉਟਕਮ ਚੁਣੋ:
ਮਾਡਲ ਲਿਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਪਰ ਹਕੀਕੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸੈਟ ਕਰੋ: ਸੇਵ ਟੈਮਪਲੇਟਸ + ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਪਰਤ (ਰੀਫੰਡ ਵਿਰੁੱਧ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਵਿਰੁੱਧ ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਟੈਮਪਲੇਟ ਭਰਨਾ)। ਜੇ AI ਉਹ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਹੀਂ ਹਰਾਉਂਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ। ਕੁਝ ਏਜੈਂਟਾਂ ਲਈ ਆਪਸ਼ਨ-ਇਨ ਕਰੋ, ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਟਿਕਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ (ਕਹੋ, ਆਰਡਰ ਸਥਿਤੀ)। ਹਰ ਡ੍ਰਾਫਟ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਫੀਡਬੈਕ ਜੋੜੋ: “ਮਦਦਗਾਰ” ਜਾਂ “ਨਹੀਂ ਮਦਦਗਾਰ,” ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕਾਰਨ। ਜਾਣੋ ਕਿ ਏਜੈਂਟ ਨੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕੇਵਲ ਬਟਨ ਕਲਿੱਕ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼ਿਪ ਮਾਪਦੰਡ ਤੈਅ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: ਹੈਂਡਲ ਟਾਈਮ 10% ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਰੀਓਪਨ ਰੇਟ ਵਧਾਏ, ਅਤੇ ਏਜੈਂਟ ਘੱਟ-ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਨਾਲ ਡ੍ਰਾਫਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 30% ਵਾਰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ।
ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਰੋਲਬੈਕ ਕਦੋਂ ਹੋਵੇ: ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਛਲਾਂਗ, ਸੰਤੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਘਟੋਤਰੀ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਦੀਆਂ ਮੁੜ-ਭੁਲਾਂ।
ਇੱਕ AI ਵਿਚਾਰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ 2 ਤੋਂ 4 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕੋ। ਇਸਨੂੰ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕੋ, ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਆਰਮਾਂ ਦੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰ ਸਕੋ। ਮਕਸਦ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ, ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਪਯੋਗਤਾ ਮੁੱਲ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ ਹੱਲ ਨਾਲੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇ।
ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: ਫੀਚਰ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟਰੈਕ ਕਰੋਗੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Koder.ai (koder.ai) ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਸਰਵਰ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਇਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸੋਰੱਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ।
ਰੱਖਣ ਲਈ ਆਦਤ ਸਧਾਰਣ ਹੈ: ਹਰ AI ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਧਾਰਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੰਝ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਦੂ ਵਰਗੀ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ, ਬਲਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਿਉਂਕਿ ਡੈਮੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼, ਹੱਥ ਚੁਣੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗੰਦੇ ਇਨਪੁਟਾਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਦਬਾਅ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਉਪਯੋਗ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਫਰਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਇਨਪੁਟ/ਆਊਟਪੁੱਟ ਦਾ ਕੰਟਰੈਕਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਟਾਈਮਆਊਟਸ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਫਾਲਬੈਕ ਡਿਜਾਇਨ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਐਸਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕੋ. ਚੰਗੇ ਡਿਫੌਲਟ:
ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ “ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ” ਟੀਚਾ ਤੈਅ ਕਰੋ।
ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਵਿਕਲਪ ਜਿਹੜਾ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜੇ AI ਮੁੱਖ ਮੈਟਰਿਕ 'ਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਹਰਾਉਂਦਾ (ਲੈਟੈਂਸੀ/ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ), ਤਾਂ ਹੁਣੇ ਸ਼ਿਪ ਨਾ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਰੱਖੋ ਜੋ ਅਸਲੀ ਟਰੈਫਿਕ ਵਾਂਗ੍ਹ ਹੋਵੇ, ਸਿਰਫ਼ ਬਿਹਤਰ-ਕੇਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਹੀਂ.
ਵਿਹਲੇ ਨਿਯਮ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਸਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਮਾਤ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਘਟਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪਸ਼ਟ, ਜਾਂਚਯੋਗ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਗਾਰਡਰੇਲ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮੰਗਾਂ ਵਾਂਗ ਦੇਖੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਵਿਕਲਪੀ ਸੁਧਾਰ।
ਸਿਸਟਮ ਹੇਲਥ ਅਤੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੋਹਾਂ ਮੋਨਿਟਰ ਕਰੋ:
ਫੇਲਿਆਉਟਸ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ-ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਨਪੁਟ/ਆਊਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲਾਗ ਕਰੋ (ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ)।
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਜਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ: ਟਾਰਗਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਰਿਕਵੇਸਟ ਅਧਿਕਤਮ ਲਾਗਤ.
ਫਿਰ ਅਣਜਾਣੇ ਖ਼ਰਚਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਓ:
ਛੋਟੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਫ਼ਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਲਾਗਤ ਜਾਂ ਸਪੀਡ ਹਾਨੀ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਫਲੈਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰੋਲਆਉਟ ਕਰੋ.
ਅਮਲ ਯੋਜਨਾ:
ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਕਾਮੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ AI ਨੂੰ ਰੱਖ-ਰਖਾਵਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਰੋਲਾਂ (ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁਮਟ ਪਹਿਨ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਜੋ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਮੈਟਰਿਕ, ਬੇਸਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਚੰਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤੋ.
ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋ:
ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਧਾਰਣਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਰੱਖਣੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ।