ಪರಿಚಯ: ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ರೂಪರೇಖೆ
컴퓨터ಗಳ ಪ್ರತಿ ಬದಲಾವಣೆ ಮೌಲ್ಯವು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪುನರ್ಗಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇನ್ಫ್ರೆಮ್ಗಳು ಗಣನೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸಿದವು. ಪಿಸಿಗಳು ಅದನ್ನು ವಿತರಿಸಿದವು. ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿಸಿತು. ಮೊಬೈಲ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗಮನವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿತು. ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆ ಸುಧಾರಿತ ಉತ್ತರಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ; ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿದೆ ಅದು ಬಳಕೆದಾರರ ಪರವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಳಗಡೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್: ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅದು ಸನ್ನಿವೇಶ (ೋಗ್ಯತೆ, ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ, ಡೇಟಾಸೆಟ್) ಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದ್ದು, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಖಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯುದ್ಧತಂತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಗಿದೆ ಈ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು.
ಈ ಲೇಖನವು Tinker ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ—ಯಾವುದನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಎಲ್ಲಿಗೆ ಒಕ್ಕೂಟ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಿಂದ ಸುಧಾರಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಸಾರಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಲಾಜಿಕ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು; ಡೊಮೈನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಅಪರೂಪ. ಅಪರೂಪ ಲಾಭವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಡೊಮೈನ್ ಪ್ರಭುತ್ವಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಡೇಟಾ ಆಯ್ಕೆ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನಾ ಸಾಗಣೆಗಳನ್ನು ದಾಟುತ್ತದೆ. Tinker ಎಂಬ ಉಪಕರಣವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ತರಬೇತಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ದಾರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯೇ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದೇ ಅಲ್ಲ; ಅವುಗಳನ್ನು ದೀರ್ಘಕಾಲಾವಧಿಯ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದೇ ಆಗಿದೆ.
ಲೇಖನದ ವಿಧ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶ
ಬಳಕೆದಾರ ಉದ್ದೇಶ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಉಪದೇಶಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ—ಹೇಗೆ Tinker ಬಳಸಿ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳು. ಇದು ಹೇಗೆ ಎನ್ನುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಾತ್ಮಕ ರೂಪವಾಗಿದೆ: ಕೇವಲ ಹಂತಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆ ಹಂತಗಳು ಯುದ್ಧತಂತ್ರವಾಗಿ ಏಕೆ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣವೆಂದರೆ.
ಏಕೆ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಗೆಲುವು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ
ಆರ್ಥಿಕ ಮೂಲಭೂತ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಡ್ಡಮುಖದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ; ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಲಂಬಪಡೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮೂರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ:
- ನಿಖರತೆ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಕಣಾ ಹುಡುಕುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮೇಲು ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಿತ (ಆರೋಗ್ಯ ಸಂರಕ್ಷಣ), ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ (ಆರ್ಥಿಕ), ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಷ್ಠೆ ಹಿತಗತ sensitive (ಕಾನೂನು) ಇರಬಂದಾಗ, ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಖರತೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನುಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯবান.
- ಸಂದರ್ಭವು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಂವಹನವೂ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೌಲ್ಯ ಸೂಚಿಗೆ (ಉತ್ತಮ ದತ್ತಾಂಶ → ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ → ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು → ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರು → ಇನ್ನಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶ) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಂಭಳಿಸುವಿಕೆಯು ಹಳೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರತುಪಡಿಸಿದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು (CRM, ERP, EHR) ಬದಲಿಸುವ ದರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ.
ರೂಪರೇಖೆ: ಡೊಮೈನ್ ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ತರ
ಒಂದು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸ್ತರಗಳನ್ನು ರೂಪಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:
- ಜ್ಞಾನ ಮೂಲ: ಡೊಮೈನ್ ಪಠ್ಯ, ಸಂರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ನಿಯಮಗಳು.
- ಮಾದರಿ ಅನುಕೂಲನೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (SFT), ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (DPO/RLHF), ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶನ ಸ್ವರೂಪಣೆಯನ್ನು ಡೊಮೈನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸು.
- ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು APIs: ರಿಟ್ರಿವಲ್, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, CRMಗಳು, ಟಿಕೆಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು; ಕಾರ್ಯಪಾಲನೆಯ schemas.
- ಒಕ್ಕೂಟ: ಏಜೆಂಟ್ ಯೋಜನೆ, ಸ್ಮರಣೆ, ಸ್ಥಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮತ್ತು ಬಹು ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್, ಮತ್ತು ನೀತಿಪಾಲನಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ.
- ನಿಯೋಜನೆ: ವಿಸ್ತರಣೀಯ ನಿರೀಕ್ಷಣಾ, ಆವೃತ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಂಗ್ರಹ.
Tinker (2)ರಲ್ಲಿ ನಿಗದಿತವಾಗಿದೆ: ಅದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಸಾಗಣೆ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತಳಹದಿಗೆ ಇಳಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ. ಒಕ್ಕೂಟ ಸ್ತರ (3-4) ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಸ್ತರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೆರಡು ಪದಗಳಲ್ಲಿ, Tinker ಒಂದು ಶಕ್ತಿಮಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹಿಡಿದಿಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಆರಂಭ ಮಾಡುವ ಮುನ್ನ: ಡೊಮೈನ್ ಥಿಸಿಸ್ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ
“ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ” ಎಂಬ ಸೌಮ್ಯ ಸಲಹೆ ಬೋಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ: ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಇದುವರೆಗೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದೇಮುಖ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿರುವುದು:
- ಡೊಮೈನ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು (ನೀತಿ, ನಿಯಮಗಳು, ಜಾರ್ಗನ್) ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
- ನಿರ್ದೇಶನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ(ಗಳು) (ERP, CRM, EHR) ಜೊತೆಯಾಗಿರಬೇಕು.
- ಮಾಪಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು (ಕಡಿಮೆಯಾದ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಮಯ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಖಚಿತತೆ, ಕುಲಾಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು) ಒದಗಿಸಬೇಕು.
ಕಾರ್ಯದ ಉದ್ದೇಶ, ಮೌಲ್ಯದ ಘಟಕ ಮತ್ತು KPIs ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಅಳೆಯದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸುಧಾರಿಸಲಾರೆ; ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮಾತ್ರ.
ಹಂತದ ಮೂಲಕ: Tinker ಬಳಸಿ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ్దಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು
ಮುಂದಿನವು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ, Tinker ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
ಹಂತ 1: ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಡೊಮೈನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
- ಮೂಲ: ಇತಿಹಾಸातील ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಚಾಟ್ಗಳು, SOPಗಳು, ಜ್ಞಾನಕೋಶ ಲೇಖನಗಳು, ನೀತಿ ಮಂಡಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಪ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಗೂಢ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ನೈಜ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಲೇಬಲ್: ಅಶೃಂಖಲಿತ ಇತಿಹಾಸಗಳನ್ನು ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯ ಜೋಡಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಚೈನ್ ಆಫ್ ಥಾಟ್ ಒದಗಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೆ ಮಾತ್ರ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸಮೃದ್ಧಿ compactಗೆ ಓದಿರಿ.
- ಸಮತೋಲನ: ಮೊಲೆಕುಲ್ ಆವರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಎಸ್ಕಲೇಶನ್ಗಳು, ಬಾಹ್ಯಸ್ತಿತಿಗಳು). ಸರಿಯಾದ ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಅನುಕೂಲತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸಂರಚನೆ: JSONL ಅಥವಾ ಹೋಲುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ಸೂಚನೆ, ಇನ್ಪುಟ್, ಔಟ್ಪುಟ್, ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಇದ್ದವು.
- ಗೌಪ್ಯತೆ: PII ಅನ್ನು ಅನಾಮಿಕಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಟೋಕೆನೈಸ್ ಮಾಡಿ; ಸಂವೇದಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸಿಂಥಟಿಕ್ ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆಮಾಡಿ.
ಹಂತ 2: ಏಜೆಂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು APIಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
- ಉಪಕರಣschema: ಏಜೆಂಟ್ ಕರೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ: retrieve_docs, query_sql, create_ticket, send_email, calculate_quote, schedule_meeting.
- ಕಾಂಟ್ರಾಕ್ಟುಗಳು: ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್ ಹೊಂದಿದ ಕಾರ್ಯ ಸಹಿ ರೂಪಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ; ಘಟಕಗಳಿಗೆ ನಿಶ್ಚಿತ ಆಂಟಾಲಜಿ ಜಾರಿಗೆ ತರಿರಿ.
- ನೀತಿ: ಯಂತ್ರ-ಓದಬಹುದಾದ ವಿಶ್ವೀಕರಣವಾದ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಆಧಾರಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸಿ.
ಹಂತ 3: ಡೊಮೈನ್ಗೆ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು Tinker ಬಳಸಿ
ಗುರಿ ಎಂದರೆ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ನಿಷ್ಠೆಯಿಂದ ಅನುಸರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಶಬ್ದದ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಬಲಪಡಿಸುವುದು. Tinker ತರಬೇತಿ ಸಾಗಣೆ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಒದಗಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಬಲಹೀನತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಪರಿಮೀಟರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವೃತಿಗೆ ಮುಖ್ಯ.
- ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಂತವಾದ ಮುಕ್ತ ಅಥವಾ ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರವಾನಗಿ ಹೊಂದಿರುವ LLMಒಂದು ಆರಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ, LoRA/QLoRA ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟಾಗುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧಮಾಡಿ: ತರಬೇತಿ/ಮಾನ್ಯತೆ/ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಪಂಗಡವಿರುವ ಹಿಡುವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.
- ಚಲನವಳಿಗಳನ್ನು ಕನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ: Tinker ನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ, ಕಲಿಕೆಯ ದರ, ಗರಿಷ್ಠ ಸರಣಿಯ ಉದ್ದ, LoRA ರ್ಯಾಂಕ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಮಿಶ್ರಿತ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಬಳಸಿ.
- ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸು: ನಷ್ಟ ವಕ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಟಾಸ್ಕ್ ಪ್ರಕಾರ ದಾಖಲೆಗೊಳಿಸಿ. ನಿರ್ದೇಶನ ಪಾಲನೆ, ಉಪಕರಣ ಕರೆಗೆ ನಿಖರತೆ, ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆಯ ಸರಿಯಾಗಿರುವಿಕೆಗೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.
- ಪುನರಾವೃತಿಸು: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬಂದ ವಿಫಲತೆಯ ಶೈಲಿಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಶೀಘ್ರ ಪುನರ ambiguಸ್ಥಿ ಮಾಡಿ.
ಹಂತ 4: ಪಾರಸು ಮತ್ತು ನೀತಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ
SFT ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪಾರಸು ದತ್ತಾಂಶ: ಶೈಲಿ, ಧ್ವನಿ, ಅಥವಾ ನೀತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳಿರುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ A/B ಮಾನವ ಪಾರಸನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
- DPO/RLHF: ವರ್ತನೆ ತಿರುವುಮಾಡಲು ಪಾರಸು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಬಳಸಿ. ಕಲ್ಪಿತ ಉಪಕರಣ ಕರೆಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗೆ ಬಹುಮಾನ ನೀಡಿ.
- ಸುರಕ್ಷತೆ: ನಿರಾಕರಣೆ ತಿರುವುಗಳು ಮತ್ತು ಬಾರ್ಡರ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೆ ಸೇರಿಸಿ. ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಾಂಕಣ ಮಾಡಿ.
ಹಂತ 5: ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ರಿಟ್ರಿವಲ್ನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳು ಕೂಡಾ ಹೊಸ ಸನ್ನಿವೇಶ ಬೇಕು.
- ಇಂಡೆಕ್ಸ್: ನೀತಿ, ಜ್ಞಾನ ಲೇಖನಗಳು, ಪ್ಲೇಬುಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ನವೀಕೃತ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಸೃಷ್ಟಿಸಿ.
- RAG ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು: ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ರೌಟಿಂಗ್ ತರ್ಕ ಬಳಸಿ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
- ಮೌಲ್ಯಾಂಕಣ: ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದೆ ಉತ್ತರಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
ಹಂತ 6: ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಒಕ್ಕೂಟ ಮಾಡಿ
ಉಪಕರಣಗಳಿಲ್ಲದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಚಾಟ್ಬಾಟ್లಾಗಿವೆ; ಉಪಕರಣಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಯೋಜನೆ: ಯೋಜಕ-ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಬಳಸಿ; ಯೋಜಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಕೀಮಾ: ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ JSON ಉಪಕರಣ ಕರೆ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು runtimeನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಸ್ಮರಣೆ: ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ಸಂಭಾಷಣೆ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಹಾಯವಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
- ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರು: ಕ್ಲೌಡ್ ಅಥವಾ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಬಹು ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಹಂತ 7: ಟಾಸ್ಕ್-ಮಟ್ಟದ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಾಂಕಣ ಮಾಡಿ
- ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ಗಳು: ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ಮಾದರಿಗಳು: ರಚಿತ್ರ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿಖರ ಹೊಂದಿಕೆ, ಸಮ್ಮೆರಿಗಳು (ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಸಹಿತ) ಗೆ BLEU/ROUGE ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅಂಕೆಗಾಣಿರಿ.
- ಖರ್ಚು/ದೈರ್ಘ್ಯ: ಯಶಸ್ವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಡಾಲರ್ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು p95 ದೈರ್ಘ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ; ಖರ್ಚು ಶಿಸ್ತೇ ಯೋಜನೆ.
ಹಂತ 8: ನಿಯೋಜನೆ ಮಾಡಿ, ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ ಮತ್ತು ಲೂಪ್ ಮುಚ್ಚಿ
- ಆವೃತ್ತಿ: ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸ্নಾಪ್ಶಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸಂರಚನೆಗಳಿಗೆ Semantic ಆವೃತ್ತಿ ಸಂಖ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ವರಗುಳು: ಮಾದರಿಯಿಂದ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀತಿ ಜಾರಿಗೆ ತರಿರಿ.
- ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಬಳಕೆದಾರ ತಿದ್ದೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದು ಭವಿಷ್ಯದ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ Tinker ಪುನರಾವವೃತ್ತಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನಿಡಿ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಕ್ಲೇಮ್ಸ್ ಅಡ್ಜುಡಿಕೇಶನ್ ಏಜೆಂಟ್
ಒಂದು ವಿಮೆದಾರರ ಕ್ಲೇಮ್ಸ್ ಅಡ್ಜುಡಿಕೇಶನ್ ಏಜೆಂಟ್ ಕುರಿತು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಡೇಟಾ: ಹಳೆಯ ಕ್ಲೇಮ್ಗಳು, ಅಡ್ಜುಡಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು.
- ಉಪಕರಣಗಳು: CRM ಪ್ರವೇಶ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪಾರ್ಸರ್, ಅರ್ಹತೆ ನಿಯಮ ಎಂಜಿನ್, ಪಾವತಿ ಪ್ರಾರಂಭಕ.
- Tinker ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತಾ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಿ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಪಾರಸು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ನಿರ್ದೇಶಿಸಿ.
- RAG: ಇತ್ತೀಚಿನ ನೀತಿ ಬುಲೆಟಿನ್ಗಳನ್ನು ತಗೊಳ್ಳಿ. ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಕ್ಲಾಜ್ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.
- ಮಾದರಿ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು: ಆಪೀಲ್ ದರ, ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯ, ದೋಷ ದರ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ನಷ್ಟ.
ತರಬೇತಿ ಸ್ತರಕ್ಕೆ Tinker ಯಾಕೆ
ಉದ್ಯಮ ಎಐಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ತೊಂದರೆ GPUs ಅಲ್ಲ; ಅದು ಆಡಳಿತದಡಿಯಲ್ಲಿ ಪುನರಾವೃತಿ ವೇಗವಾಗಿದೆ. ತಂಡಗಳು ಚಿಕ್ಕ, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಇವುಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. Tinker ತರಬೇತಿ ಸೇವೆಯ ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರಸ್ತಾಪವೆಂದರೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ತೂಕ ತಾಳದೆ ತಕ್ಷಣ ತರಬೇತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯಕ್ಷ ಪ್ರವೇಶ ಒದಗಿಸುವುದು. ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯಾಂಕನ ಸಾಧನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಂತೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಯುದ್ಧತಂತ್ರವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಾರಕ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಲೂಪ್ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು Tinker ಅನ್ನು LLM ಗಳನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮುಳುಗಲು ಇಚ್ಛಿಸುವವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಉಪಕರಣವೆಂದು ಹೆಸರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ನಿಲುವು ಘಟಕಗಳ ಮಧ್ಯೆ ತರಬೇತಿ ಚಕ್ರವನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಮಾಡಲು ಉದ್ಯಮದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
<a0>ನಿಮ್ಮ ಒಕ್ಕೂಟ ಸ್ತರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು
ತರಬೇತಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಅರ್ಧ ಭಾಗ. ಉಳಿದ ಅರ್ಧ ಭಾಗವು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಏಜೆಂಟ್ ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಹೈಪರ್ಸ್ಕೇಲರ್ಗಳು, ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ, ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಅನುಕೂಲತೆ, ಮತ್ತು ಖರ್ಚಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು AWS ಮತ್ತು Azure ರಿಂದ AutoGen ಮತ್ತು Semantic Kernel ದವರೆಗೆ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿತು, ಯೋಜನೆ, ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವಿನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ. ಯುದ್ಧತಂತ್ರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾತು: ಬಲವಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೂಲಭೂತಿರುವ ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರನ್ನು ಆರಿಸಿ; ಏಜೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂಪರಿವರ್ತನೆ ಮೌನವಾಗಿರುವಾಗ ಅದು ಕಾಣಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ.ಯುದ್ಧತಂತ್ರ ಸುತ್ತಲೆ: Sider.AI ಏನಿದು ಸೇರಿಸುವುದು
Sider.AI ಎಳೆಯಲು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಅಂಶಗಳಿವೆ. ಮೊದಲು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ: ವೇಗವಾದ ಹೋಲಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಕೋಡ್ ಸೃಷ್ಟಿ, ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಾಂಕನ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡನೆಯದು, ಕಾರ್ಯಪಟಗಳಲ್ಲಿ ನುಗ್ಗುವಿಕೆ: ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಬಲವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮಹತ್ವ ಪಡೆದ ನೆರವಾಳಿಗಳು ಇವು ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗೆ ಆಹಾರ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ, ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಬಳಕೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳ ದಾಖಲೆಗೆ ಸತತ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಾಧನ ಒದಗಿಸುವ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಭ್ಯಾಸಗಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ “ನಾವು ಇನ್ನೊಂದು ಎಐ ಸಾಧನ ಬೇಕೆ?” ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ “ವಿಫಲತೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಣೆ ನಡುವಿನ ಚಕ್ರ ಸಮಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು?” ಎಂಬುದು. Sider-ಹನುಮಾನ ಶಕ್ತಿಗಳು ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನುಟಿಗರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವೃತಿ ಲೂಪನ್ನು ಸಂಕೊಚಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಬುಕ್ಲೆಟ್: ಶೂನ್ಯದಿಂದ V1 ರವರೆಗೆ 6 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ
- ವಾರ 1: ಕಾರ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಿರ್ಣಯ
- ನಡೆಸಬೇಕಾದ ಕೆಲಸ, ಯಶಸ್ಸಿನ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ತಳಚಾಟ; ಪ್ರವೇಶ ನಿಗದಿತಗೊಳಿಸಿ; PII ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.
- ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೂಚನೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ (2–10k ಉದಾಹರಣೆಗಳು) ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ 70–80% ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ನೈಜ ವಿತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೋಲ್ಡನ್ ಮೌಲ್ಯಾಂಕನ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ವಾರ 3: Tinker ಬಳಿಸಿ ಮೊದಲ ತರಬೇತಿ ಚಲನೆಗಳು
- ಆರಕ್ಷಿತ ಹೈಪರ್ಪರಿಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ SFT ನಡಿಸಿ; ಆರಂಭಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಲಘು RAG ಸ್ತರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ವಾರ 4: ಉಪಕರಣ ಮತ್ತು ಒಕ್ಕೂಟ
- ಕಾರ್ಯ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ; 2–3 ಅಗತ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ JSON ಮಾನ್ಯತೆ ಜೊತೆಗೆ ಯೋಜಕ-ನಿರ್ವಹಣಾ ಲಾಜಿಕ್ ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು.
- ವಾರ 5: ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ
- 500–1,500 ಪಾರಸು ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ; DPO/RLHF ನಡಿಸಿ.
ನೀತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ನಡೆಸಿ; ವರಗುಳುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು.
- ಆಯ್ದ ಗುಂಪಿಗೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿ; ತಿದ್ದೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ.
KPIs ಅನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಮಧ್ಯಮೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ; ಮುಂದಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪುನರಾವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು Tinker ಪುನಶ್ಚೇತನವನ್ನು ಯೋಜಿಸಿರಿ.
- ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಂತ್ರಗಳು
- ಡೇಟಾ ರೂಪಿಸಲಾಗುವುದು: ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ಖರ್ಚಾಗಿರುವ ದಂಡು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ; ಸುಲಭದಿಂದ ಕಠಿಣವರೆಗಿನ ತರಬೇತಿ ಸಮೇತ.
- ಬಹು-ತುತ್ತು ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ: ಉಪಕರಣ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಸಿ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಸಹಾಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು: ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಉಪಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಬಳಸಿ.
- ಸಂರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್: JSON ಸ್ನೀಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ; ನಿಖರ ಹೊಂದಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಾಂಕಣ ಮಾಡಿ.
ದೈರ್ಘ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಉಪ-ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಸೆ ಮಾಡಿ; ಸರಳ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಏರಿಸು.
- ಆಡಳಿತ, ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲತೆ
- ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಸನ್ನಿವೇಶ, ಉಪಕರಣ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು: ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯಕಮಾಡಿರಿ.
- ವಿಚಲನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸಮಯಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ; KPIs ವಿಚಲಿಸಿದಾಗ ಪುನರಾವೃತ್ತಿಗೆ ಅದರ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು
- ಕಲ್ಪಿತ ಉಪಕರಣಗಳು: ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಡೀಕೋಡಿಂಗ್, JSON ಸ್ನೀಮಾ ಮಾನ್ಯತೆ, ಮತ್ತು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಸರಿಪಡಿಸಿ.
- RAG ತಪ್ಪುಗಳು: ದುರ್ಬಲ ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ತುಂಡುವಿನ ಚುಚ್ಚು, ಪುನಃಕ್ರಮಣಕಾರರು ಮತ್ತು ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ.
- ಹ್ಯಾಪಿ ಪಾತ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಕ್ಕೊಳಪೂರ್ವಕತೆ: ಅಶೃಂಖಲಿತ ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ವೈಮನಸ್ಯದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ನಿರಿಸು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು: ಬಳಕೆದಾರ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧನಮಾಡಿ; ವಾರಂವಾರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನವೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.
- ಮಾಪಕ ಸೀಮಿತತೆ: ಕೇವಲ BLEU ಅಥವಾ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಅಲ್ಲ, ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ (AHT, ಪರಿವರ್ತನೆ, ದೋಷ ದರ) ಮೇಲೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.
ಏಜೆಂಟ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ
ಏಜೆಂಟ್ ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರು, ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸಾಧನಗಳು ಒಗ್ಗೂಡುತ್ತಿದೆ. ವ್ಯಾಪಕ ಅಧ್ಯಯನವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಶಾಲತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆ ವಿಭಜನೆ ಅವಕಾಶ: ಮೂಲ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ Tinker, ರನ್ಟೈಮ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಣತ ಒಕ್ಕೂಟಗಾರ, ಮತ್ತು ರಿಟ್ರಿವಲ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್. ಘಟಕೀಕರಣವು ನಿಮ್ಮ ಸಮರ್ಥನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿಂತೆಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿದರೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದವು.
ಇದರಿಂದ ಮುಂದೇನು ಬರಲಿದೆ
- ಬಹು-ಮಾದರಿ ವಿಶೇಷೀಕರಣ: ಸಣ್ಣ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ಡ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾರು ಹಾಕಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಯೋಜಕದೊಂದಿಗೆ.
- ಸಂರಚಿತ ತರ್ಕ: ತಪಾಸಣೆಗೆ ಯೋಗ್ಯ ಮಧ್ಯವರ್ತಿ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯೋಚಿಸಿದ ಯೋಜನೆ.
- ಅನುಕೂಲತೆ-ನ್ಯಾಟಿವ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು: ನೀತಿಗಳನ್ನು ಕೋಡ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ, ವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ತರಬೇತಿ.
- ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ರಾತ್ರಿ ಕಾಲ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ವರಗುಳಿನೊಂದಿಗೆ.
ನಿರ್ಣಯ: ಲೂಪನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ
Tinker ಬಳಸಿ ಡೊಮೈನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಆಟದ ಪುಸ್ತಕ ಸ್ಪಷ್ಟ: ಡೊಮೈನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ನಿರ್ದೇಶನ ನಿಷ್ಠೆಗಾಗಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ, ಪಾರಸು ಮತ್ತು ನೀತಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿರಿ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ನೀಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ, ಟಾಸ್ಕ್-ಮಟ್ಟ KPIs ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಾಂಕಣ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ. ಯುದ್ಧತಂತ್ರ ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟ: ಮೌಲ್ಯ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ; ಅದು ಡೊಮೈನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸತತ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಇದೆ. Tinker ಆ ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಅಡವರಣೆ ಕಡಿಮೆಮಾಡುತ್ತದೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪುನರಾವೃತ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ರನ್ಟೈಮ್ ಕಥೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ತುಂಡುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಿದರೆ ನಿಮಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ; ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಲಾಭವೂ ನೋಡಿ.
ಪರಿಶಿಷ್ಟ: ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಓದು
- ಏಜೆಂಟ್ ಒಕ್ಕೂಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಅವಲೋಕನ.
- Tinker ತರಬೇತಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ನಿಲುವಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ.
- Sider.AI ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ವಿಷಯ, ತರಬೇತಿ ವ್ಯಾಪಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ.
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಪ್ರಶ್ನೆ 1: ಟಿಂಕರ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ಟಿಂಕರ್ ಒಂದು ತರಬೇತಿ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಹೆಚ್ಚಳದ ನಿಜವಾದ ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 2: ಡೊಮೇನ್ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು?
ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಂದರ್ಭ, ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿ-ಆಧಾರಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸೂಚನೆ, ಇನ್ಪುಟ್, ಔಟ್ಪುಟ್, {tools_used} ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ JSONL ಆಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿರಾಕರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 3: ನನಗೆ ರಿಟ್ರೈವಲ್ (Retrieval) ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (Fine-tuning) ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ಹೌದು. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸ್ಥಿರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬೇರೂರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಿಗೆ ಅವು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 4: ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮುಖ್ಯ?
ಕಾರ್ಯ-ಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ: ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಟೂಲ್-ಕಾಲ್ ನಿಖರತೆ, ಅನುಸರಣೆ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು, ಯಶಸ್ವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ತಗಲುವ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು p95 ಲೇಟೆನ್ಸಿ. ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಮಯ ಅಥವಾ ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣದಂತಹ ವ್ಯವಹಾರ KPIಗಳು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಬೇಕು.
ಪ್ರಶ್ನೆ 5: ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನಾನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸಬೇಕು?
ದೃಢವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಟೂಲ್-ಕಾಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ (observability)ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಯೋಜನೆ, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದಾದ್ಯಂತ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
