യുഎസ് ജയൻ്റ്സ് ഇൻ-ഡെപ്ത്: ആന്ത്രോപിക്, ഓപ്പൺഎഐ, ഗൂഗിൾ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ശക്തമായ ഫീൽഡുകളും ക്ലോഡ്, ജിപിടി, ജെമിനി കുടുംബങ്ങളുടെ സാധാരണ ഉപയോക്താവും പൊരുത്തപ്പെടുന്നു
• ഓരോ ദാതാവിൻ്റെയും ലെവൽ (ടയർ) ലോജിക്കും മോഡൽ നാമകരണവും വായിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• മാർക്കറ്റിംഗ് ക്ലെയിമുകളല്ല, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടെസ്റ്റിംഗ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് ശീലമാക്കുക

ഞങ്ങൾ മാർക്കറ്റ് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും ക്ലോസ്ഡ്/ഓപ്പൺ വെയ്റ്റ് വേർതിരിവ് മനസിലാക്കുകയും ചെയ്തു. വിപണിയിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ദൃശ്യമാകുന്ന മൂന്ന് കളിക്കാരെ ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ പരിചയപ്പെടും, അതായത് വലിയ യുഎസ് അധിഷ്ഠിത ദാതാക്കൾ: ആന്ത്രോപിക് (ക്ലോഡ്), ഓപ്പൺഎഐ (ജിപിടി), ഗൂഗിൾ (ജെമിനി). ഇന്നത്തെ ഭൂരിഭാഗം എൻ്റർപ്രൈസ് AI തീരുമാനങ്ങളിലും ഈ മൂന്ന് സവിശേഷതകളാണ്. ഒരു "വിജയിയെ" പ്രഖ്യാപിക്കുകയല്ല ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം; ഓരോരുത്തരും എവിടെ തിളങ്ങുന്നു, അതിൻ്റെ പേരിടൽ യുക്തിയും അതിൻ്റെ സാധാരണ ഉപയോക്താവും വസ്തുനിഷ്ഠമായി മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. യൂണിറ്റ് പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ, ഈ മൂന്ന് കുടുംബങ്ങളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാതെ നിങ്ങൾക്ക് സംസാരിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ പരസ്യത്തിലല്ല, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പരീക്ഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങൾ ആന്തരികവൽക്കരിക്കും.

പൊതുവായ യുക്തി: ടയർ സിസ്റ്റം

ഈ മൂന്ന് ദാതാക്കളും സമാനമായ ഒരു യുക്തിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്: വേഗത/ചെലവ്/പവർ ബാലൻസ് അനുസരിച്ച് ഒരേ കുടുംബത്തിനുള്ളിൽ അവർ മോഡലുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. സാധാരണയായി മൂന്ന് തലങ്ങളുണ്ട്:

• ലൈറ്റ് ടയർ: ഏറ്റവും വേഗതയേറിയതും വിലകുറഞ്ഞതും. ലളിതവും ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതുമായ ജോലികൾക്കായി (വർഗ്ഗീകരണം, ബ്രീഫിംഗ്, ലേബലിംഗ്).
• സമതുലിതമായ ഘട്ടം: മിഡ്-റേഞ്ച് പവറും ചെലവും. മിക്ക ദൈനംദിന ജോലികൾക്കും "ഡിഫോൾട്ട്" ചോയ്സ്.
• ശക്തമായ ടയർ: ഏറ്റവും കഴിവുള്ള, ഏറ്റവും ചെലവേറിയ, വേഗത കുറഞ്ഞ. സങ്കീർണ്ണമായ ന്യായവാദം, നീണ്ട വിശകലനം, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കോഡ്.

ഈ ടയർ ലോജിക് നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ ഏത് ദാതാവിനെ നോക്കിയാലും നിങ്ങൾക്ക് നഷ്ടപ്പെട്ടതായി അനുഭവപ്പെടില്ല. "ഈ കുടുംബത്തിലെ ഈ മാതൃകയുമായി ഏത് ലെവലാണ് യോജിക്കുന്നത്?" ചോദിച്ചാൽ മതി.

നുറുങ്ങ്: നിങ്ങൾ ഒരു പുതിയ മോഡലിനെക്കുറിച്ച് കേൾക്കുമ്പോൾ, ആദ്യം ചോദിക്കുക "ഏത് കുടുംബത്തിൻ്റെ ഏത് ലെവൽ?" ചോദിക്കുക. പേരുകളുടെ ബാഹുല്യം നിങ്ങളെ ഭയപ്പെടുത്തരുത്; ഓരോ ദാതാവും യഥാർത്ഥത്തിൽ വ്യത്യസ്ത പേരുകളിൽ ഒരേ മൂന്ന് ശ്രേണികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ആന്ത്രോപിക് - ക്ലോഡ് കുടുംബം

ആന്ത്രോപിക്കിൻ്റെ ക്ലോഡ് കുടുംബം ഓപസ് (ശക്തം), സോണറ്റ് (സന്തുലിതമായത്), ഹൈക്കു (ലൈറ്റ്) എന്നിങ്ങനെ മൂന്ന് ശ്രേണികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പതിപ്പ് നമ്പറുകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്; ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡൽ claude-opus-4-8 ആണ്, അതായത്, Opus സ്റ്റേജിൻ്റെ 4.8 പതിപ്പ്.

ഇത് മികച്ചതാണ്: ദൈർഘ്യമേറിയ സന്ദർഭ പ്രോസസ്സിംഗ് (നൂറു പേജുള്ള പ്രമാണങ്ങൾ മുഴുവനായും വായിക്കാനുള്ള കഴിവ്), കോഡ് എഴുതുകയും വായിക്കുകയും ചെയ്യുക, എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗത്തിൽ സുരക്ഷിതവും പ്രവചിക്കാവുന്നതുമായ പെരുമാറ്റം. ക്ലോഡ് നിർദ്ദേശങ്ങളോട് അടുത്ത് നിൽക്കുന്നതിലും തന്ത്രപ്രധാനമായ കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിലും അറിയപ്പെടുന്നു. അതിനാൽ, നിയമം, ധനകാര്യം, ആരോഗ്യം തുടങ്ങിയ നിയന്ത്രിത മേഖലകളിൽ ഇത് പതിവായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നു.

സാധാരണ ഉപയോക്താവ്: ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രമാണങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന നിയമ ടീമുകൾ, കോഡ് അവലോകനം ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടീമുകൾ, സുരക്ഷിതമായ ഔട്ട്‌പുട്ട് ആവശ്യമുള്ള കോർപ്പറേറ്റ് ഉപഭോക്തൃ സേവനങ്ങൾ.

നിലവിലെ ആന്ത്രോപിക് മോഡലുകളും ഏകദേശ വിലകളും (ഒരു ദശലക്ഷം ടോക്കണുകൾക്ക്, ഇൻപുട്ട്/ഔട്ട്‌പുട്ട്):

മാതൃക

സ്റ്റേജ്

സന്ദർഭം

ഇൻപുട്ട് $/1M

ഔട്ട്പുട്ട് $/1M

ക്ലോഡ് ഓപസ് 4.8

ശക്തമായ

1 മി ടോക്കണുകൾ

~5

~25

ക്ലോഡ് സോണറ്റ് 5

സമതുലിതമായ

1 മി ടോക്കണുകൾ

~3

~15

ക്ലോഡ് ഹൈക്കു 4.5

ഭാരം കുറഞ്ഞ

200K ടോക്കണുകൾ

~1

~5

ശ്രദ്ധിക്കുക: ഈ മൊഡ്യൂൾ തയ്യാറാക്കുകയും പതിവായി മാറുകയും ചെയ്ത കാലയളവിലെ ഏകദേശ വിലകളാണ്. തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ദാതാവിൻ്റെ നിലവിലെ വില പേജ് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക. ആറാമത്തെ യൂണിറ്റിൽ വിലയുടെ യുക്തി ഞങ്ങൾ വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്യും.

OpenAI - GPT ഫാമിലി

ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി ഫാമിലി വിപണിയിലെ ഏറ്റവും അംഗീകൃത ബ്രാൻഡാണ് കൂടാതെ ഏറ്റവും വലിയ മൂന്നാം കക്ഷി ഇക്കോസിസ്റ്റം ഉണ്ട്; അതായത്, GPT-യ്‌ക്കായി നിരവധി സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളും പ്ലഗ്-ഇന്നുകളും ഇൻ്റഗ്രേഷനുകളും ആദ്യം പുറത്തിറങ്ങുന്നു. GPT കുടുംബവും തരംതിരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു: വേഗതയേറിയതും വിലകുറഞ്ഞതുമായ മോഡലുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന് GPT-4o മിനി പോലുള്ള ഭാരം കുറഞ്ഞ ഓപ്ഷനുകൾ), സമതുലിതമായ ഓൾ-റൗണ്ട് മോഡലുകൾ (GPT-4o), "o-സീരീസ്" പോലെയുള്ള ചിന്താശേഷിയുള്ള മോഡലുകൾ എന്നിവ യുക്തിസഹമായി പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

അത് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന മേഖലകൾ: വൈവിധ്യവും വ്യാപനവും. ടെക്‌സ്‌റ്റ്, കോഡ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള വിപുലമായ കഴിവുകൾ; പ്രായപൂർത്തിയായ വാഹന ആവാസവ്യവസ്ഥ; ഒപ്പം വിശാലമായ സമൂഹ പിന്തുണയും. "AI ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ജോലി ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?" GPT സാധാരണയായി ഒരു തയ്യാറായ ആരംഭ പോയിൻ്റാണ്.

സാധാരണ ഉപയോക്താവ്: ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് നടത്തുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ, വിശാലമായ സംയോജനം ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ, ഒരൊറ്റ ദാതാവിനൊപ്പം വിശാലമായ ടാസ്‌ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന SMB-കൾ.

ഗൂഗിൾ — ജെമിനി ഫാമിലി

ഗൂഗിളിൻ്റെ ജെമിനി കുടുംബം രണ്ട് ശക്തമായ കാർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് കളിക്കുന്നത്: മൾട്ടിമോഡാലിറ്റി (ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്), Google വർക്ക്‌സ്‌പേസ് ഇൻ്റഗ്രേഷൻ (ജിമെയിൽ, ഡോക്‌സ്, ഷീറ്റ് പോലുള്ള ടൂളുകളിൽ ഉൾച്ചേർത്ത ജോലി). ജെമിനിയും അടുക്കിയിരിക്കുന്നു: വേഗതയേറിയ "ഫ്ലാഷ്" മോഡലുകളും കൂടുതൽ ശക്തമായ "പ്രോ" മോഡലുകളും ഉണ്ട്.

എവിടെയാണ് അത് മികവ് പുലർത്തുന്നത്: വിഷ്വൽ, വീഡിയോ ഗ്രാഹ്യം, വിപുലമായ സന്ദർഭം, ഇതിനകം തന്നെ ഗൂഗിൾ ടൂളുകൾ വൻതോതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾക്കുള്ള ഘർഷണരഹിതമായ സംയോജനം. ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ എല്ലാ ഓഫീസ് ജോലികളും Google Workspace-ൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് സ്വാഭാവിക വിപുലീകരണമായി Gemini അനുഭവപ്പെടുന്നു.

സാധാരണ ഉപയോക്താവ്: Google ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ സ്ഥാപിതമായ കമ്പനികൾ, ഇമേജ്/വീഡിയോ-ഹെവി കണ്ടൻ്റ് ടീമുകൾ, വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർ.

മൂന്ന് കുടുംബങ്ങൾ അരികിൽ

വലിപ്പം

ആന്ത്രോപിക് (ക്ലോഡ്)

OpenAI (GPT)

ഗൂഗിൾ (ജെമിനി)

ഏറ്റവും ശക്തമായ വശം

നീണ്ട സന്ദർഭം, കോഡ്, സുരക്ഷിതമായ പെരുമാറ്റം

വൈവിധ്യം, വിശാലമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ

മൾട്ടിമോഡാലിറ്റി, വർക്ക്‌സ്‌പേസ്

ഘട്ടങ്ങൾ

ഓപസ്/സോണറ്റ്/ഹൈക്കു

ശക്തമായ / സമതുലിതമായ / വെളിച്ചം + ന്യായവാദം

പ്രോ/ഫ്ലാഷ്

സാധാരണ ഉപയോക്താവ്

നിയന്ത്രിത മേഖലകൾ

എൻ്റർപ്രൈസ്, ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ

Google കേന്ദ്രീകരിച്ച സ്ഥാപനങ്ങൾ

ഭാരം തരം

അടച്ചു

അടച്ചു

അടച്ചു

ഈ മേശയിൽ നോക്കുമ്പോൾ, "ഏത് ജയിക്കും" എന്ന് ചോദിക്കരുത്; "എൻ്റെ ജോലി ഏത് വരിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു?" എന്ന് ചോദിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് 200-പേജുള്ള കരാർ വായനയുണ്ടെങ്കിൽ, ദീർഘമായ സന്ദർഭ ലൈൻ നിങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ്, കൂടാതെ ഒരു വിഷ്വലിൽ നിന്ന് ഇൻവോയ്‌സുകൾ വായിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, മൾട്ടിമോഡാലിറ്റി ലൈൻ നിങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്: ഒരു കുടുംബ ചോയ്‌സ് ആവശ്യപ്പെടുമ്പോൾ

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഏതാണ് നല്ലത്: ക്ലോഡ്, ജിപിടി അല്ലെങ്കിൽ ജെമിനി?

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ന്യൂട്രൽ AI കൺസൾട്ടൻ്റ്. എൻ്റെ ജോലി: ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനിയിലെ ഉപഭോക്തൃ ഇമെയിലുകൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിന് ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു + ഇൻകമിംഗ് ഇൻവോയ്‌സ് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് തുക/തീയതി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ടാസ്ക്കുകൾ ഉണ്ട്: (1) ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ, (2) ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ. ടാസ്‌ക്: രണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കുമായി ക്ലോഡ്, ജിപിടി, ജെമിനി കുടുംബങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുക. ഒരു ടാസ്‌ക് അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഏത് കുടുംബമാണ് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നത്, ഏത് ടയർ ഞാൻ ഉപയോഗിക്കണം, എന്തുകൊണ്ടെന്ന് എഴുതുക. കൃത്യമായ വില നൽകരുത്, ഒരു ശ്രേണി നൽകുക. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, "ടെസ്റ്റ്" എന്ന് പറയുക.

രണ്ടാമത്തെ പ്രോംപ്റ്റ് ജോലിയെ രണ്ട് വ്യക്തമായ ടാസ്‌ക്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നതിനാൽ, മോഡലിന് ഓരോ ടാസ്‌ക്കിനും അനുയോജ്യമായ കുടുംബത്തെ പ്രത്യേകം ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിയും. നമ്മൾ പിന്നീട് പഠിക്കുന്ന "മോഡൽ പോർട്ട്ഫോളിയോ" ആശയത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനവും ഇതാണ്.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടയർ 1 പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ:

ഞാൻ ഇനിപ്പറയുന്ന ടാസ്‌ക് നിർവ്വചിക്കുന്നു: [ടാസ്‌ക്]. ബുദ്ധിമുട്ട് ലെവലും വോളിയവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ക്ലോഡ്, ജിപിടി, ജെമിനി ഫാമിലി (ലൈറ്റ്/ബാലൻസ്ഡ്/സ്ട്രോംഗ്) എന്നിവയുടെ ഏത് നിരയാണ് നിങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത്? ഓരോ കുടുംബത്തിനും ന്യായീകരണത്തിൻ്റെ ഒരു വരി എഴുതുക.

2. ഇക്കോസിസ്റ്റം അനുയോജ്യത:

ഞങ്ങൾ നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകൾ: [ടൂൾ ലിസ്റ്റ്, ഉദാ. Google Workspace / Microsoft 365].ഏത് AI കുടുംബമാണ് ഈ ടൂൾ സ്റ്റാക്കിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഘർഷണമില്ലാതെ യോജിക്കുന്നത്, എന്തുകൊണ്ട്? സംയോജനത്തിൻ്റെ എളുപ്പം, പഠന വക്രത, ലോക്ക്-ഇൻ (ആശ്രിതത്വം) സാധ്യത എന്നിവ വിലയിരുത്തുക.

3. ശക്തി മൂല്യനിർണ്ണയം:

എൻ്റെ ടാസ്‌ക്കിനായി "[MODEL NAME] ആണ് ഇതിൽ ഏറ്റവും മികച്ചത്" എന്ന ക്ലെയിം പരീക്ഷിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഈ ക്ലെയിം സ്ഥിരീകരിക്കാൻ ഞാൻ എൻ്റെ സ്വന്തം കാര്യക്ഷമതയിൽ ഏതൊക്കെ 3 സാമ്പിൾ ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തണം? ഓരോ പരീക്ഷയുടെയും വിജയ മാനദണ്ഡം ഒരു വാചകത്തിൽ വിവരിക്കുക.

4. പേര് മിഴിവ്:

ഇനിപ്പറയുന്ന മോഡൽ പേരുകൾ കുടുംബം, സ്റ്റേജ്, പതിപ്പ് എന്നിങ്ങനെ പാഴ്‌സ് ചെയ്‌ത് ഒരു പട്ടിക ഉണ്ടാക്കുക: [MODEL NAMES]. ഓരോന്നിനും ഒരൊറ്റ വാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സാധാരണ ഉപയോഗം ലേബൽ ചെയ്യുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പരസ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനിക്കുന്നു: "ഈ മോഡൽ ആ ടെസ്റ്റിൽ ഒന്നാമതെത്തി" എന്ന പ്രഖ്യാപനം നിങ്ങളുടെ ദൗത്യത്തെക്കുറിച്ച് ഒന്നും പറഞ്ഞേക്കില്ല. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരിശോധിക്കുക.
• ഒരു ലെവൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാതെ ഒരു കുടുംബത്തെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു: "ഞങ്ങൾ GPT ഉപയോഗിക്കും" എന്ന് പറഞ്ഞാൽ മാത്രം പോരാ; ഏത് നിലയാണ് വിലയും ഗുണനിലവാരവും സമൂലമായി മാറുന്നത്.
• ഇക്കോസിസ്റ്റം ലോക്ക് അവഗണിക്കുന്നത്: ഒരു കുടുംബത്തോട് ആഴത്തിൽ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരായിരിക്കുക എന്നത് സംയോജനം എളുപ്പമാക്കുന്നു, എന്നാൽ ഭാവിയിൽ മറ്റൊരു ദാതാവിലേക്ക് മാറുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
• വിഷയം നഷ്‌ടമായി: ഈ വിപണി അതിവേഗം മാറുന്നു; ആറ് മാസം മുമ്പുള്ള താരതമ്യം ഇന്ന് അസാധുവായിരിക്കാം. കാലികമായ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ തീരുമാനം എടുക്കുക.
• എല്ലാം ചെയ്യാൻ ഒരു കുടുംബത്തെ നിർബന്ധിക്കുന്നു: ഒരു കുടുംബം വാചകത്തിൽ തിളങ്ങുമ്പോൾ, മറ്റൊരു കുടുംബം ദൃശ്യത്തിൽ മുന്നിലായിരിക്കാം. ടാസ്ക്-ബൈ-ടാസ്ക്ക് ചിന്തിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ആന്ത്രോപിക്, ഓപ്പൺഎഐ, ഗൂഗിൾ എന്നിവയെല്ലാം വ്യത്യസ്ത പേരുകളിൽ ഒരേ ടയർ ലോജിക് (ലൈറ്റ്/ബാലൻസ്ഡ്/സ്ട്രോംഗ്) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
• നീണ്ട സന്ദർഭത്തിലും കോഡിലും സുരക്ഷിതമായ കോർപ്പറേറ്റ് പെരുമാറ്റത്തിലും ക്ലോഡ്; ജിപിടിക്ക് മികച്ച വൈവിധ്യവും വിശാലമായ ആവാസവ്യവസ്ഥയും ഉണ്ട്; മൾട്ടിമോഡലിറ്റിയിലും വർക്ക്‌സ്‌പേസ് ഇൻ്റഗ്രേഷനിലും ജെമിനി മികച്ചതാണ്.
• "മികച്ചത്" ജോലി അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു; നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി താരതമ്യം ചെയ്യുക, പരസ്യത്തിലല്ല.
• ഫാമിലി + ടയർ + പതിപ്പിലേക്ക് മോഡൽ പേരുകൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നത് തിരക്കേറിയ മാർക്കറ്റിൽ നിങ്ങളുടെ വഴി കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ ജോലിയിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ജോലികൾ തിരിച്ചറിയുക (ഒരു ടെക്സ്റ്റ്-ഹെവി, ഒന്ന് വിഷ്വൽ- അല്ലെങ്കിൽ ലോംഗ്-ഡോക്യുമെൻ്റ്-ഹെവി). ഈ യൂണിറ്റിലെ ടെംപ്ലേറ്റ് 1 (ടയർ മാച്ചിംഗ്) ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ ടാസ്ക്കിനും മൂന്ന് കുടുംബങ്ങളുടെ ഉചിതമായ റാങ്ക് ചോദിക്കാൻ ഒരു AI മോഡൽ ഉണ്ടായിരിക്കുക. തുടർന്ന്, ടെംപ്ലേറ്റ് 3 (ശക്തി മൂല്യനിർണ്ണയം) ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദിഷ്ട മോഡൽ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മൂന്ന് കോൺക്രീറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. യൂണിറ്റ് 10 ലെ മൂല്യനിർണ്ണയ പഠനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഈ ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കും.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എനിക്ക് മൂന്ന് കുടുംബങ്ങളിലെയും ലെവൽ (ലൈറ്റ്/ബാലൻസ്ഡ്/സ്ട്രോംഗ്) ലോജിക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
• [ ] ക്ലോഡ്, GPT യും ജെമിനിയും പ്രാധാന്യമുള്ള മേഖലകളുമായി എനിക്ക് പൊരുത്തപ്പെടുത്താനാകും.
• [ ] എനിക്ക് ശരിയായ കുടുംബത്തെ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ന്യായീകരണത്തോടെ ഒരു ടാസ്ക്കിനായി റാങ്ക് നൽകാനും കഴിയും.
• [ ] എൻ്റെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡൽ ക്ലെയിം പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികൾ എനിക്കറിയാം.
• [ ] എനിക്ക് മോഡൽ പേരുകൾ ഫാമിലി + സ്റ്റേജ് + പതിപ്പ് എന്നിങ്ങനെ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.