ਲਾਭ:
- ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋ।
- ਅੱਠ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੋ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਨਿਰਪੱਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਹਨ
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੇਲ-ਟੂ-ਨੌਕਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਰੇਮ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਰੋਸਟਰ ਰੇਸ
AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਨਕਸ਼ਾ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ "ਕੋਈ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੈ"
ਜਦੋਂ ਅੱਜ ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਅਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ", ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਰੋਧੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਖਿਡਾਰੀ ਸਨ; ਅੱਜ, ਵਿਕਲਪ ਇੰਨੇ ਵਧ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਬਲੀਅਤ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ "ਪ੍ਰਦਾਤਾ", "ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ", "ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ" ਵਰਗੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਕਾਈ ਦੇ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਉਲਝਣ ਦੇ ਕੌਣ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ "ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ" ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਜੋ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਕੀਲ ਜੋ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਲੇਖਾਕਾਰ ਜੋ ਇਨਵੌਇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਮਾਹਰ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਜੋ ਕਾਲ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਸਵਾਲ ਹੈ: "ਇੱਥੇ ਦਰਜਨਾਂ ਮਾਡਲ ਹਨ; ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ?" ਜਵਾਬ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ: ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ, ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਲਝਣਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ:
- ਪ੍ਰਦਾਤਾ: ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਓਪਨਏਆਈ, ਗੂਗਲ। ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕਾਰ 'ਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ: ਇਹ ਉਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਅਧੀਨ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ "ਕਲਾਡ" ਪਰਿਵਾਰ ਵਾਂਗ, ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ "GPT" ਪਰਿਵਾਰ, ਗੂਗਲ ਦਾ "ਜੇਮਿਨੀ" ਪਰਿਵਾਰ। ਪਰਿਵਾਰ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਲੜੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ.
- ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ: ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ। ਜਿਵੇਂ "ਕਲਾਡ ਓਪਸ 4.8" ਜਾਂ "GPT-4o"। ਹਰੇਕ ਸੰਸਕਰਣ ਗਤੀ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸੰਤੁਲਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਕਰਣ ਕਾਰ 'ਤੇ ਉਪਕਰਣ ਪੈਕੇਜ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ.
ਸੰਕੇਤ: "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕਾਰ ਹੈ" ਕਹਿਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਬ੍ਰਾਂਡ (ਪ੍ਰਦਾਤਾ), ਲੜੀ (ਪਰਿਵਾਰ) ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੈਕੇਜ (ਵਰਜਨ) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਕਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੇਸਿੰਗ ਕਾਰ ਇੱਕੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ।
ਆਉ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੁਆਰਾ ਚੱਲੀਏ. ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਨੂੰਨੀ ਫਰਮ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, "ਅਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ 4.8 ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।" ਇੱਥੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ, ਓਪਸ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪੱਧਰ ਹੈ, ਅਤੇ 4.8 ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਪੱਧਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਾਇਕੂ) ਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਵਾਕ "ਅਸੀਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ" ਅਧੂਰਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ।
ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੱਠ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ
ਆਉ ਹੁਣ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਬਾਹਰਮੁਖੀ ਅੱਖ ਨਾਲ ਜਾਣੀਏ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਸਥਾਨ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਮੂਲ ਦੇਸ਼ ਮਿਲੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ "AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ"। ਅਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਵਾਂਗੇ।
ਪ੍ਰਦਾਤਾ
ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ
ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ
ਭਾਰ ਦੀ ਕਿਸਮ
ਮੂਲ
ਮਾਨਵ
ਕਲਾਉਡ (ਓਪਸ/ਸੋਨੇਟ/ਹਾਇਕੂ)
ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ, ਕੋਡ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ
ਬੰਦ
ਅਮਰੀਕਾ
OpenAI
GPT (GPT-4o, o-ਸੀਰੀਜ਼)
ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ
ਬੰਦ
ਅਮਰੀਕਾ
ਗੂਗਲ
Gemini (ਪ੍ਰੋ / ਫਲੈਸ਼)
ਮਲਟੀਮੋਡੈਲਿਟੀ, ਵਰਕਸਪੇਸ ਏਕੀਕਰਣ
ਬੰਦ
ਅਮਰੀਕਾ
ਵਸਤੂ
ਲਾਮਾ
ਭਾਰ ਖੋਲ੍ਹੋ, ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਚਲਾਓ
ਖੁੱਲਾ
ਅਮਰੀਕਾ
ਮਿਸਟਰਲ
ਮਿਸਟਰਲ / ਮਿਕਸਟ੍ਰਾਲ
ਯੂਰਪੀਅਨ ਮੂਲ, ਓਪਨ ਵੇਟ ਵਿਕਲਪ
ਮਿਸ਼ਰਤ
ਫਰਾਂਸ
xAI
ਗ੍ਰੋਕ
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ, ਐਕਸ (ਟਵਿੱਟਰ) ਏਕੀਕਰਣ
ਬੰਦ
ਅਮਰੀਕਾ
ਡੀਪਸੀਕ
ਡੀਪਸੀਕ
ਘੱਟ ਲਾਗਤ/ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੰਤੁਲਨ
ਖੁੱਲਾ
ਚੀਨ
ਇਕਸਾਰ
ਹੁਕਮ
ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੁੱਛਗਿੱਛ (RAG)
ਮਿਸ਼ਰਤ
ਕੈਨੇਡਾ
ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਮਾਪ ਹਨ ਜੋ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ: ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ (ਇਹ ਕੀ ਚੰਗਾ ਹੈ), ਭਾਰ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਬੰਦ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀ - ਅਗਲੀ ਇਕਾਈ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ) ਅਤੇ ਮੂਲ (ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਯਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ)। ਇਹ ਤਿੰਨ ਮਾਪ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਬਣਨਗੇ।
ਆਓ ਤੁਰੰਤ ਇੱਥੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੀਏ। RAG (ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਪੀੜ੍ਹੀ) ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਮਲਟੀਮੋਡੈਲਿਟੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਆਡੀਓ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਵਾਂਗੇ।
ਇੰਨੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕਿਉਂ ਹਨ?
ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਇਤਫ਼ਾਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਇੰਨੀ ਭੀੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ. ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹਨ:
- ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾਅ ਫਰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ 200-ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੀ ਮਾਡਲ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਸੈਂਕੜੇ ਉਤਪਾਦ ਵਰਣਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
- ਲਾਗਤ ਦਬਾਅ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ: ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਲਗਾਤਾਰ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਜੋ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮਹਿੰਗਾ ਸੀ ਅੱਜ ਕੀਮਤ ਦੇ ਦਸਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ: ਇੱਕ ਯੂਰਪੀਅਨ-ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਨੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ EU ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਲੋੜ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ ਜਾਂ ਓਪਨ ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰੀ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਜਾਂ ਬੰਦ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ: ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧੀਨ, ਆਪਣੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਕੁਝ ਇੱਕ ਤਿਆਰ-ਕੀਤੀ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਰਜੀਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਕਿ "ਜਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਹਰ ਕੋਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵੀ ਫਿੱਟ ਹੈ" ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ, ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਬਜਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਤੁਹਾਡੀ ਸਹੀ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਜਵਾਬ ਥੋਪਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਣੇ ਹਨ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਪੁੱਛਣ ਵੇਲੇ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਦੋ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਕਿਹੜਾ AI ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਹੈ?
ਇਹ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਮੁਕਤ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੋਈ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਸਲਾਹਕਾਰ। ਪ੍ਰਸੰਗ: ਅਸੀਂ 15 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਨੂੰਨੀ ਫਰਮ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ~300 ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਤੁਰਕੀ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 40 ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ KVKK ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਟਾਸਕ: ਇਸ ਨੌਕਰੀ ਲਈ 3 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ: ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਲਾਗਤ ਸੀਮਾ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਥਿਤੀ, ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ। ਫਾਰਮੈਟ: ਅੰਤ ਵਿੱਚ 4 ਕਾਲਮਾਂ + 2-ਵਾਕ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ।
ਫਰਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੌਪਟ ਰੋਲ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਫਾਰਮੈਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਚਾਰ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
1. ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਮੈਪਿੰਗ:
ਮੈਂ [ਇੰਡਸਟਰੀ] ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਮੁੱਖ AI ਕੰਮ ਜੋ ਮੈਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ: [TASK]। 5 ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋਣਗੇ; ਹਰੇਕ ਲਈ "ਇਹ ਢੁਕਵਾਂ ਕਿਉਂ ਹੈ" ਅਤੇ "ਸੰਭਵ ਨੁਕਸਾਨ" ਲਾਈਨਾਂ ਭਰੋ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਨਾ ਦਿਓ, ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦਿਓ।
2. ਸੰਕਲਪ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ:"[ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਵਾਕ]"
3. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
ਮੇਰੀ ਨੌਕਰੀ: [ਵੇਰਵਾ]। ਮਾਸਿਕ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ: [NUMBER]। ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ: [TEXT/IMAGE/AUDIO]।ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਲੋੜ: [ਹਾਂ/ਨਹੀਂ]। ਬਜਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: [ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਹਾਈ]। ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬੰਦ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ।
4. ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪਿੰਜਰ:
ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਲਈ ਇਹਨਾਂ 3 ਮਾਡਲਾਂ [MODEL A], [MODEL B], [MODEL C] ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਮਾਪਦੰਡ: ਗੁਣਵੱਤਾ, ਗਤੀ, ਲਾਗਤ, ਸੰਦਰਭ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਹਰੇਕ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ 1-5 ਅੰਕ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਕੋਰ ਦਾ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਵਿਗਿਆਪਨ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਤਾਂ "ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਲਿਖੋ।
ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ, ਆਓ ਦੱਸੀਏ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ AI ਕੋਚ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਪਰਿਵਾਰ ਤੋਂ ਕਲੌਡ-ਓਪਸ-4-8 ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣ ਇਸਦੀ ਲੰਮੀ ਸੰਦਰਭ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਹੈ"; ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਦਿੱਖ ਦੇਣਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ: "ਅਸੀਂ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ" ਕਹਿਣਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪੱਧਰ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਸਕਰਣ ਵੀ ਦਿਓ।
- ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਵਿਜੇਤਾ" ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੁੱਟਬਾਲ ਲੀਗ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ "ਪਹਿਲਾਂ ਕੌਣ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣ ਲਈ. ਸਹੀ ਸਵਾਲ "ਮੇਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?" ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੀ ਗਲਤੀ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਰਚਿਤ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
- ਮੂਲ ਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀਤਾ ਦਾ ਨਹੀਂ।
- ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਇੱਕਮਾਤਰ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣਾਉਣਾ: ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਘਟੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਤਿੰਨੋਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ।
- ਅੱਠ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ (Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ।
- ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜਾਂ, ਲਾਗਤ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਅਤੇ ਚਾਲੂ/ਬੰਦ ਤਰਜੀਹ ਹਨ।
- ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਸਿੰਗਲ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ" ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਹੀ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ, ਸੰਦਰਭ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਾਰਜ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਫਰਜ਼ੀ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਕਾਗਜ਼ ਦੇ ਟੁਕੜੇ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਲਿਖੋ: (1) ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ AI ਮਿਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ, (2) ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ, (3) ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ, (4) ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਬਜਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂ ਵੱਧ ਹੈ? ਫਿਰ ਉਪਰੋਕਤ ਟੈਮਪਲੇਟ 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਸ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦਿਓ (ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ) ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੰਦ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਗਲੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਨੂੰ ਅੱਠ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੰਜ ਯਾਦ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਖੜ੍ਹੇ ਸਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ" ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਉਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।