ਵੱਡੀ ਖ਼ਬਰ
ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ, AWS ਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੋਵਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (RFT) ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ। RFT AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਦਲਾਅ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਥਰੇ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਾਈ ਗਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਉਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਾਸਤਵਿਕ-ਜਗਤ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਾਸਕਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਰਟ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ AI ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਬਾਤ ਕਰਨ ਸਮੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AWS ਦੇ ਬਲਾਗ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੇਖੋ ਇੱਥੇ.
ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕੰਟੇਨਰ ਅਪਡੇਟ
AWS ਨੇ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਇਨਫਰੈਂਸ (LMI) ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਸ ਅਪਡੇਟ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸੁਗੰਧਿਤ ਤਾਇਨਾਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਸਮੇਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਬਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਭਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਤੇਜ਼ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਓਵਰਹੈੱਡ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, AWS ਦੇ ਬਲਾਗ 'ਤੇ ਜਾਓ ਇੱਥੇ.
ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਇਵੈਂਟ ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ ਦੇ ਏਜੈਂਟਕੋਰ ਅਤੇ ਨੋਲੇਜ ਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਇਵੈਂਟ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹਾਜ਼ਰੀਦਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸ਼ਾਮਿਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੋਚੋ ਕਿ ਇਵੈਂਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ—ਹੁਣ ਇਹ ਹੋਰ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਜਾਣੋ ਇੱਥੇ.
ਡੌਕ-ਟੂ-ਲੋਰਾ ਸਾਕਾਨਾ AI ਵੱਲੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
ਸਾਕਾਨਾ AI ਨੇ ਡੌਕ-ਟੂ-ਲੋਰਾ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਲੋਰਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਹਾਈਪਰਨੇਟਵਰਕ ਜੋ LLMs ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ LLMs ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਲਈ ਜਲਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ ਇੱਥੇ.
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਸਮੋਲਏਜੰਟਸ
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਦੀ ਸਮੋਲਏਜੰਟਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮਿਨਿਮਲ ਕੋਡ ਨਾਲ ਏਜੈਂਟਿਕ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵਿਕਾਸਕਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦਮੰਦ ਹੈ ਜੋ ਜਲਦੀ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੁਚੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸੈਟਅਪ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਿਸਥਾਰ ਜਾਣੋ ਇੱਥੇ.
ਕਲੌਡ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੀਜਨ ਇਨਫਰੈਂਸ
AWS ਹੁਣ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲੌਡ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੀਜਨ ਇਨਫਰੈਂਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆ ਅਤੇ ਮੱਧ ਪੂਰਬ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਸੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਹਤਰੀਨ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦੇਰੀ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਥੇ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਇੱਥੇ.
ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ, ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਦਦਗਾਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਵੀਕਰਤਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਾਰਟ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ!