ഹ്യൂമൻ ടച്ച്: LLM-കളുടെ യഥാർത്ഥ ലോക ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തൽ

അവതാരിക

ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകളുടെ (എൽഎൽഎം) വികസനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വിവിധ മേഖലകളിലുടനീളം അവയുടെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗം സമഗ്രമായി വിലയിരുത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. BLOOM പോലുള്ള LLM-കൾ കർശനമായി പരീക്ഷിക്കപ്പെട്ട ഏഴ് പ്രധാന മേഖലകളിലേക്ക് ഈ ലേഖനം പരിശോധിക്കുന്നു, അവയുടെ യഥാർത്ഥ സാധ്യതകളും പരിമിതികളും അളക്കാൻ മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.

AI #1-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾ: ടോക്‌സിക് സ്പീച്ച് ഡിറ്റക്ഷൻ

മാന്യമായ ഒരു ഓൺലൈൻ അന്തരീക്ഷം നിലനിർത്തുന്നതിന്, വിഷലിപ്തമായ സംസാരം കണ്ടെത്തൽ ആവശ്യമാണ്. LLM-കൾക്ക് ചിലപ്പോൾ വ്യക്തമായ വിഷലിപ്തമായ പരാമർശങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, സൂക്ഷ്മമായതോ സന്ദർഭോചിതമായതോ ആയ അഭിപ്രായങ്ങളിൽ അവ പലപ്പോഴും മാർക്ക് നഷ്‌ടപ്പെടുകയും കൃത്യതയില്ലാത്തതിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മാനുഷിക വിലയിരുത്തലുകൾ കാണിക്കുന്നു. ഓൺലൈൻ വ്യവഹാരം ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി LLM-കൾ കൂടുതൽ പരിഷ്കൃതമായ ധാരണയും സന്ദർഭോചിതമായ സംവേദനക്ഷമതയും വികസിപ്പിക്കേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

AI #1-ലെ മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: ടോക്‌സിക് സ്പീച്ച് ഡിറ്റക്ഷൻ

രംഗം: അഭിപ്രായങ്ങൾ മോഡറേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഒരു ഓൺലൈൻ ഫോറം ഒരു LLM ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു ചർച്ചയിൽ, “നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ സന്തുഷ്ടനാണെന്ന് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു,” എന്ന് പോസ്റ്റുചെയ്യുന്നു. പാരിസ്ഥിതിക നയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ചൂടേറിയ സംവാദമാണ് സന്ദർഭം, ഈ അഭിപ്രായം വിവാദപരമായ വീക്ഷണം അവതരിപ്പിച്ച ഒരാളെ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.

LLM മൂല്യനിർണ്ണയം: ഉപരിപ്ലവമായി നിഷ്പക്ഷമായ പദപ്രയോഗം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, കമൻ്റിൻ്റെ അടിവരയിടുന്ന നിഷ്ക്രിയ-ആക്രമണാത്മക ടോൺ വിഷമാണെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിൽ LLM പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം.

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു ഹ്യൂമൻ മോഡറേറ്റർ കമൻ്റിൻ്റെ സന്ദർഭോചിതമായ നിഷേധാത്മകത മനസ്സിലാക്കുന്നു, അത് മറ്റൊരു വ്യക്തിയുടെ നിലപാടിനെ തുരങ്കം വെക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള വിഷാംശത്തിൻ്റെ സൂക്ഷ്മമായ രൂപമായി അതിനെ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഫലപ്രദമായ മോഡറേഷനായി LLM-കളിൽ സൂക്ഷ്മമായ ധാരണയുടെ ആവശ്യകത ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു.

AI #2-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾ: ആർട്ടിസ്റ്റിക് ക്രിയേഷൻ

കഥകളും കവിതകളും പോലുള്ള സർഗ്ഗാത്മക ഗ്രന്ഥങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള അവരുടെ കഴിവിന് LLM-കൾ ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, മനുഷ്യർ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, ഈ മോഡലുകൾക്ക് യോജിച്ച കഥകൾ നെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, അവ സർഗ്ഗാത്മകതയിലും വൈകാരിക ആഴത്തിലും ഇടയ്ക്കിടെ വീഴുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ക്രിയാത്മക തീപ്പൊരി ഉപയോഗിച്ച് AI സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളിക്ക് അടിവരയിടുന്നു.

AI #2-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: ആർട്ടിസ്റ്റിക് ക്രിയേഷൻ

രംഗം: ടൈം ട്രാവലിംഗ് ഡിറ്റക്ടീവ് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ചെറുകഥ ആശയം ഒരു എഴുത്തുകാരൻ LLM-നോട് ചോദിക്കുന്നു.

LLM ഔട്ട്പുട്ട്: ഒരു ചരിത്രപരമായ അനീതി തടയാൻ ഡിറ്റക്ടീവ് തിരികെ സഞ്ചരിക്കുന്ന ഒരു പ്ലോട്ട് LLM നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് ഒരു വലിയ ചരിത്ര സംഭവത്തിന് കാരണമാകുന്നു.

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: ഇതിവൃത്തം ഒരു പരിധിവരെ യോജിപ്പും സർഗ്ഗാത്മകവും ആണെങ്കിലും, ഒരു മാനുഷിക നിരൂപകൻ അതിന് സ്വഭാവവികസനത്തിൽ മൗലികതയും ആഴവും ഇല്ലെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുന്നു, AI- സൃഷ്ടിച്ച ആശയങ്ങളും മനുഷ്യൻ രചിച്ച കൃതികളിൽ കാണപ്പെടുന്ന സൂക്ഷ്മമായ കഥപറച്ചിലുകളും തമ്മിലുള്ള അന്തരം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

AI #3-ലെ മാനുഷിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു

വിദ്യാഭ്യാസ സ്രോതസ്സുകൾക്കും അറിവ് വീണ്ടെടുക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ചോദ്യോത്തര കഴിവുകൾ അടിസ്ഥാനപരമാണ്. നേരായ ചോദ്യങ്ങളോട് കൃത്യമായി പ്രതികരിക്കുന്നതിൽ LLM-കൾ വാഗ്ദാനങ്ങൾ കാണിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങളുമായി അവർ പോരാടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, തുടർച്ചയായ പഠനത്തിൻ്റെയും മാതൃകാ പരിഷ്ക്കരണത്തിൻ്റെയും നിർണായക ആവശ്യം ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.

AI #3-ലെ മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു

സാഹചര്യം: ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ചോദിക്കുന്നു, "എന്തുകൊണ്ടാണ് ബ്രിട്ടനിൽ വ്യാവസായിക വിപ്ലവം ആരംഭിച്ചത്?"

LLM ഉത്തരം: "കൽക്കരി, ഇരുമ്പ് തുടങ്ങിയ പ്രകൃതിവിഭവങ്ങളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനവും ചരക്കുകൾക്ക് വിപണി പ്രദാനം ചെയ്ത വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാമ്രാജ്യവും കാരണം ബ്രിട്ടനിൽ വ്യാവസായിക വിപ്ലവം ആരംഭിച്ചു."

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: കൃത്യമാണെങ്കിലും, LLM-ൻ്റെ പ്രതികരണം സങ്കീർണ്ണമായ സാമൂഹിക-രാഷ്ട്രീയ ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചും നിർണായക പങ്ക് വഹിച്ച നവീനതകളെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നഷ്‌ടപ്പെടുത്തുന്നു, LLM-കൾ അവരുടെ ഉത്തരങ്ങളിൽ കൂടുതൽ സമഗ്രമായ ധാരണ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത കാണിക്കുന്നു.

AI #4-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾ: മാർക്കറ്റിംഗ് സർഗ്ഗാത്മകത

വിപണനത്തിൽ, ആകർഷകമായ പകർപ്പ് നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ് വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്. അടിസ്ഥാന മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ LLM-കൾ കഴിവ് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ സൃഷ്ടികൾക്ക് പലപ്പോഴും നിർണ്ണായകമായ നവീകരണവും വൈകാരിക അനുരണനവും ഇല്ല, ഇത് LLM-കൾക്ക് ആശയങ്ങൾ സംഭാവന ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, മനുഷ്യൻ്റെ ചാതുര്യം സമാനതകളില്ലാത്തതായി തുടരുന്നു.

AI #4-നെക്കുറിച്ചുള്ള മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: മാർക്കറ്റിംഗ് സർഗ്ഗാത്മകത

രംഗം: ഒരു സ്റ്റാർട്ടപ്പ് അവരുടെ പുതിയ പരിസ്ഥിതി സൗഹൃദ പാക്കേജിംഗ് പരിഹാരത്തിനായി ഒരു ടാഗ്‌ലൈൻ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു LLM-നോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

LLM നിർദ്ദേശം: "ഇത് പച്ചയായി പായ്ക്ക് ചെയ്യുക, വൃത്തിയായി സൂക്ഷിക്കുക."

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: മുദ്രാവാക്യം ആകർഷകമാണെങ്കിലും, ഒന്നിലധികം തലങ്ങളിൽ പ്രതിധ്വനിക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മനുഷ്യൻ്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയുടെ ആവശ്യകതയെ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചുകൊണ്ട് ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ നൂതനമായ വശമോ അതിൻ്റെ പ്രത്യേക നേട്ടങ്ങളോ അറിയിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് വിദഗ്ധൻ അഭിപ്രായപ്പെടുന്നു.

AI #5-ലെ മാനുഷിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: പേരിട്ട എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുന്നു

ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ പേരുള്ള എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷനും വിശകലനത്തിനും നിർണായകമാണ്. LLM-കൾ അത്തരം എൻ്റിറ്റികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിലും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിലും അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങളിലും അവരുടെ പ്രയോജനം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിലും അതുവഴി ഗവേഷണ, വിവര മാനേജ്മെൻ്റ് ജോലികളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിലും സമർത്ഥരാണ്.

AI #5-ലെ മാനുഷിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: പേരുള്ള എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുന്നു

രംഗം: "ഇലോൺ മസ്‌കിൻ്റെ ഏറ്റവും പുതിയ ബഹിരാകാശ ടൂറിസം സംരംഭം" എന്ന് ഒരു വാചകം പരാമർശിക്കുന്നു.

LLM കണ്ടെത്തൽ: "ഇലോൺ മസ്കിനെ" ഒരു വ്യക്തിയായും "സ്പേസ് ടൂറിസം" ഒരു ആശയമായും തിരിച്ചറിയുന്നു.

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു മനുഷ്യ വായനക്കാരന് ബഹിരാകാശ വ്യവസായത്തിനുള്ള സാധ്യതകളും വാണിജ്യ യാത്രയിലെ വിശാലമായ സ്വാധീനവും തിരിച്ചറിഞ്ഞേക്കാം, LLM-കൾക്ക് എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, അവയുടെ പ്രാധാന്യം അവർക്ക് പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

AI #6-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾ: കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റൻസ്

കോഡിംഗിനും സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസന സഹായത്തിനുമുള്ള ആവശ്യം LLM-കളെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റുമാരായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചു. അടിസ്ഥാന ജോലികൾക്കായി വാക്യഘടനാപരമായി കൃത്യമായ കോഡ് നിർമ്മിക്കാൻ LLM-കൾക്ക് കഴിയുമെന്ന് മനുഷ്യ വിലയിരുത്തലുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങളുള്ള വെല്ലുവിളികൾ അവർ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു, AI- നയിക്കുന്ന വികസന പിന്തുണ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മേഖലകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.

AI #6-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റൻസ്

രംഗം: പ്രൈം നമ്പറുകൾ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി സംഖ്യകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ഒരു ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു ഡവലപ്പർ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

LLM ഔട്ട്പുട്ട്: ട്രയൽ ഡിവിഷൻ വഴി പ്രാഥമികത പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു പൈത്തൺ ഫംഗ്‌ഷൻ നൽകുന്നു.

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: വലിയ ഇൻപുട്ടുകൾക്കുള്ള പ്രവർത്തനത്തിന് കാര്യക്ഷമതയില്ലെന്നും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളോ ഇതര അൽഗോരിതങ്ങളോ നിർദ്ദേശിക്കുന്നുവെന്നും പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു പ്രോഗ്രാമർ കുറിക്കുന്നു, ഇത് മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ LLM-കൾ മികച്ച പരിഹാരങ്ങൾ നൽകാത്ത മേഖലകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

AI #7-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾ: ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ ന്യായവാദം

ഗണിതശാസ്ത്രം അതിൻ്റെ കർശനമായ നിയമങ്ങളും യുക്തിസഹമായ കാഠിന്യവും കൊണ്ട് സവിശേഷമായ ഒരു വെല്ലുവിളി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് ലളിതമായ ഗണിത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ ന്യായവാദവുമായി പൊരുതുന്നു. ഈ പൊരുത്തക്കേട്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കഴിവുകളും വിപുലമായ ഗണിതത്തിന് ആവശ്യമായ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

AI #7-ലെ ഹ്യൂമൻ ഇൻസൈറ്റുകൾക്കുള്ള ഉദാഹരണം: മാത്തമാറ്റിക്കൽ റീസണിംഗ്

രംഗം: ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ചോദിക്കുന്നു, "ഒരു ത്രികോണത്തിലെ എല്ലാ കോണുകളുടെയും ആകെത്തുക എന്താണ്?"

LLM ഔട്ട്പുട്ട്: "ഒരു ത്രികോണത്തിലെ എല്ലാ കോണുകളുടെയും ആകെത്തുക 180 ഡിഗ്രിയാണ്."

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച: LLM ഒരു കൃത്യവും നേരിട്ടുള്ളതുമായ ഉത്തരം നൽകുമ്പോൾ, ഒരു ഡ്രോയിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ആക്റ്റിവിറ്റി ഉപയോഗിച്ച് ആശയം ചിത്രീകരിച്ചുകൊണ്ട് എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ ഒരു അധ്യാപകൻ ഈ അവസരം ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു ത്രികോണത്തിൻ്റെ കോണുകൾ എടുത്ത് അവയെ വശങ്ങളിലായി വയ്ക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവ എങ്ങനെ ഒരു നേർരേഖ ഉണ്ടാക്കുന്നു, അതായത് 180 ഡിഗ്രി. ഈ ഹാൻഡ്-ഓൺ സമീപനം ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക മാത്രമല്ല, സാന്ദർഭികവും സംവേദനാത്മകവുമായ വിശദീകരണങ്ങളുടെ വിദ്യാഭ്യാസ മൂല്യത്തെ ഉയർത്തിക്കാട്ടിക്കൊണ്ട്, മെറ്റീരിയലുമായി വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ധാരണയും ഇടപഴകലും ആഴത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

[ഇതും വായിക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLM): ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഗൈഡ്]

ഉപസംഹാരം: മുന്നോട്ടുള്ള യാത്ര

ഈ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം ഒരു മനുഷ്യ ലെൻസിലൂടെ LLM-കൾ വിലയിരുത്തുന്നത് ഒരു ബഹുമുഖ ചിത്രം വരയ്ക്കുന്നു: LLM-കൾ ഭാഷാപരമായ ഗ്രാഹ്യത്തിലും തലമുറയിലും മുന്നേറുന്നു, എന്നാൽ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയോ സർഗ്ഗാത്മകതയോ പ്രത്യേക അറിവോ ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ പലപ്പോഴും ആഴമില്ല. ഈ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണത്തിൻ്റെയും വികസനത്തിൻ്റെയും ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, AI ശുദ്ധീകരിക്കുന്നതിൽ മനുഷ്യരുടെ പങ്കാളിത്തത്തിൻ്റെയും ആവശ്യകത ഊന്നിപ്പറയുന്നു. AI-യുടെ സാധ്യതകൾ ഞങ്ങൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, അതിൻ്റെ ബലഹീനതകൾ അംഗീകരിച്ചുകൊണ്ട് അതിൻ്റെ ശക്തികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നത് സാങ്കേതിക വിദ്യയിലെ AI ഗവേഷകർ, ടെക്നോളജി പ്രേമികൾ, ഉള്ളടക്ക മോഡറേറ്റർമാർ, വിപണനക്കാർ, അദ്ധ്യാപകർ, പ്രോഗ്രാമർമാർ, ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞർ എന്നിവയിൽ മുന്നേറ്റം കൈവരിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാകും.

നിങ്ങളുടെ LLM വികസനത്തിനായുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സൊല്യൂഷനുകൾ (ഡാറ്റ ജനറേഷൻ, പരീക്ഷണം, മൂല്യനിർണ്ണയം, നിരീക്ഷണം) - ഒരു ഡെമോ അഭ്യർത്ഥിക്കുക