GPT-संचालित ऐप्स में फीडबैक लूप क्यों नहीं हैं?

जेनरेटिव एआई मॉडल के शीर्ष पर निर्मित "लेयर" अनुप्रयोगों के उदय ने व्यवसायों को अपने उपयोगकर्ताओं को अधिक आकर्षक और वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाया है, लेकिन अपने सिस्टम के आउटपुट के बारे में उपयोगकर्ताओं से फीडबैक एकत्र किए बिना, वे मूल्यवान अवसरों से चूक रहे हैं। उनकी पेशकश में सुधार करें. इस लेख में, हम इस वास्तविकता का पता लगाएंगे कि तीसरे पक्ष के एआई मॉडल के शीर्ष पर कुछ बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए फीडबैक लूप शामिल करना क्यों आवश्यक है।

फीडबैक लूप एआई मॉडल के प्रशिक्षण का एक महत्वपूर्ण घटक है

हाल ही में, ऐसे अनुप्रयोगों की एक लहर आई है जो चैटजीपीटी, मिडसमर और अन्य जैसे तृतीय-पक्ष एआई मॉडल के शीर्ष पर अपने उत्पादों और सुविधाओं को "परत" के रूप में बना रहे हैं। इस प्रवृत्ति ने कंपनियों को अपने स्वयं के मॉडल बनाए बिना अपने उपयोगकर्ताओं को अधिक आकर्षक और वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करने की अनुमति दी है। चैटजीपीटी जैसे जेनेरिक एआई मॉडल का लचीलापन और अनुकूलनशीलता इसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है। ये "लेयर" एप्लिकेशन आम तौर पर "फ्रंट एंड" के रूप में कार्य करते हैं, जिसके साथ उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस करता है, विषय वस्तु विशेषज्ञता या संकेत के साथ उपयोगकर्ता अनुरोधों को पूरक और संवर्धित करता है। फिर एप्लिकेशन तृतीय पक्ष एआई मॉडल को एक संकेत भेजता है, और मॉडल अपने भाषा मॉडल के आधार पर एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। यह प्रतिक्रिया फिर एप्लिकेशन को वापस भेज दी जाती है, जो इसे आगे संसाधित कर सकती है या उपयोगकर्ता को प्रदर्शित कर सकती है। हालाँकि, क्योंकि ये एप्लिकेशन सीधे मॉडल को Train नहीं करते हैं, उनमें से अधिकांश में फीडबैक लूप का कोई भी रूप शामिल नहीं है। इसका मतलब यह है कि वे अपनी पेशकशों को बेहतर बनाने के मूल्यवान अवसरों को खो रहे हैं और यदि उनका सिस्टम अपने उपयोगकर्ताओं के लिए असुरक्षित या अव्यवहारिक प्रतिक्रिया उत्पन्न कर रहा है तो वे इसे पूरी तरह से खो सकते हैं।

व्यवहार में फीडबैक लूप्स

शुक्र है, हर किसी ने फीडबैक लूप को नहीं छोड़ा है। चैटजीपीटी स्वयं उपयोगकर्ता इनपुट और प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करके अपने भाषा मॉडल को बेहतर बनाने के लिए फीडबैक लूप का उपयोग करता है। जब भी कोई उपयोगकर्ता फीडबैक लूप के साथ इंटरैक्ट करता है, तो उपयोगकर्ता के इनपुट और प्रतिक्रिया को रिकॉर्ड किया जाता है और मॉडल को परिष्कृत करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह स्पष्ट इंटरैक्शन की तरह दिख सकता है, जैसे चैटजीपीटी के आउटपुट के बगल में "अंगूठे ऊपर" या "अंगूठे नीचे" आइकन पर क्लिक करना, या यहां तक कि कुछ कम स्पष्ट, जैसे कि उपयोगकर्ता ने आउटपुट की प्रतिलिपि बनाई है या नहीं, इसे पुन: उत्पन्न किया है, प्रॉम्प्ट को फिर से लिखा है या नहीं। अधिक। यह फीडबैक लूप चैटजीपीटी को अपनी गलतियों से सीखने और समय के साथ अपनी प्रतिक्रियाओं की सटीकता और गुणवत्ता में सुधार करने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का लगातार विश्लेषण करके, चैटजीपीटी नए डेटा को अनुकूलित करने और अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और जुड़ाव बढ़ता है।

जबकि चैटजीपीटी एक एआई का एक बड़ा उदाहरण है जो उपयोगकर्ता के फीडबैक को अपने भाषा मॉडल में शामिल करता है, चैटजीपीटी जैसे तीसरे पक्ष के एआई के शीर्ष पर बनाए गए इन नए "लेयर" अनुप्रयोगों के विशाल बहुमत में कोई फीडबैक लूप या फीडबैक तंत्र नहीं है। यह एक चिंताजनक प्रवृत्ति है क्योंकि इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता इन अनुप्रयोगों की सटीकता, दक्षता और उपयोगकर्ता-मित्रता में सुधार के लिए मूल्यवान प्रतिक्रिया देने में सक्षम नहीं हैं। फीडबैक लूप के बिना, न केवल वे अपनी पेशकशों को बेहतर बनाने के मूल्यवान अवसरों को खो रहे हैं, बल्कि यह भी कि यदि उनका सिस्टम अपने उपयोगकर्ताओं के लिए गलत, विनाशकारी, या खतरनाक आउटपुट उत्पन्न कर रहा है, तो वे इसे पूरी तरह से खो सकते हैं।

फीडबैक लूप केवल एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए नहीं हैं, यह तीसरे पक्ष के शीर्ष पर एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए भी है

भले ही एकत्र किया गया फीडबैक अंतर्निहित चैटजीपीटी मॉडल को बेहतर बनाने के लिए ओपनएआई में वापस नहीं आता है, फिर भी इसका उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है। फीडबैक लूप सिस्टम को कैसे बेहतर बना सकता है इसका सबसे सीधा उदाहरण शीघ्र-ट्वीकिंग है। जबकि 5-10 शब्द का वाक्यांश Google पर एक लिंक या उत्तर खोजने के लिए बहुत अच्छा हो सकता है, चैटजीपीटी संकेत अक्सर कई वाक्य लंबे होते हैं, जो परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से तैयार किए जाते हैं, ताकि निर्माता जिस प्रकार के आउटपुट की तलाश कर रहा है। उन आउटपुट के दूसरे छोर पर उपयोगकर्ताओं से गुणात्मक और मात्रात्मक प्रतिक्रिया के साथ, ये "लेयर" एप्लिकेशन क्रमिक रूप से बदल सकते हैं, या यहां तक कि एबी उन संकेतों का परीक्षण कर सकते हैं जो इन आउटपुट को उत्पन्न कर रहे हैं, ताकि उनके ग्राहकों द्वारा छोड़े जा रहे फीडबैक को संबोधित किया जा सके।

फीडबैक लूप्स द्वारा संचालित प्रॉम्प्ट एबी परीक्षण, सबसे उन्नत "लेयर" अनुप्रयोगों के लिए आ रहे हैं

यह परिपक्वता के बारे में है, न कि केवल सुधार के बारे में

एआई एप्लिकेशन में फीडबैक लूप होना न केवल उत्पाद को बेहतर बनाने के लिए अच्छा है, बल्कि यह एक परिपक्व उत्पाद का संकेत भी है, क्योंकि इसका मतलब है कि इसे प्रबंधित करने वाले संगठन ने उत्पाद की सुरक्षा में अपना उचित परिश्रम किया है, और सुधार की परवाह करता है। यह। फीडबैक लूप दर्शाता है कि संगठन अपने उपयोगकर्ताओं के इनपुट और फीडबैक के आधार पर अपने एआई सिस्टम में लगातार सुधार करने के लिए प्रतिबद्ध है। इससे यह भी पता चलता है कि संगठन अपने उपयोगकर्ताओं की बात सुनने और उनकी जरूरतों और चिंताओं को गंभीरता से लेने को तैयार है। फीडबैक लूप लागू करके, संगठन अपने उपयोगकर्ताओं के साथ विश्वास बना सकते हैं, और प्रदर्शित कर सकते हैं कि वे उनकी आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद देने के लिए प्रतिबद्ध हैं। कुल मिलाकर, फीडबैक लूप किसी भी एआई सिस्टम का एक अनिवार्य घटक है, और यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि सिस्टम के आउटपुट सटीक, मूल्यवान और उपयोगकर्ता के अनुकूल हों। और जबकि किसी भी उत्पाद में एक फीडबैक लूप बनाया जा सकता है, इन अनुप्रयोगों को परिपक्व उत्पादों में विकसित करने के लिए जिन्हें व्यवसाय, न कि केवल व्यक्ति, अपनाएंगे, सुधार के लिए इस प्रकार के सुरक्षा उपाय और प्रतिबद्धताएं आवश्यक हैं।

फीडबैक लूप एक परिपक्व एआई उत्पाद का संकेतक है

फीडबैक लूप किसी भी एआई सिस्टम का एक महत्वपूर्ण घटक है, जिसमें तीसरे पक्ष के मॉडल के शीर्ष पर बनाए गए लूप भी शामिल हैं। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एकत्र और विश्लेषण करके, संगठन अपने सिस्टम की गुणवत्ता और सटीकता में लगातार सुधार कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और जुड़ाव बढ़ सकता है। जैसा कि हम जेनरेटर एआई की शक्ति को अपनाना जारी रखते हैं और उन्हें अपने दैनिक जीवन में एकीकृत करते हैं, फीडबैक लूप को शामिल करने को प्राथमिकता देना और यह सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है कि ये सिस्टम अपने उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार सुधार और अनुकूलन कर रहे हैं।