LaMDA: Google ನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವನಿಂದ ಯಂತ್ರದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸುತ್ತಿದೆ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಜನವರಿ 3, 2023

Google ನ LaMDA ಸಾವಯವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಮಾನವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

LaMDA ಸಂದರ್ಭ

ಮಾನವ ಮಾತಿನ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಸ್ವಭಾವವು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸವಾಲನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಅವರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಮಾನವ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಅವು ಹಠಾತ್ ಸತ್ತ ತುದಿಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತವೆ. Google LaMDA ಮೂಲಕ ಈ ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್, ಗೂಗಲ್ ರಿಸರ್ಚ್‌ನ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆ ವಾಸ್ತುಶೈಲಿಯು ಅನೇಕ ಪದಗಳನ್ನು (ಒಂದು ವಾಕ್ಯ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ) ಅರ್ಥೈಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ಪದಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದು ಯಾವ ಪದಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

2022 ರ Google ವಾರ್ಷಿಕ ಡೆವಲಪರ್ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ (I/O), CEO ಸುಂದರ್ ಪಿಚೈ ಅವರು LaMDA 2.0 ನ ವರ್ಧಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರು. ಸಂಸ್ಥೆಯು AI ಟೆಸ್ಟ್ ಕಿಚನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಎಂಬ ಡೆವಲಪರ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮೂರು ಡೆಮೊಗಳು LaMDA ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. 

ಮೊದಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಇಮ್ಯಾಜಿನ್ ಇಟ್, ಅಲ್ಲಿ LaMDA ಗೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅಥವಾ "ಕಲ್ಪಿಸಲು" ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮರಿಯಾನಾಸ್ ಟ್ರೆಂಚ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ದೃಶ್ಯಗಳು, ಶಬ್ದಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. 
ಮುಂದಿನ ಡೆಮೊ ಟಾಕ್ ಅಬೌಟ್ ಇಟ್ ಆಗಿತ್ತು, ಅಲ್ಲಿ ಲ್ಯಾಮ್‌ಡಿಎ ಒಂದು ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಆಫ್-ಟಾಪಿಕ್ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಪರಿಚಯಿಸಿದರೂ, ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಮೂಲ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. 
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, List It ಇತ್ತು, ಅಲ್ಲಿ LaMDA ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪ-ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರನು ತರಕಾರಿ ತೋಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಕಿರು-ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅವರು ನೆಡಲು ಬಯಸುವ ತರಕಾರಿಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಬೀಜಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಬೇಕು ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

LaMDA ಕುರಿತು Google ನ ಲೇಖನದ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಕಂಪನಿಯ AI ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ಉಪಕರಣವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದೆ. ಭಾಷೆ ನಂಬಲಾಗದ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಭಾಷೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳು ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು, ದ್ವೇಷಪೂರಿತ ಮಾತುಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ನಿಂದನೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅನೈತಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. LaMDA ಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುವ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು Google ನ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. 

ಪರಿಕರದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಮಟ್ಟಗಳು (SSI, ಮಾನವ ರೇಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ) ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಪಾಲಿಸುವ ಬದಲು, ಈ ಬಾಟ್‌ಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಮುಕ್ತ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭಾಷಣಾವಾದಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. 

ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಫೇಸಿಂಗ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರವಾಸಿಗರು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಂತೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರವಾಸ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಾರ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ನಾಗರಿಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ AI ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕ ಮಟ್ಟದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು LaMDA ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರ ಸಾಗಬೇಕಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮುಂದುವರಿದ ಪ್ರಗತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. 

LaMDA ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

LaMDA ಯ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ಗ್ರಾಹಕ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕರು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಜನರು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಅಥವಾ ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ನಂಬುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ಉಪಭಾಷೆಗಳು, ಪದಗಳ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಬಳಕೆ, ಗ್ರಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಇತರ ಭಾಷಣ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು LaMDA ನಿರಂತರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ.
• ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.
• ಧ್ವನಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಜನರು/ಬಲಿಪಶುಗಳನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ವಂಚಕರು.
• ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ, ಇದು ವರ್ಣಭೇದ ನೀತಿ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• LaMDA ಅಥವಾ ಇತರ AI ಸಂಭಾಷಣಾವಾದಿಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?
• ಉತ್ತಮ AI ಸಂಭಾಷಣಾಕಾರರು ನಿಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಇತರ ಮಾರ್ಗಗಳು ಯಾವುವು?