ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗੋਲਫ ਦੀ ਦੁਨੀਆ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਦੇ ਲੀਡਰਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੈਲੀਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਸਾਰਣਾਂ ਦੇ ਤੰਗ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਡਰਾਮਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ, ਦਰਜਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ਾਟ ਖੇਡਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਨਾਲ ਲੜਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਿਆਪਕਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਘਣੀ ਚੁਣੌਤੀ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੁਣ, ਸੂਝਵਾਨ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰਤਾ ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਮੇਲ ਇਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ PGA TOUR ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਅਤੇ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਕਵਰੇਜ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। THE PLAYERS Championship ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ 30,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗੋਲਫ ਸ਼ਾਟਸ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਲਿਖਤੀ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੈਰੋਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਮਿਲੀ।
ਸਥਾਈ ਚੁਣੌਤੀ: ਵਿਆਪਕ ਗੋਲਫ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ
ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗੋਲਫ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਦਾ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਮੀਡੀਆ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕਰੂ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ‘ਤੇ ਚੋਟੀ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਸਥਾਪਤ ਸਟਾਰ ਪਾਵਰ ਵਾਲੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵੱਲ ਖਿੱਚੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਕਸਰ 140 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਰ ਇੱਕ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਰਾਊਂਡ 70 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਾਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।
Scott Gutterman, PGA TOUR ਵਿਖੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਡਕਾਸਟ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਜ਼ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਵਾਈਸ ਪ੍ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ, ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ: “ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਾਡਾ ਸਟਾਫ 25 ਜਾਂ 30 ਗੋਲਫਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।” ਇਸ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਕੀਕਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਦਰਜਨਾਂ ਹੋਰ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ - ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ, ਸੰਘਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ - ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਅਣਕਹੀਆਂ ਰਹਿ ਗਈਆਂ, ਜੇਕਰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣ ਤਾਂ ਸਿਰਫ ਕੱਚੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਰਾਹੀਂ। ਮੋਹਰੀ ਪੈਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਖਾਸ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਖੰਡਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਸੀ।
PGA TOUR ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ: ShotLink ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਮੀਰ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ, ਜੋ CDW ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਲਏ ਗਏ ਹਰ ਸ਼ਾਟ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਵੇਰਵੇ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਚੁਣੌਤੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਬਲਕਿ ਉਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਅਯੋਗਤਾ ਸੀ ਜਿਸ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ ਹਰੇਕ ਖਿਡਾਰੀ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਟ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਜਾਂ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਇੱਛਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੀ - “JJ Spaun ਨੇ 300-ਯਾਰਡ ਦੀ ਡਰਾਈਵ ਮਾਰੀ ਅਤੇ ਹੋਲ ਤੱਕ 125 ਯਾਰਡ ਬਾਕੀ ਹਨ” - ਜੋ, Gutterman ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਭਰਨਾ ਸੀ, ਕੱਚੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸੀ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾਖਲ ਕਰੋ: ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ
ਸਕੇਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, PGA TOUR ਨੇ ਲਗਭਗ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਖੋਜਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਭਿਆਸ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ: ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ - ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ, ਖਿਡਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਖੁਦ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸੇਵਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਇਸ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਭਾਈਵਾਲ, Amazon Web Services (AWS) ਨਾਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। TOUR AWS Bedrock ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ API ਦੁਆਰਾ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (FMs) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। Gutterman ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ: “Bedrock ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਨਰੇਟਿਵ-AI ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।” ਇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ-ਪਰੂਫਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਚਿਆ।
ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ, TOUR ਨੇ Anthropic ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ, ਜੋ Bedrock ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ। “ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Anthropic ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਅਸੀਂ Anthropic Claude 3.5 Sonnet ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ,” Gutterman ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟ (POCs) ਤੋਂ ਪਰੇ ਪੂਰੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋਏ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਫੋਕਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ ਜੋ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗੋਲਫ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। Claude 3.5 Sonnet ਦੀ ਚੋਣ ਖੇਡ ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਸੂਖਮ, ਸੰਦਰਭ-ਜਾਣੂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਝੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਚੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: AI ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਝਾਤ
ਲਗਭਗ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਲੱਖਣ, ਸਹੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸ਼ਾਟ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। PGA TOUR ਨੇ, AWS ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ShotLink ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ।
1. ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗੀਕਰਨ:
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ShotLink ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਧਾਰਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸ਼ਾਟ ਦਾ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਈ, ਦੂਰੀ, ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਕਲੱਬ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੱਚੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸੰਦਰਭ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਇੰਜਣ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
2. ਨਿਯਮ ਇੰਜਣ: ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ:
ਇਹ ਇੰਜਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਟੈਕਸਟ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ। Gutterman ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: “ਇੱਕ ਖਿਡਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲੇ ਹੋਲ ਤੋਂ ਦਿਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਟੀ ਸ਼ਾਟ ਮਾਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦਾ ਕਿ ਖਿਡਾਰੀ ਨੇ ਦਿਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੀ ਡਰਾਈਵ ਮਾਰੀ।” ਨਿਯਮ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। “ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਤਿੰਨ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਪ੍ਰੋਚ ਸ਼ਾਟਸ ‘ਤੇ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੀਨਜ਼ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਸਾਰੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜਾ ਨਾ ਬਣ ਜਾਵੇ।” ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇੱਕ ਡਰਾਈਵ ਦਾ ਹਰ ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਜਾਂ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਪੱਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਗੋਲਫ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
3. ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ:
ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜਣ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਖਾਸ ਹਦਾਇਤ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
4. AI ਬਿਰਤਾਂਤ ਜਨਰੇਸ਼ਨ:
ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਫਿਰ AWS Bedrock ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ Anthropic Claude 3.5 Sonnet ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ - ਸ਼ਾਟ ਬਿਰਤਾਂਤ - ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਯਾਰਡੇਜ ਦੱਸਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, “ਉਸਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਦਿਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੀ ਡਰਾਈਵ ਮਾਰੀ ਹੈ” ਜਾਂ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, “125 ਯਾਰਡ ਬਾਹਰ, ਉਹ 20% ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੋਲ ਦੇ 10 ਫੁੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।” ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇਹ ਪਰਤਬੰਦੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ ਉੱਚਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
5. ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ:
ਕਿਸੇ ਵੀ AI-ਤਿਆਰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਜਨਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ।
- DataVerification: ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ShotLink ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। “Claude 3.5 Sonnet ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਿਰਤਾਂਤ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ShotLink ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਰਾਈਵ ਦੂਰੀ),” Gutterman ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਸੰਭਾਵੀ AI “ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨਜ਼” ਜਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- Cosine Similarity: ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੂਖਮ ਜਾਂਚ ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸ਼ਾਟ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਵਰਣਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਰਪਸ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ। “ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਡਰਾਈਵ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰੇਗਾ,” Gutterman ਅੱਗੇ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੋਨ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗੋਲਫ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
- Publishing Engine Checks: ਜੇਕਰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਇਹਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਬਲਿਸ਼ਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ TOURCAST ਐਪ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਤਿਮ ਜਾਂਚਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਸਾਵਧਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਖੇਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਾਗੂਕਰਨ: THE PLAYERS Championship ਵਿਖੇ ਸਫਲਤਾ
ਇਸ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ PGA TOUR ਕੈਲੰਡਰ ‘ਤੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਇਵੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, THE PLAYERS Championship ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਕੋਈ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਚਾਰ ਰਾਊਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਨ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਹਫ਼ਤੇ ਦੌਰਾਨ 30,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਾਟਸ ਲਈ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯਾਦਗਾਰੀ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਹਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਟ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸੀ। “THE PLAYERS Championship ਦੌਰਾਨ, 30,000 ਸ਼ਾਟਸ ‘ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਗਭਗ 96% ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੋਵਾਂਗੇ,” Gutterman ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਲਾਈਵ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਖੇਡ ਸਮਾਗਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਇਸ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰਨਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ 96% ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਮੀਖਿਆ ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਨੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ TOUR ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ।
ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ: ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਵੱਲ
ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਦਾ ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ PGA TOUR ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰੋਡਮੈਪ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਡੁੱਬਣ ਵਾਲੇ, ਬਹੁ-ਸੰਵੇਦੀ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਏਕੀਕਰਣ:
“ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦਿਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਇਹ ਲਾਈਵ ਡਾਟਾ, ਲਾਈਵ ਆਡੀਓ, ਲਾਈਵ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ,” Gutterman ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਵਿੰਗ ਮਕੈਨਿਕਸ ‘ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਫੀਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਭੀੜ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ShotLink ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਵੀ ਅਮੀਰ ਸਮੱਗਰੀ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਇਦ AI-ਤਿਆਰ ਵੌਇਸਓਵਰਾਂ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਤ ਵੀਡੀਓ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਵੀ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਵੌਇਸ ਕਮੈਂਟਰੀ:
ਇੱਕ ਹੋਰ ਤੁਰੰਤ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ “Every Shot Live” ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ‘ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਇਹ ਫੀਡਾਂ, ਅਕਸਰ 50 ਦੇ ਕਰੀਬ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ, ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਦਰਤੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਓਵਰਲੇਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। “ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਰਾ ਦਿਨ 48 ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ ਹੋਣਾ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹੈ,” Gutterman ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। “ਅਸੀਂ AWS ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਆਵਾਜ਼ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ [ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ] ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਨਾਲ, ਦਰਸ਼ਕ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਚਾਲੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਬੰਦ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।” ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਤੱਕ ਵੀ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਵਿੱਚ ਦੇ ਫਲਿੱਕ ‘ਤੇ ਸਪੈਨਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਡਲ ਅਗਿਆਨਤਾ:
ਇਹਨਾਂ ਭਵਿੱਖੀ ਵਿਕਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣਾ AWS Bedrock ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭ ਹੈ - ਮਾਡਲ ਅਗਿਆਨਤਾ। TOUR ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। “Bedrock PGA TOUR ਨੂੰ ਮਾਡਲ-ਅਗਿਆਨੀ ਹੋਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ,” Gutterman ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। “ਜੇਕਰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਕੋਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ Tour ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਇਸ ਵੱਲ ਮੁੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।” ਉਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਰਬ-ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਖਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਅਸੀਂ ਜੋ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।” ਰਣਨੀਤੀ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਸੂਖਮ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ Anthropic ਦਾ Claude, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਨਵਾਂ AWS Nova ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਇਨਾਮ: ਹਾਈਪਰ-ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ਡ ਫੈਨ ਅਨੁਭਵ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, PGA TOUR ਦੀਆਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹੈ: ਹਾਈਪਰ-ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਟ ਲਈ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਸੰਦਰਭ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। “ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਹਾਈਪਰ-ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਰਾਹ ‘ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮਨਪਸੰਦ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ,” Gutterman ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਐਪ ਸ