ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ ਮੋਹਰੀ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗੁਪਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗੁਮਨਾਮ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ ਅਲੈਕਸਾ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਅਲੈਕਸਾ ਅਨੁਭਵ
ਇਸ ਹਫਤੇ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਆਪਣੇ ਦਹਾਕੇ ਪੁਰਾਣੇ ਅਲੈਕਸਾ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਪਡੇਟ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਅਲੈਕਸਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵਧੇ ਹੋਏ ਸੰਸਕਰਣ, ਜਿਸਨੂੰ “ਅਲੈਕਸਾ+” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੇਡ ਟੀਅਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕੀ ਸੇਵਾ $19.99 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ, ਜਾਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਪ੍ਰਾਈਮ ਮੈਂਬਰਾਂ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਕੀਮਤ ਦੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਹੁੰਚ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇਗੀ।
ਅਲੈਕਸਾ+ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੇ ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ ਦੇ ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਕਰਨ, ਕਰਿਆਨੇ ਦਾ ਆਰਡਰ ਦੇਣ ਅਤੇ ਉਬੇਰ ਰਾਈਡ ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ - ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਸਨ। ਅਲੈਕਸਾ, ਜੋ ਕਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਸੀ, ਨੇ OpenAI ਦੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇ ਹੋਏ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈਆਂ ਹਨ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕੋਈ ਬਿਆਨ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਦਿਆਂ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੂਲ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ “ਝੂਠੀ” ਹੈ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਇੱਕ ਬੁਲਾਰੇ ਨੇ ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ, “ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ ਚਾਰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨੋਵਾ ਨੇ 70% ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੈ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ, ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ - ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।”
ਬੁਲਾਰੇ ਨੇ ਅੱਗੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਅਲੈਕਸਾ+ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹਰੇਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੁਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅਲੈਕਸਾ ਦੇ ਕੋਰ ਦੀ ਪੁਨਰ-ਕਲਪਨਾ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ CEO ਐਂਡੀ ਜੈਸੀ ਨੇ ਇਵੈਂਟ ਵਿੱਚ ਬੋਲਦਿਆਂ, ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਅਲੈਕਸਾ ਦੀ ਕੋਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ “ਪੁਨਰ-ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਿੰਗ” ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਗਭਗ $8 ਬਿਲੀਅਨ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨੋਵਾ ਸੀਰੀਜ਼ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) ਬੈਡਰੋਕ ਰਾਹੀਂ, ਕੰਪਨੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਨੋਵਾ ਅਤੇ ਟਾਈਟਨ, ਅਤੇ ਮਿਸਟ੍ਰਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਸਨੇ ਅਲੈਕਸਾ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇਣ ਲਈ ਬੈਡਰੋਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੂਤਰਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਉਹ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਾਡਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਯਾਰਕ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇਵੈਂਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੂਤਰ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ “ਬੌਧਿਕ ਸ਼ਕਤੀ” ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ।
ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਅਨੁਸਾਰ, 18 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਤੱਕ ਮੁਫਤ ਪਹੁੰਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮਝੌਤਾ ਹੁਣ ਸਮਾਪਤ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਸੂਤਰ ਨੇ ਦੱਸਿਆ।
ਸੂਤਰ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਲੈਕਸਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ
ਪੈਨੋਸ ਪਨੇ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਉਪ-ਪ੍ਰਧਾਨ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ ਦੇ ਪੁਨਰ-ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੇ ਨੇਤਾ, ਨੇ ਇਸ ਹਫਤੇ ਦੇ ਇਵੈਂਟ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ “ਸ਼ਾਨਦਾਰ” ਭਾਈਵਾਲ ਵਜੋਂ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕੀਤੀ। ਪਨੇ, ਜੋ 2023 ਵਿੱਚ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਏ, ਨੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ “ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ” ਦੱਸਿਆ।
ਬੁੱਧਵਾਰ ਨੂੰ CNBC ਨਾਲ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ, ਪਨੇ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਅਸੀਂ ਉਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਸਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਅਲੈਕਸਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ।”
ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ: ਤਕਨੀਕੀ ਅੰਡਰਪਿਨਿੰਗਜ਼
ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ ਨਵੇਂ ਅਲੈਕਸਾ+ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ “ਵੱਡੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ” ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs) ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦੀ “ਗੁੰਝਲਤਾ” ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਮਲਟੀ-ਟਰਨ ਡਾਇਲਾਗ: “ਮੌਸਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੈ?” ਵਰਗੀਆਂ ਸਧਾਰਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਿੱਧੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, “ਮੇਰੇ ਲਈ ਅੱਜ ਰਾਤ 7 ਵਜੇ ਮੇਰੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਇਤਾਲਵੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਲਈ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਬੁੱਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸ਼ਾਕਾਹਾਰੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ” ਵਰਗੀ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ AI ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਕਸਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। “ਮੈਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਫਿਲਮ ਲੱਭੋ” ਵਰਗੇ ਸਵਾਲ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂਬਾਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ: ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “ਜੇਕਰ ਮੇਰੀ ਫਲਾਈਟ ਸਵੇਰੇ 8 ਵਜੇ ਰਵਾਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਹਵਾਈ ਅੱਡੇ ਲਈ ਕਿਸ ਸਮੇਂ ਰਵਾਨਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?” ਲਈ AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਹਰੀ ਗਿਆਨ ਏਕੀਕਰਣ: “ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ‘ਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਖ਼ਬਰਾਂ ਕੀ ਹਨ?” ਵਰਗੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ “ਬੌਧਿਕ ਸ਼ਕਤੀ” ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਨੋਵਾ ਮਾਡਲ ਸਰਲ, ਵਧੇਰੇ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਸੂਖਮ, ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਉੱਤਮ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ-ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਅਸਲ 18-ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਸਮਝੌਤਾ, ਜਿੱਥੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਕੋਲ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੱਕ ਮੁਫਤ ਪਹੁੰਚ ਸੀ, ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗਤ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ। ਹੁਣ, ਉਸ ਮਿਆਦ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗੱਲਬਾਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਰਸਮੀ ਕੀਮਤ ਢਾਂਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੋਂ, API ਕਾਲਾਂ, ਜਾਂ ਗਾਹਕੀ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ।
ਇਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂਬਾਤਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਅਲੈਕਸਾ+ ਲਈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਲੈਕਸਾ+ ਗਾਹਕੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਮੁਨਾਫੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨੋਵਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟੇਗੀ।
ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਚਾਰ: ਮੁਕਾਬਲਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਅਲੈਕਸਾ+ ਦੀ ਕੋਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦਾ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਰਣਨੀਤਕ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਕੰਪਨੀ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਗਰੀ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਕੇ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਆਪਣੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੂਗਲ ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਣ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਲਈ AI ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਘੱਟ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਦੋਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਅਲੈਕਸਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ?
ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਰਗੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਚੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਖਾਸ ਸੰਤੁਲਨ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ, ਲਾਗਤ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਨੋਵਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਵਿਕਾਸ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਮੁਹਾਰਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਬਾਹਰੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫਾਇਦਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਲੈਕਸਾ ਦਾ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਵਿਕਾਸ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।