Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਾਉਣਾ

ਅੱਜਕਲ੍ਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLMs) ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦਾਂ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਥਿਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ API ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਲੇਖ Amazon Bedrock ਦੁਆਰਾ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ LLM ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ

LLMs ਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕਮਾਲ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ APIs ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫਰੇਮਵਰਕਸ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਖੋਲ੍ਹੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ LLMs ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ, ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪਰਭਾਵੀਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮੌਸਮ API ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜੋ LLMs ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ API LLMs ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭੰਡਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੈਲਕੂਲੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਇੰਜਣਾਂ ਵਰਗੇ ਟੂਲ LLMs ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਟੂਲ ਨਾਲ ਸਹਿਜਤਾ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, LLMs ਮਜ਼ਬੂਤ, ਡੋਮੇਨ-ਜਾਣੂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

Amazon Nova ਮਾਡਲ ਅਤੇ Amazon Bedrock

Amazon Nova ਮਾਡਲ, ਜੋ ਦਸੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ AWS re:Invent ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮੁੱਖ ਟੈਕਸਟ-ਸਮਝ ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ‘ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਰੂਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• Micro: ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ-ਓਨਲੀ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਤਿ-ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• Lite: ਇੱਕ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਪਰਭਾਵੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• Pro: ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੀੜ੍ਹੀ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ Amazon Bedrock ਕੰਸੋਲ ਅਤੇ Converse ਅਤੇ Invoke ਵਰਗੀਆਂ APIs ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਕੋਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡੇਟਾ (Pro ਅਤੇ Lite) ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ (Pro, Lite, ਅਤੇ Micro) ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਲੋੜੀਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਕਸਟਮ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ Amazon Bedrock ਕੰਸੋਲ ਅਤੇ APIs ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹੱਲ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ Amazon Bedrock ਦੁਆਰਾ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, Converse ਅਤੇ Invoke APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AmazonNova Micro ਅਤੇ Amazon Nova Lite ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ Amazon Bedrock ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ‘ਤੇ, ਇਹਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨਡ ਥਰੂਪੁਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਦ

LLMs ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਜਨਰੇਸ਼ਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਾਨ ਲਈ ਮੌਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਟੂਲ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ‘ਹੁਣੇ ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਕੀ ਹੈ?’ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ LLM ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਢੁਕਵਾਂ ਟੂਲ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਢੁਕਵਾਂ ਟੂਲ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਚੁਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਕੱਢਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ‘ਲੰਡਨ’।

ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਟੀਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ tool config ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਪਾਰਸਿੰਗ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੋੜ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅੱਠ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਭ ਇੱਕ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹਨ। ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੱਠ ਟੂਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਨ:

• weather_api_call: ਮੌਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਟੂਲ।
• stat_pull: ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਟੂਲ।
• text_to_sql: ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਟੂਲ।
• terminal: ਇੱਕ ਟਰਮੀਨਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ।
• wikipedia: ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਪੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ API ਟੂਲ।
• duckduckgo_results_json: ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਖੋਜ ਟੂਲ ਜੋ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ DuckDuckGo ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• youtube_search: ਵੀਡੀਓ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ YouTube API ਖੋਜ ਟੂਲ।
• pubmed_search: PubMed ਸੰਖੇਪਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ PubMed ਖੋਜ ਟੂਲ।

ਡੇਟਾਸੈਟ

ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਜੋ Amazon Bedrock ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (FM) ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਅੱਠ ਟੂਲ ਦੇ ਸੈੱਟ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਟੂਲ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ JSON ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਜੋੜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ), ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਟੂਲ, ਇਸਦੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ (ਟੂਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ), ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ order_matters: boolean, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ arg_pattern: optional, ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ (regex)। ਇਹਨਾਂ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ supervised fine-tuning ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਅਗਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 560 ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 120 ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ। ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਟੂਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ 15 ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁੱਲ 120 ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਦੇ ਹਨ।

Amazon Nova ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚੈਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਨੇਟਿਵ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਨੁਵਾਦ ਪਰਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ DIY ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਟੂਲ ਕੌਂਫਿਗ ਨਾਲ ਏਮਬੈੱਡ ਕੀਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੁਨੇਹਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਸੁਨੇਹੇ ਵਜੋਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

Amazon S3 ‘ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਕਦਮ Amazon Bedrock ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ਕੰਸੋਲ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Amazon Bedrock API ਦੁਆਰਾ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ

ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਏ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। Amazon Bedrock ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ Converse ਅਤੇ Invoke ਦੋਵੇਂ APIs ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। Converse API ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਸੰਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ Invoke API ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ Amazon Bedrock ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਮੂਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Converse API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੁਨੇਹੇ, ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਜੇ ਕੋਈ ਹੈ), ਅਤੇ ਟੂਲ ਕੌਂਫਿਗ ਸਿੱਧੇ API ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

LLM ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਟੂਲ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ‘ਹੇ, ਹੁਣੇ ਪੈਰਿਸ ਵਿੱਚ ਤਾਪਮਾਨ ਕੀ ਹੈ?’। ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਵਧੀ ਹੋਈ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ

Amazon Nova ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਢੁਕਵੇਂ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਕਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ JSON ਆਬਜੈਕਟ ਵਜੋਂ।

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ Amazon Bedrock ਕੰਸੋਲ ਜਾਂ APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ, ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਪਦੰਡ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼, ਅਤੇ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਓ ਦੌਰਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੇ ਮਾਪ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ

ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਅਤੇ F1-ਸਕੋਰ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭ

ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਲਾਭ ਹਨ:

• ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਇੱਕ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
• ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ: ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ LLMs ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ LLMs ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਜਾਵੇਗੀ।