ஆந்த்ரோபிக்கின் கிளாடின் சக்தியை மேம்படுத்துதல்

Amazon Bedrock மற்றும் Claude உடன் ஆவண பகுப்பாய்வை நெறிப்படுத்துதல்

Amazon Bedrock, முன்னணி AI வழங்குநர்களிடமிருந்து வரும் உயர்-செயல்திறன் கொண்ட ஃபவுண்டேஷன் மாடல்களை (FMs) அணுகவும் பயன்படுத்தவும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த API ஐ வழங்குகிறது. இந்த முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் சேவை, ஜெனரேட்டிவ் AI பயன்பாடுகளின் வளர்ச்சியை எளிதாக்குகிறது, பாதுகாப்பு, தனியுரிமை மற்றும் பொறுப்பான AI நடைமுறைகளை வலியுறுத்துகிறது. Anthropic’s Claude 3 Sonnet, குறிப்பாக, அதன் விதிவிலக்கான பார்வை திறன்களுடன் தனித்து நிற்கிறது, அதன் வகுப்பில் உள்ள மற்ற முன்னணி மாடல்களை விட சிறந்து விளங்குகிறது. Claude 3 Sonnet இன் முக்கிய பலம், குறைபாடுள்ள தரம் கொண்ட படங்களிலிருந்தும் கூட, படங்களிலிருந்து உரையை துல்லியமாக படியெடுக்கும் திறன் ஆகும். சில்லறை வணிகம், லாஜிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் நிதிச் சேவைகள் போன்ற துறைகளில் இந்தத் திறன் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது, அங்கு முக்கியமான நுண்ணறிவுகள் படங்கள், கிராபிக்ஸ் அல்லது விளக்கப்படங்களுக்குள் உட்பொதிக்கப்பட்டிருக்கலாம், இது உரையில் மட்டும் கிடைக்கும் தகவலை விட அதிகமாகும். Anthropic’s Claude மாடல்களின் சமீபத்திய மறு செய்கைகள் புகைப்படங்கள், விளக்கப்படங்கள், வரைபடங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப வரைபடங்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காட்சி வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்வதில் குறிப்பிடத்தக்க திறமையை வெளிப்படுத்துகின்றன. இந்த பன்முகத்தன்மை, ஆவணங்களிலிருந்து ஆழமான நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுத்தல், வலை அடிப்படையிலான பயனர் இடைமுகங்கள் மற்றும் விரிவான தயாரிப்பு ஆவணங்களை செயலாக்குதல், பட அட்டவணை மெட்டாடேட்டாவை உருவாக்குதல் மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய ஏராளமான பயன்பாடுகளைத் திறக்கிறது.

இந்த விவாதம், தொழில்நுட்ப ஆவணங்களின் நிர்வாகத்தை மேம்படுத்த இந்த மல்டி-மோடல் ஜெனரேட்டிவ் AI மாடல்களின் நடைமுறை பயன்பாட்டை ஆராயும். மூலப் பொருட்களிலிருந்து முக்கிய தகவல்களை முறையாகப் பிரித்தெடுத்து கட்டமைப்பதன் மூலம், இந்த மாதிரிகள் தேடக்கூடிய அறிவுத் தளத்தை உருவாக்க உதவுகின்றன. இந்த அறிவுத் தளம் பயனர்கள் தங்கள் பணிக்கு தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட தரவு, சூத்திரங்கள் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்களை விரைவாகக் கண்டறிய உதவுகிறது. ஆவண உள்ளடக்கம் கவனமாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்டிருப்பதால், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பொறியாளர்கள் மேம்பட்ட தேடல் திறன்களை அணுகலாம், இது அவர்களின் குறிப்பிட்ட விசாரணைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான தகவலைக் கண்டறிய உதவுகிறது. இது ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு பணிப்பாய்வுகளை கணிசமாக துரிதப்படுத்துகிறது, தொழில் வல்லுநர்களை அதிக அளவு கட்டமைப்பு இல்லாத தரவை கைமுறையாக அலசுவதில் இருந்து விடுவிக்கிறது.

இந்த தீர்வு, அறிவியல் மற்றும் பொறியியல் சமூகங்கள் எதிர்கொள்ளும் தனித்துவமான சவால்களை எதிர்கொள்வதில் மல்டி-மோடல் ஜெனரேட்டிவ் AI இன் மாற்றும் திறனை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. தொழில்நுட்ப ஆவணங்களின் அட்டவணைப்படுத்தல் மற்றும் குறிச்சொல்லிடலை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம், இந்த சக்திவாய்ந்த மாதிரிகள் மிகவும் திறமையான அறிவு நிர்வாகத்திற்கு பங்களிக்கின்றன மற்றும் பல்வேறு தொழில்களில் கண்டுபிடிப்புகளை வளர்க்கின்றன.

ஒரு விரிவான தீர்வுக்கான துணை சேவைகளைப் பயன்படுத்துதல்

Amazon Bedrock இல் Anthropic’s Claude உடன் இணைந்து, இந்த தீர்வு பல முக்கிய சேவைகளை ஒருங்கிணைக்கிறது:

• Amazon SageMaker JupyterLab: இந்த வலை அடிப்படையிலான ஊடாடும் மேம்பாட்டு சூழல் (IDE) நோட்புக்குகள், குறியீடு மற்றும் தரவுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. SageMaker JupyterLab பயன்பாடு ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் விரிவாக்கக்கூடிய இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் (ML) பணிப்பாய்வுகளை கட்டமைக்கவும் ஒழுங்கமைக்கவும் உதவுகிறது. இந்த தீர்வுக்குள், சூத்திரங்கள் மற்றும் விளக்கப்படங்களை செயலாக்குவதற்கு பொறுப்பான குறியீட்டை இயக்குவதற்கான தளமாக JupyterLab செயல்படுகிறது.

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 எந்த அளவிலான தரவையும் பாதுகாப்பாக சேமிப்பதற்கும் பாதுகாப்பதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு வலுவான பொருள் சேமிப்பு சேவையை வழங்குகிறது. இந்த சூழலில், இந்த தீர்வின் அடிப்படையை உருவாக்கும் மாதிரி ஆவணங்களை சேமிக்க Amazon S3 பயன்படுத்தப்படுகிறது.

• AWS Lambda: AWS Lambda என்பது தரவு மாற்றங்கள், பயன்பாட்டு நிலை மாற்றங்கள் அல்லது பயனர் செயல்கள் போன்ற முன் வரையறுக்கப்பட்ட தூண்டுதல்களுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் குறியீட்டை இயக்கும் ஒரு கணக்கீட்டு சேவையாகும். Amazon S3 மற்றும் Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) போன்ற சேவைகள் நேரடியாக Lambda செயல்பாடுகளைத் தூண்டும் திறன் பல்வேறு நிகழ்நேர சர்வர் இல்லாத தரவு செயலாக்க அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

ஆவண செயலாக்கத்திற்கான படிப்படியான பணிப்பாய்வு

தீர்வின் பணிப்பாய்வு பின்வருமாறு கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது:

1. ஆவணப் பிரிவு: ஆரம்ப கட்டம் PDF ஆவணத்தை தனிப்பட்ட பக்கங்களாகப் பிரிப்பதை உள்ளடக்குகிறது, அவை பின்னர் PNG கோப்புகளாக சேமிக்கப்படும். இது அடுத்தடுத்த பக்க வாரியான செயலாக்கத்தை எளிதாக்குகிறது.

2. பக்க வாரியான பகுப்பாய்வு: ஒவ்வொரு பக்கத்திற்கும், தொடர்ச்சியான செயல்பாடுகள் செய்யப்படுகின்றன:

   1. உரை பிரித்தெடுத்தல்: பக்கத்தின் அசல் உரை உள்ளடக்கம் பிரித்தெடுக்கப்படுகிறது.
   2. ஃபார்முலா ரெண்டரிங்: ஃபார்முலாக்கள் LaTeX வடிவத்தில் வழங்கப்படுகின்றன, துல்லியமான பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்கிறது.
   3. ஃபார்முலா விளக்கம் (சொற்பொருள்): ஒவ்வொரு ஃபார்முலாவின் அர்த்தத்தையும் சூழலையும் கைப்பற்றும் ஒரு சொற்பொருள் விளக்கம் உருவாக்கப்படுகிறது.
   4. ஃபார்முலா விளக்கம்: ஒவ்வொரு ஃபார்முலாவின் நோக்கம் மற்றும் செயல்பாட்டை தெளிவுபடுத்தும் விரிவான விளக்கம் வழங்கப்படுகிறது.
   5. வரைபட விளக்கம் (சொற்பொருள்): ஒவ்வொரு வரைபடத்தின் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் தரவு பிரதிநிதித்துவத்தை கோடிட்டுக் காட்டும் ஒரு சொற்பொருள் விளக்கம் உருவாக்கப்படுகிறது.
   6. வரைபட விளக்கம்: ஒவ்வொரு வரைபடத்தின் போக்குகள், வடிவங்கள் மற்றும் அது தெரிவிக்கும் நுண்ணறிவுகளை விளக்கும் ஒரு விளக்கம் வழங்கப்படுகிறது.
   7. பக்க மெட்டாடேட்டா உருவாக்கம்: பக்கத்தின் உள்ளடக்கத்தைப் பற்றிய தொடர்புடைய தகவல்களை உள்ளடக்கிய பக்கத்திற்கு குறிப்பிட்ட மெட்டாடேட்டா உருவாக்கப்படுகிறது.

3. ஆவண-நிலை மெட்டாடேட்டா உருவாக்கம்: முழு ஆவணத்திற்கும் மெட்டாடேட்டா உருவாக்கப்படுகிறது, அதன் உள்ளடக்கங்களின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது.

4. தரவு சேமிப்பு: பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கம் மற்றும் மெட்டாடேட்டா நிலையான சேமிப்பிற்காக Amazon S3 இல் பதிவேற்றப்படும்.

5. அறிவுத் தள உருவாக்கம்: திறமையான தேடல் மற்றும் மீட்டெடுப்பை செயல்படுத்த, செயலாக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி Amazon Bedrock அறிவுத் தளம் உருவாக்கப்படுகிறது.

ஆர்ப்பாட்டத்திற்காக arXiv ஆராய்ச்சி கட்டுரைகளைப் பயன்படுத்துதல்

விவரிக்கப்பட்ட திறன்களைக் காட்சிப்படுத்த, arXiv இலிருந்து எடுத்துக்காட்டு ஆராய்ச்சி கட்டுரைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. arXiv என்பது பரவலாக அங்கீகரிக்கப்பட்ட, இலவச விநியோக சேவை மற்றும் திறந்த அணுகல் காப்பகம் ஆகும், இது இயற்பியல், கணிதம், கணினி அறிவியல், அளவு உயிரியல், அளவு நிதி, புள்ளிவிவரம், மின் பொறியியல் மற்றும் சிஸ்டம்ஸ் அறிவியல் மற்றும் பொருளாதாரம் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் கிட்டத்தட்ட 2.4 மில்லியன் கல்வி கட்டுரைகளை வழங்குகிறது.

Anthropic’s Claude உடன் சூத்திரங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவைப் பிரித்தெடுத்தல்

பட ஆவணங்கள் தயாரிக்கப்பட்டவுடன், Amazon Bedrock Converse API மூலம் அணுகப்படும் Anthropic’s Claude, சூத்திரங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுகிறது. மேலும், Amazon Bedrock Converse API ஐப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட சூத்திரங்களின் எளிய மொழி விளக்கங்களை உருவாக்கலாம். சூத்திரம் மற்றும் மெட்டாடேட்டா பிரித்தெடுக்கும் திறன்களின் இந்த கலவையானது உரையாடல் AI உடன் பட ஆவணங்களில் உள்ள தகவல்களை செயலாக்குவதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒரு முழுமையான தீர்வை வழங்குகிறது.

வரைபடங்களை விளக்குதல் மற்றும் சுருக்கங்களை உருவாக்குதல்

மல்டி-மோடல் ஜெனரேட்டிவ் AI மாடல்களின் மற்றொரு குறிப்பிடத்தக்க திறன் வரைபடங்களை விளக்குவதற்கும் தொடர்புடைய சுருக்கங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவை உருவாக்குவதற்கும் அவற்றின் திறன் ஆகும். விளக்கப்படங்கள் மற்றும் வரைபடங்களுக்கான மெட்டாடேட்டாவை மாடல்களுடன் எளிய இயற்கை மொழி தொடர்பு மூலம் எவ்வாறு பெறலாம் என்பதை பின்வருபவை விளக்குகின்றன.

மேம்படுத்தப்பட்ட தேடலுக்கான மெட்டாடேட்டாவை உருவாக்குதல்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி, ஆராய்ச்சி கட்டுரையின் தேடலை கணிசமாக மேம்படுத்த மெட்டாடேட்டாவை உருவாக்கலாம். இந்த மெட்டாடேட்டா கட்டுரையின் முக்கிய அம்சங்களை உள்ளடக்கியது, தொடர்புடைய தகவல்களைக் கண்டறிந்து மீட்டெடுப்பதை எளிதாக்குகிறது.

கேள்வி பதிலளிப்பதற்காக Amazon Bedrock அறிவுத் தளத்தை உருவாக்குதல்

பிரித்தெடுக்கப்பட்ட சூத்திரங்கள், பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்ட விளக்கப்படங்கள் மற்றும் விரிவான மெட்டாடேட்டா உள்ளிட்ட தரவு கவனமாக தயாரிக்கப்பட்டவுடன், Amazon Bedrock அறிவுத் தளம் உருவாக்கப்படுகிறது. இந்த அறிவுத் தளம் தகவலை தேடக்கூடிய ஆதாரமாக மாற்றுகிறது, கேள்வி-பதிலளிக்கும் திறன்களை செயல்படுத்துகிறது. இது செயலாக்கப்பட்ட ஆவணங்களில் உள்ள அறிவை திறம்பட அணுக உதவுகிறது. வலுவான மற்றும் விரிவான அறிவுத் தளத்தை உறுதிப்படுத்த இந்த செயல்முறை பல முறை மீண்டும் செய்யப்படுகிறது.

இலக்கு தகவல் மீட்டெடுப்புக்கான அறிவுத் தளத்தை வினவுதல்

மாதிரி ஆவணங்களில் உள்ள பிரித்தெடுக்கப்பட்ட சூத்திரம் மற்றும் வரைபட மெட்டாடேட்டாவிலிருந்து குறிப்பிட்ட தகவலை மீட்டெடுக்க அறிவுத் தளத்தை வினவலாம். ஒரு வினவலைப் பெற்றவுடன், சிஸ்டம் தரவு மூலத்திலிருந்து தொடர்புடைய உரைத் துண்டுகளை மீட்டெடுக்கிறது. பின்னர் இந்த மீட்டெடுக்கப்பட்ட துண்டுகளின் அடிப்படையில் ஒரு பதில் உருவாக்கப்படுகிறது, பதில் நேரடியாக மூலப்பொருளில் வேரூன்றியிருப்பதை உறுதி செய்கிறது. முக்கியமாக, பதில் தொடர்புடைய ஆதாரங்களையும் மேற்கோள் காட்டுகிறது, வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தடமறிதலை வழங்குகிறது.

நுண்ணறிவுகளை துரிதப்படுத்துதல் மற்றும் தகவலறிந்த முடிவெடுத்தல்

சிக்கலான அறிவியல் ஆவணங்களிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கும் செயல்முறை பாரம்பரியமாக ஒரு கடினமான பணியாகும். இருப்பினும், மல்டி-மோடல் ஜெனரேட்டிவ் AI இன் வருகை இந்த களத்தை அடிப்படையில் மாற்றியுள்ளது. Anthropic’s Claude இன் மேம்பட்ட இயற்கை மொழி புரிதல் மற்றும் காட்சி உணர்திறன் திறன்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், விளக்கப்படங்களிலிருந்து சூத்திரங்கள் மற்றும் தரவை துல்லியமாக பிரித்தெடுக்க முடியும், இது துரிதப்படுத்தப்பட்ட நுண்ணறிவுகளுக்கும் மேலும் தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதற்கும் வழிவகுக்கிறது.

இந்த தொழில்நுட்பம் அறிவியல் இலக்கியத்துடன் பணிபுரியும் ஆராய்ச்சியாளர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு அவர்களின் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை கணிசமாக மேம்படுத்த உதவுகிறது. Amazon Bedrock இல் Anthropic’s Claude ஐ தங்கள் பணிப்பாய்வில் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், அவர்கள் சிக்கலான ஆவணங்களை பெரிய அளவில் செயலாக்க முடியும், மதிப்புமிக்க நேரத்தையும் வளங்களையும் உயர்-நிலை பணிகளில் கவனம் செலுத்தவும், அவர்களின் தரவிலிருந்து மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வெளிக்கொணரவும் முடியும். ஆவண பகுப்பாய்வின் கடினமான அம்சங்களை தானியக்கமாக்கும் திறன் தொழில் வல்லுநர்கள் தங்கள் பணியின் மிகவும் மூலோபாய மற்றும் ஆக்கபூர்வமான அம்சங்களில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது, இறுதியில் கண்டுபிடிப்புகளை இயக்குகிறது மற்றும் கண்டுபிடிப்பின் வேகத்தை துரிதப்படுத்துகிறது.