एप्पल रिसर्च टीम ने WRAP तकनीक का खुलासा किया: सिंथेटिक डेटा के साथ बड़े मॉडल को कम लागत और उच्च सटीकता से पूर्व-प्रशिक्षित करना

BioChatter एक ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क है जो बायोमेडिकल अनुसंधान को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बड़े भाषा मॉडल (LLM) के उपयोग की बाधाओं को कम करके शोधकर्ताओं को जटिल डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करता है।
हाल ही में, ओल्लामा नामक एक लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल उपकरण में गंभीर सुरक्षा कमियाँ पाई गई हैं। इन कमियों का शोषण करके दुर्भावनापूर्ण अभिनेता संवेदनशील डेटा तक पहुँच प्राप्त कर सकते हैं और सिस्टम को नुकसान पहुँचा सकते हैं। उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है कि वे अपने सिस्टम को अपडेट करें और सुरक्षा सावधानियों का पालन करें।
एलेक्सा में एक बड़ा अपडेट आया है जिसमें बड़े भाषा मॉडल को जोड़ा गया है जिससे AI सहायकों के क्षेत्र में एक नया मुकाम हासिल हुआ है। यह अपडेट एलेक्सा की क्षमताओं को बढ़ाता है और उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव प्रदान करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में, हालाँकि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) प्राकृतिक भाषा को संभालने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन जब जटिल तर्क कार्यों का सामना करना पड़ता है, तो वे अक्सर असमर्थ हो जाते हैं। ये कार्य आमतौर पर बहु-चरणीय तर्क, क्षेत्र विशेष का ज्ञान, या बाहरी उपकरणों के प्रभावी एकीकरण की आवश्यकता होती है। इन सीमाओं को पार करने के लिए, शोधकर्ता यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कैसे बाहरी उपकरणों का उपयोग LLM की क्षमताओं को बढ़ाया जा सकता है। पारंपरिक संवर्धन विधियाँ आमतौर पर मॉडल को फिर से ठीक करने या अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती हैं, जिससे इसके कार्य अनुकूलन और लचीलेपन पर प्रभाव पड़ता है।