एआई इंजीनियरिंग, सुरक्षा और नैतिकता
काम करने वाले मॉडल को उपयोगी, भरोसेमंद और जवाबदेह उत्पाद बनाना
OVERVIEW
- सभी प्रविष्टियाँ
- 6
- प्रारंभिक
- 2
- मध्यवर्ती
- 3
- विशेषज्ञ
- 1
Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.
इस क्षेत्र में उत्तर देने वाले प्रश्न
- Q1
How are large models compressed onto consumer hardware?
- Q2
How do you evaluate when there is no answer key?
- Q3
Why is prompt injection so hard to eliminate?
इस क्षेत्र की प्रविष्टियाँ
- 01प्रशिक्षण एवं अनुमान अधोसंरचनाविशेषज्ञस्मृति तय करती है कि कितना बड़ा मॉडल प्रशिक्षित हो सकता है, और संचार तय करता है कि कितना समय लगेगा
- 02मॉडल संपीड़नमध्यवर्तीसटीकता लगभग बनाए रखते हुए मॉडल को छोटा, तेज़ और सस्ता बनाना — पर तीनों एक साथ कम ही मिलते हैं
- 03अनुमान अनुकूलन एवं सर्विंगमध्यवर्तीप्रशिक्षण एक बार होता है, अनुमान दिन में अरबों बार — और पहला टोकन एवं थ्रूपुट प्रायः एक-दूसरे से टकराते हैं
- 04पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशनप्रारंभिकज्ञान को पैरामीटर में ठूँसने के बजाय बाहर रखकर ज़रूरत पर देखना — खुली किताब वाली परीक्षा की तरह
- 05एजेंट और टूल उपयोगमध्यवर्तीमॉडल केवल उत्तर न दे, बल्कि खोजे, API बुलाए, कोड चलाए — और परिणाम के आधार पर अगला कदम तय करे
- 06सुरक्षा, संरेखण और प्रॉम्प्ट इंजेक्शनप्रारंभिकमॉडल वह अनुकूलित करता है जो हमने loss में लिखा, वह नहीं जो हम वास्तव में चाहते हैं — यही अंतराल संरेखण समस्या का पूरा सार है