ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆ ಪಾಲಿಸಿ

AI-ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ನಿಂದ ಆಗಬಹುದಾದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಒಪ್ಪಿಗೆ ದೊರೆತ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದೇವೆ.

ನಿಮ್ಮದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ ಇಲ್ಲವೇ ಕಂಪ್ಲೀಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್‌ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಬಲ್ಲ ಕೆಲಸವೇ, ಹಾಗೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಲೈವ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಇಲ್ಲವೇ ಜನರ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತೋರ್ಪಡಿಸುವುದು ಕೂಡ ಒಪ್ಪಬಲ್ಲ ಕೆಲಸವೇ. ದಯವಿಟ್ಟು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಿ:

• ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ಲೈವ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಪ್ರತಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರಿಗೆ ಇಲ್ಲವೇ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ಹೊರಿಸಿ.
• ಯಾವ ಬಳಕೆದಾರರು ಕೂಡ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳದಂತೆ ಇಲ್ಲವೇ ತಪ್ಪಾಗಿ ತಿಳಿಯದಂತೆ, ಕಾಂಟೆಂಟ್ ಅನ್ನು‌ AI-ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಪಡಿಸಿ.
• ನಮ್ಮ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಪಾಲಿಸಿ⁠ಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಅಥವಾ ಇತರರಿಗೆ ಬೇಸರ ತರಿಸುವ ಕಾಂಟೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ.
• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೇಳುಗರ ಕೋರಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಒಳ್ಳೆಯ ತೀರ್ಮಾನ ಮಾಡಿ; ನಮ್ಮ ಕಾಂಟೆಂಟ್ ಪಾಲಿಸಿ⁠ಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್‌‌ ಮಾಡಬೇಡಿ.

OpenAI ತಂಡಕ್ಕೆ ಒಂದು ಗಮನಿಸತಕ್ಕ ಕಂಪ್ಲೀಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಗೊತ್ತಿರುವಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ‌ನೀವು ನಮಗೆ ಇಮೇಲ್‌ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು ಇಲ್ಲವೇ ಪ್ಲೇಗ್ರೌಂಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

• ನೀವು ಕಚ್ಚಾ ಮಾಡೆಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಇದರರ್ಥ ನಾವು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಥವಾ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. (ಜೊತೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಫ್ರೀ ಮಾಡರೇಶನ್‌ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌⁠⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಅನ್ನು ನೆರವೇರಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇಲ್ಲಿ ನೀವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಬಹುದು.)

OpenAI API ಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬರವಣಿಗೆಯ ಕಾಂಟೆಂಟ್ ಅನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುಸ್ತಕ, ಸಣ್ಣ ಕಥೆಗಳ ಸಂಕಲನ) ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಬಯಸುವ ಕ್ರಿಯೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಷರತ್ತುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರಿಗೆ ಇಲ್ಲವೇ ಕಂಪನಿಗೆ ಹೊರಿಸತಕ್ಕದ್ದು.
• ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಹುಟ್ಟುಹಾಕುವಲ್ಲಿ AI ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಎದ್ದುಕಾಣುವಂತೆ ತಿಳಿಯಪಡಿಸಬೇಕೆಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ಓದುಗರ ಕಣ್ತಪ್ಪಿ ಹೋಗಬಾರದು, ಹಾಗೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ಓದುಗರಿಗೆ ಅದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಿರಬೇಕು.
• ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ನ ವಿಷಯಗಳು OpenAIನ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಪಾಲಿಸಿ⁠⁠ ಇಲ್ಲವೇ ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು⁠ ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೊಡ್ಡವರಿಗೆ ಮೀಸಲಾದ ಕಾಂಟೆಂಟ್, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್‌, ಹಗೆತನದ ಕಾಂಟೆಂಟ್, ಹಿಂಸೆ ಮಾಡಲು ಎತ್ತಿಕಟ್ಟುವಂತಹ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌, ಇಲ್ಲವೇ ಸಾಮಾಜಿಕ ಕೆಡುಕು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದಾದ ಬೇರೆ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ.
• ಇನ್ನೊಬ್ಬರನ್ನು ಕೆರಳಿಸಬಲ್ಲ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದಂತೆ ನಾವು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಕಳಕಳಿಯಿಂದ ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್‌,ಎಡಿಟಿಂಗ್, ಮುಂತಾದವುಗಳ ಪಾತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮುನ್ನುಡಿ ಇಲ್ಲವೇ ಪರಿಚಯ (ಇಲ್ಲವೇ ಅಂತಹದ್ದೇ ಬೇರೆ ಕಡೆ) ದಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಬೇಕು. API-ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವನೇ ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದ್ದು ಇಲ್ಲವೇ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದ್ದು ಎಂದು ಜನರು ಬಣ್ಣಿಸಬಾರದು, ಹಾಗೂ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕಾಂಟೆಂಟ್‌ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾನವನೇ ಹೊರಬೇಕು.

ನಿಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್‌ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಣ್ಣಿಸಲು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆ ಇಲ್ಲಿದೆ, ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಸಾಕು:

ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲ ಜಗತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ, OpenAI API ಗೆ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಸಂಶೋಧನೆ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ.

• ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು.
• ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, API ಯ ಭದ್ರತೆ ಅಥವಾ ದುರುಪಯೋಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿದ್ದಾಗ, ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಬಯಸಬಹುದು.
• ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ API ಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಅವುಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ಕೋಆರ್ಡಿನೇಟಡ್‌ ವಲ್ನರಬಿಲಿಟಿ ಡಿಸ್‌ಕ್ಲೋಶರ್‌ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್‌⁠ ಮೂಲಕ ಕೂಡಲೇ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕಾಗಿ ಕೋರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

OpenAI API ಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿರುವ ಹಲವಾರು ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಿವೆ. ಸಬ್ಸಿಡಿಯ ಅಕ್ಸೆಸ್‌ ಅವಕಾಶದಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವಿರಿ ಎಂಬುದರ ವಿವರಗಳನ್ನು ರೀಸರ್ಚರ್ ಅಕ್ಸೆಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್⁠ ನಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ಒದಗಿಸಿ.

ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖವಾದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು ಎಂದು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೂ ನಿಮ್ಮದೇ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವಿದೆ:

• ಹೊಂದಿಕೆ: ಒಂದು ಮಾಡೆಲ್ ಯಾವುದೇ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು? ನಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶವು ಮಾನವ ಆದ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡಲು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
• ನ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ : ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು? ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ ಮಾಡಲಾದ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?
• ಹಲಬಗೆಯ ಸಂಶೋಧನೆ: ಫಿಲಾಸಫಿ, ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಂತಹ ಬೇರೆ ವಿಷಯಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು AI ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
• ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ : ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಯಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ? ಅವರು ಯಾವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಬಹುದೇ, ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ಗುಪ್ತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದೇ, ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮದ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದೇ, ಅಥವಾ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದೇ?
• ದುರುಪಯೋಗದ ಸಾಧ್ಯತೆ: API ನಂತಹ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು? ಇಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಮಗೆ ಮತ್ತು ಇತರ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಯಾವ ರೀತಿಯ “ರೆಡ್ ಟೀಮಿಂಗ್” ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು?
• ಮಾಡೆಲ್‌ ಪರಿಶೋಧನೆ: API ನಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಇನ್ನೂ ಅನ್ವೇಷಿಸದ ವಿವಿಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಮಿತಿಗಳು, ಭಾಷಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಪಯೋಗಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ತನಿಖೆಗಳಿಂದ ನಾವು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದೇವೆ.
• ಗಟ್ಟಿತನ: ಜನರೇಟಿವ್‌ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಬಗೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಬೆರಗಾಗಿಸುವ ಗಟ್ಟಿಮುಟ್ಟಾದ ಮತ್ತು ಬೆರಗಾಗಿಸುವ ಬಲಹೀನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ "ನೈಸರ್ಗಿಕ" ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಸುದೃಢವಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅದೇ ಆಲೋಚನೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಟೈಪೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ ಹೇಳುವುದು? ದೊಡ್ಡ ಜನರೇಟಿವ್‌ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಯಾವ ಬಗೆಯ ಡೊಮೇನ್‌ ಮತ್ತು ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ (ಇಲ್ಲವೇ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿರದೆ) ನಿಲ್ಲಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ಮುಂದಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದೇ, ಹಾಗೂ ಇದು ತರಬೇತಿ‌ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ನಂಟು ಹೊಂದಿದೆ? ಅತ್ಯಂತ ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಲು ನಾವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ತಂತ್ರಗಳಿವೆಯೇ? ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸುದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಅಡ್ಡಲಾಗಿ)? ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವಂತೆ ನಾವು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದೇ?

ಬಹಳಷ್ಟು ಕೋರಿಕೆಗಳು ಬರುವುದರಿಂದ, ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಮಗೆ ತುಂಬ ಹೊತ್ತು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಗೂ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ ಸಬ್ಸಿಡಿಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಯಾದರಷ್ಟೇ ನಾವು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು.