Harvey
Harvey ਨੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਸਤੇ OpenAI ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ.
ਪਿਛਲੇ ਇਕ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ, Harvey ਨੇ ਕਾਨੂੰਨ, ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਖੇਤਰ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਤੱਕ ਵਧੇ ਹਨ, 2023 ਵਿੱਚ ਆਮਦਨ ਨੂੰ 10 ਗੁਣਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਧਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ $715M ਮੁੱਲਾਂਕਨ ’ਤੇ Series B ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ $80M ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਹਨ.
ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, Harvey ਨੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ OpenAI ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਨਾਲ Harvey ਨੂੰ ਅਜੇਹੇ AI ਸਿਸਟਮ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਿਲੀ ਜੋ ਜਟਿਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਕਾਲ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਜਟਿਲ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਕਰਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਪਛਾਣਣਾ.
ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੈਕ ਵਿੱਚ LLMs ਲਈ ਸੰਭਵਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਅਰਥ ਦੇਣਾ
Harvey ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ Winston Weinberg ਨੇ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਐਂਟੀਟ੍ਰਸਟ ਅਤੇ ਸਿਕਿਊਰਿਟੀਜ਼ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵਕੀਲ ਹਨ, ਅਤੇ Gabe Pereyra ਨੇ, ਜੋ ਇੱਕ AI ਖੋਜਕਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ Google Brain ਅਤੇ Meta ਲਈ large language models (LLMs) ’ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ-ਸੰਕਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਵਕੀਲਾਂ ਅੱਗੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦੇਖਿਆ।
“ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੰਬੰਧੀ ਕੰਮ ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ—ਕਿਸੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਲੀਨ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਕਰਾਰ ਵੇਖਣੇ ਪੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ,” Weinberg ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ। AI ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੋਇਆ, ਵਕੀਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਾਠ ਛਾਣਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ’ਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ’ਤੇ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਬੂਤ ਉਸ ਵੇਲੇ ਮਿਲਿਆ ਜਦੋਂ Weinberg ਅਤੇ Pereyra ਨੇ ਮਕਾਨਮਾਲਕ/ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ Reddit ਦਾ r/legaladvice ਲਿਆ ਅਤੇ GPT‑3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਵਾਬ ਬਣਾਏ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਵਕੀਲਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ। “100 ਵਿੱਚੋਂ 86 ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ, ਵਕੀਲਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਸੰਪਾਦਨ ਦੇ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਭੇਜ ਦੇਂਦੇ,” Weinberg ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਇਹ ਇਕ aha ਪਲ ਸੀ.”
OpenAI ਨਾਲ ਪਹਿਲਾ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਕੇਸ ਲਾ ਖੋਜ ਲਈ, Harvey ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਅਨੁਭਵ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦਾ ਸਵਾਲ ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਕਰਕੇ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪਾਓ, ਅਤੇ ਉਹ ਉਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਵੀ ਦੇਵੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਅਜ਼ਮਾਏ: ਜਨਤਕ APIs ਰਾਹੀਂ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ retrieval-augmented generation (RAG) ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ। ਪਰ ਅਜਿਹੇ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ ’ਤੇ ਜਟਿਲ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ।
“ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ retrieval ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਣ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਕੀਲਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇੰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ,” Weinberg ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ। “ਕੇਸ ਲਾ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਦਲੀਲ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.”
ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਨ, ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ, Harvey ਨੇ OpenAI ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਉਸ ਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਣ।
“ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਕੋਈ ਸਿੱਧਾ-ਸਾਧਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ,” Pereyra ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਇਸ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਇਕੱਠੇ ਬੈਠਣਾ ਸੀ, ਸਾਡੇ ਵਕੀਲਾਂ ਵੱਲੋਂ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣਾ ਕਿ ਕੇਸ ਲਾ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਦਿਖਾਉਣਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ OpenAI ਤੋਂ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਹੜੇ ਲੀਵਰ ਸਨ.”
Harvey ਅਤੇ OpenAI ਨੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਜੋੜਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਪਹਿਲਾਂ Delaware ਦੇ ਕੇਸ ਲਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਸਾਰੇ U.S. ਕੇਸ ਲਾ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 10 ਬਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ.
ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਬੰਧਤ, ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, Harvey ਨੇ 10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫਰਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਵਕੀਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਲਈ ਕਸਟਮ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ GPT‑4 ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸਾਈਡ-ਬਾਈ-ਸਾਈਡ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ। ਉਹ ਹੈਰਾਨ ਰਹੇ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਿੰਨੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੀ.
“97% ਵਾਰ, ਵਕੀਲਾਂ ਨੇ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ,” Weinberg ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ, ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਹੋਰ ਲੰਮਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪੂਰਾ ਜਵਾਬ ਸੀ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਦੀ ਨਜ਼ਾਕਤ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਬੰਧਤ ਕੇਸ ਲਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਸੀ.”
ਭਰਮਾਤਮਕ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ Harvey ਲਈ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਾਮਯਾਬ ਰਿਹਾ। “ਕੇਵਲ ਇਹ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਕੇਸ ਘੜਦਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਹਰ ਵਾਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਕੇਸ ਨਾਲ ਸਮਰਥਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ,” Weinberg ਨੇ ਕਿਹਾ।
ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੱਕ ਲੈ ਕੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, Harvey ਕੇਸ ਲਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਵਕੀਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਸ ਲਾ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ.
LLMs ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਨਿਰਮਾਣ
Pereyra ਨੇ AI ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ: “ਅੱਜ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨਾ ਬਣਾਓ—ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਲਈ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਵਰਜਨ ਆਉਣ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਪਾਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਜੋਂ ਹੱਲ ਨਾ ਹੋ ਜਾਣ.”
Harvey ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੋਕਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਹਨ, ਯਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਈ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਕਾਰਗਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਸੌਖਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਘਟੇਗੀ।
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ Harvey ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਮੈਂਬਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇ। “ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਜਟਿਲ ਪਰ ਰੁਟੀਨੀ ਕੰਮਾਂ ’ਤੇ ਬੇਅੰਤ ਘੰਟੇ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ,” Weinberg ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਸਾਡੇ ਲਈ ਮੌਕਾ, ਸਿਰਫ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਰੁਟੀਨੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਕਰੀਏ ਤਾਂ ਜੋ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ’ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਣ.”
“ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਅਗੇਤੀ ਖੋਜ ਸੀ,” Pereya ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਭਾਗੀਦਾਰ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ ਜੋ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਲਗਾਉਣ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਵਿਕਲਪ ਵੇਖੇ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਕੇਵਲ OpenAI ਨਾਲ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ’ਤੇ ਹੀ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ.”
“ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਅਗੇਤੀ ਖੋਜ ਸੀ। ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਭਾਗੀਦਾਰ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ ਜੋ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਲਗਾਉਣ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਵਿਕਲਪ ਵੇਖੇ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਕੇਵਲ OpenAI ਨਾਲ ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ’ਤੇ ਹੀ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ.”
