ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਅਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ AI ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ
ਜਿਉਂ-ਜਿਉਂ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਅਹਿਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਮਿਲੀਆਂ ਖ਼ਾਸ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਅਰਥ ਸਮਝਣ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਨਾ ਰਹਿਣ। ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਤੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਰਹਿੰਦਿਆਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੂਝਵਾਨ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਗਿਆ।
ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ)ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਜਨਤਕ ਵੇਰਵਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੱਪਡੇਟ ਇਸ ਦੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੰਜ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੁੜ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਮਨੁੱਖੀ ਇਰਾਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ, ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ। ਇਹ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਤਾਲਮੇਲ'ਤੇ ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਇਰਾਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਨਿਸ਼ਠਾਵਾਨ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਅਣਜਾਣ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਣ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਇਹ ਸੋਧ ਸੰਦਰਭ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰੀ ਬਾਰੇ ਸੇਧ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਕੁਝ ਮੂਲ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸ਼ੈਲੀ ਸੰਬੰਧੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਪਰੋਕਤ ਪੰਜ ਮੁੱਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਆਪਕ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਝਲਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ, ਸੱਚਾਈ, ਨੁਕਸਾਨ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ, ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹਾਲਾਤ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਣਾ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਿਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਪੈਕ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਹੋਈਆਂ ਸਨ। ਇਹ ਅੱਪਡੇਟ ਖੋਜ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਤਜਰਬੇ, ਸਪੈਕ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਰਾਹੀਂ ਸਪੈਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਨਿਖਾਰਨ ਦੇ ਸਾਡੇ ਯਤਨਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਦਮ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੋਵੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਉਮੀਦਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ।
ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀ ਨਿਸ਼ਠਾ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ: ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜੋ ਅਹਿਮ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ। OpenAI ਸਪੈਕ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਬੰਦਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਰਹਿੰਦਿਆਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਤਲਾਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਟੀਚਿਆਂ ਵੱਲ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਆਪ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਦੂਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀ ਨਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਚਾਰ ਮੁੱਲ ਸਪੈਕ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਟਕਰਾਉਂਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਮਕਸਦ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਨਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਅਰਥ ਸਿਰਫ਼ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਸ਼ਬਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਇਹ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI, ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਮਝ ਦੇ ਅਧੂਰੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਮੋੜੇ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਦਬਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਅਜਿਹੇ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹ ਖ਼ੁਦ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹੋਣ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਸਨ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਮ ਦੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਘੰਟੇ—ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਾਡਾ ਮਿਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫ਼ਿਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮੁੱਚੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਲਈ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਤਤਕਾਲ ਇਰਾਦਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਸ ਦੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹਿੱਤਾਂ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ’ਤੇ ਪੈਣ ਵਾਲੇ ਅਸਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਚਾਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਚਾਰ ਮੁੱਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਰਥ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਪੱਕੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੱਚੇ ਹੋਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਇਸ ਦੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ ਅਤੇ ਉਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਣ।
ਮਨੁੱਖੀ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਅਰਥ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਲਈ ਸਮਝਣ, ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹਾਲਾਤ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ, ਢੁਕਵੇਂ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲੋਕ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ।
ਸਪੈਕ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਮਲੀ ਸੇਧ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਪੱਕੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਤੈਅ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਜਿਹੇ ਮੂਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਰੂਪ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ ਦੇ ਇਸ ਅੱਪਡੇਟ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਮੂਲ ਮੁੱਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਪੈਕ ਦੇ ਖ਼ਾਸ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ। ਇਸ ਦਾ ਮਕਸਦ ਇਹ ਸਮਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਯਾਨੀ ਸਹੀ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸਮਝ ਅਹਿਮ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੇ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਿਆਵੇ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਲਈ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣ ਸਕੇ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆਵਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਾਂਗੇ।
ਇਸ ਪੁਨਰਗਠਨ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਕਿ ਹੋਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਕਿੱਥੇ ਲੋੜ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ।
ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀ ਨਿਸ਼ਠਾ ਬਾਰੇ ਨਵਾਂ ਭਾਗ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਜਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਅਹਿਮ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੇ ਅਸਿਸਟੈਂਸ-ਗੇਮਜ਼ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਸਮੀਖਿਆ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦੇਖੋ)। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਕਮਾਂਡ ਲੜੀ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਟਕਰਾਅ ਕਿਵੇਂ ਸੁਲਝਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਉਪ-ਭਾਗ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰੋ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਮਨਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਝ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤਾਂ, ਯਾਦਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਦਰਭੀ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੇਧ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਬਾਰੇ ਮੂਲ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਸੰਬੰਧੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸੇਧ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਅਜਿਹੇ ਵਾਧੂ, ਅਕਸਰ ਬਾਰੀਕ ਪਰ ਅਹਿਮ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਾਕੀ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਝਲਕਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਦੂਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਅਸਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ, ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲੋਕ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ।
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚੋਂ ਸ਼ੈਲੀ ਸੰਬੰਧੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਟਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸ਼ੈਲੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਢਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ’ਤੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ—ਜਿੱਥੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦਾ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਸਪੈਕ ਵਧੇਰੇ ਪੁਖ਼ਤਾ ਮੂਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰਨਾ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ)। ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਕੋਈ ਖ਼ਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਸੰਦ ਖ਼ੁਦ ਨਹੀਂ ਘੜ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਸੁਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ “ਸਹਾਇਕ” ਦੀ ਬਜਾਏ “GPT” ਵਜੋਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਹੋਰ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਅੱਪਡੇਟ ਸਪੈਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੌਜੂਦ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ ਉਸ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵੱਲ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ; ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ। ਖੋਜ, ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਸੀਂ ਸਪੈਕ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਰਹਾਂਗੇ।
ਅਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਪੈਕ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਤੁਲਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਆਪਸੀ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰਾਏ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਸਪੈਕ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।
