ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੀਤੀ

AI ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਸੰਬੰਧੀ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਜਾਂ ਸੰਪੂਰਨਤਾਵਾਂ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ; ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲਾਈਵਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:

• ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹਰੇਕ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਾਮ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
• ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਓ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ ਜਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਨਾ ਰੱਖ ਸਕੇ।
• ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਾਂਝੀ ਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਸਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੀਤੀ⁠⁠ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜੋ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਾਰਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਈ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਚੰਗੀ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਰਤੋ; ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਨਾ ਦਾਖਲ ਕਰੋ ਜੋ ਸਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੀਤੀ⁠⁠ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ OpenAI ਟੀਮ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਈਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ Playground ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

• ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਰਾਅ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। (ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਮੁਫ਼ਤ ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ ਐਂਡਪੌਇੰਟ⁠⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਇੱਥੇ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ।)

ਉਹ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਜੋ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ-ਧਿਰ ਦੀ ਲਿਖਤ ਸਮੱਗਰੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ, ਛੋਟੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ OpenAI API ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ:

• ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਮ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਪਾਠਕ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਪਾਠਕ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਆਸਾਨ ਹੈ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ OpenAI ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੀਤੀ⁠⁠ ਜਾਂ ਟਰਮਜ਼ ਆਫ ਯੂਜ਼⁠⁠ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਾਲਗ ਸਮੱਗਰੀ, ਸਪੈਮ, ਨਫ਼ਰਤ ਭਰੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਹਿੰਸਾ ਨੂੰ ਭੜਕਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਜਾਂ ਸਮਾਜਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ।
• ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰੋ ਜੋ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਾਰਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ ਜਾਂ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਜਗ੍ਹਾ) ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਪਾਦਨ, ਆਦਿ ਦੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ API ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਵੱਲੋਂ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਸੇ AI ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਟਾਕ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਇਹ ਸਹੀ ਹੋਵੇ:

ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਦੁਨੀਆ ਲਈ ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਸੀਂ OpenAI API ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

• ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
• ਕੁਝ ਹੋਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ API ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ - ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
• ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ API ਨਾਲ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਡ ਵਲਨਰੇਬਿਲਟੀ ਡਿਸਕਲੋਜ਼ਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ⁠⁠ ਰਾਹੀਂ ਤੁਰੰਤ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ।

OpenAI API ਨਾਲ ਕਈ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਬਸਿਡੀ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਰਜ਼ੀ⁠⁠'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਖੋਜ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਦਿਓ।

ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਹੋ:

• ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ: ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ, ਜੇ ਕੋਈ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਉਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਰਾਹੀਂ?
• ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤਾ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤਾ ਲਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? ਖਾਸ, ਤੈਨਾਤ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਅੰਤਰ-ਵਿਭਾਗੀ ਖੋਜ: AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਰਸ਼ਨ, ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਸਮਾਜ-ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਸੂਝ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਗਿਆਨ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
• ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ: API ਵਰਗੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਿਸਮ ਦੇ “ਰੈਡ ਟੀਮਿੰਗ” ਤਰੀਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
• ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ: API ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਆਮ ਸਮਝ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ।
• ਮਜ਼ਬੂਤੀ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਅਸਮਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਜ਼ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਵਿੱਚ "ਕੁਦਰਤੀ" ਗੜਬੜੀਆਂ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕੋ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਹਿਣਾ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪੋ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ (ਜਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ) ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ? ਕੀ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਫਿਊ-ਸ਼ਾਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ)? ਕੀ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ, ਭਾਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ?

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਬਸਿਡੀਆਂ ਲਈ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਸੰਪਰਕ ਕਰਾਂਗੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਅਰਜ਼ੀ ਸਬਸਿਡੀ ਲਈ ਚੁਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।