پیداواری AI۔ فاؤنڈیشنل ماڈلز (FMs) کے ذریعے چلنے والی ایپلیکیشنز صارفین کے تجربے، پیداواری صلاحیت، عمل کی اصلاح اور اختراعات میں اہم کاروباری قدر رکھنے والی تنظیموں کو قابل بنا رہی ہیں۔ تاہم، ان ایف ایم کو اپنانے میں کچھ کلیدی چیلنجوں سے نمٹنا شامل ہے، بشمول کوالٹی آؤٹ پٹ، ڈیٹا پرائیویسی، سیکیورٹی، تنظیم کے ڈیٹا کے ساتھ انضمام، لاگت، اور ڈیلیور کرنے کی مہارت۔
اس پوسٹ میں، ہم مختلف طریقوں کی کھوج کرتے ہیں جو آپ ایپلیکیشنز بناتے وقت اختیار کر سکتے ہیں جو کہ جنریٹیو AI استعمال کرتی ہیں۔ FMs کی تیز رفتار ترقی کے ساتھ، یہ ان کی طاقت کو بروئے کار لانے کا ایک دلچسپ وقت ہے، لیکن یہ سمجھنا بھی اہم ہے کہ کاروباری نتائج حاصل کرنے کے لیے ان کا صحیح طریقے سے استعمال کیسے کیا جائے۔ ہم کلیدی جنریٹیو AI اپروچز کا ایک جائزہ فراہم کرتے ہیں، بشمول پرامپٹ انجینئرنگ، ریٹریول اگمینٹڈ جنریشن (RAG)، اور ماڈل حسب ضرورت۔ ان طریقوں کو لاگو کرتے وقت، ہم ممکنہ فریب کاری، انٹرپرائز ڈیٹا کے ساتھ انضمام، آؤٹ پٹ کوالٹی، اور لاگت کے بارے میں کلیدی غور و فکر کرتے ہیں۔ آخر تک، آپ کے پاس حقیقی زندگی کی مثالوں پر مبنی اپنی FM سے چلنے والی ایپلیکیشنز تیار کرنے کے لیے بہترین طریقہ کا تعین کرنے کے لیے ٹھوس رہنما خطوط اور ایک مددگار فلو چارٹ ہوگا۔ چاہے چیٹ بوٹ بنانا ہو یا سمریائزیشن ٹول، آپ اپنی ضروریات کے مطابق طاقتور ایف ایم کو تشکیل دے سکتے ہیں۔
AWS کے ساتھ جنریٹو AI
FMs کا ظہور ان تنظیموں کے لیے مواقع اور چیلنج دونوں پیدا کر رہا ہے جو ان ٹیکنالوجیز کو استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ ایک اہم چیلنج فریب یا غلط معلومات کے بجائے اعلیٰ معیار کے، مربوط نتائج کو یقینی بنانا ہے جو کاروباری ضروریات کے مطابق ہوں۔ تنظیموں کو ڈیٹا کی رازداری اور حفاظتی خطرات کا بھی احتیاط سے انتظام کرنا چاہیے جو FMs کے ساتھ ملکیتی ڈیٹا پر کارروائی کرنے سے پیدا ہوتے ہیں۔ موجودہ سسٹمز اور ڈیٹا کے اندر FMs کو مناسب طریقے سے ضم کرنے، اپنی مرضی کے مطابق بنانے اور درست کرنے کے لیے درکار مہارتیں بہت کم ہیں۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کو شروع سے بنانا یا پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لیے کافی کمپیوٹ وسائل، ماہر ڈیٹا سائنسدانوں، اور مہینوں کے انجینئرنگ کام کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہزاروں GPUs یا TPUs کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ڈیٹا سیٹس پر سینکڑوں بلین پیرامیٹرز والے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے اکیلے کمپیوٹیشنل لاگت آسانی سے لاکھوں ڈالر تک پہنچ سکتی ہے۔ ہارڈ ویئر سے آگے، ڈیٹا کی صفائی اور پروسیسنگ، ماڈل آرکیٹیکچر ڈیزائن، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، اور ٹریننگ پائپ لائن ڈویلپمنٹ خصوصی مشین لرننگ (ML) مہارتوں کا مطالبہ کرتی ہے۔ مطلوبہ انفراسٹرکچر اور ہنر کی سرمایہ کاری کے بغیر زیادہ تر تنظیموں کے لیے اختتام سے آخر تک کا عمل پیچیدہ، وقت طلب، اور ممنوعہ طور پر مہنگا ہے۔ وہ تنظیمیں جو ان خطرات کو مناسب طریقے سے حل کرنے میں ناکام رہتی ہیں انہیں اپنے برانڈ کی ساکھ، کسٹمر کے اعتماد، آپریشنز اور محصولات پر منفی اثرات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔
ایمیزون بیڈرک ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو ایک ہی API کے ذریعے معروف AI کمپنیوں جیسے AI21 Labs، Anthropic، Cohere، Meta، Mistral AI، Stability AI، اور Amazon سے اعلیٰ کارکردگی والے فاؤنڈیشن ماڈلز (FMs) کا انتخاب پیش کرتی ہے۔ ایمیزون بیڈروک سرور لیس تجربے کے ساتھ، آپ تیزی سے شروع کر سکتے ہیں، ذاتی طور پر اپنے ڈیٹا کے ساتھ ایف ایم کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں، اور بغیر کسی بنیادی ڈھانچے کا انتظام کیے بغیر AWS ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے انہیں اپنی ایپلی کیشنز میں ضم اور تعینات کر سکتے ہیں۔ Amazon Bedrock HIPAA اہل ہے، اور آپ GDPR کی تعمیل میں Amazon Bedrock استعمال کر سکتے ہیں۔ Amazon Bedrock کے ساتھ، آپ کا مواد بنیادی ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال نہیں کیا جاتا ہے اور تیسرے فریق ماڈل فراہم کنندگان کے ساتھ اشتراک نہیں کیا جاتا ہے۔ Amazon Bedrock میں آپ کا ڈیٹا ہمیشہ ٹرانزٹ اور آرام کے وقت انکرپٹ کیا جاتا ہے، اور آپ اختیاری طور پر وسائل کو اپنی چابیاں استعمال کرکے انکرپٹ کرسکتے ہیں۔ آپ استعمال کر سکتے ہیں AWS پرائیویٹ لنک Amazon Bedrock کے ساتھ آپ کے FMs اور VPC کے درمیان آپ کے ٹریفک کو انٹرنیٹ پر ظاہر کیے بغیر نجی رابطہ قائم کرنے کے لیے۔ کے ساتھ ایمیزون بیڈرک کے لیے نالج بیسز، آپ FMs اور ایجنٹوں کو اپنی کمپنی کے نجی ڈیٹا ذرائع سے متعلقہ معلومات RAG کے لیے دے سکتے ہیں تاکہ مزید متعلقہ، درست اور حسب ضرورت جوابات فراہم کر سکیں۔ آپ کسی کوڈ کو لکھے بغیر بصری انٹرفیس کے ذریعے ذاتی طور پر اپنے ڈیٹا کے ساتھ ایف ایم کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ ایک مکمل طور پر منظم سروس کے طور پر، Amazon Bedrock اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے FMs کی ایک وسیع رینج کے ساتھ کام کرنے کے لیے ایک سیدھا سادا ڈویلپر تجربہ پیش کرتا ہے۔
2017 میں شروع، ایمیزون سیج میکر ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو ایم ایل ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کو آسان بناتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ صارفین SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے اپنے FM بنا رہے ہیں، بشمول Stability AI، AI21 Labs، Hugging Face، Perplexity AI، Hippocratic AI، LG AI ریسرچ، اور ٹیکنالوجی انوویشن انسٹی ٹیوٹ۔ جلدی شروع کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ ایک ML حب پیش کرتا ہے جہاں آپ عوامی FMs کے وسیع انتخاب کو تلاش کر سکتے ہیں، تربیت دے سکتے ہیں، اور تعینات کر سکتے ہیں، جیسے Mistral ماڈل، LightOn ماڈل، RedPajama، Mosiac MPT-7B، FLAN-T5/UL2، GPT-J-6B/Neox-20B ، اور Bloom/BloomZ، مقصد سے بنائے گئے SageMaker ٹولز جیسے تجربات اور پائپ لائنز کا استعمال کرتے ہوئے۔
عام جنریٹو AI نقطہ نظر
اس سیکشن میں، ہم موثر پیدا کرنے والے AI حل کو نافذ کرنے کے لیے عام طریقوں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ ہم مشہور فوری انجینئرنگ تکنیکوں کو دریافت کرتے ہیں جو آپ کو FMs کے ساتھ زیادہ پیچیدہ اور دلچسپ کاموں کو حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ ہم اس بات پر بھی بات کرتے ہیں کہ کس طرح RAG اور ماڈل کی تخصیص جیسی تکنیکیں FMs کی صلاحیتوں کو مزید بڑھا سکتی ہیں اور محدود ڈیٹا اور کمپیوٹیشنل رکاوٹوں جیسے چیلنجوں پر قابو پا سکتی ہیں۔ صحیح تکنیک کے ساتھ، آپ طاقتور اور اثر انگیز جنریٹیو AI حل تیار کر سکتے ہیں۔
فوری انجینئرنگ
پرامپٹ انجینئرنگ FMs کی صلاحیتوں کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے احتیاط سے پرامپٹس کو ڈیزائن کرنے کی مشق ہے۔ اس میں اشارے کا استعمال شامل ہے، جو متن کے مختصر ٹکڑے ہیں جو ماڈل کو زیادہ درست اور متعلقہ جوابات پیدا کرنے میں رہنمائی کرتے ہیں۔ فوری انجینئرنگ کے ساتھ، آپ FMs کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں اور انہیں متعدد ایپلی کیشنز کے لیے زیادہ موثر بنا سکتے ہیں۔ اس سیکشن میں، ہم زیرو شاٹ اور چند شاٹ پرامپٹنگ جیسی تکنیکوں کو تلاش کرتے ہیں، جو صرف چند مثالوں کے ساتھ FMs کو نئے کاموں میں تیزی سے ڈھال لیتی ہے، اور چین آف تھیٹ پرمپٹنگ، جو پیچیدہ استدلال کو درمیانی مراحل میں توڑ دیتی ہے۔ یہ طریقے یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کس طرح فوری انجینئرنگ FMs کو ماڈل کی دوبارہ تربیت کی ضرورت کے بغیر پیچیدہ کاموں پر زیادہ موثر بنا سکتی ہے۔
زیرو شاٹ پرامپٹنگ
ایک زیرو شاٹ پرامپٹ تکنیک کے لیے FMs کو مطلوبہ رویے کی کوئی واضح مثال فراہم کیے بغیر جواب تیار کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، مکمل طور پر اس کی پری ٹریننگ پر انحصار کرتے ہوئے۔ مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ Amazon Bedrock کنسول پر Anthropic Claude 2.1 ماڈل کے ساتھ زیرو شاٹ پرامپٹ کی ایک مثال دکھاتا ہے۔
ان ہدایات میں، ہم نے کوئی مثال فراہم نہیں کی۔ تاہم، ماڈل کام کو سمجھ سکتا ہے اور مناسب پیداوار پیدا کر سکتا ہے۔ زیرو شاٹ پرامپٹس آپ کے استعمال کے کیس کے لیے ایف ایم کا جائزہ لیتے وقت شروع کرنے کے لیے سب سے سیدھی سادی پرامپٹ تکنیک ہے۔ تاہم، اگرچہ ایف ایمز زیرو شاٹ پرامپٹس کے ساتھ قابل ذکر ہیں، لیکن یہ زیادہ پیچیدہ کاموں کے لیے ہمیشہ درست یا مطلوبہ نتائج نہیں دے سکتے ہیں۔ جب زیرو شاٹ پرامپٹ کم پڑتے ہیں، تو پرامپٹ میں چند مثالیں فراہم کرنے کی سفارش کی جاتی ہے (چند شاٹ پرامپٹس)۔
چند شاٹ پرامپٹنگ
چند شاٹ پرامپٹ تکنیک FMs کو پرامپٹ میں دی گئی مثالوں سے سیاق و سباق میں سیکھنے اور کام کو زیادہ درست طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتی ہے۔ صرف چند مثالوں کے ساتھ، آپ FMs کو بڑے ٹریننگ سیٹس کے بغیر تیزی سے نئے کاموں میں ڈھال سکتے ہیں اور مطلوبہ رویے کی طرف رہنمائی کر سکتے ہیں۔ ذیل میں ایمیزون بیڈروک کنسول پر کوہیر کمانڈ ماڈل کے ساتھ چند شاٹ پرامپٹ کی ایک مثال ہے۔
پچھلی مثال میں، ایف ایم ان پٹ ٹیکسٹ (جائزہ) سے اداروں کی شناخت کرنے اور متعلقہ جذبات کو نکالنے کے قابل تھا۔ چند شاٹ پرامپٹس ان پٹ آؤٹ پٹ جوڑوں کی چند مثالیں فراہم کرکے پیچیدہ کاموں سے نمٹنے کا ایک مؤثر طریقہ ہیں۔ سیدھے سادے کاموں کے لیے، آپ ایک مثال (1-شاٹ) دے سکتے ہیں، جبکہ زیادہ مشکل کاموں کے لیے، آپ کو تین (3-شاٹ) سے لے کر پانچ (5-شاٹ) مثالیں فراہم کرنی چاہئیں۔ من وغیرہ۔ (2022) سیاق و سباق میں سیکھنے کے بارے میں شائع شدہ نتائج جو چند شاٹ پرامپٹنگ تکنیک کی کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔ آپ مختلف کاموں کے لیے چند شاٹ پرامپٹنگ استعمال کر سکتے ہیں، جیسے جذبات کا تجزیہ، ہستی کی شناخت، سوال کا جواب، ترجمہ، اور کوڈ جنریشن۔
چین کی سوچ کا اشارہ
اپنی صلاحیت کے باوجود، چند شاٹ پرامپٹنگ کی حدود ہیں، خاص طور پر جب پیچیدہ استدلال کے کاموں (جیسے ریاضی یا منطقی کام) سے نمٹنا۔ ان کاموں کے لیے مسئلہ کو مراحل میں تقسیم کرنے اور پھر اسے حل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ وی ایٹ ال۔ (2022) درمیانی استدلال کے مراحل کے ذریعے پیچیدہ استدلال کے مسائل کو حل کرنے کے لیے چین آف تھاٹ (CoT) پرامپٹنگ تکنیک متعارف کرائی۔ پیچیدہ کاموں کے نتائج کو بہتر بنانے کے لیے آپ CoT کو چند شاٹ پرمپٹنگ کے ساتھ جوڑ سکتے ہیں۔ Amazon Bedrock کنسول پر Anthropic Claude 2 ماڈل کے ساتھ چند شاٹ CoT کا استعمال کرتے ہوئے استدلال کے کام کی ایک مثال درج ذیل ہے۔
کوجیما وغیرہ۔ (2022) FMs کی غیر استعمال شدہ زیرو شاٹ صلاحیتوں کا استعمال کرتے ہوئے زیرو شاٹ CoT کا آئیڈیا متعارف کرایا۔ ان کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ صفر شاٹ CoT، ایک ہی سنگل پرامپٹ ٹیمپلیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، متنوع بینچ مارک استدلال کے کاموں پر صفر شاٹ ایف ایم پرفارمنس کو نمایاں طور پر پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ آپ اصل پرامپٹ میں "آئیے قدم بہ قدم سوچیں" کو شامل کر کے سادہ استدلال کے کاموں کے لیے زیرو شاٹ CoT پرامپٹ استعمال کر سکتے ہیں۔
ReAct
CoT پرامپٹنگ FMs کی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھا سکتی ہے، لیکن یہ اب بھی ماڈل کے اندرونی علم پر منحصر ہے اور مزید معلومات اکٹھا کرنے کے لیے کسی بیرونی علمی بنیاد یا ماحول پر غور نہیں کرتا، جس سے فریب کاری جیسے مسائل پیدا ہو سکتے ہیں۔ ReAct (استدلال اور اداکاری) نقطہ نظر CoT کو بڑھا کر اور بیرونی ماحول (جیسے ویکیپیڈیا) کا استعمال کرتے ہوئے متحرک استدلال کی اجازت دے کر اس خلا کو پورا کرتا ہے۔
انٹیگریشن
FMs اپنے پہلے سے تربیت یافتہ علم کا استعمال کرتے ہوئے سوالات کو سمجھنے اور جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ تاہم، ان کے پاس ایسے سوالات کا جواب دینے کی صلاحیت نہیں ہے جن کے لیے کسی تنظیم کے نجی ڈیٹا تک رسائی یا خود مختاری سے کام انجام دینے کی اہلیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ RAG اور ایجنٹ ان جنریٹیو AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کو انٹرپرائز ڈیٹا سیٹس سے مربوط کرنے کے طریقے ہیں، انہیں ایسے جوابات دینے کے لیے بااختیار بناتے ہیں جو تنظیمی معلومات کا حساب رکھتے ہیں اور درخواستوں کی بنیاد پر کارروائیوں کو فعال کرتے ہیں۔
بازیافت اگمینٹڈ جنریشن
Retrieval Augmented Generation (RAG) آپ کو ماڈل کے جوابات کو حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتا ہے جب آپ چاہتے ہیں کہ ماڈل نئے علم یا تازہ ترین معلومات پر غور کرے۔ جب آپ کا ڈیٹا کثرت سے تبدیل ہوتا ہے، جیسے انوینٹری یا قیمتوں کا تعین، صارف کے سوالات کی خدمت کے دوران ماڈل کو ٹھیک کرنا اور اپ ڈیٹ کرنا عملی نہیں ہے۔ FM کو تازہ ترین ملکیتی معلومات سے آراستہ کرنے کے لیے، تنظیمیں RAG کی طرف رجوع کرتی ہیں، ایک ایسی تکنیک جس میں کمپنی کے ڈیٹا کے ذرائع سے ڈیٹا حاصل کرنا اور مزید متعلقہ اور درست جوابات فراہم کرنے کے لیے اس ڈیٹا کے ساتھ پرامپٹ کو افزودہ کرنا شامل ہے۔
استعمال کے کئی معاملات ہیں جہاں RAG FM کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے:
- سوال جواب - RAG ماڈلز سوالوں کے جواب دینے والی ایپلی کیشنز کو دستاویزات یا علمی ذرائع سے معلومات کو تلاش اور انٹیگریٹ کرنے میں مدد کرتے ہیں تاکہ اعلیٰ معیار کے جوابات تیار کیے جا سکیں۔ مثال کے طور پر، سوال کا جواب دینے والی ایپلیکیشن خلاصہ جواب تیار کرنے سے پہلے کسی موضوع کے حوالے سے اقتباسات کو بازیافت کر سکتی ہے۔
- چیٹ بوٹس اور بات چیت کے ایجنٹ - RAG چیٹ بوٹس کو بڑے بیرونی علمی ذرائع سے متعلقہ معلومات تک رسائی کی اجازت دیتا ہے۔ یہ چیٹ بوٹ کے جوابات کو زیادہ علمی اور فطری بناتا ہے۔
- تحریری مدد - آر اے جی متعلقہ مواد، حقائق اور بات کرنے کے نکات تجویز کر سکتا ہے تاکہ آپ کو دستاویزات جیسے مضامین، رپورٹس اور ای میلز کو زیادہ مؤثر طریقے سے لکھنے میں مدد ملے۔ بازیافت شدہ معلومات مفید سیاق و سباق اور خیالات فراہم کرتی ہے۔
- خلاصہ - RAG کسی موضوع کے خلاصہ ماڈل کی سمجھ کو بڑھانے کے لیے متعلقہ ماخذ دستاویزات، اقتباسات یا حقائق تلاش کر سکتا ہے، جس سے یہ بہتر خلاصے تیار کر سکتا ہے۔
- تخلیقی تحریر اور کہانی - RAG AI اسٹوری جنریشن ماڈلز کو متاثر کرنے کے لیے موجودہ کہانیوں سے پلاٹ آئیڈیاز، کردار، سیٹنگز اور تخلیقی عناصر کو کھینچ سکتا ہے۔ یہ آؤٹ پٹ کو زیادہ دلچسپ اور بنیاد بناتا ہے۔
- ترجمہ - RAG اس بات کی مثالیں تلاش کر سکتا ہے کہ زبانوں کے درمیان کچھ فقروں کا ترجمہ کیسے کیا جاتا ہے۔ یہ ترجمے کے ماڈل کو سیاق و سباق فراہم کرتا ہے، مبہم فقروں کے ترجمہ کو بہتر بناتا ہے۔
- شخصی - چیٹ بوٹس اور سفارشی ایپلی کیشنز میں، RAG ذاتی سیاق و سباق کو کھینچ سکتا ہے جیسے کہ ماضی کی بات چیت، پروفائل کی معلومات، اور ترجیحات کو مزید ذاتی نوعیت کا اور متعلقہ بنانے کے لیے۔
RAG فریم ورک کے استعمال کے کئی فوائد ہیں:
- فریب میں کمی - متعلقہ معلومات کو بازیافت کرنے سے تخلیق شدہ متن کو حقائق اور حقیقی دنیا کے علم میں مدد ملتی ہے، بجائے اس کے کہ متن کو گمراہ کرنے کے۔ یہ زیادہ درست، حقائق پر مبنی اور قابل اعتماد جوابات کو فروغ دیتا ہے۔
- کوریج - بازیافت ایک ایف ایم کو بیرونی معلومات کو کھینچ کر اپنے تربیتی ڈیٹا سے باہر موضوعات اور منظرناموں کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس سے کوریج کے محدود مسائل کو حل کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- کارکردگی - بازیافت ماڈل کو اپنی نسل کو سب سے زیادہ متعلقہ معلومات پر توجہ مرکوز کرنے دیتا ہے، بجائے اس کے کہ شروع سے ہر چیز تیار کرے۔ یہ کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور بڑے سیاق و سباق کو استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- سیفٹی - مطلوبہ اور اجازت یافتہ ڈیٹا کے ذرائع سے معلومات کی بازیافت کرنا نقصان دہ اور غلط مواد کی تخلیق پر نظم و نسق اور کنٹرول کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ محفوظ اپنانے کی حمایت کرتا ہے۔
- اسکیل ایبلٹی - بڑے کارپورا سے اشاریہ سازی اور بازیافت اپروچ کو نسل کے دوران مکمل کارپس استعمال کرنے کے مقابلے میں بہتر پیمانے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ آپ کو زیادہ وسائل کے محدود ماحول میں FMs کو اپنانے کے قابل بناتا ہے۔
RAG معیار کے نتائج پیدا کرتا ہے، براہ راست ویکٹرائزڈ ڈیٹا اسٹورز سے کیس کے مخصوص سیاق و سباق کو بڑھانے کی وجہ سے۔ فوری انجینئرنگ کے مقابلے میں، یہ فریب کاری کے بہت کم امکانات کے ساتھ بہت زیادہ بہتر نتائج پیدا کرتا ہے۔ آپ اپنے انٹرپرائز ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے RAG سے چلنے والی ایپلیکیشنز بنا سکتے ہیں۔ ایمیزون کیندر. RAG میں پرامپٹ انجینئرنگ سے زیادہ پیچیدگی ہے کیونکہ اس حل کو نافذ کرنے کے لیے آپ کو کوڈنگ اور فن تعمیر کی مہارت کی ضرورت ہے۔ تاہم، ایمیزون بیڈرک کے لیے نالج بیسز مکمل طور پر منظم RAG کا تجربہ اور Amazon Bedrock میں RAG کے ساتھ شروع کرنے کا سب سے آسان طریقہ فراہم کرتا ہے۔ Amazon Bedrock کے لیے نالج بیسز اینڈ ٹو اینڈ RAG ورک فلو کو خودکار بناتا ہے، بشمول ادخال، بازیافت، اور فوری اضافہ، ڈیٹا کے ذرائع کو مربوط کرنے اور سوالات کا نظم کرنے کے لیے آپ کو حسب ضرورت کوڈ لکھنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔ سیشن سیاق و سباق کا نظم و نسق بنایا گیا ہے تاکہ آپ کی ایپ ملٹی ٹرن بات چیت کو سپورٹ کر سکے۔ نالج بیس جوابات شفافیت کو بہتر بنانے اور فریب کو کم کرنے کے لیے ماخذ اقتباسات کے ساتھ آتے ہیں۔ جنریٹو-AI سے چلنے والے اسسٹنٹ کو بنانے کا سب سے سیدھا طریقہ استعمال کرنا ہے۔ ایمیزون کیو، جس میں بلٹ ان RAG سسٹم ہے۔
جب فن تعمیر میں تبدیلی کی بات آتی ہے تو RAG میں لچک کی اعلیٰ ترین ڈگری ہوتی ہے۔ آپ ایمبیڈنگ ماڈل، ویکٹر اسٹور، اور ایف ایم کو دوسرے اجزاء پر کم سے کم سے اعتدال پسند اثر کے ساتھ آزادانہ طور پر تبدیل کر سکتے ہیں۔ کے ساتھ RAG اپروچ کے بارے میں مزید جاننے کے لیے ایمیزون اوپن سرچ سروس اور ایمیزون بیڈرک سے رجوع کریں۔ Amazon OpenSearch Serverless اور Amazon Bedrock Claude ماڈلز کے لیے ویکٹر انجن کے ساتھ توسیع پذیر اور سرور لیس RAG ورک فلوز بنائیں. Amazon Kendra کے ساتھ RAG کو کیسے لاگو کیا جائے اس کے بارے میں جاننے کے لیے، رجوع کریں۔ تخلیقی AI کے ساتھ انٹرپرائز ڈیٹا کی طاقت کا استعمال: Amazon Kendra، LangChain، اور بڑے لینگویج ماڈلز سے بصیرت.
ایجنٹس
ایف ایم اپنے پہلے سے تربیت یافتہ علم کی بنیاد پر سوالات کو سمجھ سکتے ہیں اور ان کا جواب دے سکتے ہیں۔ تاہم، وہ اپنے طور پر کسی بھی حقیقی دنیا کے کاموں کو مکمل کرنے سے قاصر ہیں، جیسے کہ فلائٹ کی بکنگ یا خریداری کے آرڈر پر کارروائی کرنا۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس طرح کے کاموں کے لیے تنظیم کے لیے مخصوص ڈیٹا اور ورک فلو کی ضرورت ہوتی ہے جن کے لیے عام طور پر حسب ضرورت پروگرامنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ جیسے فریم ورک لینگ چین اور کچھ FMs جیسے Claude ماڈل APIs اور ٹولز کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے فنکشن کالنگ کی صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں۔ البتہ، ایمیزون بیڈرک کے ایجنٹAWS کی طرف سے ایک نئی اور مکمل طور پر منظم AI صلاحیت، جس کا مقصد ڈیولپرز کے لیے اگلی نسل کے FMs کا استعمال کرتے ہوئے ایپلیکیشنز بنانے کے لیے اسے زیادہ سیدھا بنانا ہے۔ صرف چند کلکس کے ساتھ، یہ خود بخود کاموں کو توڑ سکتا ہے اور دستی کوڈنگ کی ضرورت کے بغیر مطلوبہ آرکیسٹریشن منطق پیدا کر سکتا ہے۔ ایجنٹ APIs کے ذریعے کمپنی کے ڈیٹا بیس سے محفوظ طریقے سے جڑ سکتے ہیں، مشین کے استعمال کے لیے ڈیٹا کو انجسٹ اور ڈھانچہ بنا سکتے ہیں، اور مزید درست جوابات پیدا کرنے اور درخواستوں کو پورا کرنے کے لیے متعلقہ تفصیلات کے ساتھ اسے بڑھا سکتے ہیں۔ چونکہ یہ انضمام اور بنیادی ڈھانچے کو ہینڈل کرتا ہے، Amazon Bedrock کے ایجنٹ آپ کو کاروباری استعمال کے معاملات کے لیے جنریٹو AI کو مکمل طور پر استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈویلپرز اب روٹین پلمبنگ کے بجائے اپنی بنیادی ایپلی کیشنز پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ خودکار ڈیٹا پروسیسنگ اور API کالنگ بھی FM کو اس قابل بناتی ہے کہ وہ اپ ڈیٹ شدہ، موزوں جوابات فراہم کرے اور ملکیتی علم کا استعمال کرکے حقیقی کام انجام دے سکے۔
ماڈل حسب ضرورت
فاؤنڈیشن ماڈلز انتہائی قابل ہیں اور کچھ زبردست ایپلی کیشنز کو فعال کرتے ہیں، لیکن جو چیز آپ کے کاروبار کو چلانے میں مدد کرے گی وہ تخلیقی AI ہے جو جانتا ہے کہ آپ کے صارفین، آپ کی مصنوعات اور آپ کی کمپنی کے لیے کیا اہم ہے۔ اور یہ تبھی ممکن ہے جب آپ اپنے ڈیٹا سے ماڈلز کو سپرچارج کرتے ہیں۔ ڈیٹا عام ایپلی کیشنز سے اپنی مرضی کے مطابق جنریٹو AI ایپلی کیشنز میں منتقل کرنے کی کلید ہے جو آپ کے گاہکوں اور آپ کے کاروبار کے لیے حقیقی قدر پیدا کرتی ہے۔
اس سیکشن میں، ہم آپ کے ایف ایم کو حسب ضرورت بنانے کی مختلف تکنیکوں اور فوائد پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ ہم اس بات کا احاطہ کرتے ہیں کہ کس طرح ماڈل کی تخصیص میں مزید تربیت اور ماڈل کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے وزن کو تبدیل کرنا شامل ہے۔
عمدہ ٹیوننگ
فائن ٹیوننگ پہلے سے تربیت یافتہ ایف ایم لینے کا عمل ہے، جیسا کہ لاما 2، اور اسے اس کام کے لیے مخصوص ڈیٹا سیٹ کے ساتھ نیچے کی دھارے کے کام پر مزید تربیت دینا۔ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل عام لسانی علم فراہم کرتا ہے، اور فائن ٹیوننگ اسے کسی خاص کام جیسے متن کی درجہ بندی، سوالوں کے جوابات، یا متن کی تخلیق پر مہارت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ فائن ٹیوننگ کے ساتھ، آپ ماڈل کو مخصوص کاموں پر تربیت دینے کے لیے لیبل لگا ڈیٹا سیٹس فراہم کرتے ہیں — جو اضافی سیاق و سباق کے ساتھ تشریح کیے جاتے ہیں۔ اس کے بعد آپ اپنے کاروباری سیاق و سباق کی بنیاد پر مخصوص کام کے لیے ماڈل پیرامیٹرز کو اپنا سکتے ہیں۔
آپ اس کے ساتھ ایف ایم پر فائن ٹیوننگ نافذ کر سکتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ اور ایمیزون بیڈرک۔ مزید تفصیلات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ سٹارٹ میں کوڈ کی دو لائنوں کے ساتھ فاؤنڈیشن ماڈلز کو تعینات اور ٹھیک کریں اور فائن ٹیوننگ اور جاری پری ٹریننگ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ڈیٹا کے ساتھ ایمیزون بیڈرک میں ماڈلز کو حسب ضرورت بنائیں.
پری ٹریننگ جاری رکھی
Amazon Bedrock میں جاری پری ٹریننگ آپ کو پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کو اس کے اصل ڈیٹا کی طرح اضافی ڈیٹا پر سکھانے کے قابل بناتی ہے۔ یہ ماڈل کو کسی ایک درخواست پر توجہ مرکوز کرنے کے بجائے زیادہ عام لسانی علم حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ جاری پری ٹریننگ کے ساتھ، آپ اپنے بغیر لیبل والے ڈیٹاسیٹس، یا خام ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں، تاکہ ماڈل کے پیرامیٹرز کو درست کرنے کے ذریعے اپنے ڈومین کے فاؤنڈیشن ماڈل کی درستگی کو بہتر بنایا جا سکے۔ مثال کے طور پر، ایک صحت کی دیکھ بھال کرنے والی کمپنی اپنے ماڈل کو طبی جرائد، مضامین اور تحقیقی مقالوں کا استعمال کرتے ہوئے پہلے سے تربیت دینا جاری رکھ سکتی ہے تاکہ اسے صنعت کی اصطلاحات کے بارے میں مزید معلومات حاصل ہو۔ مزید تفصیلات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون بیڈرک ڈویلپر کا تجربہ.
ماڈل حسب ضرورت کے فوائد
ماڈل کی تخصیص کے کئی فوائد ہیں اور درج ذیل کے ساتھ تنظیموں کی مدد کر سکتے ہیں:
- ڈومین کے لیے مخصوص موافقت - آپ عام مقصد کے FM کا استعمال کر سکتے ہیں، اور پھر اسے ایک مخصوص ڈومین (جیسے بائیو میڈیکل، قانونی، یا مالی) کے ڈیٹا پر مزید تربیت دے سکتے ہیں۔ یہ ماڈل کو اس ڈومین کے الفاظ، انداز، وغیرہ کے مطابق ڈھال لیتا ہے۔
- ٹاسک کے لیے مخصوص ٹھیک ٹیوننگ - آپ پہلے سے تربیت یافتہ ایف ایم لے سکتے ہیں اور اسے کسی خاص کام کے لیے ڈیٹا پر ٹھیک کر سکتے ہیں (جیسے جذبات کا تجزیہ یا سوال کا جواب دینا)۔ یہ اس خاص کام کے لیے ماڈل کو مہارت دیتا ہے۔
- شخصی – آپ کسی فرد کے ڈیٹا (ای میلز، ٹیکسٹس، دستاویزات جو انہوں نے لکھے ہیں) پر FM کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں تاکہ ماڈل کو ان کے منفرد انداز میں ڈھال سکیں۔ یہ مزید ذاتی نوعیت کی ایپلی کیشنز کو فعال کر سکتا ہے۔
- کم وسائل والی زبان کی ٹیوننگ - آپ کم وسائل والی زبان پر کثیر لسانی FM کی صرف اوپری تہوں کو دوبارہ تربیت دے سکتے ہیں تاکہ اسے اس زبان میں بہتر طریقے سے ڈھال سکیں۔
- خامیوں کو دور کرنا - اگر کسی ماڈل میں کچھ غیر ارادی رویے دریافت ہوتے ہیں، تو مناسب ڈیٹا کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے سے ان خامیوں کو کم کرنے کے لیے ماڈل کو اپ ڈیٹ کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
ماڈل کی تخصیص درج ذیل ایف ایم کو اپنانے کے چیلنجوں پر قابو پانے میں مدد کرتی ہے۔
- نئے ڈومینز اور کاموں میں موافقت - عام ٹیکسٹ کارپورا پر پہلے سے تربیت یافتہ FMs کو اکثر ٹاسک کے مخصوص ڈیٹا پر اچھی طرح سے کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز کے لیے اچھی طرح کام کیا جا سکے۔ فائن ٹیوننگ ماڈل کو نئے ڈومینز یا کاموں میں ڈھال لیتی ہے جن پر اسے اصل میں تربیت نہیں دی گئی تھی۔
- تعصب پر قابو پانا - FMs اپنے اصل تربیتی ڈیٹا سے تعصبات کا مظاہرہ کر سکتے ہیں۔ نئے ڈیٹا پر ماڈل کو حسب ضرورت بنانا ماڈل کے آؤٹ پٹس میں ناپسندیدہ تعصبات کو کم کر سکتا ہے۔
- کمپیوٹیشنل کارکردگی کو بہتر بنانا - پہلے سے تربیت یافتہ ایف ایم اکثر بہت بڑے اور حسابی طور پر مہنگے ہوتے ہیں۔ ماڈل کی تخصیص غیر اہم پیرامیٹرز کو کاٹ کر، تعیناتی کو زیادہ قابل عمل بنا کر ماڈل کو کم کرنے کی اجازت دے سکتی ہے۔
- محدود ٹارگٹ ڈیٹا سے نمٹنا - کچھ معاملات میں، ہدف کے کام کے لیے حقیقی دنیا کا محدود ڈیٹا دستیاب ہوتا ہے۔ ماڈل کی تخصیص اس ڈیٹا کی کمی پر قابو پانے کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس پر سیکھے گئے پہلے سے تربیت یافتہ وزن کا استعمال کرتی ہے۔
- کام کی کارکردگی کو بہتر بنانا - اصل پہلے سے تربیت یافتہ وزن کے استعمال کے مقابلے میں فائن ٹیوننگ تقریبا ہمیشہ ہدف کے کاموں پر کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔ اس کے مطلوبہ استعمال کے لیے ماڈل کی یہ اصلاح آپ کو حقیقی ایپلی کیشنز میں FMs کو کامیابی کے ساتھ تعینات کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
ماڈل کی تخصیص میں پرامپٹ انجینئرنگ اور RAG سے زیادہ پیچیدگی ہے کیونکہ ماڈل کے وزن اور پیرامیٹرز کو ٹیوننگ اسکرپٹس کے ذریعے تبدیل کیا جا رہا ہے، جس کے لیے ڈیٹا سائنس اور ML مہارت درکار ہے۔ تاہم، ایمیزون بیڈرک آپ کو ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کا ایک منظم تجربہ فراہم کرکے اسے سیدھا بناتا ہے۔ ٹھیک ٹیوننگ or پری ٹریننگ جاری رکھی. ماڈل کی تخصیص RAG سے موازنہ کوالٹی آؤٹ پٹ کے ساتھ انتہائی درست نتائج فراہم کرتی ہے۔ چونکہ آپ ڈومین کے مخصوص ڈیٹا پر ماڈل کے وزن کو اپ ڈیٹ کر رہے ہیں، اس لیے ماڈل زیادہ متعلقہ ردعمل پیدا کرتا ہے۔ RAG کے مقابلے میں، استعمال کے معاملے کے لحاظ سے معیار معمولی حد تک بہتر ہو سکتا ہے۔ لہذا، دونوں تکنیکوں کے درمیان تجارتی تجزیہ کرنا ضروری ہے۔ آپ ممکنہ طور پر اپنی مرضی کے مطابق ماڈل کے ساتھ RAG کو نافذ کر سکتے ہیں۔
شروع سے دوبارہ تربیت یا تربیت
صرف پہلے سے تربیت یافتہ عوامی ماڈلز کا استعمال کرنے کے بجائے اپنا فاؤنڈیشن AI ماڈل بنانا آپ کی تنظیم کے مخصوص استعمال کے کیسز اور ڈیٹا کو زیادہ کنٹرول، بہتر کارکردگی اور حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک موزوں FM بنانے میں سرمایہ کاری بہتر موافقت، اپ گریڈ اور صلاحیتوں پر کنٹرول فراہم کر سکتی ہے۔ تقسیم شدہ تربیت بہت سی مشینوں میں بڑے ڈیٹا سیٹس پر بہت بڑے ایف ایم کو تربیت دینے کے لیے درکار اسکیل ایبلٹی کو قابل بناتی ہے۔ یہ ہم آہنگی کھربوں ٹوکنز پر تربیت یافتہ سینکڑوں ارب پیرامیٹرز والے ماڈلز کو قابل عمل بناتی ہے۔ بڑے ماڈلز میں سیکھنے اور عام کرنے کی زیادہ صلاحیت ہوتی ہے۔
شروع سے تربیت اعلیٰ معیار کے نتائج پیدا کر سکتی ہے کیونکہ ماڈل شروع سے کیس کے مخصوص ڈیٹا کے استعمال کی تربیت دے رہا ہے، فریب کاری کے امکانات بہت کم ہوتے ہیں، اور آؤٹ پٹ کی درستگی سب سے زیادہ ہو سکتی ہے۔ تاہم، اگر آپ کا ڈیٹاسیٹ مسلسل تیار ہو رہا ہے، تو آپ پھر بھی فریب کاری کے مسائل کا شکار ہو سکتے ہیں۔ شروع سے تربیت میں عمل درآمد کی سب سے زیادہ پیچیدگی اور لاگت ہوتی ہے۔ اس کے لیے سب سے زیادہ محنت درکار ہوتی ہے کیونکہ اس کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنا، اسے کیوریٹنگ اور پروسیسنگ کرنا، اور کافی بڑے ایف ایم کی تربیت کی ضرورت ہوتی ہے، جس کے لیے گہری ڈیٹا سائنس اور ایم ایل مہارت درکار ہوتی ہے۔ یہ نقطہ نظر وقت طلب ہے (اس میں عام طور پر ہفتوں سے مہینوں تک کا وقت لگ سکتا ہے)۔
آپ کو شروع سے ہی FM کو تربیت دینے پر غور کرنا چاہیے جب کوئی دوسرا طریقہ آپ کے لیے کام نہ کرے، اور آپ کے پاس اچھی طرح سے تیار کردہ ٹوکنائزڈ ڈیٹا، ایک نفیس بجٹ، اور انتہائی ہنر مند ایم ایل ماہرین کی ایک ٹیم کے ساتھ FM بنانے کی صلاحیت ہے۔ . AWS LLMs اور دیگر FMs کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے جدید ترین کلاؤڈ انفراسٹرکچر فراہم کرتا ہے جو GPUs اور مقصد سے تیار کردہ ML ٹریننگ چپ، AWS ٹرینیم، اور ML انفرنس ایکسلریٹر، AWS Inferentia. سیج میکر پر ایل ایل ایم کی تربیت کے بارے میں مزید تفصیلات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر پر زبان کے بڑے ماڈلز کی تربیت: بہترین طرز عمل اور سیج میکر ہائپر پوڈ.
تخلیقی AI ایپلی کیشنز تیار کرنے کے لیے صحیح طریقہ کا انتخاب
تخلیقی AI ایپلی کیشنز تیار کرتے وقت، تنظیموں کو اپنی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے موزوں ترین ماڈل کا انتخاب کرنے سے پہلے کئی اہم عوامل پر غور کرنا چاہیے۔ مختلف پہلوؤں پر غور کیا جانا چاہیے، جیسے کہ لاگت (منتخب ماڈل کو بجٹ کی رکاوٹوں کے ساتھ سیدھ میں لانے کے لیے)، معیار (مربوط اور حقیقت میں درست آؤٹ پٹ فراہم کرنے کے لیے)، موجودہ انٹرپرائز پلیٹ فارمز اور ورک فلو کے ساتھ ہموار انضمام، اور فریب کاری کو کم کرنا یا غلط معلومات پیدا کرنا۔ . بہت سے اختیارات دستیاب ہونے کے ساتھ، ان پہلوؤں کا اچھی طرح سے جائزہ لینے کے لیے وقت نکالنے سے تنظیموں کو تخلیقی AI ماڈل کا انتخاب کرنے میں مدد ملے گی جو ان کی مخصوص ضروریات اور ترجیحات کو بہترین طریقے سے پورا کرتا ہے۔ آپ کو درج ذیل عوامل کا باریک بینی سے جائزہ لینا چاہیے۔
- انٹرپرائز سسٹمز کے ساتھ انضمام - FMs کے انٹرپرائز سیاق و سباق میں صحیح معنوں میں کارآمد ہونے کے لیے، انہیں موجودہ کاروباری نظام اور ورک فلو کے ساتھ مربوط اور باہمی تعاون کرنے کی ضرورت ہے۔ اس میں ڈیٹا بیس، انٹرپرائز ریسورس پلاننگ (ERP) اور کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) سے ڈیٹا تک رسائی کے ساتھ ساتھ متحرک کارروائیاں اور ورک فلو شامل ہو سکتے ہیں۔ مناسب انضمام کے بغیر، ایف ایم کو ایک الگ تھلگ ٹول ہونے کا خطرہ ہے۔ انٹرپرائز سسٹم جیسے ERP میں کلیدی کاروباری ڈیٹا (گاہک، مصنوعات، آرڈر) ہوتا ہے۔ FM کو ان سسٹمز سے منسلک ہونے کی ضرورت ہے تاکہ انٹرپرائز ڈیٹا استعمال کرنے کی بجائے اس کے اپنے علمی گراف سے کام لیا جا سکے، جو کہ غلط یا پرانا ہو سکتا ہے۔ یہ درستگی اور سچائی کا واحد ذریعہ یقینی بناتا ہے۔
- حدود - ہیلوسینیشن اس وقت ہوتے ہیں جب ایک AI ایپلیکیشن غلط معلومات پیدا کرتی ہے جو حقیقت پر مبنی معلوم ہوتی ہے۔ ایف ایم کو بڑے پیمانے پر اپنانے سے پہلے ان پر احتیاط سے توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، تشخیصی تجاویز فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک طبی چیٹ بوٹ مریض کی علامات یا طبی تاریخ کے بارے میں تفصیلات کو گمراہ کر سکتا ہے، جس کی وجہ سے یہ غلط تشخیص تجویز کرتا ہے۔ تکنیکی حل اور ڈیٹا سیٹ کیوریشن کے ذریعے اس طرح کے نقصان دہ فریب کو روکنا اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہو گا کہ صحت کی دیکھ بھال، مالیات اور قانونی جیسی حساس ایپلی کیشنز کے لیے ان FMs پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے۔ ایف ایم کے تربیتی ڈیٹا کے بارے میں مکمل جانچ اور شفافیت اور باقی خامیوں کو تعیناتی کے ساتھ کرنے کی ضرورت ہوگی۔
- ہنر اور وسائل - FMs کو اپنانے کا بہت زیادہ انحصار ٹیکنالوجی کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے مناسب مہارتوں اور وسائل کے ہونے پر ہوگا۔ تنظیموں کو اپنی مخصوص ضروریات کے مطابق ایف ایم کو درست طریقے سے نافذ کرنے، اپنی مرضی کے مطابق بنانے اور برقرار رکھنے کے لیے مضبوط تکنیکی مہارتوں کے حامل ملازمین کی ضرورت ہوتی ہے۔ انہیں پیچیدہ ایف ایم چلانے کے لیے کافی کمپیوٹیشنل وسائل جیسے جدید ہارڈ ویئر اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک مارکیٹنگ ٹیم جو اشتہاری کاپی بنانے کے لیے FM استعمال کرنا چاہتی ہے اور سوشل میڈیا پوسٹس کو سسٹم کو مربوط کرنے کے لیے ہنر مند انجینئرز، پرامپٹس فراہم کرنے اور آؤٹ پٹ کوالٹی کا اندازہ لگانے کے لیے تخلیق کاروں، اور ماڈل کو لاگت سے مؤثر طریقے سے تعینات کرنے کے لیے کافی کلاؤڈ کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہے۔ مہارت اور تکنیکی بنیادی ڈھانچے کی ترقی میں سرمایہ کاری کرنے سے تنظیمیں FMs کو لاگو کرنے سے حقیقی کاروباری قدر حاصل کر سکیں گی۔
- آؤٹ پٹ کوالٹی - FMs کے ذریعہ تیار کردہ آؤٹ پٹ کا معیار ان کے اختیار کرنے اور استعمال کا تعین کرنے میں اہم ہوگا، خاص طور پر چیٹ بوٹس جیسی صارفین کو درپیش ایپلی کیشنز میں۔ اگر ایف ایم کے ذریعے چلنے والے چیٹ بوٹس ایسے جوابات فراہم کرتے ہیں جو غلط، بے ہودہ، یا نامناسب ہوتے ہیں، تو صارفین جلدی سے مایوس ہو جائیں گے اور ان کے ساتھ مشغول ہونا بند کر دیں گے۔ لہذا، چیٹ بوٹس کی تعیناتی کے خواہاں کمپنیوں کو سختی سے FMs کی جانچ کرنے کی ضرورت ہے جو انہیں چلاتے ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ مستقل طور پر اعلیٰ معیار کے جوابات پیدا کرتے ہیں جو صارف کا اچھا تجربہ فراہم کرنے کے لیے مددگار، متعلقہ اور مناسب ہوں۔ آؤٹ پٹ کوالٹی میں مطابقت، درستگی، ہم آہنگی اور مناسبیت جیسے عوامل شامل ہیں، جو کہ سبھی صارف کے اطمینان میں حصہ ڈالتے ہیں اور چیٹ بوٹس کے لیے استعمال ہونے والے FMs کو اپنانے یا توڑ دیں گے۔
- قیمت - FMs جیسے بڑے AI ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے درکار اعلی کمپیوٹیشنل پاور کافی اخراجات اٹھا سکتی ہے۔ بہت سی تنظیموں کے پاس اتنے بڑے ماڈلز کو استعمال کرنے کے لیے ضروری مالی وسائل یا کلاؤڈ انفراسٹرکچر کی کمی ہو سکتی ہے۔ مزید برآں، مخصوص استعمال کے معاملات کے لیے FMs کو مربوط اور حسب ضرورت بنانے سے انجینئرنگ کے اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔ ایف ایم استعمال کرنے کے لیے درکار کافی اخراجات بڑے پیمانے پر اپنانے کو روک سکتے ہیں، خاص طور پر چھوٹی کمپنیوں اور محدود بجٹ والے اسٹارٹ اپس میں۔ سرمایہ کاری پر ممکنہ واپسی کا اندازہ لگانا اور لاگت بمقابلہ FMs کے فوائد کو تولنا ان تنظیموں کے لیے اہم ہے جو ان کی درخواست اور افادیت پر غور کرتے ہیں۔ لاگت کی کارکردگی ممکنہ طور پر اس بات کا تعین کرنے میں ایک فیصلہ کن عنصر ہو گی کہ آیا اور کیسے ان طاقتور لیکن وسائل کے حامل ماڈلز کو ممکنہ طور پر تعینات کیا جا سکتا ہے۔
ڈیزائن کا فیصلہ
جیسا کہ ہم نے اس پوسٹ میں احاطہ کیا ہے، فی الحال بہت سی مختلف AI تکنیکیں دستیاب ہیں، جیسے کہ فوری انجینئرنگ، RAG، اور ماڈل حسب ضرورت۔ انتخاب کی یہ وسیع رینج کمپنیوں کے لیے اپنے مخصوص استعمال کے معاملے کے لیے بہترین نقطہ نظر کا تعین کرنا مشکل بنا دیتی ہے۔ تکنیک کے صحیح سیٹ کا انتخاب مختلف عوامل پر منحصر ہے، بشمول بیرونی ڈیٹا کے ذرائع تک رسائی، ریئل ٹائم ڈیٹا فیڈز، اور مطلوبہ ایپلیکیشن کی ڈومین کی خصوصیت۔ استعمال کے معاملے اور اس میں شامل غور و فکر کی بنیاد پر موزوں ترین تکنیک کی نشاندہی کرنے میں مدد کرنے کے لیے، ہم مندرجہ ذیل فلو چارٹ کو دیکھتے ہیں، جو مخصوص ضروریات اور رکاوٹوں کو مناسب طریقوں کے ساتھ ملانے کے لیے سفارشات کا خاکہ پیش کرتا ہے۔
واضح تفہیم حاصل کرنے کے لیے، آئیے چند مثالی مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کے فیصلے کے فلو چارٹ کو دیکھیں:
- انٹرپرائز کی تلاش - ایک ملازم اپنی تنظیم سے چھٹی کی درخواست کر رہا ہے۔ تنظیم کی HR پالیسیوں کے مطابق جواب فراہم کرنے کے لیے، FM کو اس کے اپنے علم اور صلاحیتوں سے زیادہ سیاق و سباق کی ضرورت ہے۔ خاص طور پر، FM کو ڈیٹا کے بیرونی ذرائع تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے جو متعلقہ HR رہنما خطوط اور پالیسیاں فراہم کرتے ہیں۔ ملازم کی درخواست کے اس منظر نامے کو دیکھتے ہوئے جس میں بیرونی ڈومین کے مخصوص ڈیٹا کا حوالہ دینے کی ضرورت ہوتی ہے، فلو چارٹ کے مطابق تجویز کردہ طریقہ RAG کے ساتھ فوری انجینئرنگ ہے۔ RAG بیرونی ڈیٹا ذرائع سے متعلقہ ڈیٹا کو سیاق و سباق کے طور پر FM کو فراہم کرنے میں مدد کرے گا۔
- تنظیم کے ساتھ مخصوص آؤٹ پٹ کے ساتھ انٹرپرائز کی تلاش - فرض کریں کہ آپ کے پاس انجینئرنگ ڈرائنگ ہیں اور آپ ان سے مواد کا بل نکالنا چاہتے ہیں، صنعت کے معیار کے مطابق آؤٹ پٹ کو فارمیٹ کرتے ہوئے۔ ایسا کرنے کے لیے، آپ ایک ایسی تکنیک کا استعمال کر سکتے ہیں جو فوری انجینئرنگ کو RAG اور ایک عمدہ زبان کے ماڈل کے ساتھ جوڑتی ہو۔ جب انجینئرنگ ڈرائنگ ان پٹ کے طور پر دی جائے گی تو ٹھیک ٹیونڈ ماڈل کو مواد کے بل تیار کرنے کی تربیت دی جائے گی۔ RAG FM کے تناظر میں فیڈ کرنے کے لیے تنظیم کے ڈیٹا ذرائع سے انتہائی متعلقہ انجینئرنگ ڈرائنگ تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ مجموعی طور پر، یہ نقطہ نظر انجینئرنگ ڈرائنگ سے مواد کے بل نکالتا ہے اور انجینئرنگ ڈومین کے لیے آؤٹ پٹ کو مناسب طریقے سے تشکیل دیتا ہے۔
- عمومی تلاش - تصور کریں کہ آپ ریاستہائے متحدہ کے 30 ویں صدر کی شناخت تلاش کرنا چاہتے ہیں۔ آپ ایف ایم سے جواب حاصل کرنے کے لیے فوری انجینئرنگ کا استعمال کر سکتے ہیں۔ چونکہ یہ ماڈل بہت سے ڈیٹا ذرائع پر تربیت یافتہ ہیں، وہ اکثر اس طرح کے حقائق پر مبنی سوالات کے درست جوابات فراہم کر سکتے ہیں۔
- حالیہ واقعات کے ساتھ عمومی تلاش - اگر آپ ایمیزون کے اسٹاک کی موجودہ قیمت کا تعین کرنا چاہتے ہیں، تو آپ ایجنٹ کے ساتھ فوری انجینئرنگ کا طریقہ استعمال کرسکتے ہیں۔ ایجنٹ FM کو اسٹاک کی تازہ ترین قیمت فراہم کرے گا تاکہ یہ حقیقت پر مبنی ردعمل پیدا کر سکے۔
نتیجہ
جنریٹو AI تنظیموں کے لیے مختلف قسم کی ایپلی کیشنز میں جدت طرازی اور پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے زبردست صلاحیت پیش کرتا ہے۔ تاہم، ان ابھرتی ہوئی AI ٹیکنالوجیز کو کامیابی کے ساتھ اپنانے کے لیے انضمام، آؤٹ پٹ کوالٹی، مہارت، لاگت، اور ممکنہ خطرات جیسے نقصان دہ فریب کاری یا سیکیورٹی کے خطرات سے متعلق کلیدی غور و فکر کی ضرورت ہے۔ تنظیموں کو اپنے استعمال کے معاملے کی ضروریات اور رکاوٹوں کا جائزہ لینے کے لیے ایک منظم انداز اختیار کرنے کی ضرورت ہے تاکہ FM کو ڈھالنے اور لاگو کرنے کے لیے موزوں ترین تکنیکوں کا تعین کیا جا سکے۔ جیسا کہ اس پوسٹ میں روشنی ڈالی گئی ہے، فوری انجینئرنگ، RAG، اور موثر ماڈل حسب ضرورت طریقوں میں سے ہر ایک کی اپنی طاقتیں اور کمزوریاں ہیں جو مختلف منظرناموں کے مطابق ہیں۔ ایک منظم فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے کاروباری ضروریات کو AI صلاحیتوں کے ساتھ نقشہ بنا کر، تنظیمیں نفاذ کی راہ میں حائل رکاوٹوں کو دور کر سکتی ہیں اور FMs سے فوائد حاصل کرنا شروع کر سکتی ہیں جبکہ خطرات کو سنبھالنے کے لیے گارڈریلز بھی بنا سکتی ہیں۔ حقیقی دنیا کی مثالوں پر مبنی سوچی سمجھی منصوبہ بندی کے ساتھ، ہر صنعت میں کاروبار تخلیقی AI کی اس نئی لہر سے بے پناہ قدر کو کھولنے کے لیے کھڑے ہیں۔ کے متعلق جانو AWS پر جنریٹو AI.
مصنفین کے بارے میں
جے راؤ AWS میں پرنسپل سولیوشن آرکیٹیکٹ ہیں۔ وہ جنریٹو AI اور کمپیوٹر ویژن میں گہری دلچسپی کے ساتھ AI/ML ٹیکنالوجیز پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ AWS میں، وہ صارفین کو تکنیکی اور اسٹریٹجک رہنمائی فراہم کرنے اور ان کی مدد کرنے سے لطف اندوز ہوتا ہے اور وہ ایسے حل تیار کرنے اور لاگو کرنے میں مدد کرتا ہے جو کاروباری نتائج کو آگے بڑھاتے ہیں۔ وہ ایک کتاب کے مصنف ہیں (AWS پر کمپیوٹر وژن)، باقاعدگی سے بلاگز اور کوڈ کے نمونے شائع کرتے ہیں، اور AWS re:Invent جیسی ٹیک کانفرنسوں میں بات چیت کرتے ہیں۔
بابو کریادن پرمبتھ AWS میں ایک سینئر AI/ML ماہر ہے۔ AWS میں، وہ صارفین کے ساتھ کام کرنے سے لطف اندوز ہوتا ہے تاکہ وہ کاروباری قدر کے ساتھ کاروباری استعمال کے صحیح معاملے کی شناخت کر سکیں اور AWS AI/ML سلوشنز اور خدمات کا استعمال کرتے ہوئے اسے حل کریں۔ AWS میں شامل ہونے سے پہلے، بابو ایک AI مبشر تھا جس کے پاس 20 سال کا متنوع صنعت کا تجربہ تھا جو صارفین کے لیے AI پر مبنی کاروباری قدر فراہم کرتا تھا۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-to-build-generative-ai-applications-on-aws/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- 1
- 100
- 116
- 20
- 20 سال
- 2017
- 2022
- 30th
- 7
- a
- کی صلاحیت
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- مسرع
- تک رسائی حاصل
- تک رسائی حاصل
- ساتھ
- کے مطابق
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- درست طریقے سے
- حاصل
- کے پار
- اداکاری
- اعمال
- اصل
- اپنانے
- موافقت
- اپنانے
- موافقت کرتا ہے
- انہوں نے مزید کہا
- ایڈیشنل
- اس کے علاوہ
- پتہ
- خطاب کیا
- پتے
- خطاب کرتے ہوئے
- جوڑتا ہے
- مناسب
- اپنانے
- اپنایا
- اپنانے
- منہ بولابیٹا بنانے
- اعلی درجے کی
- ترقی
- فوائد
- اشتہار.
- ایجنٹ
- ایجنٹ
- AI
- اے آئی ماڈلز
- عی تحقیق
- AI سے چلنے والا
- AI / ML
- امداد
- مقصد ہے
- AL
- سیدھ کریں
- منسلک
- سیدھ میں لائیں
- تمام
- کی اجازت
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- تقریبا
- اکیلے
- بھی
- اگرچہ
- ہمیشہ
- ایمیزون
- ایمیزون کیندر
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ
- ایمیزون ویب سروسز
- کے درمیان
- کے درمیان
- رقم
- an
- تجزیہ
- اور
- اور بنیادی ڈھانچہ
- جواب
- جواب
- جواب
- بشری
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- APIs
- اپلی کیشن
- ظاہر ہوتا ہے
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- درخواست دینا
- نقطہ نظر
- نقطہ نظر
- مناسب
- مناسب طریقے سے
- فن تعمیر
- کیا
- اٹھتا
- ارد گرد
- مضامین
- AS
- پہلوؤں
- تشخیص کریں
- اسسٹنٹ
- منسلک
- At
- اضافہ
- اضافہ
- مصنف
- آٹومیٹڈ
- خودکار
- خود کار طریقے سے
- خود مختاری سے
- دستیاب
- AWS
- AWS re: ایجاد
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- بن
- اس سے پہلے
- شروع کریں
- رویے
- رویے
- کیا جا رہا ہے
- معیار
- فوائد
- BEST
- بہترین طریقوں
- بہتر
- کے درمیان
- سے پرے
- باضابطہ
- بل
- اربوں
- بل
- بایڈیکل
- بلاگز
- کتاب
- بکنگ
- بڑھانے کے
- دونوں
- برانڈ
- توڑ
- توڑ
- وقفے
- وسیع
- وسیع
- بجٹ
- بجٹ
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- تعمیر میں
- کاروبار
- کاروبار
- لیکن
- by
- بلا
- کر سکتے ہیں
- حاصل کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- صلاحیت رکھتا
- اہلیت
- احتیاط سے
- لے جانے کے
- کیس
- مقدمات
- کچھ
- چیلنج
- چیلنجوں
- چیلنج
- مشکلات
- تبدیل
- تبدیل کر دیا گیا
- تبدیلیاں
- تبدیل کرنے
- حروف
- چارٹ
- چیٹ بٹ
- چیٹ بٹس
- چپ
- انتخاب
- انتخاب
- میں سے انتخاب کریں
- درجہ بندی
- صفائی
- واضح
- قریب سے
- بادل
- کلاؤڈ کمپیوٹنگ
- کلاؤڈ بنیادی ڈھانچے
- کوڈ
- کوڈنگ
- مربوط
- جمع
- جمع
- یکجا
- کس طرح
- آتا ہے
- کامن
- کمپنیاں
- کمپنی کے
- کمپنی کی
- موازنہ
- مقابلے میں
- مکمل
- پیچیدہ
- پیچیدگی
- تعمیل
- اجزاء
- سمجھو
- کمپیوٹیشنل
- کمپیوٹیشنل طاقت
- حسابی طور پر
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹنگ طاقت
- سلوک
- کانفرنسوں
- رابطہ قائم کریں
- منسلک
- رابطہ
- غور کریں
- کافی
- خیالات
- سمجھا
- پر غور
- مسلسل
- کنسول
- مسلسل
- رکاوٹوں
- کھپت
- پر مشتمل ہے
- مواد
- مواد پیدا کرنا
- سیاق و سباق
- سیاق و سباق
- متعلقہ
- جاری
- جاری رہی
- شراکت
- کنٹرول
- سنوادی
- مکالمات
- کاپی
- کور
- قیمت
- اخراجات
- سکتا ہے
- احاطہ
- کوریج
- احاطہ کرتا ہے
- تخلیق
- تخلیق
- تخلیقی
- تخلیقات
- اہم
- CRM
- اہم
- curating
- کیپشن
- موجودہ
- اس وقت
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہک کا تجربہ
- گاہکوں
- اصلاح
- اپنی مرضی کے مطابق
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کی رازداری
- ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹاسیٹس
- معاملہ
- فیصلہ کرنا
- فیصلہ
- گہری
- ڈگری
- نجات
- ڈیلیور
- ترسیل
- ڈیمانڈ
- مظاہرہ
- انحصار
- منحصر ہے
- انحصار کرتا ہے
- تعیناتی
- تعینات
- تعیناتی
- تعینات
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- ڈیزائننگ
- مطلوبہ
- تفصیلات
- اس بات کا تعین
- کا تعین کرنے
- ترقی
- ڈیولپر
- ڈویلپرز
- ترقی
- ترقی
- تشخیص
- مختلف
- مشکل
- براہ راست
- دریافت
- بات چیت
- تقسیم کئے
- تقسیم کی تربیت
- متنوع
- do
- دستاویزات
- نہیں کرتا
- ڈالر
- ڈومین
- ڈومینز
- نیچے
- ڈرائنگ
- ڈرائیو
- کارفرما
- دو
- کے دوران
- متحرک
- ای اینڈ ٹی
- ہر ایک
- آسانی سے
- موثر
- مؤثر طریقے
- کارکردگی
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کوشش
- عناصر
- اہل
- ختم کرنا
- ای میل
- سرایت کرنا
- خروج
- کرنڈ
- ملازم
- ملازمین
- بااختیار بنانے
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- احاطہ کرتا ہے
- خفیہ
- خفیہ کردہ
- آخر
- آخر سے آخر تک
- مشغول
- انجن
- انجنیئرنگ
- انجینئرز
- بڑھانے کے
- افزودہ
- کو یقینی بنانے کے
- یقینی بناتا ہے
- کو یقینی بنانے ہے
- انٹرپرائز
- اداروں
- ہستی
- ماحولیات
- ماحول
- سسججت
- ERP
- خاص طور پر
- قائم کرو
- اندازہ
- کا جائزہ لینے
- سے Evangelist
- ہر کوئی
- سب کچھ
- تیار ہوتا ہے
- جانچ پڑتال
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- دلچسپ
- نمائش
- موجودہ
- اخراجات
- مہنگی
- تجربہ
- تجربات
- ماہر
- مہارت
- ماہرین
- تلاش
- توسیع
- بیرونی
- نکالنے
- نچوڑ۔
- انتہائی
- چہرہ
- عنصر
- عوامل
- حقائق
- FAIL
- کافی
- گر
- جھوٹی
- ممکن
- چند
- کی مالی اعانت
- مالی
- مل
- نتائج
- پانچ
- خامیوں
- لچک
- پرواز
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- فاؤنڈیشن
- بنیاد پرست
- فریم ورک
- فریم ورک
- اکثر
- سے
- مایوس
- پورا کریں
- مکمل
- مکمل طور پر
- مزید
- حاصل کرنا
- فرق
- جمع
- GDPR
- جنرل
- عام مقصد
- پیدا
- پیدا
- پیدا ہوتا ہے
- پیدا کرنے والے
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- حاصل
- دے دو
- دی
- Go
- اچھا
- گورننس
- GPUs
- گراف
- عظیم
- زیادہ سے زیادہ
- گراؤنڈ
- گول
- رہنمائی
- رہنمائی
- ہدایات
- ہینڈل
- ہارڈ ویئر
- نقصان دہ
- کنٹرول
- ہے
- ہونے
- he
- صحت کی دیکھ بھال
- بھاری
- مدد
- مدد گار
- مدد
- مدد کرتا ہے
- ہائی
- اعلی کارکردگی
- اعلی معیار کی
- اعلی
- سب سے زیادہ
- اعلی ترین ڈگری
- روشنی ڈالی گئی
- انتہائی
- تاریخ
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- hr
- HTML
- HTTPS
- حب
- سینکڑوں
- رکاوٹیں
- ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ
- خیال
- خیالات
- شناخت
- کی نشاندہی
- شناختی
- if
- تصور
- بہت زیادہ
- اثر
- مؤثر
- اثرات
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتر ہے
- کو بہتر بنانے کے
- in
- غلط
- سمیت
- آزادانہ طور پر
- اشارہ کرتا ہے
- صنعت
- صنعت کے معیار
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- جدت طرازی
- بدعت
- ان پٹ
- بصیرت
- حوصلہ افزائی
- انسٹی ٹیوٹ
- ہدایات
- ضم
- انضمام کرنا
- انضمام
- ارادہ
- بات چیت
- دلچسپی
- دلچسپ
- انٹرفیس
- اندرونی
- انٹرنیٹ
- باہمی تعاون
- میں
- متعارف
- انوینٹری
- سرمایہ کاری
- سرمایہ کاری
- شامل
- ملوث
- شامل ہے
- الگ الگ
- مسائل
- IT
- میں
- شمولیت
- صرف
- Keen
- کلیدی
- چابیاں
- علم
- نالج گراف۔
- جانتا ہے
- لیبز
- نہیں
- زبان
- زبانیں
- بڑے
- بڑے
- تہوں
- قیادت
- معروف
- جانیں
- سیکھا ہے
- سیکھنے
- چھوڑ دو
- قانونی
- آو ہم
- LG
- کی طرح
- امکان
- حدود
- لمیٹڈ
- لائنوں
- لاما
- منطق
- منطقی
- تلاش
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- مشینیں
- برقرار رکھنے کے
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- دستی
- بہت سے
- تعریفیں
- مارکیٹنگ
- بڑے پیمانے پر
- بڑے پیمانے پر
- کے ملاپ
- مواد
- مئی..
- میڈیا
- طبی
- سے ملو
- میٹا
- طریقہ
- طریقوں
- شاید
- لاکھوں
- کم سے کم
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- ماہ
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- منتقل
- ضروری
- قدرتی
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضرورت ہے
- ضروریات
- منفی
- نئی
- اگلی نسل
- کوئی بھی نہیں
- اب
- of
- بند
- تجویز
- اکثر
- on
- ایک
- صرف
- آپریشنز
- مواقع
- زیادہ سے زیادہ
- اصلاح کے
- آپشنز کے بھی
- or
- آرکیسٹرا
- حکم
- احکامات
- تنظیم
- تنظیمی
- تنظیمیں
- اصل
- اصل میں
- دیگر
- باہر
- نتائج
- فرسودہ
- خطوط
- Outperforms
- پیداوار
- نتائج
- پر
- مجموعی طور پر
- پر قابو پانے
- مجموعی جائزہ
- خود
- جوڑے
- کاغذات
- پیرامیٹرز
- خاص طور پر
- خاص طور پر
- حصئوں
- گزشتہ
- انجام دیں
- کارکردگی
- پرفارمنس
- ذاتی
- نجیکرت
- جملے
- ٹکڑے ٹکڑے
- پائپ لائن
- منصوبہ بندی
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پلاٹ
- پوائنٹس
- پالیسیاں
- مقبول
- ممکن
- پوسٹ
- مراسلات
- ممکنہ
- ممکنہ طور پر
- طاقت
- طاقت
- طاقتور
- عملی
- پریکٹس
- طریقوں
- پہلے
- ترجیحات
- صدر
- کی روک تھام
- پہلے
- قیمت
- قیمتوں کا تعین
- پرنسپل
- پہلے
- کی رازداری
- پرائیویسی اور سیکورٹی
- نجی
- مسئلہ
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- پیدا
- تیار
- پیدا کرتا ہے
- پیداوری
- حاصل
- پروفائل
- پروگرامنگ
- فروغ دیتا ہے
- اشارہ کرتا ہے
- مناسب
- مناسب طریقے سے
- تجویز کریں
- ملکیت
- فراہم
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- عوامی
- شائع
- شائع کرتا ہے
- ھیںچو
- خرید
- خریداری کے آرڈر
- معیار
- سوالات
- سوال
- سوالات
- جلدی سے
- چیتھڑا
- رینج
- تیزی سے
- میں تیزی سے
- Rare
- بلکہ
- خام
- RE
- جواب دیں
- اصلی
- حقیقی قیمت
- حقیقی دنیا
- اصل وقت
- اصل وقت کا ڈیٹا
- احساس کرنا
- حال ہی میں
- تسلیم
- سفارش
- سفارشات
- سفارش کی
- کو کم
- کو کم کرنے
- کا حوالہ دیتے ہیں
- باقاعدگی سے
- تعلقات
- مطابقت
- متعلقہ
- یقین ہے
- باقی
- قابل ذکر
- رپورٹیں
- شہرت
- درخواست
- درخواستوں
- کی ضرورت
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- مطلوبہ
- تحقیق
- وسائل
- وسائل سے متعلق
- وسائل
- جواب
- جواب
- جوابات
- باقی
- نتائج کی نمائش
- بازیافت
- واپسی
- آمدنی
- جائزہ
- ٹھیک ہے
- خطرات
- روٹین
- رن
- چل رہا ہے
- محفوظ
- sagemaker
- اسی
- کی اطمینان
- اسکیل ایبلٹی
- توسیع پذیر
- پیمانے
- کمی
- منظر نامے
- منظرنامے
- سائنس
- سائنسدانوں
- فیرنا
- سکرپٹ
- ہموار
- تلاش کریں
- سیکشن
- محفوظ طریقے سے
- سیکورٹی
- سیکورٹی خطرات
- منتخب
- منتخب
- انتخاب
- سینئر
- حساس
- جذبات
- احساسات
- بے سرور
- کام کرتا ہے
- سروس
- سروسز
- خدمت
- اجلاس
- مقرر
- سیٹ
- ترتیبات
- کئی
- شکل
- مشترکہ
- مختصر
- ہونا چاہئے
- شوز
- اہم
- نمایاں طور پر
- اسی طرح
- سادہ
- ایک
- ہنر مند
- مہارت
- چھوٹے
- So
- سماجی
- سوشل میڈیا
- سوشل میڈیا پوسٹس
- مکمل طور پر
- ٹھوس
- حل
- حل
- حل
- حل کرنا۔
- کچھ
- بہتر
- ماخذ
- ذرائع
- ماہر
- مہارت
- خصوصی
- مہارت دیتا ہے
- مخصوص
- خاص طور پر
- نردجیکرن
- استحکام
- کھڑے ہیں
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- سترٹو
- امریکہ
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- اسٹاک
- بند کرو
- ذخیرہ
- پردہ
- خبریں
- کہانی
- براہ راست
- حکمت عملی
- طاقت
- مضبوط
- ساخت
- منظم
- ڈھانچوں
- سٹائل
- کافی
- کامیاب
- کامیابی کے ساتھ
- اس طرح
- کافی
- مشورہ
- سوٹ
- موزوں
- سپرچارج
- فراہمی
- حمایت
- کی حمایت کرتا ہے
- اس بات کا یقین
- علامات
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیکل
- موزوں
- لے لو
- لینے
- ٹیلنٹ
- بات کر
- مذاکرات
- ٹیپ
- ہدف
- ٹاسک
- کاموں
- ٹیم
- ٹیک
- ٹیکنیکل
- تکنیکی مہارت
- تکنیک
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی نووائشن
- سانچے
- اصطلاحات۔
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- متن
- متن کی درجہ بندی
- سے
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- لہذا
- یہ
- وہ
- لگتا ہے کہ
- تیسری پارٹی
- اس
- مکمل
- اچھی طرح سے
- ان
- ہزاروں
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- کرنے کے لئے
- ٹوکن
- ٹوکن
- کے آلے
- اوزار
- سب سے اوپر
- موضوع
- موضوعات
- کی طرف
- ٹریفک
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- ٹرانزٹ
- ترجمہ
- شفافیت
- زبردست
- ٹرگر
- ٹریلین
- واقعی
- بھروسہ رکھو
- قابل اعتماد
- قابل اعتماد
- حقیقت
- ٹیوننگ
- ٹرن
- tweaking
- دو
- عام طور پر
- قابل نہیں
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- منفرد
- متحدہ
- ریاست ہائے متحدہ امریکہ
- انلاک
- غیر استعمال شدہ
- ناپسندیدہ
- اپ ڈیٹ کرنے کے لئے
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- اپ ڈیٹ
- اپ گریڈ
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- مفید
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- کی افادیت
- تصدیق کریں۔
- قیمت
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- وسیع
- بالکل
- بہت
- کی طرف سے
- نقطہ نظر
- بصری
- vs
- نقصان دہ
- چلنا
- چاہتے ہیں
- چاہتے ہیں
- تھا
- لہر
- راستہ..
- we
- کمزوریاں
- ویب
- ویب خدمات
- مہینے
- وزن
- وزن
- اچھا ہے
- کیا
- جب
- جبکہ
- چاہے
- جس
- جبکہ
- وسیع
- وسیع رینج
- بڑے پیمانے پر
- وسیع پیمانے پر
- وکیپیڈیا
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- گا
- لکھنا
- تحریری طور پر
- لکھا
- سال
- پیداوار
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ