कंपनी गाइड
OpenAI
OpenAI ChatGPT एप्लिकेशन और एक डेवलपर एपीआई सहित AI मॉडल और उत्पाद विकसित करता है।
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सिंहावलोकन
एक उत्पाद, एक एपीआई एंडपॉइंट और एक मॉडल संस्करण पारिस्थितिकी तंत्र के विभिन्न भाग हैं। कंपनी के नाम को एक निश्चित क्षमता मानने के बजाय उस विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं।
चाबी छीन लेना
- विशिष्ट मॉडल और समापन बिंदु की जाँच करें।
- आसपास के एप्लिकेशन का मूल्यांकन करें.
- वर्तमान डेटा नियंत्रण और संस्करण संबंधी जानकारी पढ़ें.
गहरा गोता
मॉडल कैटलॉग में विभिन्न इनपुट और आउटपुट प्रकारों, जैसे टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो के लिए सिस्टम शामिल हैं। समर्थित उपकरण और सीमाएँ मॉडल के अनुसार भिन्न-भिन्न होती हैं। क्षमता चुनते समय वर्तमान कैटलॉग और प्रासंगिक मॉडल दस्तावेज़ीकरण का उपयोग करें; एक ऐतिहासिक मॉडल का नाम वर्तमान विशिष्टता नहीं है। एक एप्लिकेशन किसी मॉडल के आसपास पुनर्प्राप्ति, उपकरण, निर्देश और अपना स्वयं का डेटा प्रबंधन जोड़ सकता है। वे विकल्प सटीकता, विलंबता, अनुमतियाँ और सिस्टम द्वारा की जाने वाली कार्रवाइयों को प्रभावित करते हैं। यह मानने के बजाय कि मॉडल बेंचमार्क तैयार उत्पाद का वर्णन करता है, संपूर्ण एप्लिकेशन का मूल्यांकन करें। वास्तविक सेवा और समापन बिंदु के लिए डेटा नियंत्रण पढ़ें। एपीआई प्रशिक्षण उपयोग, दुरुपयोग निगरानी, एप्लिकेशन-स्टेट अवधारण और वैकल्पिक अवधारण नियंत्रण अलग-अलग विषय हैं। उनमें से किसी एक के बारे में दिए गए बयान को हर उत्पाद या सुविधा के बारे में एक व्यापक वादे के रूप में न समझें। अपनाने से पहले, प्रतिनिधि कार्यों और विफलता के मामलों का परीक्षण करें, मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन को रिकॉर्ड करें, और वर्तमान उपलब्धता, मूल्य निर्धारण और अवमूल्यन जानकारी की जांच करें। महत्वपूर्ण तथ्यात्मक उत्तरों के लिए स्रोत साक्ष्य को सुरक्षित रखें और टूल परिणामों को सत्यापित करें। यह मार्गदर्शिका बताती है कि पारिस्थितिकी तंत्र को कैसे पढ़ा जाए; यह दावा नहीं करता कि एक OpenAI मॉडल प्रत्येक कार्यभार के लिए सर्वोत्तम है।
04काम किया उदाहरण
तुलना की जा रही प्रणाली को परिभाषित करें
एक ही आधार मॉडल का उपयोग करने वाले दो अनुप्रयोगों की तुलना करने की कल्पना करें। कोई वर्तमान नीतियों को पुनः प्राप्त करता है; अन्य उत्तर पुनर्प्राप्ति के बिना।
नीति-उत्तर सटीकता में अंतर मॉडल के बजाय आसपास के साक्ष्य पाइपलाइन से आ सकता है।
मॉडल, संकेत, पुनर्प्राप्ति स्रोत, उपकरण और मूल्यांकन तिथि रिकॉर्ड करें ताकि तुलना की व्याख्या की जा सके और दोहराया जा सके।
यह क्या दिखाता है
निर्मित तुलना प्रदाता, मॉडल और एप्लिकेशन व्यवहार को अलग करती है।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक निश्चित दस्तावेज़-निष्कर्षण परीक्षण सेट पर चुने गए एपीआई मॉडल का मूल्यांकन करें।
अधिकृत निजी सामग्री को संसाधित करने से पहले समापन बिंदु-विशिष्ट भंडारण नियंत्रण की समीक्षा करें।
इसे व्यवहार में लाना
यह क्यों मायने रखता है?
- विक्रेता रणनीति. विक्रेता रोडमैप इस बात को प्रभावित करते हैं कि आपकी टीम आगे क्या सुविधाएँ बना सकती है।
- लागत और बजट. वाणिज्यिक शर्तें और तैनाती विकल्प दीर्घकालिक लागत और जोखिम को प्रभावित करते हैं।
- जोखिम और सुरक्षा. कंपनी के प्रोत्साहन उत्पाद चूक, सुरक्षा स्थिति और खुलेपन को आकार देते हैं।
का ध्यान रखें
- लॉन्च घोषणाएँ वास्तविक उत्पादन वर्कफ़्लो में स्थिरता को पीछे छोड़ सकती हैं।
- एपीआई मूल्य निर्धारण या नीतिगत बदलाव रातों-रात धारणाओं को तोड़ सकते हैं।
- एकल-विक्रेता निर्भरता से लॉक-इन और माइग्रेशन लागत बढ़ जाती है।
अगले चरण
- अपने स्वयं के कार्यों और डेटासेट का उपयोग करके प्रदाताओं का मूल्यांकन करें।
- एकीकरण से पहले गोपनीयता, सुरक्षा और कानूनी शर्तों की समीक्षा करें।
- सभी मॉडलों या विक्रेताओं के बीच फ़ॉलबैक योजना बनाए रखें।
- रिलीज़ नोट्स की निगरानी करें ताकि रोडमैप परिवर्तन टीमों को आश्चर्यचकित न करें।
स्रोत और आगे पढ़ना
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
क्या एक OpenAI मॉडल विनिर्देश प्रत्येक OpenAI उत्पाद का वर्णन करता है?
नहीं, क्षमताएं, सीमाएं, उपकरण, खाता पहुंच और डेटा नियंत्रण विशेष उत्पाद और कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर करते हैं।
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