PAIR Guidebook और MakerSuite की मदद से, रिस्पॉन्सिबल एआई का प्रोटोटाइप बनाना सीखें

1. शुरू करने से पहले

MakerSuite, टूल का एक सेट है. इसकी मदद से, ब्राउज़र पर ही लार्ज लैंग्वेज मॉडल का प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. इसके लिए, किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं होती. MakerSuite का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, एक ऐसा एपीआई बनाया जा सकता है जिसे आपका ऐप्लिकेशन सीधे तौर पर ऐक्सेस कर सकता है. इससे टीमें, जनरेटिव एआई पर आधारित बेहतरीन ऐप्लिकेशन तुरंत डिलीवर कर पाती हैं. People + AI Research (PAIR) Guidebook में, एआई की मदद से नया प्रॉडक्ट डिज़ाइन करने के बारे में दिशा-निर्देश दिए गए हैं. इसमें इंसानों को ध्यान में रखते हुए डेटा के इस्तेमाल के तरीके पर फ़ोकस किया गया है. साथ ही, इसमें यह भी बताया गया है कि लोगों का भरोसा कैसे जीता जाए. ये दिशा-निर्देश, MakerSuite का इस्तेमाल करने पर भी लागू होते हैं.

इस कोडलैब में, आपको इन दोनों संसाधनों का एक साथ इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है, ताकि ज़िम्मेदारी के साथ एआई पर आधारित अनुभव बनाए जा सकें. इस कोडलैब का फ़ोकस, जनरेटिव एआई की मदद से ज़िम्मेदारी के साथ प्रोटोटाइप बनाने पर है. इसका मकसद, इन खास संसाधनों के एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो के बारे में बताना नहीं है. MakerSuite के सामान्य वर्कफ़्लो के बारे में जानने के लिए, MakerSuite का यह बुनियादी ट्यूटोरियल देखें. साथ ही, एआई प्रॉडक्ट डिज़ाइन करने के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, PAIR Guidebook देखें.

ज़रूरी शर्तें

  • एआई की बुनियादी जानकारी.
  • प्रॉडक्ट डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के बारे में कुछ जानकारी.

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • PAIR Guidebook का इस्तेमाल करके यह कैसे पता लगाया जाए कि एआई की सुविधाएं, अलग-अलग ऑडियंस के लिए कितनी कारगर हैं. साथ ही, यह कैसे पता लगाया जाए कि किन कामों के लिए एआई का इस्तेमाल करना चाहिए और किन कामों के लिए नहीं.
  • जनरेटिव एआई की मदद से, लोगों की सांस्कृतिक परंपराओं के हिसाब से अनुभव कैसे बनाए जाएं.
  • एआई डेवलपमेंट प्रोसेस में, ऐसे अवसरों को कैसे इंटिग्रेट किया जाए जिनसे उपयोगकर्ता का भरोसा जीता जा सके. इसके लिए, उपयोगकर्ताओं को एआई के फ़ैसलों के बारे में साफ़ तौर पर जानकारी देना ज़रूरी है.
  • ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, जनरेटिव एआई के टूलकिट और लोगों की ज़रूरतों को ध्यान में रखकर बनाए गए एआई के संसाधनों का इस्तेमाल कैसे करें.

आपको क्या बनाने को मिलेगा

इस कोडलैब में, क्रिएटिव राइटिंग टूल डिज़ाइन करते समय, ज़िम्मेदारी के साथ जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके प्रोटोटाइप बनाने की प्रोसेस के बारे में बताया गया है. अगर आपकी दिलचस्पी है, तो डिज़ाइन किए गए इन प्रॉम्प्ट को Wordcraft में भी इंटिग्रेट किया जा सकता है. Wordcraft, एआई की मदद से काम करने वाला ओपन-सोर्स टेक्स्ट एडिटर है. इसे Google ने रिसर्च प्रोटोटाइप के तौर पर रिलीज़ किया है.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • ब्राउज़र
  • MakerSuite को ऐक्सेस करने के लिए, Google खाता

2. सेट अप करें

MakerSuite

MakerSuite, Google के टूल का एक सेट है. इसकी मदद से, ब्राउज़र पर ही लार्ज लैंग्वेज मॉडल के साथ प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. इसके लिए, किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं होती. इसकी मदद से, मॉडल फटाफट टेस्ट किए जा सकते हैं. साथ ही, अलग-अलग प्रॉम्प्ट के साथ आज़माए जा सकते हैं. जब आपको कोई ऐसा मॉडल मिल जाए जिससे आप संतुष्ट हों, तो उसे Python कोड के तौर पर आसानी से एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके बाद, Generative Language API का इस्तेमाल करके, उसी मॉडल को कॉल किया जा सकता है.

MakerSuite का इस्तेमाल करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल को आज़माने के लिए, इंतज़ार की सूची में साइन अप करें.

People + AI Research Guidebook

People + AI Research (PAIR) Guidebook एक ऐसा संसाधन है जो डेवलपर, डिज़ाइनर, प्रॉडक्ट मैनेजर, छात्र-छात्राओं, और अन्य लोगों को एआई का ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल करने में मदद करता है.

PAIR की गाइडबुक की मदद से, अपने प्रॉडक्ट में एआई (जनरेटिव एआई भी शामिल है) से जुड़े मुख्य सवालों की सूची तैयार की जा सकती है.

  • मुझे अपने प्रॉडक्ट में एआई का इस्तेमाल कब और कैसे करना चाहिए?
  • मैं लोगों का भरोसा अपने एआई सिस्टम पर कैसे कायम करूं?
  • मैं अपने एआई सिस्टम के बारे में लोगों को कैसे बताऊं?
  • एआई के अनुभव, सांस्कृतिक रूप से सभी को शामिल करने वाले और समानता पर आधारित कैसे हो सकते हैं?

इस कोडलैब में, PAIR की गाइडबुक का इस्तेमाल किया जाता है. इससे प्रोटोटाइपिंग के लिए सवाल तैयार किए जाते हैं और डिज़ाइन के अलग-अलग विकल्पों में से किसी एक को चुना जाता है.

Wordcraft के लिए कोड पाना (ज़रूरी नहीं)

Wordcraft, एआई की मदद से काम करने वाला टेक्स्ट एडिटर है. इसे Google Research में डेवलप किया गया है. यह इंसानों और एआई के मिलकर कहानी लिखने की संभावनाओं को एक्सप्लोर करता है. Wordcraft का कोड ओपन सोर्स है. इसलिए, इस कोडलैब में दिए गए प्रॉम्प्ट के साथ खुद एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.

  • Wordcraft का कोड पाने के लिए, इस कमांड का इस्तेमाल करें:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

इसके अलावा, ZIP फ़ाइल डाउनलोड करने के लिए:

TBD

3. कहानी लिखने के लिए, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करना

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम), एक एआई मॉडल होता है. इसे किताबों, लेखों, और वेबसाइटों से लिए गए टेक्स्ट के बड़े डेटासेट के आधार पर ट्रेन किया जाता है. इससे यह व्याकरण, सामान्य वाक्यांशों, और अन्य जानकारी के बारे में सीख पाता है. इस डेटा और कुछ अतिरिक्त फ़ाइनट्यूनिंग के आधार पर, PaLM जैसे एलएलएम, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से जुड़े कई टास्क पूरे कर सकते हैं. इसके लिए, उन्हें मशीन लर्निंग की जटिल प्रोग्रामिंग की ज़रूरत नहीं होती, बल्कि सामान्य निर्देशों के आधार पर काम किया जा सकता है. यह सवालों के जवाब दे सकता है, जानकारी को कम शब्दों में बता सकता है, भाषाओं का अनुवाद कर सकता है, और एआई से जुड़े कई अन्य काम कर सकता है.

इस कोडलैब में, लेखकों को कहानियां लिखने में मदद करने वाले ऐप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बनाने के लिए, एलएलएम का इस्तेमाल किया जाता है. Google के PaLM LLM को दुनिया, व्याकरण वगैरह के बारे में सामान्य जानकारी के साथ-साथ, उपयोगकर्ता के निर्देशों या प्रॉम्प्ट का पालन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसलिए, MakerSuite में अपने टूल का प्रोटोटाइप बनाने के लिए, आपको अपने मॉडल को यह सिखाना होगा कि उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट के जवाब में क्या लिखना है.

MakerSuite में टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, एआई की मदद से कहानियां लिखना

  1. प्रॉम्प्ट बनाने के लिए, बाईं ओर मौजूद पैनल में नया बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, टेक्स्ट प्रॉम्प्ट चुनें. इस प्रॉम्प्ट के साथ शुरुआत करें:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}

यह प्रॉम्प्ट डालने के बाद, MakerSuite को पता चल जाता है कि {{topic}}, प्रॉम्प्ट का इनपुट है. इसके बाद, वह अपने प्रॉम्प्ट की जांच करें पैनल खोलता है, ताकि यह देखा जा सके कि आपका प्रॉम्प्ट अलग-अलग इनपुट के साथ कैसे काम करता है.

  1. A boy discovers a lost cat in his yard डालें. इसके बाद, मॉडल पैनल (चलाएं बटन के दाईं ओर) पर क्लिक करें और 0.8 को तापमान के तौर पर चुनें.
  2. आखिर में, अपने प्रॉम्प्ट को चलाने के लिए, चलाएं पर क्लिक करें. आपको टेबल में प्रॉम्प्ट का आउटपुट कुछ ही देर में दिखेगा.

टेंपरेचर सेटिंग को 0.8 पर सेट करने से, मॉडल को यह पता चलता है कि आपको उसके आउटपुट में विविधता चाहिए. ऐसा करने से, ज़्यादा क्रिएटिव कहानियां मिलती हैं. हालांकि, हर बार अलग-अलग आउटपुट मिलते हैं. अगर आपको हर बार एक जैसा आउटपुट चाहिए, तो तापमान को 0 पर सेट करें.

एक संभावित आउटपुट यहां दिया गया है:

Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.
  1. प्रॉम्प्ट को कई बार चलाकर देखें और देखें कि अलग-अलग कहानियां कैसे बनती हैं.

Makersuite के एडिटर का स्क्रीनशॉट. इस व्यू में, सबसे ऊपर प्रॉम्प्ट दिखता है. इसके नीचे, प्रॉम्प्ट को आज़माने के लिए टेस्ट इनपुट की टेबल दिखती है.

जैसा कि आप देख सकते हैं, मॉडल ने एक स्ट्रक्चर्ड कहानी लिखी है, जो तार्किक रूप से आगे बढ़ती है. हालांकि, इसमें कई अनुमान भी लगाए गए हैं. उदाहरण के लिए, कहानी में मुख्य किरदार हेनरी नाम का एक लड़का है. इन अनुमानों को बदला जा सकता है. इसके लिए, मुख्य किरदार का नाम बताया जा सकता है. इसके अलावा, यह भी बताया जा सकता है कि आपको कहानी में बिल्ली के बच्चे पर फ़ोकस करना है या इंसान पर.

  1. अपने प्रॉम्प्ट को अपडेट करें. इसके बाद, चलाएं पर क्लिक करके देखें कि यह सभी टेस्ट इनपुट के साथ कैसे काम करता है.

PAIR की गाइडबुक का इस्तेमाल करके, ऐसे टास्क की पहचान करें जिनके लिए एआई की मदद सबसे सही रहेगी

अब तक, यह माना जाता है कि एआई मॉडल, सिर्फ़ थोड़ी जानकारी देने पर पूरी कहानी लिखता है. हालांकि, क्या यह आपके क्रिएटिव टूल के लिए सही डिज़ाइन है? उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई ऐसा असिस्टेंट है जो लेखकों को उनकी पसंद के हिसाब से कहानी के कुछ हिस्सों को फिर से लिखने में मदद करता है. MakerSuite में इस इंटरैक्शन का प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कहानी के फ़्रैगमेंट को ज़्यादा नाटकीय बनाया जा सकता है.

इससे आपको ज़्यादा बेहतर तरीके से मदद मिलती है. साथ ही, यह एक बार में पैराग्राफ़ फिर से लिखता है. ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करने वाले टूल के लिए, आपको अपने प्रॉम्प्ट में कुछ बदलाव करने होंगे. इससे आपको टास्क ऑटोमेशन टूल के बजाय, उपयोगकर्ता को बेहतर अनुभव देने वाला टूल बनाने में मदद मिलेगी.

PAIR की गाइडबुक में, एआई डेवलपमेंट की प्रोसेस में इस तरह के सवाल पूछने और उनके जवाब देने का एक सिद्धांत दिया गया है. MakerSuite की मदद से, आइडिया का प्रोटोटाइप तुरंत बनाया जा सकता है. वहीं, PAIR की गाइडबुक की मदद से, डिज़ाइन के विकल्पों को कम किया जा सकता है. इससे आपको अपने मकसद और ऑडियंस के हिसाब से सबसे सही विकल्प चुनने में मदद मिलती है. गाइडबुक का इस्तेमाल करके यह समझें कि एआई के साथ मिलकर ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, ऑगमेंटेशन या ऑटोमेशन में से कौनसी अप्रोच सही है.

Guidebook में दिए गए, मुझे एआई का इस्तेमाल कैसे करना चाहिए? सवाल से शुरुआत करें. इस गाइडबुक के पैटर्न में बताया गया है कि एआई का इस्तेमाल तब करना चाहिए, जब इससे कोई खास वैल्यू मिलती हो. इस मामले में, एलएलएम को व्याकरण, सामान्य वाक्यांशों, और इंटरनेट से मिली अन्य जानकारी के बारे में काफ़ी डेटा के साथ ट्रेन किया जाता है. इसलिए, यह मॉडल आपकी कहानी की दुनिया को समझ सकता है. साथ ही, यह आपके राइटिंग ऐप्लिकेशन के आउटपुट में मौजूद कहानी को फिर से लिखने के तरीके सुझा सकता है. यह गाइडबुक में दिए गए, दिलचस्पी के हिसाब से सुझाव के पैटर्न पर आधारित है.

इसे एक कदम और आगे ले जाएं. PAIR की गाइडबुक में, उपयोगकर्ता की ज़रूरतों के बारे में एक चैप्टर दिया गया है. इसमें यह जानकारी दी गई है कि टास्क को अपने-आप पूरा होने की सुविधा के साथ काम करना चाहिए या एआई की मदद से काम करना चाहिए.

ऑगमेंटेशन या ऑटोमेशन के बारे में सोचते समय, ध्यान रखें कि आपका प्रोटोटाइप, लेखकों के लिए मददगार ऐप्लिकेशन होना चाहिए. इसलिए, ऐसा लगता है कि आपके उपयोगकर्ताओं को लिखने में मज़ा आता है. वे अपनी लिखी हुई चीज़ों का मालिकाना हक अपने पास रखना चाहते हैं. साथ ही, उन्होंने अपनी पूरी ज़िंदगी में लिखने से जुड़ी कुछ ऐसी प्राथमिकताएं तय की हैं जिनके बारे में बताना मुश्किल हो सकता है. इन सभी बातों को ध्यान में रखते हुए, यह कहा जा सकता है कि डेटा को बढ़ाने का तरीका ज़्यादा बेहतर विकल्प हो सकता है.

PAIR की गाइडबुक के मुताबिक, प्रोटोटाइप किए जा रहे ऐप्लिकेशन को लिखने का टूल नहीं, बल्कि फिर से लिखने का टूल माना जा सकता है. उदाहरण के लिए, अलग-अलग स्टाइल में लिखने की अनुमति देने के लिए, प्रॉम्प्ट बदला जा सकता है.

  1. नया टेक्स्ट प्रॉम्प्ट बनाने के लिए:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.

Paragraph: {{paragraph}}

यहां \{\{rewrite style\}\} और {{paragraph}}, दोनों टेक्स्ट इनपुट हैं.

  1. टेस्टिंग पैनल में, फिर से लिखने की कई स्टाइल आज़माएं. जैसे, छोटा, ज़्यादा नाटकीय, ज़्यादा मज़ेदार, व्याकरण के हिसाब से ज़्यादा सही, कविता जैसा वगैरह.

दुनिया भर की कहानियों के लिए डिज़ाइन

अब तक, आपने पैराग्राफ़ फिर से लिखो प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, ऐसी कहानियों की जांच की है जिनमें संस्कृति से जुड़ी जानकारी नहीं है. ज़िम्मेदारी के साथ एआई का इस्तेमाल करने से जुड़े अनुभव डिज़ाइन करते समय, अलग-अलग तरह के इनपुट आज़माना अक्सर फ़ायदेमंद होता है.

कई तरह के टेस्ट इनपुट आज़माएं. जैसे:

  • पेरिस के एक शांत कैफ़े के कोने में, एक ग्राहक ताज़ी कॉफ़ी की खुशबू का आनंद ले रहा था. उसके विचार, एक ऐसे पल की ओर जा रहे थे जिसे वह काफ़ी समय पहले भूल चुका था. हालांकि, उस पल ने उसकी ज़िंदगी हमेशा के लिए बदल दी थी.
  • मुंबई की लोकल ट्रेन में काफ़ी भीड़ थी. इस दौरान, अधेड़ उम्र की एक महिला ने अजनबी से बातचीत शुरू कर दी. वह सोचती है कि एक ही शहर में रहने के बावजूद, उनकी ज़िंदगी कितनी अलग है.
  • शंघाई के चहल-पहल भरे स्ट्रीट मार्केट में, स्ट्रीट फ़ूड बेचने वाले एक व्यक्ति ने भीड़ को देखा.

ज़िम्मेदारी के साथ, संस्कृति और भूगोल के हिसाब से अन्य कॉन्टेक्स्ट के साथ एक्सपेरिमेंट करें. साथ ही, यह ध्यान रखें कि किसी के साथ गलत तरीके से भेदभाव न हो और ऐतिहासिक रूढ़ियों को बढ़ावा न मिले. ध्यान दें कि एलएलएम को इंटरनेट पर मौजूद डेटा के आधार पर, दुनिया के कई हिस्सों के बारे में जानकारी होती है. हालाँकि, ऐसा हो सकता है कि उसे किसी खास जगह के बारे में पूरी जानकारी न हो. PAIR की गाइडबुक के मुताबिक, एगमेंटेशन टास्क में उपयोगकर्ताओं को कंट्रोल देने का विकल्प देना ज़रूरी है. उदाहरण के लिए, अपने प्रोटोटाइप में फिर से लिखने की सुविधाओं को बढ़ाया जा सकता है. इससे कहानी के प्लॉट और उसके बारे में ज़्यादा जानकारी को बेहतर तरीके से कंट्रोल किया जा सकेगा.

कई जनरेटिव मॉडल भी कभी-कभी डिफ़ॉल्ट अनुमान दिखाते हैं. इसकी एक वजह यह है कि ऑनलाइन जानकारी के बड़े ट्रेनिंग डेटासेट में, ऐसे पैटर्न ज़्यादा दिखते हैं. यह जानना ज़रूरी है कि मॉडल को अन्य मान्यताओं के आधार पर भी तैयार किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, ऊपर दिए गए किसी पैराग्राफ़ को फिर से लिखो प्रॉम्प्ट के लिए, ट्रेन में मौजूद अजनबी के लिंग की जानकारी दी जा सकती है. इसके लिए, फिर से लिखने की स्टाइल में बदलाव करें और "छोटा. याद रखना कि अजनबी एक महिला है."

4. भरोसा बढ़ाएं

उपयोगकर्ताओं के भरोसे के बिना, एआई की सबसे नई सुविधाओं का भी इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. भरोसा तब पैदा होता है, जब लोगों को लगता है कि एआई भरोसेमंद है, उनके काम का है, और उनकी मदद कर सकता है. उपयोगकर्ताओं का भरोसा जीतने से, उन्हें यह जानने में मदद मिल सकती है कि किसी सुविधा का इस्तेमाल कब और कैसे करना है. इससे, उन्हें बेहतर अनुभव मिल सकता है.

PAIR की गाइडबुक में कुछ सुझाव दिए गए हैं. इनसे उपयोगकर्ताओं को यह तय करने में मदद मिलती है कि उन्हें एआई सिस्टम पर कितना भरोसा करना चाहिए:

शुरुआत में ही भरोसा जीतना

जनरेटिव एआई की मदद से, सुविधाओं के मकसद के बारे में बताना और लोगों को एआई की सीमाओं के बारे में समझाना आसान हो जाता है. उदाहरण के लिए, भाषा मॉडल को मुख्य रूप से यह अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि टेक्स्ट में आगे क्या आएगा. इसलिए, यह ज़रूरी नहीं है कि इससे मिलने वाला आउटपुट हमेशा तथ्यों के हिसाब से सटीक हो. इसलिए, उपयोगकर्ताओं को यह बताना ज़रूरी है कि यह प्रोटोटाइप, क्रिएटिव तरीके से लिखने में मदद करता है. हालांकि, ऐसा ज़रूरी नहीं है कि यह तथ्यों पर आधारित सुझाव दे. अगर उपयोगकर्ता को किसी ऐसी जानकारी की जांच करनी है जिसे वह सही मानता है, तो उसे भरोसेमंद संसाधनों के ज़रिए ऑनलाइन खोज करनी चाहिए.

कुछ ऐसे तरीके सोचें जिनसे लोगों को यह समझने में मदद मिल सके कि इस प्रोटोटाइप का इस्तेमाल, तथ्यों पर आधारित जानकारी लिखने के लिए नहीं किया जाना चाहिए. इसका इस्तेमाल सिर्फ़ काल्पनिक कहानियां लिखने के लिए किया जाना चाहिए.

भरोसा बनाए रखना

इसी तरह, जनरेटिव एआई मॉडल बहुत कुछ कर सकते हैं. हालांकि, उपयोगकर्ता यह पुष्टि नहीं कर सकते कि कई खास मामलों में, टास्क सही तरीके से पूरे किए गए हैं. उदाहरण के लिए, इस प्रोटोटाइप को टेक्स्ट पूरा करने और फ़िक्शन को फिर से लिखने के लिए डिज़ाइन किया गया है. ये ऐसी क्षमताएं हैं जिनकी पुष्टि उपयोगकर्ता आसानी से कर सकते हैं. इसके उलट, जनरेटिव मॉडल को टेक्स्ट के बड़े हिस्से को फिर से लिखने के लिए आसानी से प्रॉम्प्ट किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा हो सकता है कि उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट में मौजूद छोटी-मोटी गड़बड़ियों का पता न चले. आम तौर पर, जनरेटिव एआई की इंटरैक्टिव सुविधाओं को ऐसे टास्क पर फ़ोकस करना चाहिए जिनकी पुष्टि उपयोगकर्ता आसानी से कर सकें. इससे उनका भरोसा जीतने में मदद मिलती है.

भरोसा बनाए रखने का आखिरी मौका, जनरेटिव मॉडल को कंट्रोल करने की सुविधा का फ़ायदा उठाना है. पिछले एआई मॉडल को किसी खास काम के लिए डिज़ाइन किया गया था. हालांकि, जनरेटिव मॉडल के आउटपुट को उपयोगकर्ता आसानी से अपनी पसंद के मुताबिक बना सकते हैं. जैसे, ज़्यादा नाटकीय, छोटा या मिलते-जुलते शब्दों का इस्तेमाल करके दोबारा लिखना. इस तरह के कंट्रोल से, उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव मिल सकता है. हालांकि, यह ध्यान रखना चाहिए कि इस कंट्रोल को मॉडल की क्षमताओं के हिसाब से तय किया जाए. उदाहरण के लिए, इस प्रोटोटाइप में, उपयोगकर्ताओं से उनके टेक्स्ट को फिर से लिखने के तरीके पूछने के बजाय, उन्हें फिर से लिखने के निर्देशों की एक सूची दी जा सकती है. यह सूची, असली उपयोगकर्ता को सुझाव के तौर पर अच्छी तरह से काम करती है.

भरोसा वापस पाना

पूरी कोशिश करने के बावजूद, ऐसा हो सकता है कि मॉडल से मिले नतीजे आपकी उम्मीद के मुताबिक न हों. ऐसे मामलों में, उपयोगकर्ताओं को एआई की किसी भी कार्रवाई को पहले जैसा करने की अनुमति देना ज़रूरी है. इसी तरह, उन सुविधाओं की पहचान करना बेहतर होता है जिनकी परफ़ॉर्मेंस में बदलाव होता रहता है. साथ ही, उन्हें सिर्फ़ तब ट्रिगर करें, जब उपयोगकर्ता एआई की मदद का अनुरोध करें.

  • बदलाव वापस लाने की सुविधा या उपयोगकर्ताओं का भरोसा वापस पाने के अन्य तरीकों के बारे में सोचें.

इन चुनौतियों के समाधान, कोडलैब के समाधान में देखे जा सकते हैं.

5. पूरी जानकारी का इस्तेमाल करना

अब तक, आपने MakerSuite में प्रॉम्प्ट आज़माए हैं. इन प्रॉम्प्ट से संतुष्ट होने पर, इन्हें सीधे अपने प्रोटोटाइप में इस्तेमाल करें.

  • सबसे पहले, अपने प्रॉम्प्ट को सेव करें. इसके बाद, सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद कोड पाएं पर क्लिक करें. अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो आपको कोड पाएं डायलॉग में एपीआई पासकोड चालू करें पर क्लिक करके, अपना एपीआई पासकोड भी चालू करना होगा.

MakerSuite टूलबार. 'कोड पाएं' बटन सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद होता है.

MakerSuite, ऐसा कोड जनरेट करता है जिसे सीधे तौर पर अपने ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, वेब ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल करने के लिए, JavaScript कोड चुनें. कोड को सीधे तौर पर डायलॉग से कॉपी करके, अपने वेब ऐप्लिकेशन में चिपकाया जा सकता है. अगर आपने MakerSuite में अपने प्रॉम्प्ट को अपडेट किया है, तो शामिल किए गए कोड में प्रॉम्प्ट वैरिएबल का इस्तेमाल करके, उसे अपने कोड में अपडेट करना न भूलें.

डायलॉग बॉक्स में, Makersuite से जनरेट किया गया कोड दिखाया गया है. उपयोगकर्ता, cURL, JavaScript या Python लाइब्रेरी का इस्तेमाल कर सकते हैं. इसके अलावा, वे प्रॉम्प्ट की जानकारी को JSON के तौर पर भी पा सकते हैं.

अगर आपको इस एपीआई को क्रिएटिव राइटिंग के लिए पहले से बनाए गए किसी ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करना है, तो Wordcraft का कोड डाउनलोड करें.

कोडलैब का समाधान

GitHub से Wordcraft का कोड पाया जा सकता है:

git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

इसके अलावा, रिपॉज़िटरी को zip फ़ाइल के तौर पर डाउनलोड किया जा सकता है:

6. बधाई हो

आपने PAIR Guidebook और MakerSuite की मदद से, ज़िम्मेदारी से बनाए गए एआई का प्रोटोटाइप बनाना सीखें कोडलैब पूरा कर लिया है. साथ ही, आपने Google के कुछ टूल का इस्तेमाल करके, ज़िम्मेदारी से बनाए गए एआई के अनुभवों का प्रोटोटाइप बनाना सीख लिया है. इस मामले में, यह प्रोटोटाइप क्रिएटिव राइटिंग ऐप्लिकेशन के लिए बनाया गया है. हमें यह देखने का बेसब्री से इंतज़ार है कि आप क्या बनाते हैं!

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