ಎಐ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಎಐ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು, ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವೈದ್ಯರಿಂದ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ. Argumentree.AI ಇದನ್ನು ಹಲವಾರು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಜಿಪಿಟಿ, ಕ್ಲೋಡ್, ಜ್ಯುಮಿನಿ, ಗ್ರಾಕ್, ಪರ್ಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು) ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಾಯತ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ವಾದಗಳನ್ನು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಒಪ್ಪಿದಾಗ, ವಿಶ್ವಾಸವು ಉನ್ನತವಾಗಿದೆ; ಅವರು ಒಪ್ಪದಾಗ, ಆ ಹಕ್ಕಿಗೆ ತನಿಖೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಎಐ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯವು ಕಂಡುಬರುವುದನ್ನು ಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಧ ಸ್ಥಳಗಳಿವೆ—ಒಂದು ಎಐ ತಪ್ಪಿಸುವುದನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
ಎಐ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಎಂದರೆ ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ನಂಬಿಕೆ ಇಡುವ ಬದಲು ಹಲವಾರು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಲಹೆ ನೀಡುವುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಎಐಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಹಾಲುಸಿನೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಕ್ರಾಸ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಏಕಕಾಲದ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಒದಗಿಸುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ, ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಗಂಭೀರ ನಿರ್ಣಯಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿವೆ. ಈ ತರ್ಕವು ಎಐಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ: ಏಕಕಾಲದ ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ. ಎಐ ಮಾದರಿಗಳು ಹಾಲುಸಿನೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು—ಉನ್ನತ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ—ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಆಂತರಿಕ ಸಂಕೇತವಿಲ್ಲ.
ವಿಭಿನ್ನ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಜ್ಞಾನ ಕಟ್ಆಫ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ:
ನೀವು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ, ಕ್ಲೋಡ್, ಜ್ಯುಮಿನಿ ಇತ್ಯಾದಿ ನಡುವಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಕಲಿಸಿ-ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು—ಆದರೆ ಇದು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಪ್ರವಣವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಯಾವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಬೇಕು, ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹಿಂಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೇಗೆಲಾದರೂ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕಾನೂನು ಬ್ರೀಫ್ಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ, ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ—ತಪ್ಪುಗಳು ವಾಸ್ತವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ
ನೀವು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಲೇಖನಗಳು, ವರದಿಗಳು ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್
ಒಂದು AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ, ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿರುವಾಗ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅಂತರ್ದೃಷ್ಠಿಗೆ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ
ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಐತಿಹಾಸಿಕ ದಾವೆಗಳು, ಅಥವಾ ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳು
ನೀವು ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ
ಸಂಶೋಧನಾ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ಥೀಸಿಸ್ ಕಾರ್ಯ, ಅಥವಾ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ
GPT, ಕ್ಲಾಡ್, ಜೆಮಿನಿ, ಗ್ರಾಕ್, ಪರ್ಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿ—ಎಲ್ಲವನ್ನು ಒಂದೇ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಿಂದ ಕೇಳಿ
ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಪ್ರೋ/ಕಾನ್ ವಾದಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ ಪ್ರೋಸ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ
ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಪ್ರತಿ ಇತರ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾದವನ್ನು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ಮಾದರಿಗಳು ಒಪ್ಪಿಗೆಯಾದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು (ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸ) ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು (ಅನ್ವೇಷಣೆ) ನೋಡಿ
AI ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯವು ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ AI ನ ಉತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಸವಾಲು ಹಾಕಲು ವಿಭಿನ್ನ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ ಆಗುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಗಳು ಎರಡನೇ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು AI-ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿತ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಲವಾರು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಒಂದು AI ಮಾದರಿ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೇಳಬಹುದು (ಹಾಲುಸಿನೇಟ್). ವಿಭಿನ್ನ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣು ಮುಚ್ಚಿದ ಸ್ಥಳಗಳಿವೆ. ಹಲವಾರು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಒಪ್ಪಿಗೆಯಾದಾಗ, ವಿಶ್ವಾಸವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಅವರು ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದಾಗ, ನೀವು ಮಾನವ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದಾವೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೀರಿ.
ಸಂಶೋಧನೆ 3-5 ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪುನರಾವೃತ್ತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಣಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮುಖ್ಯವಾದುದು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ—ವಿಭಿನ್ನ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಕಂಪನಿಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಹಲವಾರು ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯವಂತವಾಗಿವೆ.
ಇಲ್ಲ. ಒಂದೇ AI ಗೆ 'ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿದ್ದೀರಾ?' ಎಂದು ಕೇಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದರೂ ಒಂದೇ ಉತ್ತರವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಪುನರಾವೃತ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಸತ್ಯವಾದ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯವು ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯ ತಪ್ಪನ್ನು ಪುನರಾವೃತ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಅಗತ್ಯ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಣಯಗಳಿಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ: ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿ, ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿತ ವಿಷಯ. ಒಬ್ಬ AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಅಥವಾ ಪರಂಪರಾ ಮೂಲಗಳ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುವಾಗ ಸಹ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಹಲವಾರು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ. ಅವರು ಎಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನೋಡಿ.
ಉಚಿತ ಸಂಶೋಧನೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ