ज़िम्मेदारी के साथ जनरेटिव एआई टूलकिट

यह टूलकिट, टूल और संसाधन उपलब्ध कराता है. इन संसाधनों और टूल की मदद से, YouTube पर Gemma जैसे ओपन मॉडल का ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल करना. इसमें ये शामिल हैं:

  • सुरक्षा नीतियां, सुरक्षा ट्यूनिंग, सुरक्षा से जुड़े डेटा की कैटगरी तय करने वाले टूल सेट करने के बारे में दिशा-निर्देश मॉडल इवैलुएशन की जानकारी दें.
  • लर्निंग इंटरप्रिटेबिलिटी टूल (LIT) का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट के जवाब में Gemma के व्यवहार को डीबग करना.
  • Google के प्रॉडक्ट और सेवाओं की जांच करने के लिए, एलएलएम कंपैरेटर प्रॉम्प्ट के जवाब में Gemma के व्यवहार को डीबग करना.
  • मज़बूत सुरक्षा कैटगरी बनाने का तरीका जिसमें इसके बारे में कम से कम जानकारी हो.

टूलकिट का यह वर्शन, सिर्फ़ अंग्रेज़ी में उपलब्ध टेक्स्ट को टेक्स्ट में बदलने वाले मॉडल पर फ़ोकस करता है. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में इस टूलकिट को ज़्यादा उपयोगी बनाने के लिए, सुझाव, शिकायत या राय दे सकते हैं. मैकेनिज़्म के लिंक पर क्लिक करें.

Gemma के साथ काम करते समय, आपको अपनी ज़िम्मेदारी पूरी तरह से निभानी चाहिए साथ ही, ऐप्लिकेशन और मॉडल के लेवल पर आने वाली सभी संभावित चुनौतियों को ध्यान में रखें. यह टूलकिट, सुरक्षा, निजता, निष्पक्षता, और ज़िम्मेदारी शामिल है.

रिस्पॉन्सिबल एआई के तरीकों का फ़ंक्शनल डायग्राम

ज़्यादा जानकारी और दिशा-निर्देशों के लिए, इस टूलकिट को देखें: