ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਝੂਠੇ ਹਵਾਲੇ ਅਦਾਲਤਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਪੇਸ਼ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਕੀਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਜਾਰਜੀਆ ਟੈਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਜੱਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮਨਘੜਤ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਟੂਲ, ਜਿਸਨੂੰ ਮੇਲੀਆ ਲੀਗਲ ਰਿਕੁਇਰਮੈਂਟ ਚੈਕਰ (ਮੇਲੇਆ-ਐਲਆਰਸੀ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੇਸ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, AI ਦੁਆਰਾ ਭਰਮ ਕੀਤੇ ਹਵਾਲਿਆਂ 'ਤੇ ਖਾਸ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਜਾਰਜੀਆ ਟੇਕ ਦੇ ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਸਾਇੰਟਿਫਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (CSSE) ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਆਫਿਸ (OSPO) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੈਲੋਸ਼ਿਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ IBM ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਾਨ ਦੁਆਰਾ ਫੰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
ਮਾਸਟਰ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਐਡਰੀਅਨ ਲੋਜ਼ਾਡਾ ਅਤੇ ਡੀ ਵੂ ਨੂੰ CSSE ਅਤੇ OSPO ਦੇ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੈਲੋ ਵਜੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟੀਚਾ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਵਕੀਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਦੇਣਾ ਸੀ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
Mellea-LRC ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ IBM ਦੇ Mellea ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ "ਹਿਦਾਇਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਮੁਰੰਮਤ" ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਿਯਮ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ LLM ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਮ ਕੋਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
"IBM ਦਾ Mellea ਫਰੇਮਵਰਕ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦ ਸੀ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਸੀ। Mellea ਦਾ ਕੰਮ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਾਧਾਰਨ ਕੋਡ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ LLM ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦਾ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਕਾਨੂੰਨੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਸੀ," ਵੂ ਨੇ ਕਿਹਾ।
ਇਹ ਸੰਦ ਲਗਭਗ ਅੱਠ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫਾਈਲਿੰਗ ਤੋਂ ਕੇਸ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਹਵਾਲਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਦੂਜਾ ਹਿੱਸਾ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭੁਲੇਖੇ ਵਾਲੇ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਅਲੀ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਕੇਸ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਹਿਲੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਅਸਲ ਕੇਸ ਜੋ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਫਾਈਲਿੰਗ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਫੈਬਰੀਕੇਟਿਡ ਫਾਈਲਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
ਟੀਮ ਨੇ 26 ਜਨਤਕ ਅਦਾਲਤ-ਦਾਇਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਮੇਲੀਆ-ਐਲਆਰਸੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜੋ ਝੂਠੇ ਹਵਾਲੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਉਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਦਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਪੜਤਾਲਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ AI-ਡਰਾਫਟ ਕੀਤੇ ਸੰਖੇਪ ਫੈਲ ਗਏ ਹਨ।
ਸਮੱਸਿਆ Mellea-LRC ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ: LLMs ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਦੇ ਨਾਮ, ਹਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ, ਅਤੇ ਅਟਾਰਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਫਾਈਲਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਲੋੜ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਟੂਲ ਦਾ ਕੋਡ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ। ਟੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਨੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ।
ਲੋਜ਼ਾਦਾ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਏਜੰਟਿਕ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਾਧਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ," ਲੋਜ਼ਾਦਾ ਨੇ ਕਿਹਾ।
ਜੈਫ ਯੰਗ, ਓਐਸਪੀਓ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਜਾਰਜੀਆ ਟੈਕ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖੋਜ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ IBM ਦਾ ਮੇਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੰਮ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ "ਹਿਦਾਇਤ, ਪੁਸ਼ਟੀ, ਮੁਰੰਮਤ" ਪਹੁੰਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ LLM ਲੂਪਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ
ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਮੇਲੀਆ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਬੋਝ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭੁਲੇਖੇ ਘਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਧਾਉਣ ਦੁਆਰਾ। Mellea-LRC ਉਲਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲੋੜਾਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਮ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਦਿੰਦੀ।
ਉਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਦੋ ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤਸਦੀਕ ਤਰਕ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਕੀਲ ਜਾਂ ਅਦਾਲਤ ਇੱਕ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਮਾਡਲ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਸੀ, ਇਹ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਉਹੀ ਪੈਟਰਨ ਕਾਨੂੰਨੀ ਹਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੋਮੇਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹ ਸੰਪੱਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਏਜੰਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਫੈਲੋਸ਼ਿਪ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ. ਇੱਕ ਬੰਦ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਲੈਬ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਦੋ ਮਾਸਟਰਾਂ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, CSSE ਅਤੇ OSPO ਤੋਂ ਸਲਾਹਕਾਰ, ਅਤੇ IBM ਫੰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤਸਦੀਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕਠੇ ਕੀਤਾ — ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਅਦਾਲਤਾਂ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫਲੈਸ਼ਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਤਸਦੀਕ ਵਰਕਫਲੋ Mellea-LRC ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਿ ਡਰਾਫਟਰ ਕੀ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਬਿਲਕੁਲ ਉਹ ਮਿਹਨਤੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਤੰਗ ਹੋਣ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਠ ਮਿੰਟ ਦਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ ਫਾਈਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾਉਣਾ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜੱਜ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਕੇਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਅਭਿਆਸ ਵਜੋਂ। ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਟੂਲ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੋਵੇਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹਨ, ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਆਡਿਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਵਾਧੂ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹਵਾਲਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੁਧਾਰ - ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਬੰਦ, ਮਲਕੀਅਤ ਭਰਮ ਚੈਕਰਾਂ ਨਾਲ ਉਲਟ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਟੂਲਿੰਗ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ: ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਭਰਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਾਰਜੀਆ ਟੈਕ ਵਰਗੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਅਨੁਮਾਨਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪਰਤਾਂ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਦਯੋਗ ਲਈ, ਕੈਲਕੂਲਸ ਸਿੱਧਾ ਹੈ. AI ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Mellea-LRC ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਲਗਭਗ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਾਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਦਮ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਫਾਈਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਹੀਂ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
