OpenAI میں فارورڈ ڈپلائڈ انجینئرنگ
ہم تنظیموں کے ساتھ شراکت داری کرتے ہیں تاکہ مصنوعی ذہانت (AI) استعمال کرتے ہوئے زیادہ اثر رکھنے والے مسائل حل کیے جا سکیں—بنیادی اصولوں سے آغاز کرتے ہوئے اور سسٹمز کو حقیقی دنیا کے ماحول میں تعینات کرتے ہوئے.
فارورڈ ڈپلائڈ انجینئرنگ (FDE) وہ طریقہ ہے جس کے ذریعے OpenAI پیچیدہ، حقیقی دنیا کے استعمالی معاملات کے لیے AI کو پروڈکشن میں لاتا ہے.
ایک عام پروڈکٹ سے آغاز کرنے کے بجائے، FDE ٹیمیں صارفین کے ساتھ براہِ راست کام کرتی ہیں تاکہ کسی مخصوص مسئلے کو حل کیا جا سکے، اثر کی توثیق کی جا سکے، اور پھر ایسے پیٹرنز کی نشاندہی کی جا سکے جنہیں وسیع پیمانے پر اسکیل کیا جا سکے.
یہ طریقہ کار تنظیموں کو AI کے تجربات سے قابل اعتماد تعیناتی کی طرف بڑھنے میں مدد دیتا ہے.
FDE ٹیمیں ایسے زیادہ ابہام والے ماحول میں کام کرتی ہیں جہاں روایتی سافٹ ویئر طریقۂ کار ناکام ہو جاتے ہیں.
بنیادی اصولوں کی بنیاد پر بنائیں
رفتار اور حقیقی دنیا کے اثرات کو ترجیح دیں
متعلقہ شعبے کے ماہرین کے ساتھ براہِ راست کام کریں
جلد ابتدائی قدر فراہم کریں، پھر بڑے پیمانے پر پہنچنے کے لیے تکرار کریں
مقصد سادہ ہے: ایسے AI نظام بنانا جو محض نظریے کی حد تک نہیں بلکہ عملی طور پر کارآمد ہوں.
BBVA نے عالمی پیمانے پر ایک AI نیٹو بینک بنانے میں مدد کے لیے OpenAI کے ساتھ شراکت داری کی. ChatGPT Enterprise کی ابتدائی تعیناتی کے طور پر جو کچھ شروع ہوا تھا، وہ جلد ہی پورے ادارے میں پھیل گیا، جس سے ملازمین کو ورک فلوز بہتر بنانے، فیصلہ سازی کو بہتر بنانے، اور صارفین کو بہتر تجربات فراہم کرنے میں مدد ملی. آج، یہ اشتراک 25 ممالک میں 120,000 ملازمین تک وسعت پا رہا ہے، جہاں مصنوعی ذہانت (AI) کو بینک کے کام کرنے کے بنیادی طریقۂ کار میں شامل کر دیا گیا ہے.
ہم نے بوائی کے موسم کے دوران کسانوں کے لیے AI سے تقویت یافتہ سفارشات تعینات کرنے کے لیے John Deere کے ساتھ شراکت داری کی. ڈومین ماہرین کے ساتھ سینکڑوں حقیقی دنیا کی مثالوں کا جائزہ لینے، درستگی کی پیمائش کے لیے حسب ضرورت تشخیصی نظام بنانے، اور ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے تیزی سے تکرار کرنے کے بعد، John Deere کسانوں کو کیمیکلز کے استعمال میں 70% کمی کرنے اور اپنی کسٹمر انگیجمنٹ کو 6x بڑھانےمیں کامیاب رہا.
حقیقی صارفین کے مسائل حل کرتے ہوئے، ہماری فیلڈ میں تعینات انجینئرنگ ٹیمیں ایسے قابلِ تکرار نمونوں کی نشاندہی کرتی ہیں جو آگے چل کر پروڈکٹ کی صلاحیتوں میں تبدیل ہو جاتے ہیں. یہ چکر—بنائیں، ثابت کریں، تعمیم دیں—Agent SDK، AI کی مدد سے چلنے والے تصنیفی نظاموں، ماڈل بینچ مارکنگ اور اعتماد کے ٹولز، اور دیگر شعبوں میں تعیناتی کو مصنوعات کی ترقی سے جوڑتا ہے.