ChatGPT-യുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് അടിത്തറയാകുന്ന മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെ OpenAI-യുടെ അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ പ്രധാനമായും മൂന്ന് ഉറവിടങ്ങളിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്: (1) ഇന്റർനെറ്റിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ വിവരങ്ങൾ, (2) മൂന്നാം കക്ഷികളുമായി പങ്കാളിത്തത്തിലൂടെ ഞങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാകുന്ന വിവരങ്ങൾ, (3) ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളും പരിശീലകരും ഗവേഷകരും നൽകുന്നതോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതോ ആയ വിവരങ്ങൾ.

ChatGPT-യിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലുള്ള അടിസ്ഥാന മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിന് നിരവധി ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്. പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്, തുടർപരിശീലനം എന്നിവയ്ക്കുപുറമേ, ഉപയോഗത്തിൽ കൊണ്ടുവന്നശേഷമുള്ള നിരന്തര വിലയിരുത്തലും മെച്ചപ്പെടുത്തലും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മോഡലിന്റെ പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത, സുരക്ഷ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതടക്കമുള്ള വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഈ ഘട്ടങ്ങളിൽ വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. 

ഈ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ, സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പാലിച്ച് അവ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതി, പരിശീലന പ്രക്രിയയിലുടനീളം സ്വീകരിക്കുന്ന സംരക്ഷണ നടപടികൾ എന്നിവയുടെ ഒരു അവലോകനം ഈ ലേഖനം നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളിൽനിന്ന് വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് അറിയാൻ ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയും മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിധവും കാണുക. മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ChatGPT സംഭാഷണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽനിന്ന് എങ്ങനെ ഒഴിവാകാമെന്നതും ഇവയിൽ വിശദീകരിക്കുന്നു.

എന്താണ് ChatGPT, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഇന്റർനെറ്റ് വഴിയോ ആപ്പ് വഴിയോ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന, നിർമിതബുദ്ധിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സേവനമാണ് ChatGPT. വിവരങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാനും സംഗ്രഹിക്കാനും, വിവർത്തനത്തിൽ സഹായിക്കാനും, കോഡെഴുത്ത്, ഗവേഷണം, വിശകലനം എന്നിവയ്ക്ക് പിന്തുണ നൽകാനും ChatGPT ഉപയോഗിക്കാം. വിവിധ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാനും ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനോ സൃഷ്ടിക്കാനോ സർഗാത്മകതയ്ക്കും ആശയങ്ങൾക്കും പ്രചോദനം നൽകാനോ മറ്റ് ദൈനംദിന കാര്യങ്ങൾക്കോ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. എഴുത്ത്, ചിത്രങ്ങൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വൻതോതിലുള്ള വിവരങ്ങളിലെ ക്രമങ്ങളും ബന്ധങ്ങളും പഠിച്ച് ഉപയോക്താക്കളുടെ ചോദ്യങ്ങളും നിർദേശങ്ങളും മനസ്സിലാക്കാനും അവയോട് പ്രതികരിക്കാനുമാണ് ChatGPT രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. 

പരിശീലനത്തിനിടെ, സന്ദർഭത്തിനനുസരിച്ച് വാക്കുകൾ സാധാരണയായി എങ്ങനെ ഒരുമിച്ച് വരുന്നു എന്നതുപോലുള്ള, ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിലെ ബന്ധങ്ങൾ മോഡൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ധാരണ ഉപയോഗിച്ച്, മറുപടി സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും അടുത്തതായി വരാൻ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള വാക്ക് പ്രവചിക്കുന്നു. എഴുത്തിനെ ചെറിയ ഘടകങ്ങളായി വിഭജിച്ചേക്കാം. ചിലപ്പോൾ “ടോക്കണുകൾ” എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഈ ഘടകങ്ങൾ പൂർണമായ വാക്കുകളെയോ വാക്കുകളുടെ ഭാഗങ്ങളെയോ വിരാമചിഹ്നങ്ങളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കാം. മോഡൽ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്ന എഴുത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളാണ് ടോക്കണുകൾ. അതുപോലെ, ചിത്രങ്ങൾ പോലുള്ള മറ്റ് രൂപങ്ങളിലുള്ള ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡലുകൾ പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ പിക്സലുകൾ തമ്മിലും അവയുടെ അടിക്കുറിപ്പുകളുമായും ഉള്ള ബന്ധങ്ങളുടെ ക്രമങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, “പരിശീലനം” എന്നറിയപ്പെടുന്ന പഠനപ്രക്രിയയിൽ, “ഇടത്തേക്ക് തിരിയുന്നതിനുപകരം, അവൾ തിരിഞ്ഞത് ___.” എന്നതുപോലൊരു വാക്യം പൂർത്തിയാക്കാൻ മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം. പരിശീലനത്തിന്റെ തുടക്കത്തിൽ അതിന്റെ മറുപടികൾ മിക്കവാറും ക്രമരഹിതമായിരിക്കും. എന്നാൽ, വൻതോതിലുള്ള എഴുത്ത് പ്രോസസ് ചെയ്ത് അതിൽനിന്ന് പഠിക്കുമ്പോൾ, ക്രമങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലും അടുത്തതായി വരാൻ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള വാക്ക് പ്രവചിക്കുന്നതിലും മോഡൽ മെച്ചപ്പെടുന്നു. മോഡലിന്റെ ധാരണയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വാക്യങ്ങളിൽ ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു.

“ഇടത്തേക്ക് തിരിയുന്നതിനുപകരം, അവൾ തിരിഞ്ഞത് വലത്തേക്കാണ്”, “ചുറ്റുമാണ്”, “പിന്നിലേക്കാണ്” എന്നിങ്ങനെ ഒരു വാക്യം യുക്തിസഹമായി പൂർത്തിയാക്കാൻ പല വഴികളുണ്ട്. അതിനാൽ, മോഡൽ പ്രതികരിക്കുന്ന രീതിയിൽ സ്വാഭാവികമായിത്തന്നെ ക്രമരഹിതത്വത്തിന്റെ ഒരു അംശമുണ്ട്. അതുകൊണ്ട്, ഒരേ ചോദ്യം പല തവണ ചോദിക്കുമ്പോൾ വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങൾ ലഭിച്ചേക്കാം.

“വെയ്റ്റുകൾ” അഥവാ “പരാമീറ്ററുകൾ” എന്നറിയപ്പെടുന്ന സംഖ്യകളുടെ വലിയ കൂട്ടങ്ങളും, ആ സംഖ്യകളെ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കോഡും ചേർന്നതാണ് യന്ത്രപഠന മോഡലുകൾ. പരിശീലനത്തിന് ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റയുടെ പകർപ്പുകൾ ഈ മോഡലുകൾ സംഭരിക്കുകയോ സൂക്ഷിച്ചുവെക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. പകരം, മോഡൽ പഠിക്കുമ്പോൾ അത് തിരിച്ചറിഞ്ഞ ക്രമങ്ങൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതിനായി അതിന്റെ പരാമീറ്ററുകളുടെ മൂല്യങ്ങളിൽ ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നു. മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണത്തിൽ, ക്രമരഹിതമായി വാക്കുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽനിന്ന് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിലേക്ക് മോഡൽ മെച്ചപ്പെട്ടത് പരിശീലന വാക്യങ്ങൾ സംഭരിച്ചുവെച്ചുകൊണ്ടല്ല, മറിച്ച് അതിന്റെ ആന്തരിക പരാമീറ്ററുകൾ പുതുക്കിക്കൊണ്ടാണ്. പരിശീലനത്തിനിടെ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്ന വാക്യങ്ങളുടെയോ ചിത്രങ്ങളുടെയോ ശബ്ദത്തിന്റെയോ പകർപ്പുകൾ മോഡൽ സൂക്ഷിച്ചുവെക്കുന്നില്ല. ChatGPT പരിശീലന ഡാറ്റയിൽനിന്ന് “പകർത്തി ഒട്ടിക്കുകയല്ല” ചെയ്യുന്നത്. വിപുലമായ പഠനത്തിനുശേഷം ഒരു അധ്യാപകൻ ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കി അവ വിശദീകരിക്കുന്നതിന് സമാനമാണിത്. ഇതിനായി പഠനസാമഗ്രികൾ മനഃപാഠമാക്കുകയോ വാക്കിന് വാക്ക് പുനരാവിഷ്കരിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടതില്ല. ഉപയോക്താവിന്റെ അഭ്യർഥനയ്ക്ക് മറുപടി സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, പഠിച്ചെടുത്ത ഈ വെയ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡൽ പ്രവചിക്കുകയും പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്.

ChatGPT-യെ പഠിപ്പിക്കാൻ ഏതുതരം വിവരങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ഇന്റർനെറ്റിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കത്തിൽനിന്ന്, സൗജന്യമായും നിയന്ത്രണങ്ങളില്ലാതെയും ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഇതിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ വെബ്‌പേജുകൾ, ചർച്ചാവേദികൾ, ബ്ലോഗുകൾ, പോസ്റ്റുകൾ, മറ്റ് ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കം എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, എല്ലാവർക്കും പ്രവേശനമുള്ള ഒരു ഓൺലൈൻ ചർച്ചാവേദിയിൽ നിങ്ങൾ പങ്കെടുക്കുകയോ പൊതുവായി കാണാവുന്ന ഒരു ബ്ലോഗോ മറ്റ് പോസ്റ്റോ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയോ ചെയ്താൽ, ആ ഉള്ളടക്കം മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു.  ഇന്റർനെറ്റിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കം ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, പണം നൽകിയാൽ മാത്രം പ്രവേശിക്കാനാകുമെന്ന് അറിയാവുന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽനിന്നോ ഡാർക്ക് വെബിൽനിന്നോ ഞങ്ങൾ മനഃപൂർവം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാറില്ല. കൂടാതെ, വിദ്വേഷ പ്രസംഗം, മുതിർന്നവർക്കായുള്ള ഉള്ളടക്കം, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ സമാഹരിക്കുന്ന സൈറ്റുകൾ, അനാവശ്യ സന്ദേശങ്ങൾ തുടങ്ങിയവയിൽനിന്ന് ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പഠിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ, അത്തരം ഉള്ളടക്കം ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ശേഷിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 

വെബ്സൈറ്റ് ഉടമകൾക്ക് robots.txt പോലുള്ള സാധാരണ വെബ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് GPTBot-ന്റെ പ്രവേശനം തടയാം. ഇതിലൂടെ തങ്ങളുടെ സൈറ്റുകളിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കം പരിശീലനത്തിനായി ശേഖരിക്കാമോ എന്ന് നിയന്ത്രിക്കാനാകും. ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കം സ്വയമേവ തിരഞ്ഞുശേഖരിക്കുന്ന സംവിധാനമാണ് GPTBot. തങ്ങളുടെ സൈറ്റുകളും ഉള്ളടക്കവും ഞങ്ങളുടെ നിർമിതബുദ്ധി സംവിധാനങ്ങളുമായി എങ്ങനെ ഇടപെടണമെന്ന് നിയന്ത്രിക്കാൻ വെബ്സൈറ്റ് ഉടമകളെ സഹായിക്കുന്ന മാർഗനിർദേശങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. 

ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കാളികളിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള കരാറുകളിലൂടെ ഞങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാകുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ വിവരങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഞങ്ങളുടെ നയങ്ങളും കരാറുകളും അനുവദിക്കുന്നിടത്ത്, പരിശീലകരും ഗവേഷകരും നൽകുന്നതോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതോ ആയ വിവരങ്ങളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ, പ്രകടനം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റിനെ ആശ്രയിച്ച്, ഈ ഉറവിടങ്ങളിൽ എഴുത്ത്, ചിത്രങ്ങൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.

ചില പരിശീലന പ്രക്രിയകളിൽ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയും ഞങ്ങൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച പ്രോംപ്റ്റുകൾ, വിവിധ ഭാഷകളിലെ ഉദാഹരണങ്ങൾ, മറ്റ് പരിശീലന സാമഗ്രികൾ എന്നിവ തയ്യാറാക്കാൻ വിവരങ്ങളും ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളും ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഡാറ്റ കുറവുള്ളതോ അസന്തുലിതമായതോ ആയ മേഖലകളിൽ പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുബന്ധമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതടക്കം, മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ സഹായിക്കും. സ്വകാര്യത കൂടുതൽ സംരക്ഷിക്കുന്ന മോഡൽ വികസന സമീപനങ്ങൾക്കും ഇത് പിന്തുണ നൽകിയേക്കാം.

ChatGPT-യെ പഠിപ്പിക്കാൻ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ.

ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഗണ്യമായൊരു ഭാഗം ആളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളാണ്. അതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ ആനുഷംഗികമായി വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു.

പ്രവചനം, റീസണിംഗ്, പ്രശ്നപരിഹാരം തുടങ്ങിയ മോഡലിന്റെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാനാണ് ഞങ്ങൾ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. വ്യക്തികളുടെ വിവരരേഖകൾ തയ്യാറാക്കാനോ അവരെ ബന്ധപ്പെടാനോ അവർക്കനുസരിച്ച് പരസ്യങ്ങൾ നൽകാനോ അല്ല.

ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പേരുകളും വിലാസങ്ങളും പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഭാഷയിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനോ പൊതുരംഗത്തെ പ്രമുഖരെയും പ്രശസ്ത സ്ഥാപനങ്ങളെയും മറ്റും തിരിച്ചറിയാനോ മോഡലുകൾ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളിൽനിന്ന് പഠിച്ചേക്കാം. കൂടുതൽ കൃത്യവും സന്ദർഭത്തിന് അനുയോജ്യവുമായ മറുപടികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.

പരിശീലനത്തിനിടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കുന്നു.

പരിശീലനത്തിനിടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് പരിമിതപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ സജീവമായ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വലിയ തോതിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നതായി അറിയാവുന്ന ഉറവിടങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. പരിശീലന പ്രക്രിയയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റ മറുപടികളിൽ ആവർത്തിക്കപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാൻ, ഒരേ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ആവർത്തിച്ചുള്ള പകർപ്പുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് നീക്കം ചെയ്യാനും നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വ്യക്തികളെക്കുറിച്ചുള്ള സ്വകാര്യമായതോ അതീവ രഹസ്യസ്വഭാവമുള്ളതോ ആയ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന അഭ്യർഥനകൾക്ക് മറുപടി നൽകാതിരിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. 

വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ എത്രകാലം സൂക്ഷിക്കുന്നു

ഈ ലേഖനത്തിലും ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിലും വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ന്യായമായും വേണ്ടിവരുന്ന കാലയളവിൽ മാത്രമാണ് പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുന്നത്. മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതും അനുബന്ധ ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണവും ഈ ആവശ്യങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വിവരങ്ങൾ തുടർന്നും സൂക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ടോ എന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഇടയ്ക്കിടെ അവലോകനം നടത്തുന്നു. വിവരങ്ങളുടെ തരവും ഉപയോഗരീതിയും അനുസരിച്ച് സൂക്ഷിക്കുന്ന കാലയളവ് വ്യത്യാസപ്പെടും. വിവരങ്ങൾ എത്രകാലം സൂക്ഷിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുമ്പോൾ, അവ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം, അളവ്, സ്വഭാവം, രഹസ്യസ്വഭാവം, അനധികൃത ഉപയോഗമോ വെളിപ്പെടുത്തലോ മൂലം ദോഷമുണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത, ഞങ്ങൾക്ക് ബാധകമായ നിയമപരമായ ബാധ്യതകൾ തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു.

ChatGPT-യുടെ വികസനത്തിൽ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ എങ്ങനെ പാലിക്കുന്നു.

പരിശീലനത്തിനുള്ള വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നിയമാനുസൃതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭിന്നശേഷിക്കാർക്ക് ഉപയോഗസൗകര്യം ഉറപ്പാക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃസഹായം, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം, വ്യക്തിഗത ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ വിദ്യാഭ്യാസം, ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഉപകാരപ്രദമായ നിരവധി സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾ കരുത്തേകുന്നു. പൊതുവായി ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളും മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കാളികളിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്ന വിപുലമായ ലാർജ്-സ്കേൽ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചാണ് ഈ കഴിവുകൾ വികസിക്കുന്നത്. പരിശീലന പ്രക്രിയയിലുടനീളം ഞങ്ങൾ സംരക്ഷണ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, പരിശീലനത്തിനിടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാനും അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കാനുമുള്ള നടപടികളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പരിശീലന വിവരങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ജിഡിപിആർ പോലുള്ള സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്ന ന്യായമായ താൽപ്പര്യങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് എല്ലാവർക്കും പ്രയോജനകരമാകണമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുള്ള ഞങ്ങളുടെ ദൗത്യത്തിന് അനുസൃതമായി, ഉപയോക്താക്കൾക്കും സമൂഹത്തിനും വേണ്ടി മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ ഇത് കൂടുതൽ വിശദമായി വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ വിവരങ്ങൾ നിയമാനുസൃതമായും ഉത്തരവാദിത്വത്തോടെയും ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഡാറ്റാ സംരക്ഷണത്തെ ഇത് എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ വിലയിരുത്തൽ ഞങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കിയിട്ടുണ്ട്.

വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുകയോ കൈമാറുകയോ ചെയ്യാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ

ഞങ്ങൾ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ “വിൽക്കുന്നില്ല”. ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന പരിമിതമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ മാത്രമാണ് പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ വികസനം, പരിശോധന, മെച്ചപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയ്ക്ക് പിന്തുണ നൽകുന്ന അനുബന്ധ സ്ഥാപനങ്ങൾ, വിതരണക്കാർ, സേവനദാതാക്കൾ എന്നിവരുമായി ഞങ്ങൾ വിവരങ്ങൾ പങ്കിട്ടേക്കാം. നിയമപരമായ ബാധ്യത പാലിക്കാനോ ഞങ്ങളുടെയും ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെയും ജീവനക്കാരുടെയും പൊതുജനങ്ങളുടെയും അവകാശങ്ങൾ, സുരക്ഷ, സംരക്ഷണം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാനോ വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണെന്ന് ഉത്തമവിശ്വാസത്തോടെ കരുതുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിലും ഞങ്ങൾ അങ്ങനെ ചെയ്തേക്കാം. ഇത് ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്.

ഞങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനസൗകര്യങ്ങൾ ആഗോളതലത്തിൽ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ, പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ യൂറോപ്യൻ സാമ്പത്തിക മേഖല, സ്വിറ്റ്സർലൻഡ്, യുകെ എന്നിവയ്ക്ക് പുറത്തുള്ള രാജ്യങ്ങളിൽ (അമേരിക്ക ഉൾപ്പെടെ) പ്രോസസ് ചെയ്തേക്കാം. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, ഡാറ്റാ സംരക്ഷണം പര്യാപ്തമാണെന്ന ഔദ്യോഗിക തീരുമാനങ്ങളോ മാനദണ്ഡപ്രകാരമുള്ള കരാർ വ്യവസ്ഥകളോ പോലുള്ള ഉചിതമായ സംരക്ഷണ നടപടികൾ ഞങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ അവകാശങ്ങളും അവ വിനിയോഗിക്കേണ്ട വിധവും

എതിർപ്പ് അറിയിക്കുന്ന അഭ്യർഥനകളോടും സമാനമായ അവകാശങ്ങൾ വിനിയോഗിക്കാനുള്ള അഭ്യർഥനകളോടും ഞങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്നു. ഭാഷ പഠിക്കുന്നതിന്റെ ഭാഗമായി, ഇന്റർനെറ്റിൽ പൊതുവായി പലതവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ ChatGPT-യുടെ മറുപടികളിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പൊതുരംഗത്തെ പ്രമുഖരെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ. ചില നിയമാധികാര പരിധികളിലെ വ്യക്തികൾക്ക്, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ അവരുടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനെ എതിർക്കാനോ തങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റ് അവകാശങ്ങൾ വിനിയോഗിക്കാൻ അഭ്യർഥിക്കാനോ ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോർട്ടൽ ഉപയോഗിക്കാം. dsar@openai.com എന്ന വിലാസത്തിൽ ബന്ധപ്പെട്ടും നിങ്ങൾക്ക് ഈ അവകാശങ്ങൾ വിനിയോഗിക്കാം.

നിങ്ങളുടെ അഭ്യർഥന വിലയിരുത്തി പ്രതികരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന്, അത് ഏത് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ മതിയായ വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുക. നിങ്ങളുടെ പേര്, പ്രസക്തമായ വെബ് വിലാസങ്ങൾ, മോഡൽ നൽകിയ മറുപടികളുടെ നിർദിഷ്ട ഉദാഹരണങ്ങൾ, പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവ നൽകാം. ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ, നടപടി സ്വീകരിക്കുന്നതിനുമുമ്പ് നിങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ സ്ഥിരീകരിക്കാനോ വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനോ ഞങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം. ഈ അഭ്യർഥനകൾ സമർപ്പിക്കേണ്ട വിധം, പാലിക്കേണ്ട മികച്ച രീതികൾ, അഭ്യർഥനകൾ പരിശോധിക്കുന്ന രീതി എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ChatGPT-യിൽനിന്ന് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ഹെൽപ്പ് സെന്റർ ലേഖനത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. ബാധകമായ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഞങ്ങൾ അഭ്യർഥനകൾ പരിശോധിക്കുകയും നിയമം നിശ്ചയിക്കുന്ന സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പ്രകാരം ചില അവകാശങ്ങൾക്ക് പരിമിതികൾ ഉണ്ടായേക്കാമെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയാത്തപ്പോഴോ, അഭ്യർഥന OpenAI പ്രോസസ് ചെയ്യുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതല്ലാത്തപ്പോഴോ, നിയമപരമായ ഇളവ് ബാധകമാകുമ്പോഴോ, അഭ്യർഥന നിറവേറ്റാതിരിക്കാൻ മറ്റൊരു നിയമാനുസൃത കാരണം ഉള്ളപ്പോഴോ ഞങ്ങൾക്ക് അത് നിറവേറ്റാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. ഓരോ അഭ്യർഥനയും അതിന്റെ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങൾ പരിഗണിച്ചാണ് വിലയിരുത്തുന്നത്. സ്വകാര്യതാ അവകാശങ്ങൾക്കൊപ്പം അഭിപ്രായസ്വാതന്ത്ര്യം, പൊതുതാൽപ്പര്യം തുടങ്ങിയ മറ്റ് പ്രധാന കാര്യങ്ങളും തൂക്കിനോക്കേണ്ടിവന്നേക്കാം.

എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെ സംരക്ഷണത്തിന് മുൻഗണന നൽകാനും ബാധകമായ എല്ലാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങളും പാലിക്കാനും ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ഒരു പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ വേണ്ടവിധം പരിഹരിച്ചില്ലെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രദേശത്തെ മേൽനോട്ട അധികാരിക്ക് പരാതി നൽകാൻ നിങ്ങൾക്ക് അവകാശമുണ്ട്.

ഞങ്ങളുടെ വെബ്സൈറ്റ്, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, സേവനങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളിൽനിന്നോ നിങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ശേഖരിക്കുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ സംബന്ധിച്ച് OpenAI പിന്തുടരുന്ന രീതികളെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസി കാണുക.