OpenAI ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ChatGPT ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: (1) ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਉੱਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ, (2) ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਰਾਹੀਂ ਸਾਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ (3) ਸਾਡੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਟ੍ਰੇਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ.

ChatGPT ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਨਾਲ ਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਲੱਗ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. 

ਇਹ ਲੇਖ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਿਆਂ ਉਸ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਅਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ChatGPT ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਅਤੇ ਹੈਲਪ ਸੈਂਟਰ ਦਾ ਇਹ ਲੇਖ ਦੇਖੋ.

ChatGPT ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ChatGPT ਬਣਾਵਟੀ ਬੁੱਧੀ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੇਵਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਜਾਂ ਐਪ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਤੁਸੀਂ ChatGPT ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲੈਣਾ, ਕੋਡਿੰਗ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਉਹ ਬਣਾਉਣਾ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸਰਗਰਮੀਆਂ. ChatGPT ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਸਮਝਣ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਲਿਖਤ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਮੇਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ. 

ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਇਸ ਡਾਟੇ ਵਿਚਲੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਮਝ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ “ਟੋਕਨ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪੂਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਜਾਂ ਵਿਰਾਮ-ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਟੋਕਨ ਲਿਖਤ ਦੇ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਰਗੀ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਤੋਂ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪਿਕਸਲਾਂ ਦਾ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨਾਲ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ “ਸਿਖਲਾਈ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਵਾਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਖੱਬੇ ਮੁੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ___ ਮੁੜੀ.” ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਕੇ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੱਖਾਂ ਵਾਕਾਂ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.

ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ “ਖੱਬੇ ਮੁੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸੱਜੇ ਮੁੜੀ,” “ਘੁੰਮ ਗਈ,” ਜਾਂ “ਵਾਪਸ ਮੁੜੀ,” ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਉੱਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਮਸ਼ੀਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ “ਭਾਰ” ਜਾਂ “ਮਾਪਦੰਡ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਅਜਿਹਾ ਕੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਸ ਡਾਟੇ ਦੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਵੱਲੋਂ ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਉਸ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪਿਛਲੀ ਮਿਸਾਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਿਆ. ਅਜਿਹਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਹੋਇਆ. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੇ ਵਾਕਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਦੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ. ChatGPT ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਤੋਂ “ਕਾਪੀ ਕਰਕੇ ਚਿਪਕਾਉਂਦਾ” ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਉਸ ਅਧਿਆਪਕ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦ-ਬ-ਸ਼ਬਦ ਯਾਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿਚਲੇ ਸਬੰਧ ਸਮਝ ਕੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਮਾਡਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਭਾਰਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ChatGPT ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਉੱਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਵੈੱਬ ਪੰਨੇ, ਜਨਤਕ ਚਰਚਾ-ਮੰਚ, ਜਨਤਕ ਬਲੌਗ, ਜਨਤਕ ਪੋਸਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ ਔਨਲਾਈਨ ਚਰਚਾ-ਮੰਚ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਬਲੌਗ ਜਾਂ ਹੋਰ ਪੋਸਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਉਸ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਪਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਾਂ.  ਜਨਤਕ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸਮੱਗਰੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਉਹ ਭੁਗਤਾਨ-ਰੋਕ ਪਿੱਛੇ ਹਨ ਜਾਂ ਡਾਰਕ ਵੈੱਬ ਉੱਤੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਛਾਣਨੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਕਿ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਣ, ਜਿਵੇਂ ਨਫ਼ਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ, ਬਾਲਗ ਸਮੱਗਰੀ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਸੁਨੇਹੇ. ਫਿਰ ਬਾਕੀ ਰਹਿ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. 

ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਮਾਲਕ robots.txt ਵਰਗੇ ਮਿਆਰੀ ਵੈੱਬ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲ GPTBot ਨੂੰ ਰੋਕ ਕੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਦੀ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. GPTBot ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸਾਡੇ ਬਣਾਵਟੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. 

ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਡਾਟਾ-ਸੰਗ੍ਰਹਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਨਾਲ ਹੀ ਸਾਡੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਅਧੀਨ ਆਗਿਆ ਹੋਣ ਉੱਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਟ੍ਰੇਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ. ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਡਾਟਾ-ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਮੁਤਾਬਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਟੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਉਟੀ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਬਣਾਉਟੀ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਾਂ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡਾਟੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਕੀ ChatGPT ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਾਂ.

ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਅਨੁਮਾਨ, ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਵਾਸਤੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ.

ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਤੇ ਵਰਗੇ ਤੱਤ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਅਨੁਸਾਰ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਾਂ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਛਾਣਨੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪਛਾਣ ਕੇ ਹਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੰਗਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਾ ਦੇਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. 

ਅਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ

ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਨੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ ਜਿੰਨਾ ਇਸ ਲੇਖ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੋਵੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਲਗਾਤਾਰ ਲੋੜ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਭਾਲ ਮਿਆਦ ਦੀ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਢੰਗ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਸੰਭਾਲ ਮਿਆਦ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਖੁਲਾਸੇ ਕਾਰਨ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.

ChatGPT ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਸਾਡੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਕਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵਰਤੋਂਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਔਜ਼ਾਰ, ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦੱਸੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦਾ ਸਾਡਾ ਆਧਾਰ GDPR ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਧੀਨ ਜਾਇਜ਼ ਹਿੱਤ ਹਨ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਾਜ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਾਡੇ ਮਿਸ਼ਨ ਅਨੁਸਾਰ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫ਼ਿਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਤਰ ਤੇ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੋਂ ਸਾਂਝੀ ਜਾਂ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਅਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ “ਵੇਚਦੇ” ਨਹੀਂ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸੀਆਂ ਸੀਮਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਬੰਧਤ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਸਦਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਇਹ ਮੰਨਦਿਆਂ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਜਨਤਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਵਿਚਲੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ EEA, ਸਵਿਟਜ਼ਰਲੈਂਡ ਜਾਂ ਯੂਕੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰਲੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਸਮੇਤ, ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਜਿੱਥੇ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਢੁਕਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਯੋਗਤਾ ਸਬੰਧੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਧਾਰਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਤੁਹਾਡੇ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ

ਅਸੀਂ ਇਤਰਾਜ਼ ਸਬੰਧੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਅਧਿਕਾਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ChatGPT ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਨਤਕ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਉੱਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ. ਕੁਝ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪੋਰਟਲ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਹੋਰ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਸਬੰਧੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਤੁਸੀਂ privacy@openai.com ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਕੇ ਵੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਲਈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੀਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਕਿਸ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਨਾਮ, ਸਬੰਧਤ URL, ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਖ਼ਾਸ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ. ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ, ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਢੰਗ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ChatGPT ਤੋਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਹਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਹੈਲਪ ਸੈਂਟਰ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਲਾਗੂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਅੰਦਰ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ.

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕੁਝ ਅਧਿਕਾਰ ਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਕੋਈ ਬੇਨਤੀ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਜੇ ਅਸੀਂ ਸਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰ ਸਕੀਏ, ਬੇਨਤੀ OpenAI ਵੱਲੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਕੋਈ ਛੋਟ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਨ ਹੋਵੇ. ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹਰੇਕ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਹਿੱਤ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੱਖਾਂ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਫਿਰ ਵੀ, ਅਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਲਾਗੂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਥਾਨਕ ਨਿਗਰਾਨ ਅਥਾਰਟੀ ਕੋਲ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਰਜ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ.

ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ OpenAI ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਦੇਖੋ.