2 उत्तरे
2
answers
भाषेच्या निवेदन परतेचा थोडक्यात परिचय कसा करून द्याल?
1
Answer link
भाषेच्या निवेदन पातळीचा परिचय
भाषेच्या निवेदन पातळी म्हणजे एखाद्या कथनाची विविध स्तरांवर मांडणी करण्याची पद्धत. एखादी गोष्ट किंवा माहिती सांगताना ती वेगवेगळ्या पातळींवरून दिली जाते, ज्यामुळे निवेदन अधिक प्रभावी आणि विस्तृत होते.
भाषेच्या निवेदनाच्या प्रमुख पातळ्या:
1. प्रथमपुरुषी निवेदन
कथेतला एक पात्रच आपले अनुभव, भावना आणि विचार सांगतो.
उदा. "मी त्या दिवशी सकाळी उठलो आणि बाहेर पाहिले तर...".
2. द्वितीयपुरुषी निवेदन
यात वाचकाला थेट संबोधले जाते, पण ही शैली क्वचित वापरली जाते.
उदा. "तू जर हे पुस्तक वाचलेस, तर तुला नव्या जगाची ओळख होईल."
3. तृतीयपुरुषी निवेदन
लेखक स्वतः कथेत भाग न घेता पात्रांविषयी सांगतो.
उदा. "राजू लवकर उठला आणि शाळेसाठी तयारी करू लागला."
याचे दोन प्रकार:
सर्वज्ञ– लेखक सर्व पात्रांचे विचार, भावना सांगतो.
मर्यादित – केवळ एका पात्राच्या दृष्टिकोनातून निवेदन होते.
4. उपस्थित निवेदन
यात लेखक कोणत्याही पात्राच्या मनात डोकावून पाहत नाही, फक्त बाह्य घटना सांगतो.
उदा. नाटक किंवा चित्रपटातील संवादात्मक निवेदन.
:
भाषेच्या निवेदन पातळ्या निवडताना लेखकाला कथेचा हेतू, शैली आणि परिणामकारकता विचारात घ्यावी लागते. योग्य निवेदन शैलीमुळे कथा अधिक प्रभावी होते आणि वाचकांपर्यंत ती सहज पोहोचते.
0
Answer link
sicher! भाषेच्या निवेदन परतेचा (Language Model Bias) थोडक्यात परिचय खालीलप्रमाणे:
भाषेच्या निवेदन परतेचा (Language Model Bias) परिचय
भाषेच्या निवेदनात परतेचा अर्थ म्हणजे भाषिक मॉडेलच्या आऊटपुटमध्ये दिसणारी एक विशिष्ट प्रकारची कल किंवा असमतोला. हे मॉडेल ज्या डेटावर प्रशिक्षित केले जाते, त्या डेटातील पूर्वाग्रह, त्रुटी किंवा कमतरता यामुळे निर्माण होऊ शकते.
उदाहरण:
- लिंग आधारित परते: काही मॉडेल 'डॉक्टर' शब्दाचा संबंध पुरुषांशी आणि 'नर्स' शब्दाचा संबंध महिलांशी लावू शकतात.
- वंश आधारित परते: विशिष्ट वंशाच्या लोकांशी संबंधित नकारात्मक भावना व्यक्त करणे.
- सामाजिक-आर्थिक परते: गरीब वस्तींमधील लोकांबद्दल नकारात्मक विचार व्यक्त करणे.
कारणे:
- प्रशिक्षणासाठी वापरलेला डेटा संतुलित नसल्यास.
- डेटा तयार करताना असलेले मानवी पूर्वग्रह.
- अल्गोरिदममध्ये असलेली कमतरता.
परिणाम:
- अनुचित किंवा अन्यायकारक आऊटपुट निर्माण होऊ शकतात.
- एखाद्या विशिष्ट गटाबद्दल नकारात्मक प्रतिमा तयार होऊ शकते.
- सामाजिक असमानता वाढू शकते.
उपाय:
- डेटा संतुलित ठेवणे.
- परते ओळखण्यासाठी विशेष तंत्रांचा वापर करणे.
- मॉडेलला अधिक न्यायसंगत बनविण्यासाठी नियमितपणे अपडेट करणे.
भाषेच्या निवेदनातील परते ओळखणे आणि ते कमी करणे हे आवश्यक आहे, जेणेकरून भाषिक मॉडेल अधिक न्यायसंगत आणि निष्पक्ष बनू शकेल.