ਏਆਈ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ? [ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕੁਇਜ਼]

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਏਆਈ ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਟੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਰ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਕੋਈ ਇੱਕਲਾ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸੈਟਿੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟ ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਾਂ ਕਾਰਜ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਡੁੱਲ੍ਹੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਭਰਮ ਵੱਧਦੇ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:

ਕੰਮ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ: ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ "ਸਹੀ" ਅਤੇ "ਗਲਤ" ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚੋਣ: ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ, ਪਰੰਪਰਾ ਜਾਂ ਸਹੂਲਤ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

ਹਕੀਕਤ ਜਾਂਚ: ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਤਣਾਅ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਮਾਪੋ ਕਿ ਕੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਲਈ।

ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ AI ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ
ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ AI ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰੋਡਮੈਪ।.

🔗 ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਅਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੱਭਣ ਲਈ AI ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।.

🔗 ਏਆਈ ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪੱਖਪਾਤ, ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

🔗 ਏਆਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।.

1) ਤਾਂ... AI ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?🧠✅

ਏਆਈ ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਟੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ "ਸਹੀ ਜਵਾਬ" ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ।

ਪਰ ਓਪਨ-ਐਂਡੇਡ ਕੰਮਾਂ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੈਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ) ਵਿੱਚ, "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫਿਸਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ:

• ਕਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਜਵਾਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

• ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

• ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਮਦਦਗਾਰਤਾ" ਦੇ ਭਾਵਾਂ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਖ਼ਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਨਹੀਂ।

• ਦੁਨੀਆਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਹਕੀਕਤ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ "ਹੈ।" ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਪ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੇ ਨਾਲ "ਕਮਾਉਂਦੇ" ਹੋ। ਇਸੇ ਲਈ ਗੰਭੀਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਸਕੋਰਬੋਰਡ ਪਲ ਨਹੀਂ। [1]

2) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਵਿਭਿੰਨ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ 👨👩👧👦📏

ਜਦੋਂ ਲੋਕ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਅਕਸਰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝੇ):

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਕੀ ਇਸਨੇ ਸਹੀ ਲੇਬਲ / ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ?

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਨਾਮ ਯਾਦ: ਕੀ ਇਸਨੇ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਤੋਂ ਬਚਿਆ, ਜਾਂ ਇਸਨੇ ਸਭ ਕੁਝ ਫੜ ਲਿਆ?

• ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੈਨੂੰ 90% ਯਕੀਨ ਹੈ," ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ~90% ਸਮਾਂ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? [3]

• ਮਜ਼ਬੂਤੀ: ਕੀ ਇਹ ਉਦੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬਦਲਦੇ ਹਨ (ਸ਼ੋਰ, ਨਵੇਂ ਵਾਕਾਂਸ਼, ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ, ਨਵੇਂ ਜਨਸੰਖਿਆ)?

• ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?

• ਸੱਚਾਈ / ਤੱਥ (ਉਤਪਾਦਕ AI): ਕੀ ਇਹ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ)? [2]

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੋਲੋ ਹੀਰੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦੇ। ਉਹ ਵੈਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੰਡਲ ਵਜੋਂ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨੂੰ "ਅਨੁਕੂਲ" ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। [1]

3) "AI ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?" ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਰੂਪ ਕੀ ਹੈ? 🧪🔍

ਇੱਥੇ "ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ" ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਹੈ (ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ... ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਛਤਾਉਂਦੇ ਹਨ):

✅ ਕੰਮ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ (ਉਰਫ਼: ਇਸਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਓ)

• "ਸਾਰ" ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ।.

• "5 ਬੁਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ, ਸਰੋਤ ਤੋਂ 3 ਠੋਸ ਅੰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾ ਬਣਾਓ" ਜਾਂਚਯੋਗ ਹੈ।.

✅ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ (ਉਰਫ਼: ਆਸਾਨ ਮੋਡ 'ਤੇ ਗ੍ਰੇਡਿੰਗ ਬੰਦ ਕਰੋ)

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਹੁਤ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਕਲੀ-ਚੰਗੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ। ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਜੀਬ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਕੇਸ, ਅਤੇ "ਮੈਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਫੋਨ 'ਤੇ ਸਵੇਰੇ 2 ਵਜੇ ਲਿਖਿਆ" ਊਰਜਾ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।.

✅ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜੋ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ

ਮੀਮ ਨੂੰ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਡਾਕਟਰੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਰੰਪਰਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਹੀਂ ਚੁਣਦੇ - ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣਦੇ ਹੋ। [1]

✅ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀ ਜਾਂਚ (ਉਰਫ਼: "ਜਦੋਂ ਅਸਲੀਅਤ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?")

ਅਜੀਬ ਵਾਕਾਂਸ਼, ਅਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟ, ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਨਵੇਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਜ਼ਮਾਓ। ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੰਡ ਤਬਦੀਲੀ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਫੇਸਪਲਾਂਟ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। [4]

✅ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਉਰਫ਼: ਸ਼ੁੱਧਤਾ "ਇਸਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭੁੱਲ ਜਾਓ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ)

ਸਿਸਟਮ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ "ਮਹਾਨ" ਮਾਡਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਘਟਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋ। [1]

ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪਛਾਣੋਗੇ: ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​"ਡੈਮੋ ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਨਾਲ ਭੇਜਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਨਹੀਂ ... ਇਹ "ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ, ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ।" ਇਹ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।

4) ਜਿੱਥੇ AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਕਿਉਂ) 📈🛠️

ਜਦੋਂ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ AI ਚਮਕਦਾ ਹੈ:

• ਤੰਗ

• ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

• ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਰ

• ਸਿਖਲਾਈ ਵੰਡ ਦੇ ਸਮਾਨ

• ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ

ਉਦਾਹਰਨਾਂ:

• ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰਿੰਗ

• ਇਕਸਾਰ ਲੇਆਉਟ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੱਢਣਾ

• ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਰਜਾਬੰਦੀ/ਸਿਫਾਰਸ਼ ਲੂਪ

• ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜ

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਪਿੱਛੇ ਬੋਰਿੰਗ ਸੁਪਰਪਾਵਰ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ + ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ। ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ - ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ।

5) ਜਿੱਥੇ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਕਸਰ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ 😬🧯

ਇਹ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਆਪਣੀਆਂ ਹੱਡੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ।.

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਭਰਮ 🗣️🌪️

LLMs ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਪਰ ਗੈਰ-ਤੱਥ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ "ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ" ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਇਹੀ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਾਈਬਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੈਮੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ' ਤੇ ਇੰਨਾ ਭਾਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ । [2]

ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟ 🧳➡️🏠

ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੂਜੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਠੋਕਰ ਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਵੱਖਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਾਸ਼ਾ, ਵੱਖਰਾ ਉਤਪਾਦ ਕੈਟਾਲਾਗ, ਵੱਖਰਾ ਖੇਤਰੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਵੱਖਰਾ ਸਮਾਂ ਅਵਧੀ। WILDS ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੀਕਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਨ: "ਵਿਤਰਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ।" [4]

ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ 🏆🤥

ਕੁਝ ਸੈੱਟਅੱਪ ਗਲਤੀ ਨਾਲ "ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿਓ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ" ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਹੀ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ । ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਪਰਹੇਜ਼ / ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚਾ ਉੱਤਰ ਦਰ ਹੀ ਨਹੀਂ। [2]

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ 🚨

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਾਡਲ ਵੀ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮਾੜੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ, ਟੁੱਟੀਆਂ ਰੇਲਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਚੁੱਪਚਾਪ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਸਿਸਟਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਕੋਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ। [1]

6) ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੁਪਰਪਾਵਰ: ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਉਰਫ਼ "ਉਹ ਜਾਣਨਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ") 🎚️🧠

ਭਾਵੇਂ ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ:

• ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ

• ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗਲਤ ਜਵਾਬਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ

• ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ। ਆਧੁਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਖੋਜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟ ਜਾਂ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। [3]

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ "0.9 ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਆਟੋ-ਐਪ੍ਰੋਵ" ਵਰਗੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ" ਅਤੇ "ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੈਓਸ" ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।

7) ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 🧩📚

ਕਲਾਸਿਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ (ਵਰਗੀਕਰਨ/ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ) 📊

ਆਮ ਮਾਪਦੰਡ:

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, F1

• ROC-AUC / PR-AUC (ਅਕਸਰ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ)

• ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚਾਂ (ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਕਰ, ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ-ਸ਼ੈਲੀ ਸੋਚ) [3]

ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕਾਂ ਲਈ 💬

ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਸ਼ਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ)

• ਹਦਾਇਤ-ਅਨੁਸਾਰ

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਵਹਾਰ (ਚੰਗੇ ਇਨਕਾਰ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ)

• ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ / ਹਵਾਲਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ (ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ)

• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸਟਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ

"ਸੰਪੂਰਨ" ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੋਚ ਦੇ ਵੱਡੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਪਾਰ ਅਸਲ ਹਨ। [5]

LLMs (ਵਰਕਫਲੋ, ਏਜੰਟ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ) 'ਤੇ ਬਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ 🧰

ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:

• ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਕੀ ਇਸਨੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ?)

• ਟੂਲ ਲਾਜਿਕ (ਕੀ ਇਸਨੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ?)

• ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ?)

• ਗਾਰਡਰੇਲ (ਕੀ ਇਸਨੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਬਚਿਆ?)

• ਨਿਗਰਾਨੀ (ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਫੜੀਆਂ?) [1]

ਕਿਤੇ ਵੀ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕੜੀ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ "ਗਲਤ" ਦਿਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇ।.

8) ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: "AI ਕਿੰਨਾ ਸਹੀ ਹੈ?" ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕੇ 🧾⚖️

ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਇਕਬਾਲ: "ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼" ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਲਾਗਤ ਅਕਸਰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਘੰਟੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਨਹੀਂ 😅

9) AI ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਟੀਕ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ (ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਲੀਵਰ) 🔧✨

ਬਿਹਤਰ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਟੈਸਟ 📦🧪

• ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਫੈਲਾਓ

• ਦੁਰਲੱਭ-ਪਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰੋ

• ਇੱਕ "ਗੋਲਡ ਸੈੱਟ" ਰੱਖੋ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਰਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ (ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ)

ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਧਾਰ 📚🔍

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਉਤਪਤੀ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਮਾਡਲ "ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ । [2]

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮੁਲਾਂਕਣ ਲੂਪਸ 🔁

• ਹਰੇਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ

• ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਵੇਖੋ

• ਅਜੀਬ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਤਣਾਅ ਟੈਸਟ

ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ 🙏

• "ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ" ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ਸਜ਼ਾ ਨਾ ਦਿਓ।

• ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਦਰ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ

• ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪਦੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵਾਈਬਸ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ [3]

10) ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅੰਤੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਕਦੋਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? 🧭🤔

ਇਸ 'ਤੇ ਹੋਰ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ ਜਦੋਂ:

• ਕੰਮ ਤੰਗ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

• ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ

• ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

• ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ [3]

ਇਸ 'ਤੇ ਘੱਟ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ ਜਦੋਂ:

• ਦਾਅ ਉੱਚੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅਸਲੀ ਹਨ।

• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਹੈ ("ਮੈਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਦੱਸੋ...") 😵💫

• ਕੋਈ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।

• ਸਿਸਟਮ ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ [2]

ਇੱਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਗਲਤ ਰੂਪਕ: ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਧੁੱਪ ਵਿੱਚ ਬੈਠੀ ਸੁਸ਼ੀ ਖਾਣ ਵਾਂਗ ਹੈ... ਇਹ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪੇਟ ਇੱਕ ਜੂਆ ਖੇਡ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ।.

11) ਸਮਾਪਤੀ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰ 🧃✅

ਤਾਂ, AI ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?
AI ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜ, ਇੱਕ ਮਾਪ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਉਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਸਾਪੇਖਿਕ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ, "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਕਵਰੇਜ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ। [1][2][5]

ਸੰਖੇਪ ਸਾਰ 🎯

• "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ (ਉਤਪਾਦਕ AI ਲਈ) ਸੱਚਾਈ ਹੈ। [1][2][3]

• ਮਾਪਦੰਡ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। [5]

• ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ + ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ + ਪਰਹੇਜ਼ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। [2]

• ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹੋਇਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ... ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਦਿਲਚਸਪ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ। [1]

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਤਾ-ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ

ਦ੍ਰਿਸ਼

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟੀ SaaS ਕੰਪਨੀ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਚਾਰ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ:

ਬਿਲਿੰਗ

ਲੌਗਇਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ

ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ

ਕੰਪਨੀ ਨਹੀਂ ਦੇਣ ਦਿੰਦੀ। ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਛੋਟਾ ਹੈ: ਟਿਕਟ ਪੜ੍ਹੋ, ਸਹੀ ਕਤਾਰ ਚੁਣੋ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।

ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ "ਸਹੀ" ਕਤਾਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਇਹ ਮਾਪ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਸਿਰਫ਼ ਮਦਦਗਾਰ ਲੱਗਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।.

ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਇਸਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੀਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:

100 ਅਸਲ ਜਾਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ

ਹਰੇਕ ਟਿਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਕਤਾਰ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੁਆਰਾ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਨੀਤੀ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ

ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘੱਟ ਹੋਵੇ

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸ਼ੀਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਟਿਕਟ ਆਈਡੀ, ਏਆਈ ਕਤਾਰ, ਮਨੁੱਖੀ ਕਤਾਰ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, ਸਮੀਖਿਆ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ

ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ

ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ-ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਗਾਹਕ ਸੁਨੇਹਾ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ: ਬਿਲਿੰਗ, ਲੌਗਇਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.

ਇਨਵੌਇਸ, ਰਿਫੰਡ, ਭੁਗਤਾਨ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਅਤੇ ਗਾਹਕੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਬਿਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।.

ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈੱਟ, ਖਾਤਾ ਪਹੁੰਚ, ਦੋ-ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਲੌਕ ਕੀਤੇ ਖਾਤੇ, ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਤਸਦੀਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਲੌਗਇਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।.

ਟੁੱਟੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ, ਕਰੈਸ਼ਾਂ, ਜਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ।.

ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਨਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾ, ਏਕੀਕਰਨ, ਸੈਟਿੰਗ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।.

ਜੇਕਰ ਸੁਨੇਹਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਚੁਣੋ।.

ਵਾਪਸੀ: ਕਤਾਰ, 0 ਤੋਂ 100 ਤੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਇੱਕ-ਵਾਕ ਕਾਰਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।.

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ "ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।.

ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:

20 ਬਿਲਿੰਗ ਟਿਕਟਾਂ

20 ਲਾਗਇਨ ਟਿਕਟਾਂ

20 ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ

20 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ

20 ਉਲਝੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟਿਕਟਾਂ

ਫਿਰ ਸਾਰੀਆਂ 100 ਟਿਕਟਾਂ 'ਤੇ ਸਹਾਇਕ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਕਤਾਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਮਨੁੱਖੀ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕਤਾਰ ਨਾਲ ਕਰੋ।.

ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

ਕੁੱਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਕਿੰਨੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਸਹੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਗਈਆਂ?

ਕਤਾਰ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਜਦੋਂ AI "ਬਿਲਿੰਗ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਬਿਲਿੰਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਕਤਾਰ ਅਨੁਸਾਰ ਯਾਦ ਕਰੋ: ਇਸਨੇ ਕਿੰਨੀਆਂ ਅਸਲ ਬਿਲਿੰਗ ਟਿਕਟਾਂ ਫੜੀਆਂ?

ਵਾਧਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਕੀ ਇਸਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਉਲਝੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭੇਜਿਆ?

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਜਦੋਂ ਇਹ 90% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਜਾਂ ਵੱਧ ਕਹਿੰਦਾ ਸੀ, ਕੀ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਸਹੀ ਸੀ?

ਨਤੀਜਾ

ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਾ: ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ 100 ਨਮੂਨਾ ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।.

ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਲੀਡ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਰੂਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 2 ਮਿੰਟ 30 ਸਕਿੰਟ ਬਿਤਾਏ। 100 ਟਿਕਟਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਲਗਭਗ 250 ਮਿੰਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਕੰਮ ਸੀ।

ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਹਾਇਤਾ ਲੀਡ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੀ ਕਤਾਰ ਚੋਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਲਗਭਗ 55 ਸਕਿੰਟ , ਜਾਂ 100 ਟਿਕਟਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ 92 ਮਿੰਟ ਰਹਿ ਗਿਆ।

ਇਹ ਪ੍ਰਤੀ 100 ਟਿਕਟਾਂ 'ਤੇ 158 ਮਿੰਟ ਦੀ ਬਚਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ , ਜਾਂ ਲਗਭਗ 63% ਘੱਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਮਾਂ ਹੈ ।

ਕਾਲਪਨਿਕ 100-ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ:

ਕੁੱਲ ਕਤਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: 87/100 ਟਿਕਟਾਂ ਸਹੀ

85% ਤੋਂ ਵੱਧ ਉੱਚ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ: 61 ਟਿਕਟਾਂ

ਉੱਚ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: 58/61 ਸਹੀ

ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਟਿਕਟਾਂ: 18 ਟਿਕਟਾਂ

ਅਸਪਸ਼ਟ ਟਿਕਟਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧੀਆਂ: 15/20

ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਾ ਸਿਰਫ਼ 87% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਸੀ। ਇਹੀ ਮਦਦਗਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਕਵਾਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।

ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਟਿਕਟਾਂ ਉਲਝੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਦੋ ਵਾਰ ਪੈਸੇ ਲਏ ਗਏ ਸਨ ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੈਂ ਲੌਗਇਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।" ਇਹ ਬਿਲਿੰਗ, ਲੌਗਇਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।.

ਹੋਰ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਹੁਣ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ

ਏਆਈ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਦੇਣਾ ਜੋ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈਂਡਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੰਨਣਾ

ਸਿਰਫ਼ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਗੁੰਮ ਹੈ

"ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਸਖ਼ਤ ਸਜ਼ਾ ਦੇਣਾ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇ

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਜਾਂਚ ਸਹੀ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ, "ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਅਸਫਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ।.

ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ

"AI ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?" ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਣਾ ਬੰਦ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਕੰਮ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਹੀ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਨੁਸਾਰ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਕਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਸੌਂਪਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਾਲਿਸ਼ਡ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰ ਹੀ ਨਹੀਂ।.

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਵਿਹਾਰਕ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ

ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ AI ਬਹੁਤ ਸਟੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਕੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ, "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਵਧੇਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ), ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਭਰਮ ਅਕਸਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।.

"ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਕੋਰ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਲੋਕ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਨਾਮ ਯਾਦ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਬਦਲਣ, ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਜਾਂ ਦਾਅ ਬਦਲਣ ਵੇਲੇ ਠੋਕਰ ਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ

ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਕਿ "ਸਹੀ" ਅਤੇ "ਗਲਤ" ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਣ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੋਣ। ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ। ਫਿਰ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਤਣਾਅ ਦੇ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਰਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸਫਲਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਨਕਸ਼ਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਯਾਦ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਫੜਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਮਿਸ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਦੁਰਲੱਭ-ਪਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ ਵਾਧੂ ਫਲੈਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ "ਗਲਤ" ਕੀ ਖਰਚਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ

ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇਹ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਇਹ "90% ਪੱਕਾ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਲਗਭਗ 90% ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਦੋਂ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ 0.9 ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਆਟੋ-ਐਪ੍ਰੂਵ ਵਰਗੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਿਹਤਰ-ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗਲਤ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੁਸਤ ਪਰਹੇਜ਼ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਭਰਮ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰਵਾਹਯੋਗ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪਿੰਨ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਮਦਦਗਾਰਤਾ" ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਰਮ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਮਨਘੜਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।.

ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟ ਅਤੇ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ

ਜਦੋਂ ਦੁਨੀਆਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵੰਡ-ਵਿੱਚ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿੱਥੇ ਢਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ, ਟਾਈਪੋਜ਼, ਅਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟਸ, ਨਵੇਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। WILDS ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ: ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਣਾਅ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੀਆ-ਕਰਨ-ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ।.

ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਟੀਕ ਬਣਾਉਣਾ

ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਕੇ, ਦੁਰਲੱਭ-ਪਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ "ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ" ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਕੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਰਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੱਥਾਂ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਹਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਪਰਹੇਜ਼ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ "ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ" ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਜ਼ਾ ਨਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ।.

ਹਵਾਲੇ

[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ AI ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਢਾਂਚਾ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] NIST ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (NIST AI 600-1): AI RMF ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] Guo et al. (2017) - ਆਧੁਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੇਪਰ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਗਲਤ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] Koh et al. (2021) - WILDS ਬੈਂਚਮਾਰਕ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੂਟ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] Liang et al. (2023) - HELM (ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ): ਅਸਲ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਸਤ੍ਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ