"ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਤਲਬ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ AI ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ।.
ਹੇਠਾਂ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।.
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
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 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 ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਹੀ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣਨਾ । 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 🧾⚖️
| ਔਜ਼ਾਰ / ਪਹੁੰਚ | ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਟੈਸਟ ਸੂਟ | LLM ਐਪਸ + ਕਸਟਮ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਦੀ। |
| ਮਲਟੀ-ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕਵਰੇਜ | ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ "ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ" ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੀ ਜਾਦੂਈ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ। [5] |
| ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਜੋਖਮ + ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਨਸਿਕਤਾ | ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਮਾਪਣ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। [1] |
| ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚਾਂ | ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ "90% ਪੱਕਾ" ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। [3] |
| ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪੈਨਲ | ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸੁਰ, ਸੂਖਮਤਾ, "ਕੀ ਇਹ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?" | $$ | ਮਨੁੱਖ ਉਸ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।. |
| ਘਟਨਾ ਨਿਗਰਾਨੀ + ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ | ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ | ਫ੍ਰੀ-ਇਸ਼ | ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। [1] |
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 ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਮਾਡਲ "ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ
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]
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