ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਭੇਜਿਆ ਹੈ ਜੋ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾ ਸੀ ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਠੋਕਰ ਖਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰਾਜ਼ ਜਾਣਦੇ ਹੋ: AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ ਇਹ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਹੁਤ ਪਿਆਰੀ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰੀਏ
ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ AI ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਈਡ।
🔗 AI ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
🔗 ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।
🔗 ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ।
ਵਧੀਆ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅
ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਣ: ਚੰਗੀ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਉਪਯੋਗੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀਆਂ, ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਠੋਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ:
-
ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ - ਇਹ ਸਹੀ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ - ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸਕੋਰ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
-
ਮਜ਼ਬੂਤੀ - ਇਹ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਐਜ ਕੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਐਡਵਰਸਰੀਅਲ ਫਜ਼ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
-
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ - ਇਹ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ, ਪੱਖਪਾਤੀ, ਜਾਂ ਗੈਰ-ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ।
-
ਕੁਸ਼ਲਤਾ - ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼, ਕਾਫ਼ੀ ਸਸਤਾ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਥਿਰ ਹੈ।
-
ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ - ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ KPI ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਉੱਤਰੀ ਤਾਰਾ ਹੈ। [1]
AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਵਿਧੀ 🍳
ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ :
-
ਟਾਸਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ - ਟਾਸਕ ਕਿਸਮ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਪੀੜ੍ਹੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਆਦਿ।
-
ਸਿਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ - ਲੇਟੈਂਸੀ, ਥਰੂਪੁੱਟ, ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਲ ਲਾਗਤ, ਅਸਫਲਤਾ ਦਰਾਂ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਲਾਰਮ, ਅਪਟਾਈਮ SLA।
-
ਨਤੀਜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ - ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ: ਪਰਿਵਰਤਨ, ਧਾਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਦਸਤੀ-ਸਮੀਖਿਆ ਲੋਡ, ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ।
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਾਪ ਯੋਜਨਾ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰਾਕੇਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਲਾਂਚਪੈਡ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਦਾ।
ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਨੁਸਾਰ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ - ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ 🎯
1) ਵਰਗੀਕਰਨ
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, F1 - ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਦੀ ਤਿੱਕੜੀ। F1 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਦਾ ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਮੱਧਮਾਨ ਹੈ; ਉਪਯੋਗੀ ਜਦੋਂ ਕਲਾਸਾਂ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਅਸਮਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। [2]
-
ROC-AUC - ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ-ਐਗਨੋਸਟਿਕ ਰੈਂਕਿੰਗ; ਜਦੋਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ PR-AUC ਦੀ । [2]
-
ਸੰਤੁਲਿਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ - ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਕਾਲ ਦੀ ਔਸਤ; ਤਿਰਛੇ ਲੇਬਲਾਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ। [2]
ਪਿੱਟਫਾਲ ਵਾਚ: ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ 99% ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਇਜ਼ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮੂਰਖ ਹਮੇਸ਼ਾ-ਜਾਇਜ਼ ਮਾਡਲ 99% ਸਕੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2) ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ
-
ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਗਲਤੀ ਲਈ MAE ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ RMSE ਭਿੰਨਤਾ ਲਈ
R² (ਡੋਮੇਨ-ਅਨੁਕੂਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਣ।)
3) ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ
-
nDCG - ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਖੋਜ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਮਿਆਰ।
-
MRR - ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਈਟਮ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ("ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਜਵਾਬ ਲੱਭੋ" ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ)।
(ਲਾਗੂਕਰਨ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਨ।) [2]
4) ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ
-
BLEU ਅਤੇ ROUGE - ਕਲਾਸਿਕ ਓਵਰਲੈਪ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ; ਬੇਸਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਉਪਯੋਗੀ।
-
ਏਮਬੈਡਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, BERTScore ) ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਸ਼ੈਲੀ, ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। [4]
5) ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ
-
ਐਕਸਟਰੈਕਟਿਵ QA ਲਈ ਸਟੀਕ ਮੇਲ ਅਤੇ ਟੋਕਨ-ਪੱਧਰ F1 ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ (ਉੱਤਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂਚਾਂ) ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਪੋ।
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਅਤੇ ਬ੍ਰੀਅਰ ਲੈਂਸ 🎚️
ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਚੁੱਪਚਾਪ ਪਏ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹੋਣ ਤਾਂ ਜੋ ਓਪਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੱਕ ਰਸਤਾ, ਜਾਂ ਕੀਮਤ ਜੋਖਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਣ।
-
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਵ - ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਨਾਮ ਅਨੁਭਵੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ।
-
ਬ੍ਰੀਅਰ ਸਕੋਰ - ਸੰਭਾਵਨਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਸਕੋਰਿੰਗ ਨਿਯਮ; ਘੱਟ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ
ਫੀਲਡ ਨੋਟ: ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ "ਮਾੜਾ" F1 ਪਰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਕੋਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ - ਮਾਪੋ ਕਿ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ 🛡️⚖️
ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਖਾਸ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮੂਹਬੱਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
-
ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮਾਨਤਾ - ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਾਂ।
-
ਬਰਾਬਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ / ਬਰਾਬਰ ਮੌਕਾ - ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਜਾਂ ਸੱਚ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਾਂ; ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਪਾਰ-ਆਫ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ-ਸ਼ਾਟ ਪਾਸ-ਫੇਲ ਸਟੈਂਪਾਂ ਵਜੋਂ। [5]
ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ: ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਜੋ ਮੁੱਖ ਗੁਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕੱਟਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਖਾਸ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਬੇਤੁਕੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਨਾਲੋਂ ਸਸਤਾ ਹੈ।
LLMs ਅਤੇ RAG - ਇੱਕ ਮਾਪ ਪਲੇਬੁੱਕ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ 📚🔍
ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ... ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਕਰੋ:
-
ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ : ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਮਦਦਗਾਰਤਾ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤਤਾ, ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ, ਬ੍ਰਾਂਡ 'ਤੇ ਟੋਨ, ਹਵਾਲਾ ਆਧਾਰ, ਇਨਕਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ।
-
ਬੇਸਲਾਈਨ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
-
ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਏਮਬੈਡਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ) ਅਤੇ ਓਵਰਲੈਪ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (BLEU/ROUGE) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। [4]
-
ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ : ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹਿੱਟ ਦਰ, ਸੰਦਰਭ ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਯਾਦ, ਉੱਤਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਓਵਰਲੈਪ।
-
ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ - ਰੇਟਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਹੇਨ ਦਾ κ ਜਾਂ ਫਲੀਸ ਦਾ κ) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਬਲ ਵਾਈਬ ਨਾ ਹੋਣ।
ਬੋਨਸ: ਲੌਗ ਲੇਟੈਂਸੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਲਾਗਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਅਗਲੇ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਕਾਵਿਕ ਜਵਾਬ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - ਉਹ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ 🛠️📊
(ਹਾਂ ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਗੜਬੜ ਹੈ - ਅਸਲੀ ਨੋਟ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਹਨ।)
| ਔਜ਼ਾਰ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਲਦੀ ਲਓ |
|---|---|---|---|
| ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ | ਐਮਐਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ | ਮੁਫ਼ਤ | ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਕੈਨੋਨੀਕਲ ਲਾਗੂਕਰਨ; ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ। [2] |
| MLflow ਮੁਲਾਂਕਣ / GenAI | ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਐਮਐਲਓਪੀ | ਮੁਫ਼ਤ + ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ | ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਦੌੜਾਂ, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਐਲਐਲਐਮ ਜੱਜ, ਕਸਟਮ ਸਕੋਰਰ; ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੌਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ | ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੇਜ਼ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ | OSS + ਕਲਾਉਡ | 100+ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਕੁਆਲਿਟੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੁੱਕ - ਇੱਕ ਚੁਟਕੀ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਵਿਜ਼ੂਅਲ। |
| ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ | ਪ੍ਰਯੋਗ-ਭਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ | ਮੁਫ਼ਤ ਟੀਅਰ | ਨਾਲ-ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਵਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਜੱਜ; ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਹਨ। |
| ਲੈਂਗਸਮਿਥ | LLM ਐਪ ਬਿਲਡਰ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ | ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰੋ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯਮ ਜਾਂ LLM ਮੁਲਾਂਕਣਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ; RAG ਲਈ ਵਧੀਆ। |
| ਟ੍ਰੂਲੈਂਸ | ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਐਲਐਲਐਮ ਈਵਲ ਪ੍ਰੇਮੀ | ਓ.ਐੱਸ.ਐੱਸ. | ਫੀਡਬੈਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ, ਆਧਾਰਤਾ, ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਲਈ; ਕਿਤੇ ਵੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। |
| ਵੱਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ | ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ-ਫਸਟ ਸੰਸਥਾਵਾਂ | ਓ.ਐੱਸ.ਐੱਸ. | ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਓ - ਕਿਉਂਕਿ ਮਾੜਾ ਡੇਟਾ ਹਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। |
| ਡੀਪਚੈਕਸ | ML ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ CI/CD | OSS + ਕਲਾਉਡ | ਬੈਟਰੀਆਂ - ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਮਾਡਲ ਮੁੱਦਿਆਂ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ; ਵਧੀਆ ਗਾਰਡਰੇਲ। |
ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਅਤੇ ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਪੁਲਿਸ ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਿਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਵਕਰ - ਗੁਪਤ ਸਾਸ 🧪
ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਪਰ ਸੱਚੀ ਗੱਲ: ਇੱਕੋ ROC-AUC ਵਾਲੇ ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਅਨੁਪਾਤ ।
ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਸ਼ੀਟ:
-
ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਪੈਸੇ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
-
ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਸਵੀਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ 1k ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਲਾਗਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
-
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਲਾਗਤ ਚੁਣੋ , ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਲਾਕ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੁਰਲੱਭ ਹੋਣ ਤਾਂ PR ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਆਮ ਆਕਾਰ ਲਈ ROC ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਫੈਸਲੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [2][3]
ਮਿੰਨੀ-ਕੇਸ: ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ-ਟਿਕਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਮਾਡਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ F1 ਪਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਓਪਸ ਨੂੰ ਹਾਰਡ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਟਾਇਰਡ ਰੂਟਿੰਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "ਆਟੋ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ," "ਮਨੁੱਖੀ-ਸਮੀਖਿਆ," "ਐਸਕੇਲੇਟ") ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੇ ਸਕੋਰ ਬੈਂਡਾਂ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਨੂਅਲ ਰੀ-ਰੂਟਸ ਨੂੰ ਕੱਟਦਾ ਹੈ।
ਔਨਲਾਈਨ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਡਰਾਫਟ, ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ 🚨
ਔਫਲਾਈਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹਨ, ਅੰਤ ਨਹੀਂ। ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ:
-
ਹਿੱਸੇ ਦੁਆਰਾ ਇਨਪੁਟ ਡ੍ਰਿਫਟ , ਆਉਟਪੁੱਟ ਡ੍ਰਿਫਟ , ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੜਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ
-
ਗਾਰਡਰੇਲ ਜਾਂਚਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ - ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰਮ ਦਰ, ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਡੈਲਟਾ।
-
p95 ਲੇਟੈਂਸੀ, ਟਾਈਮਆਉਟ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਲਾਗਤ ਲਈ ਕੈਨਰੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
-
ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਕਸਦ-ਨਿਰਮਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਉਹ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਾਈਮਿਟਿਵ ਨੂੰ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਰੂਪਕ: ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੱਟੇ ਆਟੇ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ - ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਕਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਖੁਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਸੁੰਘਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜੋ ਟੁੱਟਦਾ ਨਹੀਂ 🍪
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
-
ਪਾਸ ਬਨਾਮ ਬਾਰਡਰਲਾਈਨ ਬਨਾਮ ਫੇਲ੍ਹ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਰੁਬਰਿਕਸ ਲਿਖੋ
-
ਜਦੋਂ ਵੀ ਹੋ ਸਕੇ, ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹਾ ਕਰੋ।
-
ਅੰਤਰ-ਰੇਟਰ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਮਾਪੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਦੋ ਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਕੋਹੇਨ ਦਾ κ, ਕਈਆਂ ਲਈ ਫਲੀਸ ਦਾ κ) ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਸਮਝੌਤਾ ਫਿਸਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਰੁਬਰਿਕਸ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਡ ਜਾਂ ਕੌਫੀ ਸਪਲਾਈ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: RAG ਵਿੱਚ LLM ਲਈ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ
-
ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗੁਣਵੱਤਾ - recall@k, precision@k, nDCG; ਸੋਨੇ ਦੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਕਵਰੇਜ। [2]
-
ਉੱਤਰ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ - ਹਵਾਲਾ-ਅਤੇ-ਤਸਦੀਕ ਜਾਂਚਾਂ, ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਕੋਰ, ਵਿਰੋਧੀ ਪੜਤਾਲਾਂ।
-
ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ - ਅੰਗੂਠੇ, ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ, ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਦੂਰੀ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ।
-
ਸੁਰੱਖਿਆ - ਜ਼ਹਿਰੀਲਾਪਣ, PII ਲੀਕੇਜ, ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ।
-
ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ - ਟੋਕਨ, ਕੈਸ਼ ਹਿੱਟ, p95 ਅਤੇ p99 ਲੇਟੈਂਸੀ।
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਜੇਕਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਡਿੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਖ਼ਤ ਮੋਡ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਆਟੋ-ਰੂਟ ਕਰੋ।
ਅੱਜ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਲੇਬੁੱਕ 🪄
-
ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਵਾਕ ਲਿਖੋ: AI ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਲਈ।
-
2-3 ਕਾਰਜ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ - ਨਾਲ ਹੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਟੁਕੜਾ। [2][3][5]
-
ਲਾਗਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੈਅ ਕਰੋ - ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾ ਲਗਾਓ।
-
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ eval ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ - 100-500 ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਆਪਣੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ - ਵਾਇਰ ਮੁਲਾਂਕਣ/ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ CI ਵਿੱਚ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇ।
-
ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਡ੍ਰਿਫਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ, ਘਟਨਾ ਦੇ ਝੰਡੇ।
-
ਮਾਸਿਕ-ਇਸ਼ - ਪ੍ਰੂਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜੋ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਦਾ; ਉਹ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ - ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਹਾਂ, ਇਹੀ ਸੱਚ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਫੰਦੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ 🕳️🐇
-
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ - ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਬਾਸਕੇਟ ਦੀ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੋਵੇ। [1][2]
-
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਨਾ - ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਿਰਫ਼ ਘਮੰਡ ਹੈ। [3]
-
ਕੋਈ ਸੈਗਮੈਂਟਿੰਗ ਨਹੀਂ - ਹਮੇਸ਼ਾ ਯੂਜ਼ਰ ਗਰੁੱਪਾਂ, ਭੂਗੋਲ, ਡਿਵਾਈਸ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਲਾਈਸ ਕਰੋ। [5]
-
ਅਣ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਲਾਗਤਾਂ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਸੀਮਾ ਚੁਣੋਗੇ।
-
ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਹਾਅ - ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਰੁਬਰਿਕਸ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ, ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
-
ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ - ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਜ਼ਹਿਰੀਲਾਪਣ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਜਾਂਚਾਂ ਹੁਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। [1][5]
ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਵਾਕੰਸ਼ ਲਈ ਆਏ ਹੋ: AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ - ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ 🧾
-
ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ , ਫਿਰ ਟਾਸਕ , ਸਿਸਟਮ , ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰੋ। [1]
-
ਕੰਮ ਲਈ ਸਹੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ - ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ F1 ਅਤੇ ROC-AUC; ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ nDCG/MRR; ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਓਵਰਲੈਪ + ਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ)। [2][4]
-
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮੁੱਲ ਦਿਓ। [2][3]
-
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰੋ। [5]
-
ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਡਰ ਦੇ ਦੁਹਰਾ ਸਕੋ।
ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹੈ - ਮਾਪੋ ਕਿ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋਗੇ ਜੋ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਹਵਾਲੇ
[1] NIST. AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF)। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] scikit-learn. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ (ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਈਡ)। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] scikit-learn. ਸੰਭਾਵਨਾ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਵ, ਬ੍ਰੀਅਰ ਸਕੋਰ)। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] Papineni et al. (2002)। BLEU: ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ। ACL। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] Hardt, Price, Srebro (2016)। ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮੌਕੇ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ। NeurIPS। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ