"ચોકસાઈ" એ વાત પર આધાર રાખે છે કે તમે કયા પ્રકારના AI નો અર્થ કરો છો, તમે તેને શું કરવા માટે કહી રહ્યા છો, તે કયો ડેટા જુએ છે અને તમે સફળતાને કેવી રીતે માપો છો.
નીચે AI ચોકસાઈનું વ્યવહારુ વિશ્લેષણ છે - જેનો ઉપયોગ તમે ખરેખર સાધનો, વિક્રેતાઓ અથવા તમારી પોતાની સિસ્ટમનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કરી શકો છો.
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 સ્ટેપ બાય સ્ટેપ AI કેવી રીતે શીખવું
આત્મવિશ્વાસથી AI શીખવાનું શરૂ કરવા માટે શિખાઉ માણસો માટે અનુકૂળ રોડમેપ.
🔗 AI ડેટામાં વિસંગતતાઓ કેવી રીતે શોધે છે
અસામાન્ય પેટર્નને આપમેળે શોધવા માટે AI કઈ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે તે સમજાવે છે.
🔗 શા માટે AI સમાજ માટે ખરાબ હોઈ શકે છે
પૂર્વગ્રહ, નોકરીઓની અસર અને ગોપનીયતાની ચિંતાઓ જેવા જોખમોને આવરી લે છે.
🔗 AI ડેટાસેટ શું છે અને તે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે
ડેટાસેટ્સ અને તેઓ AI મોડેલ્સને કેવી રીતે તાલીમ આપે છે અને તેનું મૂલ્યાંકન કરે છે તે વ્યાખ્યાયિત કરે છે.
૧) તો... AI કેટલું સચોટ છે? 🧠✅
સાંકડા, સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત કાર્યોમાં AI અત્યંત
પરંતુ ઓપન-એન્ડેડ કાર્યોમાં (ખાસ કરીને જનરેટિવ AI ), "ચોકસાઈ" ઝડપથી લપસણી થઈ જાય છે કારણ કે:
-
બહુવિધ સ્વીકાર્ય જવાબો હોઈ શકે છે.
-
આઉટપુટ સરળ હોઈ શકે છે પરંતુ હકીકતો પર આધારિત નથી
-
મોડેલને "સહાયકતા" વાઇબ્સ માટે ટ્યુન કરી શકાય છે, કડક શુદ્ધતા માટે નહીં
-
દુનિયા બદલાય છે, અને સિસ્ટમો વાસ્તવિકતાથી પાછળ રહી શકે છે
એક ઉપયોગી માનસિક મોડેલ: ચોકસાઈ એ કોઈ મિલકત નથી જે તમારી પાસે "છે." તે એવી મિલકત છે જે તમે ચોક્કસ કાર્ય માટે, ચોક્કસ વાતાવરણમાં, ચોક્કસ માપન સેટઅપ સાથે "કમાવો છો" . એટલા માટે ગંભીર માર્ગદર્શન મૂલ્યાંકનને જીવનચક્ર પ્રવૃત્તિ તરીકે ગણે છે - એક વખતની સ્કોરબોર્ડ ક્ષણ તરીકે નહીં. [1]
૨) ચોકસાઈ એક વસ્તુ નથી - તે એક આખો વૈવિધ્યસભર પરિવાર છે 👨👩👧👦📏
જ્યારે લોકો "ચોકસાઈ" કહે છે, ત્યારે તેમનો અર્થ આમાંથી કોઈ પણ હોઈ શકે છે (અને તેઓ ઘણીવાર બેનો અર્થ એક સાથે , પણ તેને ખ્યાલ પણ નથી હોતો):
-
શુદ્ધતા : શું તેનાથી યોગ્ય લેબલ / જવાબ મળ્યો?
-
ચોકસાઇ વિરુદ્ધ રિકોલ : શું તે ખોટા એલાર્મ ટાળ્યું, કે પછી બધું પકડી લીધું?
-
માપાંકન : જ્યારે તે કહે છે કે "મને 90% ખાતરી છે," ત્યારે શું તે ખરેખર ~90% સમય સાચું હોય છે? [3]
-
મજબૂતાઈ : શું ઇનપુટમાં થોડો ફેરફાર થાય છે (અવાજ, નવા શબ્દસમૂહો, નવા સ્ત્રોતો, નવા વસ્તી વિષયક)?
-
વિશ્વસનીયતા : શું તે અપેક્ષિત પરિસ્થિતિઓમાં સતત વર્તે છે?
-
સત્યતા / વાસ્તવિકતા (જનરેટિવ AI): શું તે આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ સ્વરમાં વસ્તુઓ બનાવી રહ્યું છે (ભ્રામકતા)? [2]
આ જ કારણ છે કે વિશ્વાસ-કેન્દ્રિત ફ્રેમવર્ક "ચોકસાઈ" ને સોલો હીરો મેટ્રિક તરીકે ગણતા નથી. તેઓ માન્યતા, વિશ્વસનીયતા, સલામતી, પારદર્શિતા, મજબૂતાઈ, ન્યાયીતા અને વધુ એક બંડલ તરીકે વાત કરે છે - કારણ કે તમે એકને "ઓપ્ટિમાઇઝ" કરી શકો છો અને આકસ્મિક રીતે બીજાને તોડી શકો છો. [1]
3) "AI કેટલું સચોટ છે?" માપવાનું સારું સંસ્કરણ શું બનાવે છે? 🧪🔍
અહીં "સારા સંસ્કરણ" ની ચેકલિસ્ટ છે (જેને લોકો છોડી દે છે... અને પછી પસ્તાવો થાય છે):
✅ કાર્યની સ્પષ્ટ વ્યાખ્યા (ઉર્ફે: તેને પરીક્ષણયોગ્ય બનાવો)
-
"સારાંશ" એ અસ્પષ્ટ છે.
-
"5 બુલેટમાં સારાંશ આપો, સ્ત્રોતમાંથી 3 ચોક્કસ સંખ્યાઓ શામેલ કરો, અને સંદર્ભો શોધશો નહીં" તે પરીક્ષણયોગ્ય છે.
✅ પ્રતિનિધિ પરીક્ષણ ડેટા (ઉર્ફે: સરળ મોડ પર ગ્રેડિંગ બંધ કરો)
જો તમારો ટેસ્ટ સેટ ખૂબ જ સ્વચ્છ હશે, તો ચોકસાઈ નકલી-સારી દેખાશે. વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓ ટાઇપો, વિચિત્ર ધાર કેસ અને "મેં આ મારા ફોન પર 2am વાગ્યે લખ્યું" ઊર્જા લાવે છે.
✅ જોખમ સાથે મેળ ખાતું મેટ્રિક
મીમનું ખોટું વર્ગીકરણ કરવું એ તબીબી ચેતવણીનું ખોટું વર્ગીકરણ કરવા જેવું નથી. તમે પરંપરાના આધારે મેટ્રિક્સ પસંદ કરતા નથી - તમે તેમને પરિણામોના આધારે પસંદ કરો છો. [1]
✅ વિતરણની બહારનું પરીક્ષણ (ઉર્ફે: "જ્યારે વાસ્તવિકતા દેખાય છે ત્યારે શું થાય છે?")
વિચિત્ર શબ્દસમૂહો, અસ્પષ્ટ ઇનપુટ્સ, વિરોધી સંકેતો, નવી શ્રેણીઓ, નવા સમયગાળા અજમાવી જુઓ. આ મહત્વનું છે કારણ કે વિતરણ શિફ્ટ એ ઉત્પાદનમાં ફેસપ્લાન્ટ મોડેલ બનાવવાની એક ઉત્તમ રીત છે. [4]
✅ ચાલુ મૂલ્યાંકન (ઉર્ફે: ચોકસાઈ એ "સેટ કરો અને ભૂલી જાઓ" સુવિધા નથી)
સિસ્ટમ્સ ડ્રિફ્ટ થાય છે. વપરાશકર્તાઓ બદલાય છે. ડેટા બદલાય છે. તમારું "મહાન" મોડેલ શાંતિથી અધોગતિ પામે છે - સિવાય કે તમે તેને સતત માપતા રહો. [1]
નાનકડી વાસ્તવિક દુનિયાની પેટર્ન તમે ઓળખી શકશો: ટીમો ઘણીવાર મજબૂત "ડેમો ચોકસાઈ" સાથે મોકલે છે, પછી શોધે છે કે તેમનો વાસ્તવિક નિષ્ફળતા મોડ નથી ... તે "ખોટા જવાબો આત્મવિશ્વાસથી, સ્કેલ પર આપવામાં આવે છે." તે મૂલ્યાંકન ડિઝાઇન સમસ્યા છે, માત્ર એક મોડેલ સમસ્યા નથી.
૪) જ્યાં AI સામાન્ય રીતે ખૂબ જ સચોટ હોય છે (અને શા માટે) 📈🛠️
જ્યારે સમસ્યા હોય ત્યારે AI ચમકે છે:
-
સાંકડું
-
સારી રીતે લેબલ થયેલ
-
સમય જતાં સ્થિર
-
તાલીમ વિતરણ જેવું જ
-
આપમેળે સ્કોર કરવા માટે સરળ
ઉદાહરણો:
-
સ્પામ ફિલ્ટરિંગ
-
સુસંગત લેઆઉટમાં દસ્તાવેજ નિષ્કર્ષણ
-
ઘણા બધા પ્રતિસાદ સંકેતો સાથે રેન્કિંગ/ભલામણ લૂપ્સ
-
નિયંત્રિત સેટિંગ્સમાં દ્રષ્ટિ વર્ગીકરણના ઘણા કાર્યો
આમાંની ઘણી જીત પાછળ કંટાળાજનક સુપરપાવર: સ્પષ્ટ જમીની સત્ય + ઘણા બધા સંબંધિત ઉદાહરણો . આકર્ષક નહીં - અત્યંત અસરકારક.
૫) જ્યાં AI ચોકસાઈ ઘણીવાર તૂટી જાય છે 😬🧯
આ તે ભાગ છે જે લોકો તેમના હાડકાંમાં અનુભવે છે.
જનરેટિવ AI માં ભ્રમણા 🗣️🌪️
LLMs બુદ્ધિગમ્ય પરંતુ બિન-તથ્યપૂર્ણ વાઇબ્સ-આધારિત ડેમોને બદલે ગ્રાઉન્ડિંગ, દસ્તાવેજીકરણ અને માપન પર ખૂબ ભાર મૂકે છે
વિતરણ પાળી 🧳➡️🏠
એક વાતાવરણમાં તાલીમ પામેલ મોડેલ બીજા વાતાવરણમાં ઠોકર ખાઈ શકે છે: અલગ વપરાશકર્તા ભાષા, અલગ ઉત્પાદન સૂચિ, અલગ પ્રાદેશિક ધોરણો, અલગ સમયગાળો. WILDS જેવા બેન્ચમાર્ક મૂળભૂત રીતે ચીસો પાડવા માટે અસ્તિત્વમાં છે: "વિતરણમાં પ્રદર્શન વાસ્તવિક દુનિયાના પ્રદર્શનને નાટકીય રીતે વધારે પડતું બતાવી શકે છે." [4]
આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ અનુમાન લગાવવાને પુરસ્કાર આપતા પ્રોત્સાહનો 🏆🤥
કેટલાક સેટઅપ્સ આકસ્મિક રીતે "જ્યારે તમે જાણો છો ત્યારે જ જવાબ આપો" ને બદલે "હંમેશા જવાબ આપો" વર્તનને પુરસ્કાર આપે છે. તેથી સિસ્ટમો હોવાને બદલે સાચા અવાજ . આ જ કારણ છે કે મૂલ્યાંકનમાં ફક્ત કાચો જવાબ દર જ નહીં - પરંતુ ત્યાગ / અનિશ્ચિતતા વર્તનનો સમાવેશ થવો જોઈએ. [2]
વાસ્તવિક દુનિયાની ઘટનાઓ અને કામગીરીમાં નિષ્ફળતાઓ 🚨
એક મજબૂત મોડેલ પણ સિસ્ટમ તરીકે નિષ્ફળ થઈ શકે છે: ખરાબ પુનઃપ્રાપ્તિ, જૂનો ડેટા, તૂટેલા રેલિંગ, અથવા વર્કફ્લો જે સલામતી તપાસની આસપાસ મોડેલને શાંતિથી ફેરવે છે. આધુનિક માર્ગદર્શન ચોકસાઈને ફક્ત મોડેલ સ્કોર જ નહીં, પરંતુ વ્યાપક સિસ્ટમ વિશ્વસનીયતાના . [1]
૬) ઓછી આંકવામાં આવેલી સુપરપાવર: કેલિબ્રેશન (ઉર્ફે "તમે જે નથી જાણતા તે જાણવું") 🎚️🧠
જ્યારે બે મોડેલોમાં સમાન "ચોકસાઈ" હોય, ત્યારે પણ એક વધુ સુરક્ષિત હોઈ શકે છે કારણ કે તે:
-
અનિશ્ચિતતાને યોગ્ય રીતે વ્યક્ત કરે છે
-
વધુ પડતા આત્મવિશ્વાસવાળા ખોટા જવાબો ટાળે છે
-
વાસ્તવિકતા સાથે મેળ ખાતી સંભાવનાઓ આપે છે
માપાંકન ફક્ત શૈક્ષણિક નથી - તે આત્મવિશ્વાસને કાર્યક્ષમ જ્યાં સુધી તમે સ્પષ્ટ રીતે માપાંકન ન કરો અથવા તેને માપો નહીં ત્યાં સુધી આત્મવિશ્વાસ સ્કોર ખોટી રીતે ગોઠવાઈ
જો તમારી પાઇપલાઇન "0.9 થી ઉપર સ્વતઃ-મંજૂરી" જેવા થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ કરે છે, તો કેલિબ્રેશન એ "ઓટોમેશન" અને "ઓટોમેટેડ કેઓસ" વચ્ચેનો તફાવત છે
૭) વિવિધ AI પ્રકારો માટે AI ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરવામાં આવે છે 🧩📚
ક્લાસિક આગાહી મોડેલો માટે (વર્ગીકરણ/રીગ્રેશન) 📊
સામાન્ય માપદંડ:
-
ચોકસાઈ, ચોકસાઈ, રિકોલ, F1
-
ROC-AUC / PR-AUC (ઘણીવાર અસંતુલિત સમસ્યાઓ માટે વધુ સારું)
-
માપાંકન તપાસ (વિશ્વસનીયતા વક્ર, અપેક્ષિત માપાંકન ભૂલ-શૈલી વિચારસરણી) [3]
ભાષા મોડેલ અને સહાયકો માટે 💬
મૂલ્યાંકન બહુ-પરિમાણીય બને છે:
-
શુદ્ધતા (જ્યાં કાર્યમાં સત્યની સ્થિતિ હોય છે)
-
સૂચના-અનુસાર
-
સલામતી અને ઇનકાર વર્તન (સારા ઇનકાર વિચિત્ર રીતે મુશ્કેલ હોય છે)
-
વાસ્તવિક ગ્રાઉન્ડિંગ / સંદર્ભ શિસ્ત (જ્યારે તમારા ઉપયોગના કિસ્સામાં તેની જરૂર હોય)
-
પ્રોમ્પ્ટ અને વપરાશકર્તા શૈલીઓમાં મજબૂતાઈ
"સાકલ્યવાદી" મૂલ્યાંકન વિચારસરણીનું એક મોટું યોગદાન એ છે કે આ મુદ્દાને સ્પષ્ટ કરવામાં આવે: બહુવિધ પરિસ્થિતિઓમાં બહુવિધ મેટ્રિક્સની જરૂર છે, કારણ કે ટ્રેડઓફ વાસ્તવિક છે. [5]
LLM (વર્કફ્લો, એજન્ટો, પુનઃપ્રાપ્તિ) પર બનેલ સિસ્ટમો માટે 🧰
હવે તમે આખી પાઇપલાઇનનું મૂલ્યાંકન કરી રહ્યા છો:
-
પુનઃપ્રાપ્તિ ગુણવત્તા (શું તે યોગ્ય માહિતી મેળવી શક્યું?)
-
ટૂલ લોજિક (શું તે પ્રક્રિયાને અનુસરે છે?)
-
આઉટપુટ ગુણવત્તા (શું તે યોગ્ય અને ઉપયોગી છે?)
-
ગાર્ડરેલ્સ (શું તે જોખમી વર્તન ટાળ્યું?)
-
દેખરેખ (શું તમને જંગલમાં નિષ્ફળતાઓ મળી?) [1]
ગમે ત્યાં નબળી કડી આખી સિસ્ટમને "અચોક્કસ" બનાવી શકે છે, ભલે બેઝ મોડેલ યોગ્ય હોય.
8) સરખામણી કોષ્ટક: "AI કેટલું સચોટ છે?" નું મૂલ્યાંકન કરવાની વ્યવહારુ રીતો 🧾⚖️
| સાધન / અભિગમ | માટે શ્રેષ્ઠ | ખર્ચનો અંદાજ | તે કેમ કામ કરે છે |
|---|---|---|---|
| ઉપયોગ-કેસ પરીક્ષણ સ્યુટ્સ | LLM એપ્લિકેશન્સ + કસ્ટમ સફળતા માપદંડ | મુક્ત-પ્રેમી | તમે તમારા વર્કફ્લોનું પરીક્ષણ કરો છો, રેન્ડમ લીડરબોર્ડ નહીં. |
| મલ્ટી-મેટ્રિક, દૃશ્ય કવરેજ | જવાબદારીપૂર્વક મોડેલોની સરખામણી કરવી | મુક્ત-પ્રેમી | તમને એક પણ જાદુઈ નંબર નહીં, પણ ક્ષમતા "પ્રોફાઇલ" મળે છે. [5] |
| જીવનચક્ર જોખમ + મૂલ્યાંકન માનસિકતા | ઉચ્ચ-દાવવાળી સિસ્ટમોને કઠોરતાની જરૂર છે | મુક્ત-પ્રેમી | તમને સતત વ્યાખ્યાયિત કરવા, માપવા, સંચાલન કરવા અને દેખરેખ રાખવા માટે દબાણ કરે છે. [1] |
| માપાંકન તપાસ | વિશ્વાસ થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ કરતી કોઈપણ સિસ્ટમ | મુક્ત-પ્રેમી | "90% ખાતરી કરો" નો કોઈ અર્થ થાય છે કે નહીં તે ચકાસે છે. [3] |
| માનવ સમીક્ષા પેનલ્સ | સલામતી, સ્વર, સૂક્ષ્મતા, "શું આ હાનિકારક લાગે છે?" | $$ | માનવીઓ એવા સંદર્ભ અને નુકસાનને પકડી લે છે જે ઓટોમેટેડ મેટ્રિક્સ ચૂકી જાય છે. |
| ઘટના દેખરેખ + પ્રતિસાદ લૂપ્સ | વાસ્તવિક દુનિયાની નિષ્ફળતાઓમાંથી શીખવું | મુક્ત-પ્રેમી | વાસ્તવિકતામાં રસીદો હોય છે - અને ઉત્પાદન ડેટા તમને મંતવ્યો કરતાં વધુ ઝડપથી શીખવે છે. [1] |
ફોર્મેટિંગ વિચિત્ર કબૂલાત: "ફ્રી-ઇશ" અહીં ઘણું કામ કરી રહ્યું છે કારણ કે વાસ્તવિક ખર્ચ ઘણીવાર લોકોના કલાકો છે, લાઇસન્સ નહીં 😅
9) AI ને વધુ સચોટ કેવી રીતે બનાવવું (વ્યવહારુ લિવર) 🔧✨
વધુ સારો ડેટા અને વધુ સારા પરીક્ષણો 📦🧪
-
એજ કેસ વિસ્તૃત કરો
-
દુર્લભ-પણ-મહત્વપૂર્ણ પરિસ્થિતિઓને સંતુલિત કરો
-
એક "ગોલ્ડ સેટ" રાખો જે વાસ્તવિક વપરાશકર્તા પીડા રજૂ કરે છે (અને તેને અપડેટ કરતા રહો)
વાસ્તવિક કાર્યો માટે ગ્રાઉન્ડિંગ 📚🔍
જો તમને વાસ્તવિક વિશ્વસનીયતાની જરૂર હોય, તો વિશ્વસનીય દસ્તાવેજોમાંથી મેળવેલી સિસ્ટમોનો ઉપયોગ કરો અને તેના આધારે જવાબ આપો. ઘણા બધા જનરેટિવ AI જોખમ માર્ગદર્શન દસ્તાવેજીકરણ, ઉત્પત્તિ અને મૂલ્યાંકન સેટઅપ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જે ફક્ત મોડેલ "વર્તન કરે છે" તેવી આશા રાખવાને બદલે બનાવેલી સામગ્રી ઘટાડે છે . [2]
મજબૂત મૂલ્યાંકન લૂપ્સ 🔁
-
દરેક અર્થપૂર્ણ પરિવર્તનનું મૂલ્યાંકન કરો
-
રીગ્રેશન માટે જુઓ
-
વિચિત્ર સંકેતો અને દૂષિત ઇનપુટ્સ માટે સ્ટ્રેસ ટેસ્ટ
માપાંકિત વર્તનને પ્રોત્સાહન આપો 🙏
-
"મને ખબર નથી" ને ખૂબ સખત સજા ન કરો
-
ફક્ત જવાબ દર જ નહીં, પણ ગેરહાજરીની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરો
-
આત્મવિશ્વાસને એવી વસ્તુ તરીકે માનો જેને તમે માપો છો અને માન્ય કરો છો , એવી વસ્તુ તરીકે નહીં જેને તમે વાઇબ્સ પર સ્વીકારો છો [3]
૧૦) એક ઝડપી આંતરડાની તપાસ: તમારે AI ચોકસાઈ પર ક્યારે વિશ્વાસ કરવો જોઈએ? 🧭🤔
વધુ વિશ્વાસ ત્યારે કરો જ્યારે:
-
કાર્ય સાંકડું અને પુનરાવર્તિત છે
-
આઉટપુટ આપમેળે ચકાસી શકાય છે
-
સિસ્ટમનું નિરીક્ષણ અને અપડેટ કરવામાં આવે છે
-
આત્મવિશ્વાસ માપાંકિત થાય છે, અને તે દૂર રહી શકે છે [3]
જ્યારે: ત્યારે ઓછો વિશ્વાસ કરો:
-
દાવ ઊંચો છે અને પરિણામો વાસ્તવિક છે
-
પ્રોમ્પ્ટ ઓપન-એન્ડેડ છે ("મને બધું કહો...") 😵💫
-
કોઈ ગ્રાઉન્ડિંગ નથી, કોઈ ચકાસણી પગલું નથી, કોઈ માનવ સમીક્ષા નથી
-
સિસ્ટમ મૂળભૂત રીતે વિશ્વાસપૂર્વક કાર્ય કરે છે [2]
થોડી ખામીયુક્ત રૂપક: ઊંચા દાવવાળા નિર્ણયો માટે ચકાસાયેલ ન હોય તેવા AI પર આધાર રાખવો એ તડકામાં બેઠેલી સુશી ખાવા જેવું છે... તે ઠીક હોઈ શકે છે, પરંતુ તમારું પેટ એક જુગાર રમી રહ્યું છે જેના માટે તમે સાઇન અપ કર્યું નથી.
૧૧) સમાપન નોંધો અને ઝડપી સારાંશ 🧃✅
તો, AI કેટલું સચોટ છે?
AI અતિ સચોટ હોઈ શકે છે - પરંતુ તે ફક્ત નિર્ધારિત કાર્ય, માપન પદ્ધતિ અને તે જે વાતાવરણમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે તેના સંદર્ભમાં વિશ્વસનીય સિસ્ટમ ડિઝાઇન વિશે વધુ હોય છે : ગ્રાઉન્ડિંગ, કેલિબ્રેશન, કવરેજ, દેખરેખ અને પ્રામાણિક મૂલ્યાંકન. [1][2][5]
ઝડપી સારાંશ 🎯
-
"ચોકસાઈ" એ એક માત્ર સ્કોર નથી - તે શુદ્ધતા, માપાંકન, મજબૂતાઈ, વિશ્વસનીયતા અને (જનરેટિવ AI માટે) સત્યતા છે. [1][2][3]
-
બેન્ચમાર્ક મદદ કરે છે, પરંતુ ઉપયોગ-કેસ મૂલ્યાંકન તમને પ્રમાણિક રાખે છે. [5]
-
જો તમને વાસ્તવિક વિશ્વસનીયતાની જરૂર હોય, તો ગ્રાઉન્ડિંગ + ચકાસણી પગલાં + ત્યાગનું મૂલ્યાંકન ઉમેરો. [2]
-
જીવનચક્ર મૂલ્યાંકન એ પુખ્ત વયનો અભિગમ છે… ભલે તે લીડરબોર્ડ સ્ક્રીનશોટ કરતાં ઓછો રોમાંચક હોય. [1]
સંદર્ભ
[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): સમગ્ર જીવનચક્રમાં AI જોખમોને ઓળખવા, મૂલ્યાંકન કરવા અને તેનું સંચાલન કરવા માટે એક વ્યવહારુ માળખું. વધુ વાંચો
[2] NIST જનરેટિવ AI પ્રોફાઇલ (NIST AI 600-1): AI RMF માટે એક સાથી પ્રોફાઇલ જે જનરેટિવ AI સિસ્ટમ્સ માટે વિશિષ્ટ જોખમ વિચારણાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. વધુ વાંચો
[3] Guo et al. (2017) - આધુનિક ન્યુરલ નેટવર્ક્સનું માપાંકન: આધુનિક ન્યુરલ નેટવર્ક્સને કેવી રીતે ખોટી રીતે માપાંકિત કરી શકાય છે અને માપાંકન કેવી રીતે સુધારી શકાય છે તે દર્શાવતું પાયાનું પેપર. વધુ વાંચો
[4] Koh et al. (2021) - WILDS બેન્ચમાર્ક: વાસ્તવિક-વિશ્વ વિતરણ શિફ્ટ હેઠળ મોડેલ પ્રદર્શનનું પરીક્ષણ કરવા માટે રચાયેલ એક બેન્ચમાર્ક સ્યુટ. વધુ વાંચો
[5] Liang et al. (2023) - HELM (ભાષા મોડેલ્સનું હોલિસ્ટિક મૂલ્યાંકન): વાસ્તવિક ટ્રેડઓફ્સ સપાટી પર લાવવા માટે દૃશ્યો અને મેટ્રિક્સમાં ભાષા મોડેલ્સનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેનું માળખું. વધુ વાંચો