సంక్షిప్త సమాధానం: స్పష్టమైన వాస్తవ పరిస్థితులతో, నిర్దిష్టమైన పనుల విషయంలో AI చాలా కచ్చితంగా ఉండగలదు, కానీ "కచ్చితత్వం" అనేది మీరు సార్వత్రికంగా విశ్వసించగల ఒకే ఒక్క స్కోరు కాదు. పని, డేటా మరియు కొలమానం కార్యాచరణ వాతావరణానికి అనుగుణంగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే ఇది చెల్లుబాటు అవుతుంది; ఇన్పుట్లు పక్కకు మళ్లినప్పుడు లేదా పనులు అనిశ్చితంగా మారినప్పుడు, దోషాలు మరియు అతి విశ్వాసపు భ్రమలు పెరిగిపోతాయి.
కీలకమైన అంశాలు:
టాస్క్ ఫిట్: ఉద్యోగాన్ని ఖచ్చితంగా నిర్వచించండి, తద్వారా “ఒప్పు” మరియు “తప్పు”లను పరీక్షించవచ్చు.
మెట్రిక్ ఎంపిక: మూల్యాంకన మెట్రిక్లను సంప్రదాయం లేదా సౌలభ్యంతో కాకుండా నిజమైన పరిణామాలతో సరిపోల్చండి.
రియాలిటీ పరీక్ష: ప్రాతినిధ్య, ధ్వనించే డేటా మరియు పంపిణీ వెలుపల ఒత్తిడి పరీక్షలను ఉపయోగించండి.
క్రమాంకనం: విశ్వాసం ఖచ్చితత్వంతో సమలేఖనం అవుతుందో లేదో కొలవండి, ముఖ్యంగా పరిమితుల కోసం.
జీవితచక్ర పర్యవేక్షణ: వినియోగదారులు, డేటా మరియు వాతావరణాలు కాలక్రమేణా మారుతున్నందున నిరంతరం తిరిగి మూల్యాంకనం చేయండి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI ని దశలవారీగా ఎలా నేర్చుకోవాలి
AI నేర్చుకోవడం నమ్మకంగా ప్రారంభించడానికి ప్రారంభకులకు అనుకూలమైన రోడ్మ్యాప్.
🔗 డేటాలోని క్రమరాహిత్యాలను AI ఎలా గుర్తిస్తుంది
అసాధారణ నమూనాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడానికి AI ఉపయోగించే పద్ధతులను వివరిస్తుంది.
🔗 AI సమాజానికి ఎందుకు చెడ్డది కావచ్చు
పక్షపాతం, ఉద్యోగాల ప్రభావం మరియు గోప్యతా సమస్యలు వంటి నష్టాలను కవర్ చేస్తుంది.
🔗 AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు ముఖ్యమైనది
డేటాసెట్లను నిర్వచిస్తుంది మరియు అవి AI మోడళ్లకు ఎలా శిక్షణ ఇస్తాయి మరియు మూల్యాంకనం చేస్తాయి.
1) అయితే… ఏఐ ఎంత కచ్చితమైనది?🧠✅
AI సంకుచితమైన, స్పష్టంగా నిర్వచించబడిన పనులలో అత్యంత కచ్చితంగా ఉండగలదు - ముఖ్యంగా "సరైన సమాధానం" సందేహరహితంగా మరియు స్కోర్ చేయడానికి సులభంగా ఉన్నప్పుడు
కానీ అపరిమితమైన పనులలో (ముఖ్యంగా జనరేటివ్ AI ), “ఖచ్చితత్వం” త్వరగా చేజారిపోతుంది ఎందుకంటే:
-
ఆమోదయోగ్యమైన సమాధానాలు బహుళంగా ఉండవచ్చు.
-
అవుట్పుట్ స్పష్టంగా ఉండవచ్చు కానీ వాస్తవాలపై ఆధారపడి ఉండకపోవచ్చు.
-
ఈ మోడల్ను "సహాయకత" అనే భావనల కోసం ట్యూన్ చేయవచ్చు, ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వం కోసం కాదు
-
ప్రపంచం మారుతుంది, మరియు వ్యవస్థలు వాస్తవికత కంటే వెనుకబడిపోవచ్చు
ఒక ఉపయోగకరమైన మానసిక నమూనా: ఖచ్చితత్వం అనేది మీరు "కలిగి ఉండే" లక్షణం కాదు. ఇది ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం, ఒక నిర్దిష్ట వాతావరణంలో, ఒక నిర్దిష్ట కొలత సెటప్తో మీరు "సంపాదించుకునే" లక్షణం. అందుకే గంభీరమైన మార్గదర్శకత్వం మూల్యాంకనాన్ని ఒక జీవితచక్ర కార్యకలాపంగా పరిగణిస్తుంది - ఒకేసారి జరిగే స్కోర్బోర్డ్ క్షణంగా కాదు. [1]
2) ఖచ్చితత్వం ఒక విషయం కాదు - ఇది మొత్తం రంగురంగుల కుటుంబం 👨👩👧👦📏
ప్రజలు “ఖచ్చితత్వం” అని చెప్పినప్పుడు, వారు వీటిలో దేనినైనా ఉద్దేశించవచ్చు (మరియు వారు తరచుగా తమకు తెలియకుండానే వీటిలో రెండింటిని ఒకేసారి ఉద్దేశిస్తారు):
-
సరైనది: ఇది సరైన లేబుల్/సమాధానాన్ని ఇచ్చిందా?
-
ఖచ్చితత్వం vs రీకాల్: ఇది తప్పుడు అలారాలను తప్పించుకుందా లేదా ప్రతిదీ పట్టుకుందా?
-
క్రమాంకనం: “నేను 90% ఖచ్చితంగా ఉన్నాను” అని చెప్పినప్పుడు, అది నిజంగా ~90% సమయం సరైనదేనా? [3]
-
దృఢత్వం: ఇన్పుట్లు కొంచెం మారినప్పుడు (శబ్దం, కొత్త పదజాలం, కొత్త వనరులు, కొత్త జనాభా వివరాలు) అది ఇప్పటికీ పనిచేస్తుందా?
-
విశ్వసనీయత: ఊహించిన పరిస్థితుల్లో అది స్థిరంగా ప్రవర్తిస్తుందా?
-
నిజాయితీ / వాస్తవికత (ఉత్పాదక AI): ఇది నమ్మకంగా ఉన్న స్వరంలో విషయాలను (భ్రాంతులు) సృష్టిస్తుందా? [2]
అందుకే విశ్వాసంపై దృష్టి సారించే ఫ్రేమ్వర్క్లు “ఖచ్చితత్వం”ను ఒకే ఒక్క ప్రధాన కొలమానంగా పరిగణించవు. అవి ప్రామాణికత, విశ్వసనీయత, భద్రత, పారదర్శకత, పటిష్టత, నిష్పక్షపాతత మరియు మరిన్నింటి ఒక సమూహంగా మాట్లాడతాయి - ఎందుకంటే మీరు ఒకదాన్ని “ఆప్టిమైజ్” చేసి, అనుకోకుండా మరొకదాన్ని పాడుచేయవచ్చు. [1]
3) “AI ఎంత ఖచ్చితమైనది?” అనే కొలత యొక్క మంచి వెర్షన్ను ఏది చేస్తుంది? 🧪🔍
ఇదిగో “మంచి వెర్షన్” చెక్లిస్ట్ (ఇక్కడ వ్యక్తులు దాటవేస్తారు... తర్వాత పశ్చాత్తాపపడతారు):
✅ టాస్క్ నిర్వచనాన్ని క్లియర్ చేయండి (అకా: దీన్ని పరీక్షించదగినదిగా చేయండి)
-
"సంగ్రహణ" అస్పష్టంగా ఉంది.
-
“5 బుల్లెట్లలో సంగ్రహించండి, మూలం నుండి 3 కాంక్రీట్ సంఖ్యలను చేర్చండి మరియు అనులేఖనాలను కనిపెట్టవద్దు” అనేది పరీక్షించదగినది.
✅ ప్రతినిధి పరీక్ష డేటా (అకా: సులభమైన మోడ్లో గ్రేడింగ్ ఆపండి)
మీ పరీక్ష సెట్ చాలా శుభ్రంగా ఉంటే, ఖచ్చితత్వం నకిలీ-మంచిగా కనిపిస్తుంది. నిజమైన వినియోగదారులు టైపోగ్రాఫికల్ తప్పులు, వింతైన కేసులు మరియు "నేను దీన్ని నా ఫోన్లో తెల్లవారుజామున 2 గంటలకు రాశాను" అనే శక్తిని తీసుకువస్తారు.
✅ ప్రమాదానికి సరిపోయే మెట్రిక్
మీమ్ను తప్పుగా వర్గీకరించడం అంటే వైద్య హెచ్చరికను తప్పుగా వర్గీకరించడం లాంటిది కాదు. మీరు సంప్రదాయం ఆధారంగా కొలమానాలను ఎంచుకోరు - మీరు పరిణామాల ఆధారంగా వాటిని ఎంచుకుంటారు. [1]
✅ పంపిణీ వెలుపల పరీక్ష (అకా: “వాస్తవం కనిపించినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?”)
విచిత్రమైన పదజాలం, అస్పష్టమైన ఇన్పుట్లు, వ్యతిరేక సూచనలు, కొత్త వర్గాలు, కొత్త కాల వ్యవధులను ప్రయత్నించండి. పంపిణీ మార్పు అనేది ఉత్పత్తిలో మోడల్లను ఫేస్ప్లాంట్ చేయడానికి ఒక క్లాసిక్ మార్గం కాబట్టి ఇది ముఖ్యం. [4]
✅ కొనసాగుతున్న మూల్యాంకనం (అకా: ఖచ్చితత్వం అంటే “సెట్ చేసి మర్చిపో” లక్షణం కాదు)
వ్యవస్థలు మారుతున్నాయి. వినియోగదారులు మారుతున్నారు. డేటా మారుతుంది. మీ “గొప్ప” మోడల్ నిశ్శబ్దంగా క్షీణిస్తుంది - మీరు దానిని నిరంతరం కొలవకపోతే. [1]
మీరు గుర్తించగల ఒక చిన్న వాస్తవ-ప్రపంచ నమూనా: బృందాలు తరచుగా బలమైన “డెమో ఖచ్చితత్వం”తో ఫలితాలను అందిస్తాయి, ఆ తర్వాత తమ అసలైన వైఫల్య విధానం కాదని ... అది “పెద్ద ఎత్తున, ఆత్మవిశ్వాసంతో అందించిన తప్పుడు సమాధానాలు” అని కనుగొంటాయి. ఇది కేవలం మోడల్ సమస్య మాత్రమే కాదు, మూల్యాంకన రూపకల్పన సమస్య కూడా.
4) AI సాధారణంగా చాలా ఖచ్చితమైనది ఎక్కడ (మరియు ఎందుకు) 📈🛠️
సమస్య ఇలా ఉన్నప్పుడు AI ప్రకాశిస్తుంది:
-
ఇరుకైన
-
బాగా లేబుల్ చేయబడిన
-
కాలక్రమేణా స్థిరంగా ఉంటుంది
-
శిక్షణ పంపిణీకి సమానం
-
స్వయంచాలకంగా స్కోర్ చేయడం సులభం
ఉదాహరణలు:
-
స్పామ్ ఫిల్టరింగ్
-
స్థిరమైన లేఅవుట్లలో డాక్యుమెంట్ వెలికితీత
-
చాలా ఫీడ్బ్యాక్ సిగ్నల్లతో ర్యాంకింగ్/సిఫార్సు లూప్లు
-
నియంత్రిత అమరికలలో అనేక దృష్టి వర్గీకరణ పనులు
ఈ విజయాల వెనుక బోరింగ్ సూపర్ పవర్ ఉంది: స్పష్టమైన గ్రౌండ్ నిజం + చాలా సంబంధిత ఉదాహరణలు. ఆకర్షణీయంగా లేదు - చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
5) AI ఖచ్చితత్వం తరచుగా విఫలమయ్యే చోట 😬🧯
ఇది ప్రజలు తమ ఎముకలలో అనుభూతి చెందే భాగం.
జనరేటివ్ AI లో భ్రాంతులు 🗣️🌪️
LLMలు నమ్మశక్యమైన కానీ వాస్తవికత లేని కంటెంట్ను ఉత్పత్తి చేయగలవు - మరియు "నమ్మశక్యమైన" అనే భాగమే అది ప్రమాదకరం కావడానికి ఖచ్చితమైన కారణం. వైబ్స్-ఆధారిత డెమోల కంటే గ్రౌండింగ్, డాక్యుమెంటేషన్ మరియు కొలతకు జెనరేటివ్ AI రిస్క్ గైడెన్స్ ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి ఇది ఒక కారణం . [2]
పంపిణీ మార్పు 🧳➡️🏠
ఒక వాతావరణంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ మరొకదానిలో తడబడవచ్చు: విభిన్న వినియోగదారు భాష, విభిన్న ఉత్పత్తి కేటలాగ్, విభిన్న ప్రాంతీయ నిబంధనలు, విభిన్న కాల వ్యవధి. WILDS వంటి బెంచ్మార్క్లు ప్రాథమికంగా గట్టిగా చెప్పడానికే ఉన్నాయి: "పంపిణీలోని పనితీరు వాస్తవ-ప్రపంచ పనితీరును నాటకీయంగా అతిగా అంచనా వేయగలదు." [4]
నమ్మకంగా ఊహించడం ద్వారా ప్రోత్సాహకాలు 🏆🤥
కొన్ని సెటప్లు అనుకోకుండా "తెలిసినప్పుడు మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వండి" అనే ప్రవర్తనకు బదులుగా "ఎల్లప్పుడూ సమాధానం ఇవ్వండి" అనే ప్రవర్తనకు బహుమతి ఇస్తాయి. కాబట్టి వ్యవస్థలు సరిగ్గా ఉండటానికి బదులుగా సరిగ్గా ధ్వనించేలా నేర్చుకుంటాయి . అందుకే మూల్యాంకనంలో కేవలం ముడి సమాధాన రేటును మాత్రమే కాకుండా, దూరంగా ఉండటం / అనిశ్చితి ప్రవర్తనను కూడా చేర్చాలి. [2]
వాస్తవ ప్రపంచ సంఘటనలు మరియు కార్యాచరణ వైఫల్యాలు 🚨
ఒక వ్యవస్థగా బలమైన మోడల్ కూడా విఫలం కావచ్చు: చెడు తిరిగి పొందడం, పాత డేటా, విరిగిన గార్డ్రైల్స్ లేదా భద్రతా తనిఖీల చుట్టూ మోడల్ను నిశ్శబ్దంగా నడిపించే వర్క్ఫ్లో. ఆధునిక మార్గదర్శకత్వం కేవలం మోడల్ స్కోర్గా కాకుండా విస్తృత సిస్టమ్ విశ్వసనీయతలో భాగంగా ఖచ్చితత్వాన్ని రూపొందిస్తుంది . [1]
6) తక్కువగా అంచనా వేయబడిన సూపర్ పవర్: క్రమాంకనం (aka "మీకు తెలియనిది తెలుసుకోవడం") 🎚️🧠
రెండు నమూనాలు ఒకే విధమైన "ఖచ్చితత్వం" కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఒకటి చాలా సురక్షితంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే అది:
-
అనిశ్చితిని సముచితంగా వ్యక్తపరుస్తుంది
-
అతి నమ్మకంతో తప్పుడు సమాధానాలను నివారిస్తుంది
-
వాస్తవికతకు అనుగుణంగా ఉండే సంభావ్యతలను ఇస్తుంది
క్రమాంకనం కేవలం సిద్ధాంతపరమైనది కాదు - ఇది విశ్వాసాన్ని కార్యాచరణలోకి తెస్తుంది. ఆధునిక న్యూరల్ నెట్లలో ఒక క్లాసిక్ పరిశోధన ఏమిటంటే, మీరు స్పష్టంగా క్రమాంకనం చేయకపోతే లేదా కొలవకపోతే విశ్వాస స్కోరు నిజమైన సరైనదానితో సరిపోలకపోవచ్చు . [3]
మీ పైప్లైన్ “0.9 పైన ఆటో-అప్రూవ్” వంటి థ్రెషోల్డ్లను ఉపయోగిస్తుంటే, క్రమాంకనం అనేది “ఆటోమేషన్” మరియు “ఆటోమేటెడ్ ఖోస్” మధ్య వ్యత్యాసం
7) వివిధ AI రకాలకు AI ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా అంచనా వేస్తారు 🧩📚
క్లాసిక్ ప్రిడిక్షన్ మోడల్స్ (వర్గీకరణ/రిగ్రెషన్) కోసం 📊
సాధారణ కొలమానాలు:
-
ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్, F1
-
ROC-AUC / PR-AUC (తరచుగా అసమతుల్య సమస్యలకు మంచిది)
-
అమరిక తనిఖీలు (విశ్వసనీయత వక్రతలు, అంచనా అమరిక దోష-శైలి ఆలోచన) [3]
భాషా నమూనాలు మరియు సహాయకుల కోసం 💬
మూల్యాంకనం బహుమితీయమవుతుంది:
-
సరైనది (పనికి సత్య స్థితి ఉన్న చోట)
-
సూచనలను అనుసరించే
-
భద్రత మరియు తిరస్కరణ ప్రవర్తన (మంచి తిరస్కరణలు వింతగా కష్టం)
-
వాస్తవ గ్రౌండింగ్ / సైటేషన్ క్రమశిక్షణ (మీ వినియోగ సందర్భానికి అవసరమైనప్పుడు)
-
ప్రాంప్ట్లు మరియు వినియోగదారు శైలులలో దృఢత్వం
“సమగ్ర” మూల్యాంకన ఆలోచన యొక్క ముఖ్యమైన సహకారాలలో ఒకటి ఈ విషయాన్ని స్పష్టంగా చెప్పడం: మీకు బహుళ దృశ్యాలలో బహుళ కొలమానాలు అవసరం, ఎందుకంటే లాభనష్టాలు వాస్తవమైనవి. [5]
LLMలపై నిర్మించిన వ్యవస్థల కోసం (వర్క్ఫ్లోలు, ఏజెంట్లు, తిరిగి పొందడం) 🧰
ఇప్పుడు మీరు మొత్తం పైప్లైన్ను మూల్యాంకనం చేస్తున్నారు:
-
తిరిగి పొందే నాణ్యత (ఇది సరైన సమాచారాన్ని పొందిందా?)
-
సాధన తర్కం (ఇది ప్రక్రియను అనుసరించిందా?)
-
అవుట్పుట్ నాణ్యత (ఇది సరైనదేనా మరియు ఉపయోగకరంగా ఉందా?)
-
గార్డ్రెయిల్స్ (ఇది ప్రమాదకర ప్రవర్తనను నివారించిందా?)
-
పర్యవేక్షణ (మీరు అడవిలో వైఫల్యాలను పట్టుకున్నారా?) [1]
ఎక్కడైనా బలహీనమైన లింక్ ఉంటే, బేస్ మోడల్ మంచిదే అయినప్పటికీ, మొత్తం వ్యవస్థ "సరికానిది"గా కనిపిస్తుంది.
8) పోలిక పట్టిక: “AI ఎంత ఖచ్చితమైనది?” అని అంచనా వేయడానికి ఆచరణాత్మక మార్గాలు 🧾⚖️
| సాధనం / విధానం | దీనికి ఉత్తమమైనది | కాస్ట్ వైబ్ | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| యూజ్-కేస్ టెస్ట్ సూట్లు | LLM యాప్లు + కస్టమ్ విజయ ప్రమాణాలు | ఉచితమైన | మీరు యాదృచ్ఛిక లీడర్బోర్డ్ను కాకుండా మీ వర్క్ఫ్లోను పరీక్షిస్తారు |
| మల్టీ-మెట్రిక్, దృశ్య కవరేజ్ | బాధ్యతాయుతంగా నమూనాలను పోల్చడం | ఉచితమైన | మీకు ఒక సామర్థ్య “ప్రొఫైల్” లభిస్తుంది, ఒక్క మ్యాజిక్ నంబర్ కూడా ఉండదు. [5] |
| జీవితచక్ర ప్రమాదం + మూల్యాంకన మనస్తత్వం | కఠినత అవసరమయ్యే అధిక-పనుల వ్యవస్థలు | ఉచితమైన | నిరంతరం నిర్వచించడానికి, కొలవడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి మిమ్మల్ని నెట్టివేస్తుంది. [1] |
| అమరిక తనిఖీలు | విశ్వసనీయ పరిమితులను ఉపయోగించే ఏదైనా వ్యవస్థ | ఉచితమైన | “90% ఖచ్చితంగా” అంటే ఏదైనా ఉందో లేదో ధృవీకరిస్తుంది. [3] |
| మానవ సమీక్ష ప్యానెల్లు | భద్రత, స్వరం, స్వల్పభేదం, "ఇది హానికరంగా అనిపిస్తుందా?" | $$ | స్వయంచాలక కొలమానాలు కోల్పోయే సందర్భం మరియు హానిని మానవులు గ్రహిస్తారు. |
| సంఘటన పర్యవేక్షణ + అభిప్రాయ ఉచ్చులు | వాస్తవ ప్రపంచ వైఫల్యాల నుండి నేర్చుకోవడం | ఉచితమైన | వాస్తవికతకు రసీదులు ఉంటాయి - మరియు ఉత్పత్తి డేటా అభిప్రాయాల కంటే వేగంగా మీకు బోధిస్తుంది. [1] |
విచిత్రమైన ఒప్పుకోలును ఫార్మాట్ చేయడం: “ఫ్రీ-ఇష్” ఇక్కడ చాలా పని చేస్తోంది ఎందుకంటే వాస్తవ ఖర్చు తరచుగా ప్రజల-గంటలు, లైసెన్స్లు కాదు 😅
9) AI ని మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడం ఎలా (ప్రాక్టికల్ లివర్లు) 🔧✨
మెరుగైన డేటా మరియు మెరుగైన పరీక్షలు 📦🧪
-
అంచు కేసులను విస్తరించు
-
అరుదైన కానీ క్లిష్టమైన దృశ్యాలను సమతుల్యం చేయండి
-
నిజమైన వినియోగదారు బాధను సూచించే “గోల్డ్ సెట్”ని ఉంచండి (మరియు దానిని నవీకరిస్తూ ఉండండి)
వాస్తవిక పనులకు పునాది 📚🔍
మీకు వాస్తవిక విశ్వసనీయత అవసరమైతే, విశ్వసనీయ పత్రాల నుండి సమాచారాన్ని తీసుకుని, వాటి ఆధారంగా సమాధానం ఇచ్చే వ్యవస్థలను ఉపయోగించండి. చాలా జనరేటివ్ AI రిస్క్ మార్గదర్శకాలు, మోడల్ "సరిగ్గా ప్రవర్తిస్తుందని" ఆశించడం కంటే, కల్పిత కంటెంట్ను తగ్గించే డాక్యుమెంటేషన్, ప్రొవెనెన్స్ మరియు మూల్యాంకన సెటప్లపై దృష్టి పెడతాయి. [2]
బలమైన మూల్యాంకన ఉచ్చులు 🔁
-
ప్రతి అర్థవంతమైన మార్పుపై మూల్యాంకనాలు నిర్వహించండి
-
తిరోగమనాల కోసం చూడండి
-
వింతైన ప్రాంప్ట్లు మరియు హానికరమైన ఇన్పుట్ల కోసం ఒత్తిడి పరీక్ష
క్రమాంకనం చేయబడిన ప్రవర్తనను ప్రోత్సహించండి 🙏
-
"నాకు తెలియదు" అని చాలా కఠినంగా శిక్షించవద్దు
-
సమాధాన రేటు మాత్రమే కాకుండా, గైర్హాజరు నాణ్యతను అంచనా వేయండి
-
విశ్వాసాన్ని మీరు కొలిచే మరియు ధృవీకరించే దానిగా పరిగణించండి , వైబ్స్లో మీరు అంగీకరించేదిగా కాదు [3]
10) ఒక చిన్న ఆలోచన: మీరు AI ఖచ్చితత్వాన్ని ఎప్పుడు విశ్వసించాలి? 🧭🤔
ఇలా ఉన్నప్పుడు దీన్ని ఎక్కువగా నమ్మండి:
-
పని ఇరుకైనది మరియు పునరావృతం చేయగలదు
-
అవుట్పుట్లను స్వయంచాలకంగా ధృవీకరించవచ్చు
-
వ్యవస్థ పర్యవేక్షించబడుతుంది మరియు నవీకరించబడుతుంది
-
విశ్వాసం క్రమాంకనం చేయబడుతుంది మరియు అది దూరంగా ఉంటుంది [3]
ఈ క్రింది సందర్భాలలో తక్కువగా నమ్మండి:
-
పణాలు ఎక్కువగా ఉంటాయి మరియు పరిణామాలు నిజమైనవి
-
ప్రాంప్ట్ ఓపెన్-ఎండ్ (“నాకు ప్రతిదీ చెప్పు…”) 😵💫
-
ఎటువంటి గ్రౌండింగ్ లేదు, ధృవీకరణ దశ లేదు, మానవ సమీక్ష లేదు
-
వ్యవస్థ డిఫాల్ట్గా నమ్మకంగా పనిచేస్తుంది [2]
కొంచెం లోపభూయిష్టమైన రూపకం: అధిక-పన్నుల నిర్ణయాల కోసం ధృవీకరించని AIపై ఆధారపడటం ఎండలో కూర్చున్న సుషీని తినడం లాంటిది... అది సరే కావచ్చు, కానీ మీరు సైన్ అప్ చేయని జూదంలో మీ కడుపు మునిగిపోతోంది.
11) ముగింపు గమనికలు మరియు త్వరిత సారాంశం 🧃✅
అయితే, AI ఎంత కచ్చితమైనది?
AI చాలా కచ్చితమైనదిగా ఉండగలదు - కానీ అది ఒక నిర్దిష్ట పని, కొలత పద్ధతి మరియు అది అమలు చేయబడిన వాతావరణానికి సంబంధించి. మరియు జనరేటివ్ AI విషయానికొస్తే, "కచ్చితత్వం" అనేది తరచుగా ఒకే స్కోరు కంటే ఎక్కువగా విశ్వసనీయమైన సిస్టమ్ డిజైన్కు: గ్రౌండింగ్, క్రమాంకనం, కవరేజ్, పర్యవేక్షణ మరియు నిజాయితీతో కూడిన మూల్యాంకనం. [1][2][5]
త్వరిత సారాంశం 🎯
-
“ఖచ్చితత్వం” అనేది ఒక స్కోరు కాదు - ఇది ఖచ్చితత్వం, అమరిక, దృఢత్వం, విశ్వసనీయత మరియు (ఉత్పాదక AI కోసం) నిజాయితీ. [1][2][3]
-
బెంచ్మార్క్లు సహాయపడతాయి, కానీ వినియోగ సందర్భ మూల్యాంకనం మిమ్మల్ని నిజాయితీగా ఉంచుతుంది. [5]
-
మీకు వాస్తవ విశ్వసనీయత అవసరమైతే, గ్రౌండింగ్ + ధృవీకరణ దశలను జోడించండి + సంయమనాన్ని అంచనా వేయండి. [2]
-
లైఫ్సైకిల్ మూల్యాంకనం అనేది పెద్దల విధానం… ఇది లీడర్బోర్డ్ స్క్రీన్షాట్ కంటే తక్కువ ఉత్తేజకరమైనది అయినప్పటికీ. [1]
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక AI సహాయ-ట్రియాజ్ అసిస్టెంట్ను కొలవడం
దృశ్యం
ఒక చిన్న SaaS కంపెనీ, తనకు వచ్చే సపోర్ట్ టికెట్లను నాలుగు క్యూలుగా వర్గీకరించడానికి AIని ఉపయోగించాలనుకుంటుందని ఊహించుకోండి:
బిల్లింగ్
లాగిన్ సమస్యలు
బగ్ నివేదికలు
ఫీచర్ అభ్యర్థనలు
కంపెనీ ఇవ్వనివ్వదు . దాని పని పరిమితమైనది: టికెట్ను చదవడం, సరైన క్యూను ఎంచుకోవడం, విశ్వసనీయత స్కోరు ఇవ్వడం, మరియు సందేహాస్పదంగా ఉన్న దేనినైనా మానవ సమీక్ష కోసం ఫ్లాగ్ చేయడం.
దానివల్ల కచ్చితత్వ సమస్యను పరీక్షించడం చాలా సులభం అవుతుంది. స్పష్టమైన “సరైన” క్రమం ఉంటుంది, ఒక మనిషి తప్పులను సమీక్షించగలడు, మరియు ఏఐ కేవలం సహాయకరంగా ధ్వనించడమే కాకుండా నిజంగా సహాయపడుతోందా లేదా అని బృందం కొలవగలదు.
సహాయకుడికి ఏమి అవసరం
దీనిని సరిగ్గా పరీక్షించడానికి, బృందం ఈ క్రింది విధంగా సిద్ధమవుతుంది:
100 నిజమైన లేదా వాస్తవిక మద్దతు టిక్కెట్ల లేబుల్ చేయబడిన పరీక్షా సెట్
మానవ సమీక్షకుడు ఆమోదించిన ప్రతి టిక్కెట్కు సరైన క్యూ
ప్రతి క్యూలో ఏమేమి ఉండాలో వివరించే ఒక చిన్న విధానం
విశ్వాసం తక్కువగా ఉన్నప్పుడు సహాయకుడు తప్పనిసరిగా “మానవ సమీక్ష అవసరం” అని చెప్పాలనే నియమం
టికెట్ ఐడి, ఏఐ క్యూ, హ్యూమన్ క్యూ, కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్, సమీక్ష ఫలితం మరియు తీసుకున్న సమయంతో కూడిన ఒక సాధారణ ట్రాకింగ్ షీట్
ఉదాహరణ సూచన
మీరు ఒక సపోర్ట్-ట్రియాజ్ అసిస్టెంట్. కస్టమర్ సందేశాన్ని చదివి, దానిని ఈ క్యూలలో ఒకదానికి కేటాయించండి: బిల్లింగ్, లాగిన్ సమస్యలు, బగ్ రిపోర్టులు, ఫీచర్ అభ్యర్థనలు, లేదా మానవ సమీక్ష అవసరం.
ఇన్వాయిస్లు, రీఫండ్లు, చెల్లింపు వైఫల్యాలు, ప్లాన్ మార్పులు మరియు సబ్స్క్రిప్షన్ ప్రశ్నల కోసం బిల్లింగ్ను ఉపయోగించండి.
పాస్వర్డ్ రీసెట్లు, ఖాతా యాక్సెస్, టూ-ఫ్యాక్టర్ అథెంటికేషన్, లాక్ చేయబడిన ఖాతాలు లేదా ఇమెయిల్ వెరిఫికేషన్ సమస్యల కోసం లాగిన్ సమస్యలను ఉపయోగించండి.
పనిచేయని ఫీచర్లు, లోప సందేశాలు, లోపించిన డేటా, క్రాష్లు లేదా ఉత్పత్తి డాక్యుమెంటేషన్కు సరిపోలని ప్రవర్తన కోసం బగ్ నివేదికలను ఉపయోగించండి.
వినియోగదారుడు కొత్త సామర్థ్యం, అనుసంధానం, సెట్టింగ్ లేదా వర్క్ఫ్లో మెరుగుదల కోసం అడుగుతున్నప్పుడు ఫీచర్ అభ్యర్థనలను ఉపయోగించండి.
సందేశం అస్పష్టంగా ఉంటే, ఒకటి కంటే ఎక్కువ సమస్యలను కలిగి ఉంటే, లేదా భద్రత లేదా గోప్యతను ప్రభావితం చేసే అవకాశం ఉంటే, 'మానవ సమీక్ష అవసరం' (Needs human review) ను ఎంచుకోండి.
రిటర్న్: క్యూ, 0 నుండి 100 వరకు విశ్వాసం, ఒక వాక్యపు కారణం, మరియు దానిని ఒక మనిషి తనిఖీ చేయాలా వద్దా అనేది.
దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి
ఉత్పత్తిలో వ్యవస్థను విశ్వసించే ముందు, ఒక చిన్న “గోల్డ్ సెట్”తో ప్రారంభించండి.
ఉదాహరణకు:
20 బిల్లింగ్ టిక్కెట్లు
20 లాగిన్ టిక్కెట్లు
20 బగ్ నివేదికలు
20 ఫీచర్ అభ్యర్థనలు
20 చిక్కుపడిన లేదా అస్పష్టమైన టిక్కెట్లు
ఆ తర్వాత, మొత్తం 100 టిక్కెట్లపై అసిస్టెంట్ను అమలు చేసి, అది ఎంచుకున్న క్యూను మానవ-ఆమోదిత క్యూతో పోల్చండి.
సహాయకరమైన తనిఖీలలో ఇవి ఉన్నాయి:
మొత్తం ఖచ్చితత్వం: ఎన్ని టిక్కెట్లు సరైన క్యూకి వెళ్లాయి?
క్యూ వారీగా కచ్చితత్వం: AI “బిల్లింగ్” అని చెప్పినప్పుడు, అది ఎంత తరచుగా బిల్లింగ్ చేస్తుంది?
క్యూ వారీగా రీకాల్: ఇది ఎన్ని నిజమైన బిల్లింగ్ టిక్కెట్లను పట్టుకుంది?
పరిష్కార నాణ్యత: ఇది చిక్కుముడి పడిన టిక్కెట్లను మానవ సమీక్షకు సరిగ్గా పంపిందా?
క్రమాంకనం: 90% విశ్వాసం లేదా అంతకంటే ఎక్కువ అని చెప్పినప్పుడు, అది చాలాసార్లు సరైనదేనా?
ఫలితం
ఉదాహరణ ఫలితం: ఈ వర్క్ఫ్లోను ఉపయోగించడానికి ముందు మరియు తర్వాత 100 నమూనా టిక్కెట్ల టైమింగ్ ఆధారంగా.
అసిస్టెంట్ను ఉపయోగించడానికి ముందు, ఒక సపోర్ట్ లీడ్ ప్రతి టికెట్ను మాన్యువల్గా చదివి, రూట్ చేయడానికి సుమారు 2 నిమిషాల 30 సెకన్లు . 100 టికెట్లకు, అది దాదాపు 250 నిమిషాల ట్రియాజ్ పని అయ్యేది.
అసిస్టెంట్ను ఉపయోగించిన తర్వాత, సపోర్ట్ లీడ్ కేవలం AI యొక్క క్యూ ఎంపికను సమీక్షించి, తక్కువ విశ్వాసం ఉన్న కేసులను తనిఖీ చేశారు. సమీక్ష సమయం ఒక్కో టికెట్కు సుమారు 55 సెకన్లకు , లేదా 100 టికెట్లకు దాదాపు 92 నిమిషాలకు తగ్గింది
దీనివల్ల ప్రతి 100 టిక్కెట్లకు సుమారుగా 158 నిమిషాల సమయం, లేదా దాదాపు 63% తక్కువ ట్రైయేజ్ సమయం లభిస్తుంది.
కల్పిత 100-టికెట్ల పరీక్షా సెట్పై ఖచ్చితత్వం ఈ విధంగా ఉంది:
మొత్తం క్యూ ఖచ్చితత్వం: 87/100 టిక్కెట్లు సరైనవి
85% కంటే ఎక్కువ విశ్వాసం ఉన్న టిక్కెట్లు: 61 టిక్కెట్లు
అధిక విశ్వసనీయత గల టిక్కెట్లపై ఖచ్చితత్వం: 58/61 సరైనవి
మానవ సమీక్షకు పంపిన టిక్కెట్లు: 18 టిక్కెట్లు
అస్పష్టమైన టిక్కెట్లు సరిగ్గా పై అధికారులకు నివేదించబడ్డాయి: 15/20
ముఖ్యమైన విషయం కేవలం 87% కచ్చితత్వం మాత్రమే కాదు. సురక్షితమైన ఫలితం ఏమిటంటే, ఆ అసిస్టెంట్ ఆత్మవిశ్వాసంతో ఉన్నప్పుడు మరింత కచ్చితంగా మరియు ఊహించకుండా అనేక అస్పష్టమైన కేసులను ఒక మనిషికి అప్పగించింది. సహాయకరమైన ఆటోమేషన్కు మరియు ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడిన అర్థంలేని మాటలకు మధ్య ఉన్న తేడా ఇదే.
ఏమి తప్పు జరగవచ్చు
కేవలం స్పష్టమైన ఉదాహరణలను మాత్రమే పరీక్షించడం అనేది సర్వసాధారణమైన పొరపాటు. నిజమైన టిక్కెట్లు చిక్కుగా ఉంటాయి. ఒక కస్టమర్ ఇలా వ్రాయవచ్చు: “నాకు రెండుసార్లు ఛార్జ్ చేశారు, ఇప్పుడు నేను లాగిన్ అవ్వలేకపోతున్నాను.” కంపెనీ ప్రక్రియను బట్టి అది బిల్లింగ్, లాగిన్ సమస్యలు, లేదా మానవ సమీక్ష అవసరం కావచ్చు.
ఇతర ప్రమాదాలు:
ఉత్పత్తికి ఇకపై సరిపోలని పాత టిక్కెట్లను ఉపయోగించడం
సపోర్ట్ హ్యాండ్బుక్లో లేని పాలసీ నియమాలను AI కనిపెట్టనివ్వడం
క్రమాంకనాన్ని తనిఖీ చేయకుండా విశ్వాస స్కోర్లను నమ్మదగినవిగా పరిగణించడం
మొత్తం ఖచ్చితత్వాన్ని మాత్రమే కొలుస్తూ, ఒక క్యూలోని పేలవమైన పనితీరును విస్మరిస్తున్నాము
“మానవ సమీక్ష అవసరం” అనేదాన్ని ఎంత కఠినంగా శిక్షించాలంటే, అసిస్టెంట్ ఊహించడం మొదలుపెట్టాలి
ఒక మంచి పరీక్ష, సమస్యను పై అధికారులకు నివేదించినప్పుడు సరైన ప్రతిఫలాన్ని ఇవ్వాలి. అనేక వ్యాపార కార్యప్రవాహాలలో, "నాకు ఖచ్చితంగా తెలియదు" అనడం వైఫల్యం కాదు. అది ఒక భద్రతా లక్షణం.
ఆచరణాత్మక సారాంశం
"AI ఎంత కచ్చితమైనది?" అనే ప్రశ్నకు సమాధానం చెప్పడానికి ఉత్తమ మార్గం, ఆ ప్రశ్నను నైరూప్యంగా అడగడం మానేయడమే. ఒక పనిని ఎంచుకోండి, ఒక చిన్న పరీక్షా సమితిని రూపొందించండి, ఏది సరైనదో నిర్వచించండి, వర్గాల వారీగా దోషాలను కొలవండి, మరియు పనిని ఎప్పుడు తిరిగి మనిషికి అప్పగించాలో AIకి తెలుసో లేదో తనిఖీ చేయండి. అది మీకు మెరుగుపరచగల ఒక నిర్దిష్టమైన కచ్చితత్వ సంఖ్యను ఇస్తుంది - కేవలం మెరుగుపరచిన బెంచ్మార్క్ స్కోర్ను కాదు.
ఎఫ్ ఎ క్యూ
ఆచరణాత్మక విస్తరణలో AI ఖచ్చితత్వం
పని ఇరుకైనది, బాగా నిర్వచించబడినది మరియు మీరు స్కోర్ చేయగల స్పష్టమైన గ్రౌండ్ సత్యానికి అనుసంధానించబడి ఉన్నప్పుడు AI చాలా ఖచ్చితమైనదిగా ఉంటుంది. ఉత్పత్తి వినియోగంలో, "ఖచ్చితత్వం" మీ మూల్యాంకన డేటా ధ్వనించే వినియోగదారు ఇన్పుట్లను మరియు మీ సిస్టమ్ ఫీల్డ్లో ఎదుర్కొనే పరిస్థితులను ప్రతిబింబిస్తుందా లేదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పనులు మరింత ఓపెన్-ఎండెడ్గా మారినప్పుడు (చాట్బాట్ల వంటివి), మీరు గ్రౌండింగ్, వెరిఫికేషన్ మరియు మానిటరింగ్ను జోడించకపోతే తప్పులు మరియు నమ్మకమైన భ్రాంతులు ఎక్కువగా కనిపిస్తాయి.
"ఖచ్చితత్వం" అనేది మీరు ఎందుకు విశ్వసించగల స్కోరు కాదు
ప్రజలు "ఖచ్చితత్వం" అనే పదాన్ని వేర్వేరు అర్థాలలో ఉపయోగిస్తారు: సరైనది, ఖచ్చితత్వం vs రీకాల్, క్రమాంకనం, దృఢత్వం మరియు విశ్వసనీయత. ఒక మోడల్ శుభ్రమైన పరీక్ష సెట్లో అద్భుతంగా కనిపించవచ్చు, ఆపై పదజాలం మార్పులు, డేటా డ్రిఫ్ట్లు లేదా వాటాలు మారినప్పుడు తడబడుతుంది. విశ్వసనీయత-కేంద్రీకృత మూల్యాంకనం ఒక సంఖ్యను సార్వత్రిక తీర్పుగా పరిగణించకుండా, బహుళ కొలమానాలు మరియు దృశ్యాలను ఉపయోగిస్తుంది.
ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం AI ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవడానికి ఉత్తమ మార్గం
"సరైనది" మరియు "తప్పు" అనేవి అస్పష్టంగా కాకుండా పరీక్షించదగినవిగా ఉండేలా పనిని నిర్వచించడం ద్వారా ప్రారంభించండి. నిజమైన వినియోగదారులను మరియు అంచు కేసులను ప్రతిబింబించే ప్రాతినిధ్య, ధ్వనించే పరీక్ష డేటాను ఉపయోగించండి. ముఖ్యంగా అసమతుల్యత లేదా అధిక-రిస్క్ నిర్ణయాలకు సంబంధించిన పరిణామాలకు సరిపోయే మెట్రిక్లను ఎంచుకోండి. తర్వాత పంపిణీ వెలుపల ఒత్తిడి పరీక్షలను జోడించి, మీ వాతావరణం అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు కాలక్రమేణా తిరిగి మూల్యాంకనం చేస్తూ ఉండండి.
ఆచరణలో ఖచ్చితత్వం మరియు జ్ఞాపకశక్తి ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా రూపొందిస్తాయి
వివిధ వైఫల్య ఖర్చులకు ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ మ్యాప్: ఖచ్చితత్వం తప్పుడు అలారాలను నివారించడాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, అయితే రీకాల్ ప్రతిదీ పట్టుకోవడాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. మీరు స్పామ్ను ఫిల్టర్ చేస్తుంటే, కొన్ని మిస్లు ఆమోదయోగ్యమైనవి కావచ్చు, కానీ తప్పుడు పాజిటివ్లు వినియోగదారులను నిరాశపరచవచ్చు. ఇతర సెట్టింగ్లలో, అరుదైన-కానీ-క్లిష్టమైన కేసులను మిస్ చేయడం అదనపు ఫ్లాగ్ల కంటే ముఖ్యం. సరైన బ్యాలెన్స్ మీ వర్క్ఫ్లోలో ఎంత "తప్పు" ఖర్చు అవుతుందో దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
అమరిక అంటే ఏమిటి, మరియు అది ఖచ్చితత్వానికి ఎందుకు ముఖ్యమైనది
ఒక మోడల్ యొక్క విశ్వాసం వాస్తవికతకు సరిపోతుందో లేదో క్రమాంకనం తనిఖీ చేస్తుంది - అది “90% ఖచ్చితంగా” అని చెప్పినప్పుడు, అది దాదాపు 90% సమయం సరైనదేనా? మీరు 0.9 కంటే ఎక్కువ ఆటో-అప్రూవ్ వంటి థ్రెషోల్డ్లను సెట్ చేసినప్పుడల్లా ఇది ముఖ్యం. రెండు మోడల్లు ఒకే విధమైన ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉంటాయి, కానీ మెరుగైన-క్యాలబ్రేట్ చేయబడినది సురక్షితమైనది ఎందుకంటే ఇది అతి విశ్వాసంతో కూడిన తప్పు సమాధానాలను తగ్గిస్తుంది మరియు తెలివిగా సంయమనం పాటించే ప్రవర్తనకు మద్దతు ఇస్తుంది.
ఉత్పాదక AI ఖచ్చితత్వం, మరియు భ్రాంతులు ఎందుకు సంభవిస్తాయి
జనరేటివ్ AI వాస్తవాలపై ఆధారపడి లేనప్పుడు కూడా సరళమైన, ఆమోదయోగ్యమైన వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయగలదు. అనేక ప్రాంప్ట్లు బహుళ ఆమోదయోగ్యమైన సమాధానాలను అనుమతిస్తాయి మరియు ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వం కంటే "సహాయకారి" కోసం నమూనాలను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు కాబట్టి ఖచ్చితత్వాన్ని పిన్ చేయడం కష్టం అవుతుంది. అధిక విశ్వాసంతో అవుట్పుట్లు వచ్చినప్పుడు భ్రాంతులు ముఖ్యంగా ప్రమాదకరంగా మారతాయి. వాస్తవ వినియోగ సందర్భాలలో, విశ్వసనీయ పత్రాలలో గ్రౌండింగ్ మరియు ధృవీకరణ దశలు కల్పిత కంటెంట్ను తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి.
పంపిణీ మార్పు మరియు పంపిణీ వెలుపల ఇన్పుట్ల కోసం పరీక్ష
ప్రపంచం మారినప్పుడు డిస్ట్రిబ్యూషన్లోని బెంచ్మార్క్లు పనితీరును అతిగా అంచనా వేయగలవు. అసాధారణ పదజాలం, టైపోగ్రాఫికల్ లోపాలు, అస్పష్టమైన ఇన్పుట్లు, కొత్త కాల వ్యవధులు మరియు కొత్త వర్గాలతో పరీక్షించి వ్యవస్థ ఎక్కడ కూలిపోతుందో చూడండి. WILDS వంటి బెంచ్మార్క్లు ఈ ఆలోచన చుట్టూ నిర్మించబడ్డాయి: డేటా మారినప్పుడు పనితీరు బాగా పడిపోతుంది. ఒత్తిడి పరీక్షను మూల్యాంకనంలో ప్రధాన భాగంగా పరిగణించండి, కలిగి ఉండటానికి మంచిది కాదు.
కాలక్రమేణా AI వ్యవస్థను మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడం
ఎడ్జ్ కేసులను విస్తరించడం, అరుదైన-కానీ-క్లిష్టమైన దృశ్యాలను సమతుల్యం చేయడం మరియు నిజమైన వినియోగదారు బాధను ప్రతిబింబించే "గోల్డ్ సెట్"ని నిర్వహించడం ద్వారా డేటా మరియు పరీక్షలను మెరుగుపరచండి. వాస్తవ పనుల కోసం, మోడల్ ప్రవర్తిస్తుందని ఆశించడం కంటే గ్రౌండింగ్ మరియు ధృవీకరణను జోడించండి. ప్రతి అర్థవంతమైన మార్పుపై మూల్యాంకనాన్ని అమలు చేయండి, తిరోగమనాల కోసం చూడండి మరియు డ్రిఫ్ట్ కోసం ఉత్పత్తిలో మానిటర్ చేయండి. "నాకు తెలియదు" అనేది నమ్మకంగా ఊహించడానికి శిక్షించబడకుండా ఉండటానికి కూడా సంయమనాన్ని అంచనా వేయండి.
ప్రస్తావనలు
[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): పూర్తి జీవితచక్రంలో AI ప్రమాదాలను గుర్తించడం, అంచనా వేయడం మరియు నిర్వహించడం కోసం ఒక ఆచరణాత్మక చట్రం. మరింత చదవండి
[2] NIST జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ (NIST AI 600-1): ఉత్పాదక AI వ్యవస్థలకు ప్రత్యేకమైన ప్రమాద పరిగణనలపై దృష్టి సారించిన AI RMFకి సహచర ప్రొఫైల్. మరింత చదవండి
[3] గువో మరియు ఇతరులు. (2017) - ఆధునిక నాడీ నెట్వర్క్ల క్రమాంకనం: ఆధునిక నాడీ వలలను ఎలా తప్పుగా క్రమాంకనం చేయవచ్చో మరియు క్రమాంకనాన్ని ఎలా మెరుగుపరచవచ్చో చూపించే ఒక ప్రాథమిక పత్రం. మరింత చదవండి
[4] కో మరియు ఇతరులు. (2021) - WILDS బెంచ్మార్క్: వాస్తవ-ప్రపంచ పంపిణీ మార్పుల కింద మోడల్ పనితీరును పరీక్షించడానికి రూపొందించబడిన బెంచ్మార్క్ సూట్. మరింత చదవండి
[5] లియాంగ్ మరియు ఇతరులు. (2023) - HELM (భాషా నమూనాల సమగ్ర మూల్యాంకనం): దృశ్యాలు మరియు కొలమానాల అంతటా భాషా నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఒక చట్రం. మరింత చదవండి