“ఖచ్చితత్వం” అనేది మీరు ఏ రకమైన AI గురించి మాట్లాడుతున్నారు, మీరు దానిని ఏమి చేయమని అడుగుతున్నారు, అది ఏ డేటాను చూస్తుంది మరియు మీరు విజయాన్ని ఎలా కొలుస్తారు అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
AI ఖచ్చితత్వం యొక్క ఆచరణాత్మక వివరణ క్రింద ఉంది - మీరు సాధనాలు, విక్రేతలు లేదా మీ స్వంత వ్యవస్థను నిర్ధారించడానికి ఉపయోగించగల రకం.
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) కాబట్టి... AI ఎంత ఖచ్చితమైనది? 🧠✅
ఇరుకైన, బాగా నిర్వచించబడిన పనులలో చాలా ఉంటుంది
కానీ ఓపెన్-ఎండ్ పనులలో (ముఖ్యంగా జనరేటివ్ AI ), “ఖచ్చితత్వం” త్వరగా జారేలా అవుతుంది 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
ఉపయోగకరమైన మానసిక నమూనా: ఖచ్చితత్వం అనేది మీరు "కలిగి ఉన్న" ఆస్తి కాదు. ఇది ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం, ఒక నిర్దిష్ట వాతావరణంలో, ఒక నిర్దిష్ట కొలత సెటప్తో మీరు "సంపాదించే" ఆస్తి . అందుకే తీవ్రమైన మార్గదర్శకత్వం మూల్యాంకనాన్ని జీవితచక్ర కార్యకలాపంగా పరిగణిస్తుంది - ఒకేసారి వచ్చే స్కోరుబోర్డు క్షణం కాదు. [1]
2) ఖచ్చితత్వం ఒక విషయం కాదు - ఇది మొత్తం రంగురంగుల కుటుంబం 👨👩👧👦📏
ప్రజలు “ఖచ్చితత్వం” అని చెప్పినప్పుడు, వారు వీటిలో దేనినైనా సూచించవచ్చు (మరియు వారు తరచుగా గ్రహించకుండానే ఒకేసారి రెండింటిని
-
సరైనది : ఇది సరైన లేబుల్/సమాధానాన్ని ఇచ్చిందా?
-
ఖచ్చితత్వం vs రీకాల్ : ఇది తప్పుడు అలారాలను తప్పించుకుందా లేదా ప్రతిదీ పట్టుకుందా?
-
అమరిక : "నేను 90% ఖచ్చితంగా ఉన్నాను" అని చెప్పినప్పుడు, అది వాస్తవానికి ~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 నమ్మకం-కేంద్రీకృత ఫ్రేమ్వర్క్లు “ఖచ్చితత్వం”ని సోలో హీరో మెట్రిక్గా పరిగణించవు. అవి చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, భద్రత, పారదర్శకత, దృఢత్వం, న్యాయబద్ధత మరియు మరిన్నింటి ఒక కట్టగా మాట్లాడుతాయి - ఎందుకంటే మీరు ఒకదానిని “ఆప్టిమైజ్” చేయవచ్చు మరియు అనుకోకుండా మరొకదాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయవచ్చు. [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 గుర్తించే చిన్న వాస్తవ-ప్రపంచ నమూనా: జట్లు తరచుగా బలమైన “డెమో ఖచ్చితత్వం”తో రవాణా చేస్తాయి, ఆపై వారి నిజమైన వైఫల్య మోడ్ కాదని ... ఇది “స్కేల్లో నమ్మకంగా అందించబడిన తప్పు సమాధానాలు.” అది కేవలం మోడల్ సమస్య కాదు, మూల్యాంకన రూపకల్పన సమస్య.
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 🗣️🌪️
ఆమోదయోగ్యమైన కానీ వాస్తవాలు కాని ఉత్పత్తి చేయగలవు వైబ్స్ ఆధారిత డెమోల కంటే గ్రౌండింగ్, డాక్యుమెంటేషన్ మరియు కొలతలపై ఎక్కువ బరువు పెట్టడానికి ఇది ఒక కారణం
పంపిణీ మార్పు 🧳➡️🏠
ఒక పర్యావరణంపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ మరొక వాతావరణంలో పొరపాట్లు చేయవచ్చు: విభిన్న వినియోగదారు భాష, విభిన్న ఉత్పత్తి జాబితా, విభిన్న ప్రాంతీయ నిబంధనలు, విభిన్న కాల వ్యవధి. WILDS వంటి బెంచ్మార్క్లు ప్రాథమికంగా అరిచేందుకు ఉన్నాయి: “పంపిణీలో పనితీరు వాస్తవ ప్రపంచ పనితీరును నాటకీయంగా అతిశయోక్తి చేస్తుంది.” [4]
నమ్మకంగా ఊహించడం ద్వారా ప్రోత్సాహకాలు 🏆🤥
కొన్ని సెటప్లు అనుకోకుండా “మీకు తెలిసినప్పుడు మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వండి” అని చెప్పే బదులు “ఎల్లప్పుడూ సమాధానం ఇవ్వండి” అనే ప్రవర్తనకు ప్రతిఫలం ఇస్తాయి. కాబట్టి వ్యవస్థలు ఉండటానికి బదులుగా సరిగ్గా వినిపించడం . అందుకే మూల్యాంకనంలో సంయమనం / అనిశ్చితి ప్రవర్తన కూడా ఉండాలి - ముడి సమాధాన రేటు మాత్రమే కాదు. [2]
వాస్తవ ప్రపంచ సంఘటనలు మరియు కార్యాచరణ వైఫల్యాలు 🚨
కేవలం మోడల్ స్కోర్గా కాకుండా సిస్టమ్ విశ్వసనీయతలో భాగంగా ఖచ్చితత్వాన్ని రూపొందిస్తుంది
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 విద్యాసంబంధమైనది కాదు - ఇది విశ్వాసాన్ని ఆచరణీయంగా మీరు దానిని స్పష్టంగా క్రమాంకనం చేయకపోతే లేదా కొలవకపోతే విశ్వాస స్కోరు తప్పుగా
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
"సంపూర్ణ" మూల్యాంకన ఆలోచన యొక్క పెద్ద సహకారాలలో ఒకటి విషయాన్ని స్పష్టంగా చెప్పడం: బహుళ దృశ్యాలలో మీకు బహుళ కొలమానాలు అవసరం, ఎందుకంటే ట్రేడ్ఆఫ్లు నిజమైనవి. [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 | యాదృచ్ఛిక లీడర్బోర్డ్ను కాకుండా మీ 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 వాస్తవ విశ్వసనీయత అవసరమైతే, విశ్వసనీయ పత్రాల నుండి తీసివేసి, వాటి ఆధారంగా సమాధానం ఇచ్చే వ్యవస్థలను ఉపయోగించండి. చాలా ఉత్పాదక AI రిస్క్ మార్గదర్శకత్వం మోడల్ "ప్రవర్తిస్తుంది" అని ఆశించడం కంటే తయారు చేసిన కంటెంట్ను తగ్గించే డాక్యుమెంటేషన్, మూలం మరియు మూల్యాంకన సెటప్లపై
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
-
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 🧃✅
కాబట్టి, AI ఎంత ఖచ్చితమైనది?
AI చాలా ఖచ్చితమైనది - కానీ నిర్వచించబడిన పని, కొలత పద్ధతి మరియు అది అమలు చేయబడిన వాతావరణానికి సంబంధించి . మరియు ఉత్పాదక AI కోసం, “ఖచ్చితత్వం” తరచుగా ఒకే స్కోర్ గురించి తక్కువగా ఉంటుంది మరియు విశ్వసనీయ సిస్టమ్ డిజైన్ : గ్రౌండింగ్, క్రమాంకనం, కవరేజ్, పర్యవేక్షణ మరియు నిజాయితీ 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]
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