ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ LLM ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦੇ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਕੁਝ ਗਲਤ, ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ, ਜਾਂ ਔਖਾ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦੇ। ਇਹ ਸਥਿਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਹੈ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ (HITL) ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ LLM ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਸੱਚਾਈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਫਿੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੋਵੇ - ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਟੋਕਨ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।
LLM ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਾਪਦੀ ਹੈ
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਹਨ। ਬਹੁ-ਚੋਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਟੈਕਸਟ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ BLEU/ROUGE, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਉਲਝਣ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਹ ਅਕਸਰ ਤਰਕ ਚੇਨਾਂ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਆਧਾਰਸ਼ਿਲਾ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਸੇ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਹੁ-ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਯਥਾਰਥਵਾਦ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਟੈਟਿਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ
ਕਲਾਸਿਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੀਡੋਮੀਟਰ ਸਮਝੋ — ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਹਾਈਵੇਅ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਪਰ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕੀ ਬ੍ਰੇਕ ਮੀਂਹ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। BLEU/ROUGE/ਪੇਚਿਸ਼ਤਾ ਤੁਲਨਾਤਮਕਤਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਜਾਂ ਸਤ੍ਹਾ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮੈਚ ਦੁਆਰਾ ਖੇਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਵਿਰੋਧੀ ਟੀਚੇ, ਅਤੇ ਬਦਲਦੇ ਨਿਯਮ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਥਿਰ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਘੱਟ ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। HELM/AIR-Bench ਵਰਗੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਯਤਨ ਹੋਰ ਮਾਪਾਂ (ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਖੁਲਾਸਾ) ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ, ਵਿਕਸਤ ਸੂਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਲਐਲਐਮ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਕੇਸ
ਕੁਝ ਗੁਣ ਜ਼ਿੱਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਸੁਰ, ਮਦਦਗਾਰਤਾ, ਸੂਖਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ। ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਰ - ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੇ - ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਚਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੋਣਵੇਂ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ ਹੈ , ਇਸ ਲਈ ਲਾਗਤਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉੱਚੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ
- ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਹਦਾਇਤਾਂ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਉੱਚ-ਜੋਖਮ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਹਾਇਤਾ।
- ਡੋਮੇਨ ਸੂਖਮਤਾ: ਉਦਯੋਗਿਕ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰਕ।
- ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ: ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਕੋਰ ਟਕਰਾਅ ਵਿੱਚ ਹਨ ਜਾਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਰੁਬਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ)
ਸ਼ੁੱਧਤਾ , ਆਧਾਰਤਾ , ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ 1-5 ਸਕੇਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ । ਪ੍ਰਤੀ ਸਕੋਰ 2-3 ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਛੋਟੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰ ਚਲਾਓ : ਰੇਟਰ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਬੈਚ ਸਕੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਅੰਤਰ-ਰੇਟਰ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਾਰਡਰਲਾਈਨ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਨਿਰਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਢੰਗ: ਐਲਐਲਐਮ-ਐਜ਼-ਏ-ਜੱਜ ਤੋਂ ਟਰੂ ਐਚਆਈਟੀਐਲ ਤੱਕ
LLM-as-a-Judge (ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣਾ) ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ : ਇਹ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਉਹੀ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਭਰਮ, ਨਕਲੀ ਸਬੰਧ, ਜਾਂ "ਗ੍ਰੇਡ ਮਹਿੰਗਾਈ"। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰੋ , ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨ
- ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟਾਸਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਬੇਸਿਕ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਅਤੇ LLM-as-judge ਚਲਾਓ।
- ਸਰਗਰਮ ਚੋਣ: ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਵਿਰੋਧੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਜਾਂ ਉੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਾਲੇ ਨਮੂਨੇ ਚੁਣੋ।
- ਮਾਹਰ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆ: ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਟਰ (ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ) ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੁਬਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਕੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਅਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਗੁਣਵੰਤਾ ਭਰੋਸਾ: ਇੰਟਰ-ਰੇਟਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ; ਆਡਿਟ ਲੌਗ ਅਤੇ ਤਰਕ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਹੈਂਡ-ਆਨ ਨੋਟਬੁੱਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, HITL ਵਰਕਫਲੋ) ਇਸ ਲੂਪ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਬਨਾਮ ਐਲਐਲਐਮ-ਐਜ਼-ਜੱਜ ਬਨਾਮ ਐਚਆਈਟੀਐਲ
| ਪਹੁੰਚ | ਤਾਕਤ | ਕਮਜ਼ੋਰੀ | ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ |
|---|---|---|---|
| ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ | ਤੇਜ਼, ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਸਸਤਾ | ਸੂਖਮਤਾ/ਤਰਕ ਦੀ ਘਾਟ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ ਆਸਾਨ | ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂਚਾਂ |
| ਐਲਐਲਐਮ-ਬੈਠਕ-ਜੱਜ | ਸਕੇਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ | ਸ਼ੇਅਰ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ; ਆਡਿਟ-ਗ੍ਰੇਡ ਨਹੀਂ | ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ |
| HITL (ਮਾਹਰ ਰੇਟਿੰਗਕਰਤਾ) | ਸੂਖਮਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਡਿਟ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ | ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੌਲੀ, ਮਹਿੰਗਾ | ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮ, ਨੀਤੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਰਵਾਜ਼ੇ |
ਸੁਝਾਅ: ਕਵਰੇਜ + ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵੱਖਰੇ ਹਨ
ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜਿਹੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦੇਣ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ। NIST AI RMF (2024 GenAI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ) ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; NIST GenAI ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਖੜ੍ਹਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਅਤੇ HELM/AIR-Bench ਮਲਟੀ-ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਸ਼ਾਸਨ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਐਂਕਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡਿਟ ਲਈ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ
- ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪਰੋਟੋਕਾਲ, ਰੁਬਰਿਕਸਹੈ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ
- ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਜਾਂਚਾਂ
- ਇੰਟਰ-ਰੇਟਰ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਨੋਟਸ
- ਵਰਜਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇਤਿਹਾਸ
ਛੋਟੀ-ਕਹਾਣੀ: ਬੈਂਕਿੰਗ ਕੇਵਾਈਸੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਦੀ KYC ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਟੀਮ ਨੇ ਪਾਲਣਾ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਕੋਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਨ। HITL ਪਾਸ ਦੌਰਾਨ, ਰੇਟਿੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਾਡਲ A ਅਕਸਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕੁਆਲੀਫਾਇਰ ("ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਹੀਂ") ਛੱਡਦਾ ਹੈ, ਅਰਥ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਮਾਡਲ B ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ। ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 18% ਘਟ ਗਏ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਜਾਂਚ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। (ਸਬਕ: ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਸੂਖਮ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਏ; HITL ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ।)
ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਾਈਪ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ: ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਬਾਰੇ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ ਅਤੇ ਇਹ GenAI ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
- ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ: A ਐਲਐਲਐਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ।
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ: A ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਅਸਪਸ਼ਟ/ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ; ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੁਬਰਿਕਸ, ਰੇਟਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ ਲਈ ਨਿਰਣਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾਓ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ NIST RMF ਭਾਗਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ।
LLM ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖ ਸੂਖਮਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਸੁਰ, ਸੰਦਰਭ, ਸੂਖਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਨੀਤੀਗਤ ਇਕਸਾਰਤਾ—ਜੋ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਸਕੋਰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉੱਥੇ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਉੱਚੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਦਾਅ ਅਸਲੀ ਹੋਣ।
ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮਾਪਦੰਡ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ?
ਨਹੀਂ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟੈਸਟਾਂ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਜੋਖਮ/ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; NIST GenAI ਅਤੇ HELM/AIR-Bench ਦਿਸ਼ਾ ਵੇਖੋ।
ਐਲਐਲਐਮ-ਏਜ਼-ਏ-ਜੱਜ ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਲਈ ਵਧੀਆ, ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਬਦਲਣ ਲਈ।
2025 ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
HELM/AIR-Bench (ਸੁਰੱਖਿਆ/ਮਜ਼ਬੂਤੀ) ਵਰਗੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੱਬਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਵੇ। ਦੂਸ਼ਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਰੱਖੋ।
