ದರ್ಶಕಗಳು, MMLU, MMMU ಮತ್ತು MATH ಮುಂತಾದವು, ಜನನಶೀಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೌಡಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳಂತೆ उभरಿಸುತ್ತವೆ. ಒಳ್ಳೆಯ ದರ್ಶಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸಂದರ್ಭ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳತೆಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಇದರಲ್ಲಿ ಇದೆ. ಶ್ರೇಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಇಲ್ಲದೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶೇಷ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಉದ್ದೇಶಗೊಳ್ಳದ ಮೌಲಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದರ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ದರ್ಶಕಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಐಎ ಯೋಜನೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಶೀಲತೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊತ್ತಿರುವ ಖಾತೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತೋರುತ್ತದೆ. ಧ್ಯಾನಶೀಲವಾದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ, ಕಾರ್ಯುಚಿತವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶ ಗಳಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಖಚಿತವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜಾತಿಕ AI ದರ್ಶಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ದರ್ಶಕಗಳು ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ, MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಲ್ಲ. ಇದರ ಸಮರ ಇನ್ಮುಂದೆ 16,000 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ಈ ಯೋಜನೆ, ನಿಖರವಾದ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಾಗಿ, ನೆನಪಿನ ಕೇವಲ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಕೈಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ದರ್ಶಕದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪರಿಕಳ್ಪನೆಗಳನ್ನು grasp ಮಾಡಲು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
MMLU ಮತ್ತು MMMU ದರ್ಶಕಗಳ ಲಾಭಗಳು
MMLU ದರ್ಶಕವು ಮಾದರಿಯ ಭಾಷಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಬೋಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಲಿಖನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. MMMU (Massive Multitask Model Understanding) ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ನೀಡುವುದುಕ್ಕಾಗಿ ದಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಕೇಂದ್ರದ ಹಾರ್ದಿಕತೆಯನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
AI ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಈ ಚರ್ತಗಳು, ELO ಚರ್ತದಂತೆ, ಮಾನದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕಿದರೂ ಅವು ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೀಡಲಾಗಿರುವ ವೈಖರಿಯ ಮೇಲೆ ಕಟುಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಗಣಿತ ದರ್ಶಕದ ಅಂಶಗಳು
MATH ದರ್ಶಕವು ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯ ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕೋರುವ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನವಿಟ್ಟು ನೋಡಬೇಕು. MATHನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ్యతಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಗತ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಷಯ ತಯಾರಿಸಲು OpenAIನ ChatGPT ಅಥವಾ Googleನ Gemini ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಹಾಗೂ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ತಾವು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಬೇರೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ಹಿಡಿದಂತೆ ಖಾಯಂ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಅನುಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪ್ರಗತಿಯ ಹಕ್ಕು ನೀಡಲು, Alibabaನ Qwen QWQ-32B ಒಂದು ಸ್ಥಿರವಾದ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಸಮುದಾಯದ ಪಾತ್ರ
ಬಳಕೆದಾರರ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. 2 ದಶಲಕ್ಷದ ಹೆಚ್ಚು ಅನಾಮಾಧಿಕರಿಗಾಗಿ ಪರಿಕ್ಷಿಸಿದ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಯ ನಿರ್ಮಿಯ ಕರ್ತಾರಾಗುತ್ತದೆ. LMSYS ಮತ್ತು Hugging Face ಯಂತಹ ದಾರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಮುದಾಯದಾದ, ಉಪಕರಣಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ವೀಕಾರಕ್ಕಾಗಿಯೂ ಆದರ್ಶವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದರ್ಶಕಗಳ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
AI ದರ್ಶಕಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. DeepSeek ಮುಂತಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ, ನಿರಂತರ ಕಲ್ಲೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪುನಃ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದು ಇವುಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಿತ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ತಜ್ಞರ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಕ್ಕಿಗೆ ಹಾಗೂ ಹೊಸತನಗಳಿಗೆ ದಾರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
AI ದರ್ಶಕಗಳ ಭೂಮಿ Gemini 2.5 ಹೀಗೆ, ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು, ಉಪದ್ರವ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಾಯ್ದು ಹೋಗಲು. ಶ್ರೇಷ್ಟ ಗುರುತಿನಿತಿಗೆ ಗತಿಯಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಗಣನಶೀಲ AI ದರ್ಶಕಗಳ ಕುರಿತಾದ ಕುರಿತಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
MMLU ದರ್ಶಕವೇನು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ?
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ದರ್ಶಕವು 57 ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ 16,000 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯ ಭಾಷಾ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೀರಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಉದ್ದೇಶವು ಖಾತರಿಯಲ್ಲಿಯಲ್ಲದೆ,ವೂ ನನ್ನ ನಿಖರ ವಿಷಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜಾತಿಕ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮವಾದ ದರ್ಶಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಪಾಲಿಗೆ ಯಾಕೆ ಮುಖ್ಯ ?
ಉತ್ತಮ ದರ್ಶಕವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಒಂದು ಕೆಲಸದ ಆಯ್ಕೆ ಮಂಡನೆ, ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಬರುವುದರ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವಿಚಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳ ತನ್ನತ್ಮಲಿಗೆ ತಲುಪುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ದರ್ಶಕದಲ್ಲಿರುವ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಯಾವುವು ?
ಮೂಲಿಕ ಐಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲಸದ ವೈವಿಧ್ಯದ ಮಟ್ಟ, ಕ್ಷೇತ್ರದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.
MMMU ದರ್ಶಕವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ दರ್ಶಕಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ ?
MMMU (Massive Multitask Model Understanding) ದರ್ಶಕವು ಹಲವು ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ದವಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇತರ ದರ್ಶಕಗಳ ಪರಿಕ་ಷಕ್ಕೆಲ್ಲ ಸಮಸ್ಯೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕೀಲಿ MMLU, MMMU ಮತ್ತು MATH ದರ್ಶಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಯಾವುವು ?
ChatGPT, Claude ಮತ್ತು Gemini ಮುಂತಾದ ಮಾದರೆಗಳು ಈ ದರ್ಶಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇವುಗಳ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಖಾಸಗಿ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾದುದನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
MATH ದರ್ಶಕವು AI ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಪಾತ್ರವಿದೆ ?
MATH ದರ್ಶಕವು AI ಮಾದರಿಯ ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು проверить ಮಾಡಲು ನಿಖರವಾದ ಗಣಿತದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಈವು ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಕೈಗಾರಿಕ ಎಳೆಯುಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದುದಾಗಿದೆ.
AI ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಏಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕ ಸುರಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಏಕೆ ?
ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಂಡ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ, AI ಮಾದರಿಯ ಬಿಜೆಗಿ ಮುಖ್ಯಮಂತ್ರಿ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಮೇಲ್ನೋಟದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಪ್ರಾಯಿತಿ ಮತ್ತು ತಳ್ಮೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಂತರ ನಿಖರವಾದ ವಿವರಗಳನ್ನೆರಿಯೋ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
MMLU ಅಥವಾ MMMU ಯೊಂದಿಗೆ GQPA ಅಥವಾ DROP ದರ್ಶಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಾಕೆ ?
ಬಹಳಷ್ಟು ದರ್ಶಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮಾದರಿಯ ಸಮರ್ಥತ್ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ದೀರ್ಘ ಪರಿಚಯವನ್ನು ನಾಯಕವಾಗಿ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GQPA ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಗಳಲ್ಲಿ, DROP ವಿಷಯದ ಅರ್ಥೈಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಲಾಭವಿರುವುದನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತಾ, ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
