क्या xAI ने ग्रोक 3 के बेंचमार्क पर झूठ बोला

विवाद पर एक करीबी नज़र

हाल ही में, ओपनएआई के एक कर्मचारी ने एलोन मस्क के एआई वेंचर, xAI पर आरोप लगाया। दावा? कि xAI ने अपने नवीनतम एआई मॉडल, ग्रोक 3 के लिए भ्रामक बेंचमार्क परिणाम प्रस्तुत किए थे। इसने एक बहस छेड़ दी, जिसमें xAI के सह-संस्थापकों में से एक, इगोर बाबूशकिन ने कंपनी की स्थिति का दृढ़ता से बचाव किया।

स्थिति की वास्तविकता, जैसा कि अक्सर होता है, एक अधिक सूक्ष्म मध्य मैदान में निहित है।

एक ब्लॉग पोस्ट में, xAI ने AIME 2025 पर ग्रोक 3 के प्रदर्शन को दर्शाने वाला एक ग्राफ प्रदर्शित किया। यह एक हालिया आमंत्रण गणितीय परीक्षा से प्राप्त मांगलिक गणितीय समस्याओं का एक सेट है। जबकि कुछ विशेषज्ञों ने एआई बेंचमार्क के रूप में AIME की वैधता पर संदेह जताया है, यह पुराने संस्करणों के साथ, एक मॉडल की गणितीय कौशल का आकलन करने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला उपकरण बना हुआ है।

xAI के ग्राफ को समझना

xAI द्वारा प्रस्तुत ग्राफ ने ग्रोक 3 के दो रूपों को प्रदर्शित किया - ग्रोक 3 रीजनिंग बीटा और ग्रोक 3 मिनी रीजनिंग - जो AIME 2025 पर ओपनएआई के शीर्ष प्रदर्शन करने वाले उपलब्ध मॉडल, o3-मिनी-हाई से बेहतर प्रदर्शन करते दिख रहे थे। हालांकि, ओपनएआई के कर्मचारी सोशल मीडिया पर प्रतिक्रिया देने में तेज थे, एक स्पष्ट चूक को देखते हुए: xAI के ग्राफ में “cons@64” पर o3-मिनी-हाई का AIME 2025 स्कोर शामिल नहीं था।

“cons@64” वास्तव में क्या है? यह “consensus@64” का संक्षिप्त रूप है, एक ऐसी विधि जो अनिवार्य रूप से एक मॉडल को बेंचमार्क के भीतर प्रत्येक समस्या को हल करने के लिए 64 प्रयास देती है। सबसे अधिक बार उत्पन्न होने वाले उत्तरों को तब अंतिम उत्तर के रूप में चुना जाता है। जैसा कि कोई उम्मीद कर सकता है, cons@64 अक्सर एक मॉडल के बेंचमार्क स्कोर को काफी बढ़ा देता है। तुलना ग्राफ से इसे हटाने से यह भ्रम पैदा हो सकता है कि एक मॉडल दूसरे से आगे निकल जाता है, जबकि वास्तव में ऐसा नहीं हो सकता है।

“दुनिया का सबसे बुद्धिमान एआई” दावा

AIME 2025 स्कोर पर “@1” पर विचार करते समय - यह दर्शाता है कि मॉडल ने बेंचमार्क पर पहला स्कोर हासिल किया - ग्रोक 3 रीजनिंग बीटा और ग्रोक 3 मिनी रीजनिंग दोनों o3-मिनी-हाई के स्कोर से कम हैं। इसके अलावा, ग्रोक 3 रीजनिंग बीटा केवल ओपनएआई के o1 मॉडल सेट से “मध्यम” कंप्यूटिंग के लिए मामूली रूप से पीछे है। इन परिणामों के बावजूद, xAI सक्रिय रूप से ग्रोक 3 को “दुनिया के सबसे बुद्धिमान एआई” के रूप में प्रचारित कर रहा है।

बाबूशकिन ने सोशल मीडिया पर कहा कि ओपनएआई ने अतीत में इसी तरह के भ्रामक बेंचमार्क चार्ट प्रकाशित किए थे। हालांकि, उन चार्टों का उपयोग ओपनएआई के अपने मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करने के लिए किया गया था। बहस में एक अधिक निष्पक्ष पर्यवेक्षक ने एक अधिक “सटीक” ग्राफ बनाया, जिसमें लगभग हर मॉडल के प्रदर्शन को cons@64 पर प्रदर्शित किया गया।

लापता मीट्रिक: कम्प्यूटेशनल लागत

एआई शोधकर्ता नाथन लैम्बर्ट ने एक महत्वपूर्ण बिंदु पर प्रकाश डाला: सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक रहस्य में डूबा हुआ है। यह प्रत्येक मॉडल द्वारा अपने सर्वश्रेष्ठ स्कोर को प्राप्त करने के लिए किए गए कम्प्यूटेशनल (और वित्तीय) लागत है। यह अधिकांश एआई बेंचमार्क के साथ एक मौलिक मुद्दे को रेखांकित करता है - वे एक मॉडल की सीमाओं, या उस मामले के लिए, इसकी ताकत के बारे में बहुत कम प्रकट करते हैं।

ग्रोक 3 के बेंचमार्क पर बहस एआई समुदाय के भीतर एक व्यापक मुद्दे पर प्रकाश डालती है: एआई मॉडल का मूल्यांकन और तुलना कैसे की जाती है, इसमें अधिक पारदर्शिता और मानकीकरण की आवश्यकता है।

एआई बेंचमार्किंग में गहराई से उतरना

xAI द्वारा ग्रोक 3 के प्रदर्शन की प्रस्तुति के आसपास का विवाद एआई बेंचमार्किंग की प्रकृति के बारे में कई महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। एक अच्छा बेंचमार्क क्या बनता है? गलत व्याख्याओं से बचने के लिए परिणाम कैसे प्रस्तुत किए जाने चाहिए? और एआई मॉडल की क्षमताओं का आकलन करने के लिए पूरी तरह से बेंचमार्क स्कोर पर निर्भर रहने की सीमाएं क्या हैं?

बेंचमार्क का उद्देश्य:

सिद्धांत रूप में, बेंचमार्क विशिष्ट कार्यों पर विभिन्न एआई मॉडल के प्रदर्शन को मापने और तुलना करने के लिए एक मानकीकृत तरीके के रूप में काम करते हैं। वे एक सामान्य मापदंड प्रदान करते हैं, जिससे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को प्रगति को ट्रैक करने, ताकत और कमजोरियों की पहचान करने और अंततः नवाचार चलाने की अनुमति मिलती है। हालांकि, एक बेंचमार्क की प्रभावशीलता कई कारकों पर निर्भर करती है:

• प्रासंगिकता: क्या बेंचमार्क वास्तविक दुनिया के कार्यों और चुनौतियों को सटीक रूप से दर्शाता है?
• व्यापकता: क्या बेंचमार्क एआई मॉडल के इच्छित उपयोग के लिए प्रासंगिक क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है?
• निष्पक्षता: क्या बेंचमार्क को इस तरह से डिजाइन और प्रशासित किया गया है जो पूर्वाग्रह को कम करता है और निष्पक्ष तुलना सुनिश्चित करता है?
• पुनरुत्पादकता: क्या बेंचमार्क परिणामों को स्वतंत्र शोधकर्ताओं द्वारा लगातार दोहराया जा सकता है?

एआई बेंचमार्किंग की चुनौतियाँ:

उनके इच्छित उद्देश्य के बावजूद, एआई बेंचमार्क अक्सर चुनौतियों से भरे होते हैं:

• ओवरफिटिंग: मॉडल को विशेष रूप से विशेष बेंचमार्क पर उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जरूरी नहीं कि वास्तविक बुद्धिमत्ता या सामान्यीकरण योग्य क्षमताएं प्राप्त हों। “ओवरफिटिंग” के रूप में जानी जाने वाली यह घटना, फुलाए हुए स्कोर को जन्म दे सकती है जो वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
• मानकीकरण का अभाव: विभिन्न बेंचमार्क का प्रसार, प्रत्येक की अपनी कार्यप्रणाली और स्कोरिंग प्रणाली के साथ, मॉडल और अनुसंधान प्रयोगशालाओं में परिणामों की तुलना करना मुश्किल बनाता है।
• सिस्टम को गेमिंग करना: जैसा कि xAI विवाद दर्शाता है, कंपनियों के लिए अपने स्वयं के मॉडल के पक्ष में बेंचमार्क परिणामों को चुनिंदा रूप से प्रस्तुत करने का प्रलोभन है, संभावित रूप से जनता को गुमराह करना और उद्देश्य मूल्यांकन में बाधा डालना।
• सीमित दायरा: बेंचमार्क अक्सर संकीर्ण, अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो मानव बुद्धि की पूर्ण जटिलता और बारीकियों को पकड़ने में विफल होते हैं। वे रचनात्मकता, सामान्य ज्ञान तर्क, या नई स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता जैसे पहलुओं का पर्याप्त रूप से आकलन नहीं कर सकते हैं।

पारदर्शिता और समग्र मूल्यांकन की आवश्यकता

ग्रोक 3 की घटना अधिक पारदर्शिता और एआई मॉडल के मूल्यांकन के लिए एक अधिक समग्र दृष्टिकोण की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है। पूरी तरह से संदर्भ के बिना प्रस्तुत किए गए एकल बेंचमार्क स्कोर पर निर्भर रहना, विशेष रूप से भ्रामक हो सकता है।

बेंचमार्क से आगे बढ़ना:

जबकि बेंचमार्क एक उपयोगी उपकरण हो सकते हैं, उन्हें एआई मॉडल की क्षमताओं का एकमात्र निर्धारक नहीं होना चाहिए। एक अधिक व्यापक मूल्यांकन पर विचार करना चाहिए:

• वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन: मॉडल व्यावहारिक अनुप्रयोगों और परिदृश्यों में कैसा प्रदर्शन करता है?
• गुणात्मक विश्लेषण: मॉडल के आउटपुट का विशेषज्ञ मूल्यांकन, सुसंगतता, रचनात्मकता और तर्क क्षमता जैसे कारकों का आकलन करना।
• नैतिक विचार: क्या मॉडल पूर्वाग्रह प्रदर्शित करता है या हानिकारक सामग्री उत्पन्न करता है?
• व्याख्यात्मकता: क्या मॉडल की निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझा और व्याख्या किया जा सकता है?
• मजबूती: मॉडल शोर या अप्रत्याशित इनपुट को कितनी अच्छी तरह संभालता है?

पारदर्शिता को बढ़ावा देना:

एआई प्रयोगशालाओं को अपनी बेंचमार्किंग प्रथाओं में अधिक पारदर्शिता के लिए प्रयास करना चाहिए। इसमें शामिल है:

• कार्यप्रणाली को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना: बेंचमार्क सेटअप के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करना, जिसमें उपयोग किए गए विशिष्ट डेटासेट, मूल्यांकन मीट्रिक और किसी भी प्रीप्रोसेसिंग चरण शामिल हैं।
• पूर्ण परिणामों की रिपोर्टिंग: सभी प्रासंगिक स्कोर प्रस्तुत करना, जिसमें विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन या विधियों (जैसे cons@64) का उपयोग करके प्राप्त किए गए स्कोर शामिल हैं।
• कम्प्यूटेशनल लागत का खुलासा: रिपोर्ट किए गए परिणामों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों का खुलासा करना।
• ओपन-सोर्सिंग बेंचमार्क: स्वतंत्र सत्यापन और तुलना की सुविधा के लिए बेंचमार्क डेटासेट और मूल्यांकन उपकरण को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराना।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की खोज एक जटिल और तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है। बेंचमार्क, अपूर्ण होते हुए भी, प्रगति को मापने में भूमिका निभाते हैं। हालांकि, उनकी सीमाओं को पहचानना और एआई मॉडल के मूल्यांकन के लिए एक अधिक सूक्ष्म और पारदर्शी दृष्टिकोण के लिए प्रयास करना महत्वपूर्ण है। अंतिम लक्ष्य एआई सिस्टम विकसित करना होना चाहिए जो न केवल शक्तिशाली हों बल्कि विश्वसनीय, नैतिक और समाज के लिए फायदेमंद भी हों। ध्यान केवल उच्च बेंचमार्क स्कोर का पीछा करने से हटकर एआई बनाने पर होना चाहिए जो वास्तव में समझता है और दुनिया के साथ सार्थक तरीके से बातचीत करता है।