AI ਮਾਡਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ: ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਗਾਈਡ

AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਨਾਵਾਂ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ‘ਤੇ ਛਾਏ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ, ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ Gemini, Claude, OpenAI, Grok ਅਤੇ Deepseek ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ, ਆਪਣੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਤਮਾਨ ਯੁੱਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵਾਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ AI ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ:

• AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
• ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਨਾ
• ਮਾਡਲ ਨਾਮਕਰਨ ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
• ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
• ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵੀ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ AI ਮਾਡਲ ਹਰ ਸੰਭਵ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ

AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਸ਼ੁੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਜਨਰਲ)
• ਜਨਰੇਟਿਵ (ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਕੋਡ)
• ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਿਵ (ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ)
• ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਦੂਸਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਇਸਨੂੰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸੂਚੀ ਹਰੇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਇਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ChatGPT, ‘ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ’ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ, ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ: ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
• ਟੈਕਸਟ ਸਾਰਾਂਸ਼: ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨਾ।
• ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ: ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਕੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣਾ।
• ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ: ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ: ਮੂਲ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਖ, ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ, ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਪਡੇਟਸ।

ਸ਼ੁੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅੰਤਰੀਵ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਅਰਥਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਇਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ

ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਮਾਡਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (GANs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। GANs ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਬ-ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਰ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ: ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਜਾਂ ਕਲਾਤਮਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ।
• ਵੀਡੀਓ ਉਤਪਾਦਨ: ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਹੋਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
• ਆਡੀਓ ਉਤਪਾਦਨ: ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਸੰਗੀਤ, ਭਾਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਆਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
• ਟੈਕਸਟ ਉਤਪਾਦਨ: ਮੂਲ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਵਿਤਾਵਾਂ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਜਾਂ ਕੋਡ।
• ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ: ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਣਨਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।

ਇੱਕ GAN ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਸਬ-ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਰ ਸਬ-ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਸਬ-ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਰੋਧੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਰ ਨੂੰ ਮੂਰਖ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਨਰੇਟਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਿਵ ਮਾਡਲ

ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਿਵ ਮਾਡਲ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ, ਆਪਟੀਕਲ ਕੈਰੇਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR), ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• ਵਸਤੂ ਖੋਜ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ।
• ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ: ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ।
• ਆਪਟੀਕਲ ਕੈਰੇਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR): ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ-ਰੀਡੇਬਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
• ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ: ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।

ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ

ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਟੀਚਾ-ਮੁਖੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟ੍ਰਾਇਲ-ਐਂਡ-ਐਰਰ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਗੇਮਿੰਗ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਨਾਮਾਂ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• ਰੋਬੋਟਿਕਸ: ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਰਨਾ, ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ, ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ।
• ਗੇਮਿੰਗ: AI ਏਜੰਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡਰਾਈਵਿੰਗ: ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕਾਂ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
• ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਊਰਜਾ ਜਾਂ ਬੈਂਡਵਿਡਥ।
• ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।

ਟ੍ਰਾਇਲ-ਐਂਡ-ਐਰਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਇਨਾਮਾਂ ਅਤੇ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਵਹਾਰ ਵੱਲ ਸੇਧ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਨਾਮਕਰਨ ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਮਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਮਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੰਮੇਲਨ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਾਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #)।

ਛੋਟੇ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਾਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਾਮ, ਅਕਸਰ huggingface.co ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਨਾਮ, ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਆਕਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸੰਸਥਾ।
• Mistral-small: ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ।
• 3.1: ਮਾਡਲ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ।
• 24b-instruct: ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 24 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਹਦਾਇਤ-ਪਾਲਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• 2053: ਸੰਦਰਭ ਆਕਾਰ, ਜਾਂ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Google/Gemma-3-27b

• Google: ਮਾਡਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਸਥਾ।
• Gemma: ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ।
• 3: ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ।
• 27b: ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਕਾਰ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 27 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ

ਨਾਮਕਰਨ ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਤ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਨਾਮ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ ਇੱਕੋ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਈ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਕਾਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਆਕਾਰ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਜੋ ਵਾਧੂ ਵੇਰਵੇ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੈਟ ਹਨ। ਉੱਚ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ RAM ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 4, 6, 8 ਅਤੇ 16. ਹੋਰ ਫਾਰਮੈਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPTQ, NF4 ਅਤੇ GGML, ਖਾਸ {ਹਾਰਡਵੇਅਰ} ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

• ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਕਮੀ ਵੀ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।

• ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿਚਾਰ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੁਕਵੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 4-ਬਿੱਟ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ 8-ਬਿੱਟ ਜਾਂ 16-ਬਿੱਟ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਸੁਰਖੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਬਹੁਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਮਿਆਰੀ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਸਕੋਰਾਂ ਅਤੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਈ ਟੈਸਟ ਮਿਆਰੀ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ “ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ” ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅਣਗਿਣਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪਹੁੰਚ ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਵੋਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਮ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• AI2 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਚੈਲੇਂਜ (ARC)
• ਹੇਲਾਸਵੈਗ
• MMLU (ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮਲਟੀਟਾਸਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ)
• ਟਰੁਥਫੁੱਲQA
• ਵਿਨੋਗ੍ਰਾਂਡੇ
• GSM8K
• ਹਿਊਮਨਈਵੈਲ

ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਰਣਨ

• AI2 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਚੈਲੇਂਜ (ARC): ਐਲੀਮੈਂਟਰੀ ਸਕੂਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ 7787 ਮਲਟੀਪਲ-ਚੁਆਇਸ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਹੇਲਾਸਵੈਗ: ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜੋ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਪੂਰਨਤਾ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮ-ਸੂਝ ਤਰਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਰਕਪੂਰਨ ਅੰਤ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

• MMLU (ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮਲਟੀਟਾਸਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ): ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ, ਇਤਿਹਾਸ, ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਟਰੁਥਫੁੱਲQA: ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਝੂਠਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਾਲਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।” ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਵਿਨੋਗ੍ਰਾਂਡੇ: ਵਿਨੋਗ੍ਰਾਡ ਸਕੀਮ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਵਾਕ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਟਰਿੱਗਰ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• GSM8K: 8,000 ਗ੍ਰੇਡ-ਸਕੂਲ ਗਣਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਗਣਿਤਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਹਿਊਮਨਈਵੈਲ: ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ 164 ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁਨਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।