ਕੀ xAI ਨੇ Grok 3 ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਬਾਰੇ ਝੂਠ ਬੋਲਿਆ

ਵਿਵਾਦ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਜ਼ਰ

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਏਲੋਨ ਮਸਕ ਦੇ ਏਆਈ ਉੱਦਮ, xAI ‘ਤੇ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਇਆ। ਦਾਅਵਾ? ਕਿ xAI ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਮਾਡਲ, Grok 3 ਲਈ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹਿਸ ਛਿੜ ਗਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ xAI ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਇਗੋਰ ਬਾਬੁਸ਼ਕਿਨ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪੱਖ ਦਾ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਬਚਾਅ ਕੀਤਾ।

ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਮੱਧ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ.

ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, xAI ਨੇ AIME 2025 ‘ਤੇ Grok 3 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਗਣਿਤ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਮੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ AIME ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਵੈਧਤਾ ‘ਤੇ ਸ਼ੱਕ ਜਤਾਇਆ ਹੈ, ਇਹ, ਟੈਸਟ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਣਿਤ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

xAI ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ

xAI ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਗ੍ਰਾਫ Grok 3 ਦੇ ਦੋ ਰੂਪਾਂ – Grok 3 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਬੀਟਾ ਅਤੇ Grok 3 ਮਿੰਨੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ – ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਲਬਧ ਮਾਡਲ, o3-mini-high, ਨੂੰ AIME 2025 ‘ਤੇ ਪਛਾੜਦਾ ਹੋਇਆ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ‘ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿੱਤੀ, ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਮੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ: xAI ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ o3-mini-high ਦਾ AIME 2025 ਸਕੋਰ “cons@64” ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਸੀ।

“cons@64” ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ “consensus@64” ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ 64 ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬਾਂ ਵਜੋਂ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਈ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, cons@64 ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਇਹ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।

“ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ AI” ਦਾਅਵਾ

ਜਦੋਂ “@1” ‘ਤੇ AIME 2025 ਸਕੋਰਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ – ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ ਪਹਿਲਾ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ – Grok 3 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਬੀਟਾ ਅਤੇ Grok 3 ਮਿੰਨੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੋਵੇਂ o3-mini-high ਦੇ ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Grok 3 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਬੀਟਾ ਸਿਰਫ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ o1 ਮਾਡਲ ਸੈੱਟ ਤੋਂ “ਮੱਧਮ” ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਪਿੱਛੇ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, xAI ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ Grok 3 ਨੂੰ “ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ AI” ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਬਾਬੁਸ਼ਕਿਨ ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ‘ਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਚਾਰਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਬਹਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਪੱਖ ਨਿരീക്ഷਕ ਨੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ “ਸਹੀ” ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਹਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ cons@64 ‘ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਗਈ।

ਗੁੰਮ ਹੋਇਆ ਮੈਟ੍ਰਿਕ: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ

AI ਖੋਜਕਰਤਾ ਨਾਥਨ ਲੈਂਬਰਟ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ: ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਰਹੱਸ ਵਿੱਚ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਵਧੀਆ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ (ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ) ਲਾਗਤ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ – ਉਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਲਈ, ਇਸਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।

Grok 3 ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਬਹਿਸ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

AI ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ

Grok 3 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ xAI ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਿਵਾਦ ਨੇ AI ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਕਿਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?

ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼:

ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ, ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:

• ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ: ਕੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
• ਵਿਆਪਕਤਾ: ਕੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• ਨਿਰਪੱਖਤਾ: ਕੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
• ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

AI ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ:

ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਕਸਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ: ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਉੱਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਸਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜਾਂ ਸਧਾਰਣ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ, ਜਿਸਨੂੰ “ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ” ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫੁੱਲੇ ਹੋਏ ਸਕੋਰਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ।
• ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ, ਹਰੇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗੇਮ ਕਰਨਾ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ xAI ਵਿਵਾਦ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਲਚ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਨਤਾ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਣਾ।
• ਸੀਮਤ ਦਾਇਰਾ: ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਆਮ ਸਮਝ ਦੀ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ, ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਵਰਗੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਢੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ

Grok 3 ਦੀ ਘਟਨਾ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲੋੜ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਬਹੁਤ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਾ:

ਹਾਲਾਂਕਿ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ: ਮਾਡਲ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦਾ ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਤਾਲਮੇਲ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
• ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
• ਮਜ਼ਬੂਤੀ: ਮਾਡਲ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ?

ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ:

AI ਲੈਬਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਯਤਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ: ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੈੱਟਅੱਪ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਪੂਰੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ: ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ cons@64) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਕੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ: ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ।
• ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕ: ਸੁਤੰਤਰ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਣਾ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਖੋਜ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਅਪੂਰਣ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਯਤਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ, ਸਗੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵੀ ਹੋਣ। ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਅਜਿਹਾ AI ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।