கிட்டப்பார்வை: உலகளாவிய மற்றும் சீன LLM ஒப்பீடு

அறிமுகம்: சுகாதாரத்தில் மொழி மாதிரிகளின் வளர்ந்து வரும் நிலப்பரப்பு

சமீபத்திய ஆண்டுகளில், பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLM) விரைவான முன்னேற்றம் சுகாதாரம் உட்பட ஏராளமான துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. பரந்த தரவுத் தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்ற இந்த அதிநவீன செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள், இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் குறிப்பிடத்தக்க திறன்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை மனித மொழியை அதிகரிக்கும் துல்லியம் மற்றும் சரளத்துடன் புரிந்து கொள்ளவும், உருவாக்கவும் மற்றும் கையாளவும் உதவுகின்றன. LLMகள் சுகாதார அமைப்புகளில் மேலும் ஒருங்கிணைக்கப்படுவதால், பல்வேறு மொழியியல் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களில் அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம்.

கிட்டப்பார்வை அல்லது மயோபியா என்பது மில்லியன் கணக்கான மக்களை உலகளவில் பாதிக்கும் ஒரு பொதுவான ஒளிவிலகல் பிழையாகும், குறிப்பாக கிழக்கு ஆசியாவில். கிட்டப்பார்வை தொடர்பான கேள்விகளைத் தீர்ப்பதற்கு, நிலைமை, அதன் ஆபத்து காரணிகள் மற்றும் பல்வேறு மேலாண்மை உத்திகள் பற்றிய நுணுக்கமான புரிதல் தேவைப்படுகிறது. தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் முடிவெடுக்கும் ஆதரவுக்கு LLMகளை அதிக அளவில் நம்பியிருப்பதால், கிட்டப்பார்வை தொடர்பான வினவல்களுக்கு துல்லியமான, விரிவான மற்றும் பச்சாதாபமான பதில்களை வழங்கும் திறனை மதிப்பிடுவது அவசியம், குறிப்பாக தனித்துவமான கலாச்சார மற்றும் மொழியியல் பண்புகளைக் கொண்ட பகுதிகளில்.

இந்தக் கட்டுரை, சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை தொடர்பான கேள்விகளைத் தீர்ப்பதில் உலகளாவிய மற்றும் சீன டொமைன் LLMகளின் ஒப்பீட்டு செயல்திறன் பகுப்பாய்வை ஆராய்கிறது. வெவ்வேறு LLMகளால் உருவாக்கப்பட்ட பதில்களின் துல்லியம், விரிவான தன்மை மற்றும் பச்சாத்தாபம் ஆகியவற்றை மதிப்பிடுவதன் மூலம், ஒரு குறிப்பிட்ட கலாச்சார சூழலில் சுகாதார விசாரணைகளைத் தீர்ப்பதில் இந்த AI அமைப்புகளின் பலம் மற்றும் வரம்புகள் குறித்து வெளிச்சம் போடுவதை இந்த ஆய்வு நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

வழிமுறை: ஒரு கடுமையான மதிப்பீட்டு கட்டமைப்பு

ஒரு முழுமையான மற்றும் புறநிலை மதிப்பீட்டை நடத்த, பொருத்தமான LLMகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது, தொடர்புடைய வினவல்களை உருவாக்குவது மற்றும் கடுமையான மதிப்பீட்டு அளவுகோல்களை நிறுவுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு விரிவான வழிமுறை பயன்படுத்தப்பட்டது.

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் தேர்வு

உலகளாவிய மற்றும் சீன-டொமைன் மாதிரிகள் இரண்டையும் பிரதிநிதிக்கும் LLMகளின் மாறுபட்ட வரம்பு ஆய்வில் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Google Bard மற்றும் Llama-2 7B Chat போன்ற உலகளாவிய LLMகள், முதன்மையாக மேற்கத்திய தரவைக் கொண்ட பரந்த தரவுத் தொகுப்புகளில் பயிற்சி செய்யப்படுகின்றன. Huatuo-GPT, MedGPT, Ali Tongyi Qianwen, Baidu ERNIE Bot மற்றும் Baidu ERNIE 4.0 உள்ளிட்ட சீன-டொமைன் LLMகள் சீன மொழித் தரவுகளில் குறிப்பாகப் பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன, இது சீன-குறிப்பிட்ட நுணுக்கங்கள் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை அவர்களுக்கு வழங்குகிறது.

சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை வினவல்களின் உருவாக்கம்

கிட்டப்பார்வை தொடர்பான 10 தனித்துவமான களங்களை உள்ளடக்கிய 39 சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை வினவல்களின் தொகுப்பு கவனமாக உருவாக்கப்பட்டது. இந்த வினவல்கள் கிட்டப்பார்வையின் காரணங்கள், ஆபத்து காரணிகள், தடுப்பு உத்திகள், சிகிச்சை விருப்பங்கள் மற்றும் சாத்தியமான சிக்கல்கள் உட்பட பல்வேறு அம்சங்களைத் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. சீன மக்களின் தனித்துவமான பண்புகள் மற்றும் கவலைகளைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வினவல்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, இது சீன சுகாதார சூழலில் அவற்றின் பொருத்தம் மற்றும் பயன்பாட்டை உறுதி செய்கிறது.

மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள்: துல்லியம், விரிவான தன்மை மற்றும் இரக்கம்

LLMகளால் உருவாக்கப்பட்ட பதில்கள் மூன்று முக்கிய அளவுகோல்களை அடிப்படையாகக் கொண்டு மதிப்பிடப்பட்டன: துல்லியம், விரிவான தன்மை மற்றும் இரக்கம்.

• துல்லியம்: பதில்களின் துல்லியம் 3-புள்ளி அளவைப் பயன்படுத்தி மதிப்பிடப்பட்டது, பதில்கள் அவற்றின் உண்மைத் தன்மை மற்றும் நிறுவப்பட்ட மருத்துவ அறிவுடன் சீரமைவதைப் பொறுத்து “நல்லது”, “நியாயமானது” அல்லது “மோசமானது” என்று மதிப்பிடப்படுகின்றன.
• விரிவான தன்மை: “நல்ல” மதிப்பிடப்பட்ட பதில்கள் மேலும் 5-புள்ளி அளவைப் பயன்படுத்தி விரிவான தன்மைக்காக மதிப்பிடப்பட்டன, அவை வினவலின் தொடர்புடைய அனைத்து அம்சங்களையும் எந்த அளவிற்கு உரையாற்றின மற்றும் தலைப்பு பற்றிய முழுமையான விளக்கத்தை வழங்கின என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு.
• இரக்கம்: “நல்ல” மதிப்பிடப்பட்ட பதில்கள் 5-புள்ளி அளவைப் பயன்படுத்தி இரக்கத்திற்காகவும் மதிப்பிடப்பட்டன, அவை பயனரின் உணர்ச்சி மற்றும் உளவியல் தேவைகளுக்கு எந்த அளவிற்கு உணர்திறனைக் காட்டின மற்றும் புரிதல் மற்றும் ஆதரவின் உணர்வை வெளிப்படுத்தின என்பதை மதிப்பிடுகின்றன.

நிபுணர் மதிப்பீடு மற்றும் சுய-சீரமைப்பு பகுப்பாய்வு

மூன்று கிட்டப்பார்வை நிபுணர்கள் பதில்களின் துல்லியத்தை உன்னிப்பாக மதிப்பிட்டு, அவர்களின் மருத்துவ அனுபவம் மற்றும் நிபுணத்துவத்தின் அடிப்படையில் அவர்களின் சுயாதீன மதிப்பீடுகளை வழங்கினர். “மோசமான” மதிப்பிடப்பட்ட பதில்கள் மேலும் சுய-சீரமைப்பு தூண்டுதல்களுக்கு உட்படுத்தப்பட்டன, வினவலை மறுபரிசீலனை செய்து மேம்பட்ட பதிலை வழங்க LLMகளை ஊக்குவித்தன. இந்த சுய-சீரமைப்பு முயற்சிகளின் செயல்திறன், LLMகளின் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் உள்ள திறனைத் தீர்மானிக்க பின்னர் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டது.

முடிவுகள்: செயல்திறன் நிலப்பரப்பை வெளிப்படுத்துதல்

ஒப்பீட்டு செயல்திறன் பகுப்பாய்வின் முடிவுகள், சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை தொடர்பான கேள்விகளைத் தீர்ப்பதில் உலகளாவிய மற்றும் சீன-டொமைன் LLMகளின் திறன்கள் குறித்து பல முக்கிய கண்டுபிடிப்புகளை வெளிப்படுத்தின.

துல்லியம்: மேலே ஒரு நெருக்கமான போட்டி

துல்லியத்தின் அடிப்படையில் முதல் மூன்று LLMகள் ChatGPT-3.5, Baidu ERNIE 4.0 மற்றும் ChatGPT-4.0 ஆகும், அவை அதிக விகிதத்தில் “நல்ல” பதில்களுடன் ஒப்பிடத்தக்க செயல்திறனைக் காட்டுகின்றன. இந்த LLMகள் கிட்டப்பார்வை பற்றிய துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான தகவல்களை வழங்கும் வலுவான திறனைக் காட்டுகின்றன, இது சுகாதார தகவல் மீட்டெடுப்பதற்கான மதிப்புமிக்க ஆதாரங்களாக அவற்றின் திறனைக் குறிக்கிறது.

விரிவான தன்மை: உலகளாவிய LLMகள் வழிநடத்துகின்றன

விரிவான தன்மையைப் பொறுத்தவரை, ChatGPT-3.5 மற்றும் ChatGPT-4.0 ஆகியவை சிறந்த செயல்திறன் மிக்கவையாக வெளிப்பட்டன, அதைத் தொடர்ந்து Baidu ERNIE 4.0, MedGPT மற்றும் Baidu ERNIE Bot ஆகியவை வந்தன. இந்த LLMகள் கிட்டப்பார்வை தொடர்பான தலைப்புகளின் முழுமையான மற்றும் விரிவான விளக்கங்களை வழங்கும் சிறந்த திறனைக் காட்டின, வினவல்களின் தொடர்புடைய அனைத்து அம்சங்களையும் உரையாற்றி, பொருள் பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குகிறது.

இரக்கம்: ஒரு மனிதனை மையமாகக் கொண்ட அணுகுமுறை

இரக்கத்தைப் பொறுத்தவரை, ChatGPT-3.5 மற்றும் ChatGPT-4.0 மீண்டும் முன்னிலை வகித்தன, அதைத் தொடர்ந்து MedGPT, Baidu ERNIE Bot மற்றும் Baidu ERNIE 4.0 ஆகியவை வந்தன. இந்த LLMகள் பயனரின் உணர்ச்சி மற்றும் உளவியல் தேவைகளுக்கு உணர்திறனைக் காண்பிக்கும் அதிக திறனைக் காட்டின, அவற்றின் பதில்களில் புரிதல் மற்றும் ஆதரவின் உணர்வை வெளிப்படுத்துகின்றன. சுகாதார பயன்பாடுகளுக்கான LLMகளின் வளர்ச்சியில் மனிதனை மையமாகக் கொண்ட வடிவமைப்பு கொள்கைகளை இணைப்பதன் முக்கியத்துவத்தை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது.

சுய-சீரமைப்பு திறன்கள்: முன்னேற்றத்திற்கான இடம்

Baidu ERNIE 4.0 எந்த “மோசமான” மதிப்பீடுகளையும் பெறவில்லை என்றாலும், மற்ற LLMகள் 50% முதல் 100% வரை மேம்பாடுகளுடன் சுய-சீரமைப்பு திறன்களின் மாறுபட்ட அளவைக் காட்டின. LLMகள் அவற்றின் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளலாம் மற்றும் சுய-சீரமைப்பு வழிமுறைகள் மூலம் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் என்பதை இது குறிக்கிறது, ஆனால் இந்த திறன்களை மேம்படுத்தவும், நிலையான மற்றும் நம்பகமான மேம்பாடுகளை உறுதிப்படுத்தவும் மேலும் ஆராய்ச்சி தேவைப்படுகிறது.

கலந்துரையாடல்: கண்டுபிடிப்புகளை விளக்குதல்

இந்த ஒப்பீட்டு செயல்திறன் பகுப்பாய்வின் கண்டுபிடிப்புகள் சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை தொடர்பான வினவல்களைத் தீர்ப்பதில் உலகளாவிய மற்றும் சீன-டொமைன் LLMகளின் பலம் மற்றும் வரம்புகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.

சீன மொழி அமைப்புகளில் உலகளாவிய LLMகள் சிறந்து விளங்குகின்றன

சீன மொழி அல்லாத தரவுகளில் மற்றும் ஆங்கிலத்தில் முதன்மையாக பயிற்சி பெற்றிருந்தாலும், ChatGPT-3.5 மற்றும் ChatGPT-4.0 போன்ற உலகளாவிய LLMகள் சீன மொழி அமைப்புகளில் உகந்த செயல்திறனைக் காட்டின. இந்த LLMகள் அவற்றின் அறிவை பொதுமைப்படுத்தவும் வெவ்வேறு மொழியியல் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்கவும் குறிப்பிடத்தக்க திறனைக் கொண்டுள்ளன என்பதை இது குறிக்கிறது. அவற்றின் வெற்றி பரந்த அளவிலான பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு காரணமாக இருக்கலாம், அவை பரந்த அளவிலான தலைப்புகள் மற்றும் மொழிகளை உள்ளடக்கியது, இது சீன மொழி பதில்களை திறம்பட செயலாக்க மற்றும் உருவாக்க அவர்களுக்கு உதவுகிறது.

சீன-டொமைன் LLMகள் சூழல் புரிதலை வழங்குகின்றன

உலகளாவிய LLMகள் வலுவான செயல்திறனைக் காட்டினாலும், Baidu ERNIE 4.0 மற்றும் MedGPT போன்ற சீன-டொமைன் LLMகள் கிட்டப்பார்வை தொடர்பான வினவல்களைத் தீர்ப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க திறன்களைக் காட்டின. இந்த LLMகள், குறிப்பாக சீன மொழித் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்றவை, சீன-குறிப்பிட்ட நுணுக்கங்கள் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலைக் கொண்டிருக்கலாம், இது அவர்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் கலாச்சார உணர்வு பதில்களை வழங்க அனுமதிக்கிறது.

துல்லியம், விரிவான தன்மை மற்றும் இரக்கத்தின் முக்கியத்துவம்

LLMகளின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மதிப்பிடுவதில் துல்லியம், விரிவான தன்மை மற்றும் இரக்கம் ஆகிய மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள் ஒரு முக்கிய பங்கை வகித்தன. சுகாதார பயன்பாடுகளில் துல்லியம் மிக முக்கியமானது, ஏனெனில் தவறான தகவல்கள் கடுமையான விளைவுகளை ஏற்படுத்தும். விரிவான தன்மை பயனர்கள் தலைப்பைப் பற்றிய முழுமையான புரிதலைப் பெறுவதை உறுதி செய்கிறது, இது அவர்களுக்கு தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. குறிப்பாக உணர்திறன் வாய்ந்த சுகாதார சூழல்களில், பயனர்களுடன் நம்பிக்கை மற்றும் நல்லுறவை உருவாக்குவதற்கு இரக்கம் அவசியம்.

எதிர்கால திசைகள்: சுகாதாரத்திற்கான LLMகளை மேம்படுத்துதல்

இந்த ஆய்வின் கண்டுபிடிப்புகள் சுகாதார தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் முடிவெடுக்கும் ஆதரவிற்கான மதிப்புமிக்க ஆதாரங்களாக LLMகளின் திறனை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. இருப்பினும், அவற்றின் திறன்களை மேம்படுத்தவும் அவற்றின் வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்யவும் மேலும் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு தேவை.

• பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளை விரிவுபடுத்துதல்: LLMகளின் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளை விரிவுபடுத்துவது மேலும் மாறுபட்ட மற்றும் கலாச்சார தொடர்புடைய தரவுகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் குறிப்பிட்ட மொழியியல் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களில் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.
• மருத்துவ அறிவை இணைத்தல்: மருத்துவ அறிவு மற்றும் வழிகாட்டுதல்களை LLMகளின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் ஒருங்கிணைப்பது அவற்றின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்தலாம்.
• சுய-சீரமைப்பு வழிமுறைகளை மேம்படுத்துதல்: சுய-சீரமைப்பு வழிமுறைகளை மேம்படுத்துவது LLMகள் அவற்றின் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் காலப்போக்கில் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
• இரக்கம் மற்றும் மனிதனை மையமாகக் கொண்ட வடிவமைப்பை மேம்படுத்துதல்: மனிதனை மையமாகக் கொண்ட வடிவமைப்பு கொள்கைகளை இணைப்பது LLMகளின் இரக்கம் மற்றும் பயனர் நட்பு தன்மையை மேம்படுத்தலாம், இது சுகாதார பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருக்கும்.

முடிவுரை

இந்த ஒப்பீட்டு செயல்திறன் பகுப்பாய்வு சீன-குறிப்பிட்ட கிட்டப்பார்வை தொடர்பான வினவல்களைத் தீர்ப்பதில் உலகளாவிய மற்றும் சீன-டொமைன் LLMகளின் திறன்கள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. உலகளாவிய LLMகள் சீன மொழி அல்லாத தரவுகளுடன் முதன்மையாகப் பயிற்சி பெற்றிருந்தாலும் சீன மொழி அமைப்புகளில் சிறந்து விளங்குகின்றன, அதே நேரத்தில் உலகளாவிய மற்றும் சீன-டொமைன் LLMகள் இரண்டும் கிட்டப்பார்வை தொடர்பான கேள்விகளுக்கு துல்லியமான, விரிவான மற்றும் பச்சாதாபமான பதில்களை வழங்க முடியும் என்று முடிவுகள் நிரூபிக்கின்றன. இந்த கண்டுபிடிப்புகள் சுகாதார தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் முடிவெடுக்கும் ஆதரவிற்கான மதிப்புமிக்க ஆதாரங்களாக LLMகளின் திறனை எடுத்துக்காட்டுகின்றன, ஆனால் அவற்றின் திறன்களை மேம்படுத்தவும் அவற்றின் வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்யவும் மேலும் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு தேவை. LLMகள் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், பல்வேறு சுகாதார அமைப்புகளில் அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டை உறுதிப்படுத்த பல்வேறு மொழியியல் மற்றும் கலாச்சார சூழல்களில் அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம்.