AI మోడల్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం: ఒక గైడ్

కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మోడల్స్ విస్తృతంగా అందుబాటులోకి వస్తున్నాయి. వార్తల్లో, సోషల్ మీడియాలో కనిపించే వాటికంటే ఎన్నో రకాల AI మోడల్స్ ఉన్నాయి. జెమిని, క్లాడ్, OpenAI, గ్రోక్, డీప్‌సీక్ వంటి పెద్ద కంపెనీలతో పాటు, ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లు కూడా ఎన్నో ఉన్నాయి. ఈ మోడల్స్ అన్నీ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా పనిచేస్తాయి. వీటిని పెద్ద డేటా సెట్స్‌తో శిక్షణ ఇస్తారు, తద్వారా అవి సంక్లిష్టమైన నమూనాలను గుర్తించగలవు. వ్యాపారాల నుండి వ్యక్తిగత సహాయం వరకు, సృజనాత్మకతను పెంచడం వరకు వివిధ అవసరాల కోసం ఈ AI మోడల్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. AI గురించి అవగాహన లేనివారికి ఈ గైడ్ సహాయపడుతుంది, తద్వారా వారు ఈ సాంకేతికతను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించగలరు. AIతో పనిచేయడానికి అవసరమైన ప్రాథమిక భావనలు, అప్లికేషన్‌లు, ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా అంచనా వేయాలో ఈ గైడ్ ద్వారా తెలుసుకోవచ్చు.

ఈ గైడ్‌లో మనం ఈ అంశాలను చర్చిస్తాము:

• AI మోడల్స్ రకాలు
• పనులకు తగిన మోడల్‌ను ఎంచుకోవడం
• మోడల్ పేరు వెనుక ఉన్న అర్థం
• మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం
• బెంచ్‌మార్క్స్‌ను ఉపయోగించడం

ఒకే AI మోడల్ అన్ని పనులను చేయలేదు. వేర్వేరు పనుల కోసం వేర్వేరు మోడల్స్ ఉంటాయి.

AI మోడల్స్ రకాలు

AI మోడల్స్‌ను నాలుగు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చు:

• స్వచ్ఛమైన భాషా ప్రాసెసింగ్ (సాధారణం)
• ఉత్పత్తి (చిత్రం, వీడియో, ఆడియో, టెక్స్ట్, కోడ్)
• విశ్లేషణ (కంప్యూటర్ విజన్, టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్)
• రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్

చాలా మోడల్స్ ఒకే వర్గంలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉంటాయి, కానీ కొన్ని మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. ప్రతి మోడల్‌కు ప్రత్యేక డేటా సెట్‌లతో శిక్షణ ఇస్తారు, తద్వారా అది ఆ డేటాకు సంబంధించిన పనులను చేయగలదు. ప్రతి వర్గానికి సంబంధించిన సాధారణ పనులు ఇక్కడ ఉన్నాయి.

స్వచ్ఛమైన భాషా ప్రాసెసింగ్

ఈ వర్గం కంప్యూటర్‌లు మానవ భాషను అర్థం చేసుకునేలా, విశ్లేషించేలా మరియు ఉత్పత్తి చేసేలా చేస్తుంది. చాట్‌బాట్‌లు దీనికి ఒక ఉదాహరణ. ChatGPT ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ. ఈ మోడల్స్ ప్రీ-ట్రెయిన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లపై ఆధారపడి ఉంటాయి. మానవ భాషలోని సందర్భం, సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడంలో ఇవి చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. వీటిని ఈ పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్: టెక్స్ట్ యొక్క భావోద్వేగ స్వరాన్ని గుర్తించడం. ఇది కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి లేదా ప్రజల అభిప్రాయాన్ని తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• టెక్స్ట్ సారాంశం: పెద్ద మొత్తంలో ఉన్న టెక్స్ట్‌ను చిన్న సారాంశంగా మార్చడం. ఇది సమాచార ప్రాసెసింగ్‌లో సమయం మరియు శ్రమను ఆదా చేస్తుంది.
• మెషిన్ అనువాదం: ఒక భాష నుండి మరొక భాషకు టెక్స్ట్‌ను స్వయంచాలకంగా అనువదించడం. ఇది భాషా అవరోధాలను తొలగిస్తుంది.
• ప్రశ్నలకు సమాధానం: సహజ భాషలో అడిగిన ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వడం. ఇది వినియోగదారులు త్వరగా సమాచారాన్ని పొందడానికి సహాయపడుతుంది.
• కంటెంట్ ఉత్పత్తి: కథనాలు, బ్లాగ్ పోస్ట్‌లు లేదా సోషల్ మీడియా అప్‌డేట్‌ల వంటి అసలైన టెక్స్ట్ కంటెంట్‌ను సృష్టించడం.

స్వచ్ఛమైన భాషా ప్రాసెసింగ్ మోడల్స్ వెనుక ఉన్న సాంకేతికత భాష యొక్క నిర్మాణం మరియు అర్థాన్ని విశ్లేషించే సంక్లిష్ట అల్గారిథమ్‌లను కలిగి ఉంటుంది. ఈ అల్గారిథమ్‌లు టెక్స్ట్ మరియు కోడ్ యొక్క భారీ డేటా సెట్‌ల నుండి నేర్చుకుంటాయి, తద్వారా పదాలు మరియు పదబంధాల మధ్య సంబంధాలను గుర్తించగలవు. ఈ నమూనాలు కొత్త టెక్స్ట్‌ను రూపొందించడానికి లేదా ఇప్పటికే ఉన్న టెక్స్ట్ యొక్క అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.

ఉత్పత్తి నమూనాలు

చిత్రాలు, వీడియోలు, ఆడియో, టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేసే మోడల్స్‌లో ఉత్పత్తి వ్యతిరేక నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు) ఉంటాయి. GANలలో రెండు ఉప-నమూనాలు ఉంటాయి: జనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్. ఈ నమూనాలు విస్తృతమైన డేటా ఆధారంగా వాస్తవిక చిత్రాలు, ఆడియో, టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలవు. స్థిరమైన వ్యాప్తి అనేది చిత్రాలు మరియు వీడియోలను రూపొందించడానికి ఒక సాధారణ పద్ధతి. ఈ మోడల్స్‌ను వీటి కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• చిత్ర ఉత్పత్తి: టెక్స్ట్ వివరణలు లేదా ఇతర ఇన్‌పుట్‌ల నుండి వాస్తవిక లేదా కళాత్మక చిత్రాలను సృష్టించడం.
• వీడియో ఉత్పత్తి: టెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా ఇతర ఇన్‌పుట్‌ల నుండి చిన్న వీడియోలను ఉత్పత్తి చేయడం.
• ఆడియో ఉత్పత్తి: సంగీతం, ప్రసంగం లేదా ఇతర రకాల ఆడియోలను టెక్స్ట్ వివరణల నుండి ఉత్పత్తి చేయడం.
• టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి: కవితలు, స్క్రిప్ట్‌లు లేదా కోడ్ వంటి అసలైన టెక్స్ట్ కంటెంట్‌ను సృష్టించడం.
• కోడ్ ఉత్పత్తి: కావలసిన కార్యాచరణ యొక్క సహజ భాషా వివరణల నుండి కోడ్‌ను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయడం.

GANలోని జనరేటర్ ఉప-నమూనా కొత్త డేటా నమూనాలను సృష్టించడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, అయితే డిస్క్రిమినేటర్ ఉప-నమూనా నిజమైన డేటా నమూనాలను మరియు జనరేటర్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వాటిని వేరు చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. రెండు ఉప-నమూనాలు వ్యతిరేక పద్ధతిలో శిక్షణ పొందుతాయి, జనరేటర్ డిస్క్రిమినేటర్‌ను మోసం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది మరియు డిస్క్రిమినేటర్ నిజమైన డేటా నమూనాలను సరిగ్గా గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ ఫలితంగా జనరేటర్ వాస్తవిక డేటా నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యాన్ని పెంచుకుంటుంది.

విశ్లేషణాత్మక నమూనాలు

కంప్యూటర్ విజన్ మరియు టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్‌లో ఉపయోగించే విశ్లేషణాత్మక నమూనాలు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి డేటా సెట్‌ల నుండి విభిన్న తరగతులను తెలుసుకోవడానికి రూపొందించిన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ గుర్తింపు (OCR), మరియు ఇమేజ్ వర్గీకరణ దీనికి ఉదాహరణలు. ఈ నమూనాలు విభిన్న వర్గాల డేటాను వేరు చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఇవి అనేక రకాల అనువర్తనాలకు ఉపయోగపడతాయి. వీటిని ఈ పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• చిత్ర వర్గీకరణ: చిత్రంలో ఉన్న వస్తువులు లేదా దృశ్యాలను గుర్తించడం.
• వస్తువు గుర్తింపు: చిత్రం లేదా వీడియోలో నిర్దిష్ట వస్తువులను గుర్తించడం మరియు గుర్తించడం.
• సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ: టెక్స్ట్ యొక్క భావోద్వేగ స్వరాన్ని గుర్తించడం.
• ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ గుర్తింపు (OCR): టెక్స్ట్ చిత్రాలను మెషిన్-రీడబుల్ టెక్స్ట్‌గా మార్చడం.
• మోసపూరిత గుర్తింపు: మోసపూరిత లావాదేవీలు లేదా కార్యకలాపాలను గుర్తించడం.

విశ్లేషణాత్మక నమూనాలలో ఉపయోగించే అల్గారిథమ్‌లు విభిన్న తరగతుల డేటాను వేరు చేయడానికి చాలా ముఖ్యమైన లక్షణాలను గుర్తించడం నేర్చుకుంటాయి. ఈ లక్షణాలను కొత్త డేటా నమూనాలను ఖచ్చితంగా వర్గీకరించగల నమూనాను సృష్టించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్

రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ నమూనాలు రోబోటిక్స్, గేమింగ్ మరియు స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ వంటి లక్ష్య-ఆధారిత ఫలితాలను సాధించడానికి ప్రయత్నించడం మరియు మానవ ఇన్‌పుట్‌ను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ విధానంలో ఒక ఏజెంట్ ఒక పర్యావరణంలో నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ద్వారా బహుమతిని పెంచడానికి నేర్చుకుంటుంది. ఏజెంట్ బహుమతులు లేదా జరిమానాల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని అందుకుంటుంది, దీనిని దాని ప్రవర్తనను సర్దుబాటు చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ ఏజెంట్‌ను తన లక్ష్యాలను సాధించడానికి సరైన వ్యూహాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌ను వీటి కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• రోబోటిక్స్: నడవడం, వస్తువులను పట్టుకోవడం లేదా పరిసరాలను నావిగేట్ చేయడం వంటి సంక్లిష్ట పనులను చేయడానికి రోబోట్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం.
• గేమింగ్: అధిక స్థాయిలో ఆటలు ఆడగల AI ఏజెంట్‌లను అభివృద్ధి చేయడం.
• స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్: రోడ్లను నావిగేట్ చేయడానికి మరియు అడ్డంకులను నివారించడానికి స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం.
• వనరుల నిర్వహణ: శక్తి లేదా బ్యాండ్‌విడ్త్ వంటి వనరుల కేటాయింపును ఆప్టిమైజ్ చేయడం.
• వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు: వినియోగదారుల గత ప్రవర్తన ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు అందించడం.

ప్రయత్నించడం మరియు తప్పు చేయడం ద్వారా ఏజెంట్ వివిధ వ్యూహాలను అన్వేషించడానికి మరియు ఏవి చాలా ప్రభావవంతమైనవో తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. బహుమతులు మరియు జరిమానాల ఉపయోగం సరైన ప్రవర్తన వైపు ఏజెంట్‌కు మార్గనిర్దేశం చేసే అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుంది.

మోడల్ పేరు వెనుక ఉన్న అర్థం

AI మోడల్స్ యొక్క వివిధ రకాలు మరియు వాటి సంబంధిత పనులను అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, తదుపరి దశ వాటి నాణ్యత మరియు పనితీరును అంచనా వేయడం. ఇది మోడల్స్‌కు పేరు ఎలా పెట్టారో అర్థం చేసుకోవడంతో మొదలవుతుంది. AI మోడల్స్‌కు పేరు పెట్టడానికి అధికారిక నియమం ఏదీ లేదు, కానీ ప్రసిద్ధ మోడల్స్‌కు సాధారణంగా ఒక సాధారణ పేరు మరియు దాని తర్వాత వెర్షన్ నంబర్ ఉంటుంది (ఉదా., ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

చిన్న, ఓపెన్-సోర్స్, పని-నిర్దిష్ట మోడల్స్‌కు తరచుగా మరింత వివరణాత్మక పేర్లు ఉంటాయి. ఈ పేర్లు huggingface.co వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో కనిపిస్తాయి, సాధారణంగా సంస్థ పేరు, మోడల్ పేరు, పరామితి పరిమాణం మరియు సందర్భం పరిమాణం వంటివి ఉంటాయి.

దీనిని వివరించడానికి కొన్ని ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

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

• మిస్ట్రాలై: మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి బాధ్యత వహించే సంస్థ.
• మిస్ట్రల్-స్మాల్: మోడల్ పేరు.
• 3.1: మోడల్ యొక్క వెర్షన్ నంబర్.
• 24b-instruct: పరామితి గణన, మోడల్‌కు 24 బిలియన్ డేటా పాయింట్లపై శిక్షణ ఇచ్చారని మరియు సూచనలను అనుసరించడానికి రూపొందించబడిందని సూచిస్తుంది.
• 2053: మోడల్ ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయగల సమాచారం యొక్క పరిమాణాన్ని సూచిస్తుంది.

Google/Gemma-3-27b

• Google: మోడల్ వెనుక ఉన్న సంస్థ.
• జెమ్మా: మోడల్ పేరు.
• 3: వెర్షన్ సంఖ్య.
• 27b: పరామితి పరిమాణం, మోడల్‌కు 27 బిలియన్ డేటా పాయింట్లపై శిక్షణ ఇచ్చారని సూచిస్తుంది.

ముఖ్యమైన విషయాలు

పేరు పెట్టే విధానాలను అర్థం చేసుకోవడం మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు ఉద్దేశించిన ఉపయోగం గురించి విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. సంస్థ పేరు మోడల్ యొక్క మూలం మరియు విశ్వసనీయతను సూచిస్తుంది. మోడల్ పేరు ఒకే సంస్థ అభివృద్ధి చేసిన వివిధ మోడళ్ల మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి సహాయపడుతుంది. వెర్షన్ నంబర్ అభివృద్ధి మరియు శుద్ధీకరణ స్థాయిని సూచిస్తుంది. పరామితి పరిమాణం మోడల్ యొక్క సంక్లిష్టత మరియు అభ్యాస సామర్థ్యం గురించి ఒక అవగాహనను అందిస్తుంది. సందర్భం పరిమాణం మోడల్ సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగల ఇన్‌పుట్ పొడవును నిర్ణయిస్తుంది.

మీరు క్వాంటిజేషన్ ఫార్మాట్‌ను బిట్స్‌లో చూడవచ్చు. అధిక క్వాంటిజేషన్ ఫార్మాట్‌లకు మోడల్‌ను నిర్వహించడానికి ఎక్కువ RAM మరియు కంప్యూటర్ నిల్వ అవసరం. క్వాంటిజేషన్ ఫార్మాట్‌లు తరచుగా 4, 6, 8 మరియు 16 వంటి ఫ్లోటింగ్ పాయింట్ నొటేషన్‌లో సూచించబడతాయి. GPTQ, NF4 మరియు GGML వంటి ఇతర ఫార్మాట్‌లు నిర్దిష్ట {హార్డ్‌వేర్} కాన్ఫిగరేషన్‌ల కోసం వినియోగాన్ని సూచిస్తాయి.

• క్వాంటిజేషన్: ఇది మోడల్ యొక్క పరామితులను సూచించడానికి ఉపయోగించే సంఖ్యల ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గించే పద్ధతి. ఇది మోడల్ యొక్క పరిమాణాన్ని మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, తద్వారా పరిమిత వనరులు కలిగిన పరికరాల్లో మోడల్‌ను అమలు చేయడం సులభం అవుతుంది. అయితే, క్వాంటిజేషన్ ఖచ్చితత్వాన్ని కూడా కొద్దిగా తగ్గిస్తుంది.

• హార్డ్‌వేర్ పరిగణనలు: వివిధ హార్డ్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లు వివిధ క్వాంటిజేషన్ ఫార్మాట్‌లకు బాగా సరిపోతాయి. ఉదాహరణకు, కొన్ని హార్డ్‌వేర్‌లు 4-బిట్ క్వాంటిజేషన్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడవచ్చు, మరికొన్ని 8-బిట్ లేదా 16-బిట్ క్వాంటిజేషన్‌కు బాగా సరిపోతాయి.

మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం

కొత్త మోడల్ విడుదల గురించి వార్తలు ఆసక్తికరంగా ఉన్నప్పటికీ, పనితీరు ఫలితాల గురించి జాగ్రత్తగా ఉండటం చాలా అవసరం. AI పనితీరు దృశ్యం చాలా పోటీగా ఉంటుంది మరియు కంపెనీలు కొన్నిసార్లు మార్కెటింగ్ ప్రయోజనాల కోసం పనితీరు గణాంకాలను పెంచుతాయి. మోడల్ నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి మరింత నమ్మకమైన మార్గం ఏమిటంటే ప్రామాణిక పరీక్షల నుండి స్కోర్‌లు మరియు లీడర్‌బోర్డ్‌లను పరిశీలించడం.

అనేక పరీక్షలు ప్రామాణికమైనవిగా పేర్కొన్నప్పటికీ, AI నమూనాలను అంచనా వేయడం సవాలుగా ఉంది. AI ప్రతిస్పందనలను వాస్తవిక మరియు శాస్త్రీయ మూలాల ద్వారా ధృవీకరించడం చాలా నమ్మకమైన విధానం.

లీడర్‌బోర్డ్ వెబ్‌సైట్‌లు ఓట్లు మరియు విశ్వాస విరామం స్కోర్‌లతో క్రమబద్ధీకరించదగిన ర్యాంకింగ్‌లను అందిస్తాయి, తరచుగా శాతాలుగా వ్యక్తీకరించబడతాయి. సాధారణ బెంచ్‌మార్క్‌లలో AI మోడల్‌కు ప్రశ్నలను అందించడం మరియు దాని ప్రతిస్పందనల ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవడం ఉంటాయి. ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లు:

• AI2 రీజనింగ్ ఛాలెంజ్ (ARC)
• హెలస్వేగ్
• MMLU (మాసివ్ మల్టీటాస్క్ లాంగ్వేజ్ అండర్‌స్టాండింగ్)
• ట్రూత్‌ఫుల్‌క్యూఏ
• వినోగ్రాండే
• GSM8K
• హ్యూమన్ ఎవాల్

బెంచ్‌మార్క్ వివరణలు

• AI2 రీజనింగ్ ఛాలెంజ్ (ARC): ఎలిమెంటరీ పాఠశాల విద్యార్థుల కోసం రూపొందించిన 7787 మల్టిపుల్-ఛాయిస్ సైన్స్ ప్రశ్నల సమితి. ఈ బెంచ్‌మార్క్ శాస్త్రీయ భావనల గురించి మోడల్ యొక్క తార్కిక సామర్థ్యాన్ని మరియు సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది.

• హెలస్వేగ్: వాక్య పూర్తి వ్యాయామాల ద్వారా సాధారణ జ్ఞానాన్ని అంచనా వేసే బెంచ్‌మార్క్. ఈ బెంచ్‌మార్క్ ఒక వాక్యం యొక్క సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అత్యంత తార్కిక ముగింపును ఎంచుకోవడానికి మోడల్‌కు సవాలు చేస్తుంది.

• MMLU (మాసివ్ మల్టీటాస్క్ లాంగ్వేజ్ అండర్‌స్టాండింగ్): ఈ బెంచ్‌మార్క్ విస్తృత శ్రేణి పనులలో సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది, దీనికి విస్తృతమైన భాషా అవగాహన అవసరం. ఈ పనులు గణితం, చరిత్ర, సైన్స్ మరియు న్యాయంతో సహా విభిన్న అంశాలను కలిగి ఉంటాయి.

• ట్రూత్‌ఫుల్‌క్యూఏ: ఈ బెంచ్‌మార్క్ మోడల్ యొక్క సత్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది, అబద్ధాలను శిక్షిస్తుంది మరియు ‘నాకు ఖచ్చితంగా తెలియదు’ వంటి తప్పించుకునే సమాధానాలను నిరుత్సాహపరుస్తుంది. ఈ బెంచ్‌మార్క్ ఖచ్చితమైన మరియు నిజాయితీగల సమాధానాలను అందించడానికి మోడల్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.

• వినోగ్రాండే: వినోగ్రాడ్ స్కీమా ఆధారంగా ఒక సవాలు, ట్రిగ్గర్ పదం ఆధారంగా భిన్నంగా ఉండే రెండు దాదాపు ఒకే విధమైన వాక్యాలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ బెంచ్‌మార్క్ అర్థంలోని సూక్ష్మ వ్యత్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అస్పష్టతను పరిష్కరించడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది.

• GSM8K: 8,000 గ్రేడ్-స్కూల్ గణిత ప్రశ్నల డేటా సెట్. ఈ బెంచ్‌మార్క్ గణిత సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు గణనలు చేయడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది.

• హ్యూమన్ ఎవాల్: ఈ బెంచ్‌మార్క్ 164 సవాళ్లకు ప్రతిస్పందనగా సరైన పైథాన్ కోడ్‌ను రూపొందించడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని కొలుస్తుంది. ఈ బెంచ్‌మార్క్ మోడల్ యొక్క కోడింగ్ నైపుణ్యాలను మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భావనలను అర్థం చేసుకునే మరియు అమలు చేసే సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది.

ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం ద్వారా మరియు వాస్తవిక మూలాల ఆధారంగా AI ప్రతిస్పందనలను ధృవీకరించడం ద్వారా, మీరు మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితుల గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అవగాహనను పొందవచ్చు. మీ నిర్దిష్ట అవసరాలకు ఏ నమూనాలు బాగా సరిపోతాయో అనే దాని గురించి సమాచారం తీసుకున్న నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.