آزمائش کی حدیں: اے آئی بینچ مارکس کے ارتقاء کے تین طریقے

ڈومین-اسپیسیفک اور انڈسٹریل بینچ مارکس

بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کی آمد، جیسے کہ OpenAI کا GPT-4 اور Meta کا Llama-3، اور اس کے ساتھ ساتھ حالیہ ریزننگ ماڈلز جیسے کہ o1 اور DeepSeek-R1، نے بلاشبہ مصنوعی ذہانت کی کامیابیوں کی حدود کو آگے بڑھایا ہے۔ تاہم، ان ترقیوں کے باوجود، اہم رکاوٹیں باقی ہیں، خاص طور پر جب علم کے مخصوص شعبوں کو سنبھالنے کی بات آتی ہے۔ یہ ماڈلز، اگرچہ کئی لحاظ سے متاثر کن ہیں، اکثر مخصوص ڈومینز کی پیچیدگیوں اور باریکیوں کا سامنا کرتے وقت ٹھوکر کھاتے ہیں۔ یہ حد AI سسٹمز کی محتاط، سیاق و سباق کے مطابق تشخیص کی ایک اہم ضرورت کو واضح کرتی ہے، خاص طور پر جب وہ بنیادی LLMs سے زیادہ خود مختار، ایجنٹک سسٹمز میں منتقل ہوتے ہیں۔

بینچ مارکنگ LLMs کی تشخیص میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، مختلف ایپلی کیشنز میں طاقت اور کمزوریوں کا جائزہ لینے کے لیے ایک منظم طریقہ فراہم کرتا ہے۔ اچھی طرح سے بنائے گئے بینچ مارکس ڈویلپرز کو ماڈل کی پیشرفت کو ٹریک کرنے، بہتری کے لیے شعبوں کی نشاندہی کرنے، اور دوسرے ماڈلز کے مقابلے کارکردگی کا موازنہ کرنے کا ایک موثر اور کم لاگت ذریعہ فراہم کرتے ہیں۔ اگرچہ اس فیلڈ نے عام LLM صلاحیتوں کے لیے بینچ مارکس بنانے میں کافی پیش رفت دیکھی ہے، لیکن مخصوص ڈومینز میں ایک نمایاں خلا باقی ہے۔ یہ ڈومینز، جن میں اکاؤنٹنگ، فنانس، میڈیسن، قانون، فزکس، نیچرل سائنسز، اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ جیسے شعبے شامل ہیں، گہرے علم کی سطح کا مطالبہ کرتے ہیں اور مضبوط تشخیصی طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے جو اکثر عام مقصد کے بینچ مارکس کے دائرہ کار سے باہر ہوتے ہیں۔

مثال کے طور پر، یہاں تک کہ یونیورسٹی کی سطح کا ریاضی، جو بظاہر ایک بنیادی شعبہ ہے، موجودہ عمومی بینچ مارکس کے ذریعے مناسب طریقے سے نہیں جانچا جاتا ہے۔ یہ اکثر یا تو بنیادی مسائل یا انتہائی مشکل کاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جیسے کہ اولمپیاڈ کی سطح کے مقابلوں میں پائے جاتے ہیں۔ یہ یونیورسٹی کے نصاب اور حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز سے متعلق اپلائیڈ میتھمیٹکس کا جائزہ لینے میں ایک خلا چھوڑ دیتا ہے۔

اس خلا کو دور کرنے کے لیے، ایک مخصوص بینچ مارک، U-MATH، یونیورسٹی کی سطح کی ریاضی کی صلاحیتوں کا ایک جامع جائزہ فراہم کرنے کے لیے تیار کیا گیا تھا۔ اس بینچ مارک کا استعمال کرتے ہوئے معروف LLMs، بشمول o1 اور R1 پر کیے گئے ٹیسٹوں نے دلچسپ بصیرتیں فراہم کیں۔ نتائج نے واضح طور پر ظاہر کیا کہ ریزننگ سسٹمز ایک الگ زمرے پر قابض ہیں۔ OpenAI کا o1 پیک کی قیادت کرتا ہے، 77.2% کاموں کو کامیابی سے حل کرتا ہے، اس کے بعد DeepSeek R1 73.7% پر ہے۔ خاص طور پر، U-MATH پر R1 کی کارکردگی o1 سے پیچھے رہی، جو AIME اور MATH-500 جیسے دوسرے ریاضی کے بینچ مارکس پر اس کے زیادہ اسکور کے برعکس ہے۔ دیگر اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ماڈلز نے کارکردگی میں ایک اہم فرق ظاہر کیا، Gemini 1.5 Pro نے 60% کاموں کو حل کیا اور GPT-4 نے 43% حاصل کیا۔ دلچسپ بات یہ ہے کہ Qwen 2.5 Math فیملی کے ایک چھوٹے، ریاضی کے لیے مخصوص ماڈل نے بھی مسابقتی نتائج کا مظاہرہ کیا۔

یہ نتائج فیصلہ سازی کے لیے اہم عملی مضمرات رکھتے ہیں۔ ڈومین کے لیے مخصوص بینچ مارکس انجینئرز کو یہ سمجھنے کے لیے بااختیار بناتے ہیں کہ مختلف ماڈلز ان کے مخصوص سیاق و سباق میں کیسی کارکردگی دکھاتے ہیں۔ قابل اعتماد بینچ مارکس کی کمی والے مخصوص ڈومینز کے لیے، ڈویلپمنٹ ٹیمیں اپنی تشخیص خود کر سکتی ہیں یا کسٹم بینچ مارکس بنانے کے لیے ڈیٹا پارٹنرز کے ساتھ تعاون کر سکتی ہیں۔ اس کے بعد ان کسٹم بینچ مارکس کو ان کے ماڈل کا دوسروں سے موازنہ کرنے اور فائن ٹیوننگ تکرار کے بعد نئے ماڈل ورژن کا مسلسل جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ موزوں طریقہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تشخیصی عمل براہ راست مطلوبہ ایپلیکیشن سے متعلق ہو، جو عام بینچ مارکس کے مقابلے میں زیادہ بامعنی بصیرت فراہم کرتا ہے۔

سیفٹی بینچ مارکس

AI سسٹمز میں حفاظت کی اہمیت کو بڑھا چڑھا کر پیش نہیں کیا جا سکتا، اور اس اہم پہلو کو حل کرنے کے لیے بینچ مارکس کی ایک نئی لہر ابھر رہی ہے۔ ان بینچ مارکس کا مقصد حفاظتی تشخیص کو زیادہ قابل رسائی اور معیاری بنانا ہے۔ ایک مثال AILuminate ہے، جو عام مقصد کے LLMs کے حفاظتی خطرات کا جائزہ لینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک ٹول ہے۔ AILuminate ایک ماڈل کے 12 زمروں کے اسپیکٹرم میں نقصان دہ رویوں کی توثیق کرنے کے رجحان کا جائزہ لیتا ہے، جس میں پرتشدد جرائم، رازداری کی خلاف ورزیاں، اور تشویش کے دیگر شعبے شامل ہیں۔ یہ ٹول ہر زمرے کے لیے 5 نکاتی اسکور تفویض کرتا ہے، جو “Poor” سے “Excellent” تک ہوتا ہے۔ یہ اسکور فیصلہ سازوں کو ماڈلز کا موازنہ کرنے اور ان کے متعلقہ حفاظتی خطرات کی واضح سمجھ حاصل کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

جبکہ AILuminate دستیاب سب سے زیادہ جامع عام مقصد کے حفاظتی بینچ مارکس میں سے ایک کے طور پر ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے، یہ مخصوص ڈومینز یا صنعتوں سے وابستہ انفرادی خطرات میں نہیں جاتا ہے۔ چونکہ AI حل تیزی سے مختلف شعبوں میں ضم ہوتے جا رہے ہیں، کمپنیاں زیادہ ٹارگٹڈ حفاظتی تشخیص کی ضرورت کو تسلیم کر رہی ہیں۔ حفاظتی جائزوں میں بیرونی مہارت کی بڑھتی ہوئی مانگ ہے جو اس بات کی گہری سمجھ فراہم کرتی ہے کہ LLMs مخصوص سیاق و سباق میں کیسی کارکردگی دکھاتے ہیں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ AI سسٹمز خاص سامعین اور استعمال کے معاملات کی منفرد حفاظتی ضروریات کو پورا کرتے ہیں، ممکنہ خطرات کو کم کرتے ہیں اور اعتماد کو فروغ دیتے ہیں۔

AI ایجنٹ بینچ مارکس

آنے والے سالوں میں AI ایجنٹس کی متوقع ترقی ان کی منفرد صلاحیتوں کے مطابق بنائے گئے خصوصی بینچ مارکس کی ترقی کو آگے بڑھا رہی ہے۔ AI ایجنٹس خود مختار نظام ہیں جو اپنے اردگرد کی تشریح کر سکتے ہیں، باخبر فیصلے کر سکتے ہیں، اور مخصوص اہداف کو حاصل کرنے کے لیے اقدامات کر سکتے ہیں۔ مثالوں میں اسمارٹ فونز پر ورچوئل اسسٹنٹس شامل ہیں جو صوتی کمانڈز پر کارروائی کرتے ہیں، سوالات کا جواب دیتے ہیں، اور یاد دہانیاں شیڈول کرنے یا پیغامات بھیجنے جیسے کام انجام دیتے ہیں۔

AI ایجنٹس کے لیے بینچ مارکس کو صرف بنیادی LLM کی صلاحیتوں کا جائزہ لینے سے آگے بڑھنے کی ضرورت ہے۔ انہیں یہ پیمائش کرنے کی ضرورت ہے کہ یہ ایجنٹ اپنے مطلوبہ ڈومین اور ایپلیکیشن کے مطابق عملی، حقیقی دنیا کے منظرناموں میں کتنی اچھی طرح کام کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک HR اسسٹنٹ کے لیے کارکردگی کے معیار طبی حالات کی تشخیص کرنے والے ہیلتھ کیئر ایجنٹ سے نمایاں طور پر مختلف ہوں گے، جو ہر ایپلیکیشن سے وابستہ خطرے کی مختلف سطحوں کی عکاسی کرتے ہیں۔

مضبوط بینچ مارکنگ فریم ورک انسانی تشخیص کا ایک تیز، زیادہ توسیع پذیر متبادل فراہم کرنے میں اہم ہوں گے۔ یہ فریم ورک فیصلہ سازوں کو AI ایجنٹ سسٹمز کو مؤثر طریقے سے جانچنے کے قابل بنائیں گے جب مخصوص استعمال کے معاملات کے لیے بینچ مارکس قائم ہو جائیں گے۔ AI ایجنٹ ٹیکنالوجی میں تیز رفتار ترقی کے ساتھ رفتار برقرار رکھنے کے لیے یہ اسکیل ایبلٹی ضروری ہے۔

بینچ مارکنگ ایک موافق عمل ہے

بینچ مارکنگ بڑے لینگویج ماڈلز کی حقیقی دنیا کی کارکردگی کو سمجھنے میں ایک سنگ بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔ پچھلے کچھ سالوں میں، بینچ مارکنگ کی توجہ عام صلاحیتوں کی جانچ سے لے کر مخصوص شعبوں میں کارکردگی کا جائزہ لینے تک تیار ہوئی ہے، جس میں مخصوص صنعت کا علم، حفاظت اور ایجنٹ کی صلاحیتیں شامل ہیں۔

جیسے جیسے AI سسٹمز آگے بڑھ رہے ہیں، بینچ مارکنگ کے طریقوں کو متعلقہ اور موثر رہنے کے لیے اپنانا چاہیے۔ انتہائی پیچیدہ بینچ مارکس، جیسے کہ Humanity’s Last Exam اور FrontierMath، نے صنعت کے اندر کافی توجہ حاصل کی ہے، اس حقیقت کو اجاگر کرتے ہوئے کہ LLMs اب بھی مشکل سوالات پر انسانی مہارت سے کم ہیں۔ تاہم، یہ بینچ مارکس ایک مکمل تصویر فراہم نہیں کرتے ہیں۔

انتہائی پیچیدہ مسائل میں کامیابی ضروری نہیں کہ عملی ایپلی کیشنز میں اعلیٰ کارکردگی کا ترجمہ کرے۔ عام AI اسسٹنٹس کے لیے GAIA بینچ مارک ظاہر کرتا ہے کہ جدید AI سسٹمز مشکل سوالات میں مہارت حاصل کر سکتے ہیں جبکہ آسان کاموں میں جدوجہد کر سکتے ہیں۔ لہذا، حقیقی دنیا کی تعیناتی کے لیے AI سسٹمز کا جائزہ لیتے وقت، یہ بہت ضروری ہے کہ بینچ مارکس کو احتیاط سے منتخب کیا جائے جو ایپلیکیشن کے مخصوص سیاق و سباق کے مطابق ہوں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ تشخیصی عمل مطلوبہ ماحول میں سسٹم کی صلاحیتوں اور حدود کی درست عکاسی کرتا ہے۔ بینچ مارکس کی جاری ترقی اور بہتری اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ AI سسٹمز مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز میں قابل اعتماد، محفوظ اور فائدہ مند ہوں۔