کیا ایکس اے آئی نے گروک تھری بینچ مارکس پر جھوٹ بولا

تنازعہ پر ایک قریبی نظر

حال ہی میں، اوپن اے آئی کے ایک ملازم نے ایلون مسک کے اے آئی منصوبے، ایکس اے آئی پر الزام لگایا۔ دعوی؟ کہ ایکس اے آئی نے اپنے تازہ ترین اے آئی ماڈل، گروک 3 کے لیے گمراہ کن بینچ مارک نتائج پیش کیے تھے۔ اس سے ایک بحث چھڑ گئی، جس میں ایکس اے آئی کے شریک بانیوں میں سے ایک، ایگور بابوشکن نے کمپنی کے مؤقف کا سختی سے دفاع کیا۔

صورتحال کی حقیقت، جیسا کہ اکثر ہوتا ہے، ایک زیادہ باریک بینی والے درمیانی میدان میں پنہاں ہے۔

ایک بلاگ پوسٹ میں، ایکس اے آئی نے AIME 2025 پر گروک 3 کی کارکردگی کو ظاہر کرنے والا ایک گراف پیش کیا۔ یہ ریاضی کے مشکل مسائل کا ایک مجموعہ ہے جو حال ہی میں ہونے والے ریاضی کے امتحانی مقابلے سے اخذ کیا گیا ہے۔ اگرچہ کچھ ماہرین نے AIME کی ایک حتمی AI بینچ مارک کے طور پر موزونیت پر شک ظاہر کیا ہے، لیکن یہ، ٹیسٹ کے پرانے ورژن کے ساتھ، ماڈل کی ریاضی کی مہارت کا جائزہ لینے کے لیے عام طور پر استعمال ہونے والا ٹول ہے۔

ایکس اے آئی کے گراف کی تشریح

ایکس اے آئی کی جانب سے پیش کردہ گراف میں گروک 3 کی دو اقسام دکھائی گئیں – گروک 3 ریزننگ بیٹا اور گروک 3 منی ریزننگ – جو بظاہر اوپن اے آئی کے اعلیٰ کارکردگی والے دستیاب ماڈل، o3-mini-high کو AIME 2025 پر پیچھے چھوڑ رہے ہیں۔ تاہم، اوپن اے آئی کے ملازمین نے سوشل میڈیا پر فوری ردعمل ظاہر کیا، ایک واضح کمی کی نشاندہی کرتے ہوئے: ایکس اے آئی کے گراف میں o3-mini-high کا AIME 2025 سکور “cons@64” پر شامل نہیں تھا۔

“cons@64” آخر ہے کیا؟ یہ “consensus@64” کا مخفف ہے، ایک ایسا طریقہ جو بنیادی طور پر ایک ماڈل کو بینچ مارک کے اندر ہر مسئلے کو حل کرنے کی 64 کوششیں فراہم کرتا ہے۔ اس کے بعد سب سے زیادہ کثرت سے پیدا ہونے والے جوابات کو حتمی جوابات کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے۔ جیسا کہ کوئی توقع کر سکتا ہے، cons@64 اکثر ماڈل کے بینچ مارک سکور کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔ اسے موازنہ گراف سے خارج کرنے سے یہ وہم پیدا ہو سکتا ہے کہ ایک ماڈل دوسرے سے آگے ہے، جب کہ، حقیقت میں، ایسا نہیں ہو سکتا۔

“دنیا کا ذہین ترین AI” کا دعویٰ

جب AIME 2025 کے “@1” پر اسکورز پر غور کیا جائے – جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ماڈلز نے بینچ مارک پر پہلا اسکور حاصل کیا – تو گروک 3 ریزننگ بیٹا اور گروک 3 منی ریزننگ دونوں o3-mini-high کے اسکور سے کم ہیں۔ مزید برآں، گروک 3 ریزننگ بیٹا اوپن اے آئی کے o1 ماڈل سے صرف تھوڑا سا پیچھے ہے جسے “میڈیم” کمپیوٹنگ پر سیٹ کیا گیا ہے۔ ان نتائج کے باوجود، ایکس اے آئی گروک 3 کو “دنیا کے ذہین ترین AI” کے طور پر فعال طور پر فروغ دے رہا ہے۔

بابوشکن نے سوشل میڈیا پر جواب دیا کہ اوپن اے آئی نے ماضی میں اسی طرح کے گمراہ کن بینچ مارک چارٹس شائع کیے تھے۔ تاہم، وہ چارٹ اوپن اے آئی کے اپنے ماڈلز کی کارکردگی کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیے گئے تھے۔ بحث میں ایک زیادہ غیر جانبدار مبصر نے ایک زیادہ “درست” گراف بنایا، جس میں تقریباً ہر ماڈل کی کارکردگی cons@64 پر دکھائی گئی۔

گمشدہ میٹرک: کمپیوٹیشنل لاگت

AI محقق ناتھن لیمبرٹ نے ایک اہم نکتے پر روشنی ڈالی: سب سے اہم میٹرک اسرار میں ڈوبا ہوا ہے۔ یہ کمپیوٹیشنل (اور مالی) لاگت ہے جو ہر ماڈل کو اپنا بہترین سکور حاصل کرنے کے لیے برداشت کرنا پڑتی ہے۔ یہ زیادہ تر AI بینچ مارکس کے ساتھ ایک بنیادی مسئلے کو اجاگر کرتا ہے – وہ ماڈل کی حدود، یا اس معاملے میں، اس کی طاقتوں کے بارے میں بہت کم ظاہر کرتے ہیں۔

گروک 3 کے بینچ مارکس پر ہونے والی بحث AI کمیونٹی کے اندر ایک وسیع تر مسئلے کو اجاگر کرتی ہے: AI ماڈلز کا جائزہ لینے اور موازنہ کرنے کے طریقے میں زیادہ شفافیت اور معیاری بنانے کی ضرورت۔

اے آئی بینچ مارکنگ میں گہرائی میں جانا

گروک 3 کی کارکردگی کی ایکس اے آئی کی پیشکش کے ارد گرد تنازعہ اے آئی بینچ مارکنگ کی نوعیت کے بارے میں کئی اہم سوالات اٹھاتا ہے۔ ایک اچھا بینچ مارک کیا بناتا ہے؟ نتائج کو غلط تشریحات سے بچنے کے لیے کیسے پیش کیا جانا چاہیے؟ اور AI ماڈلز کی صلاحیتوں کا جائزہ لینے کے لیے صرف بینچ مارک اسکورز پر انحصار کرنے کی کیا حدود ہیں؟

بینچ مارکس کا مقصد:

بینچ مارکس، نظریاتی طور پر، مخصوص کاموں پر مختلف AI ماڈلز کی کارکردگی کی پیمائش اور موازنہ کرنے کے لیے ایک معیاری طریقہ کے طور پر کام کرتے ہیں۔ وہ ایک مشترکہ پیمانہ فراہم کرتے ہیں، جس سے محققین اور ڈویلپرز کو پیش رفت کو ٹریک کرنے، طاقتوں اور کمزوریوں کی نشاندہی کرنے اور بالآخر جدت کو آگے بڑھانے کی اجازت ملتی ہے۔ تاہم، بینچ مارک کی تاثیر کا انحصار کئی عوامل پر ہوتا ہے:

• مطابقت: کیا بینچ مارک حقیقی دنیا کے کاموں اور چیلنجوں کی درست عکاسی کرتا ہے؟
• جامعیت: کیا بینچ مارک AI ماڈل کے مطلوبہ استعمال سے متعلق صلاحیتوں کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کرتا ہے؟
• معروضیت: کیا بینچ مارک کو اس طرح ڈیزائن اور منظم کیا گیا ہے کہ تعصب کو کم سے کم کیا جائے اور منصفانہ موازنہ کو یقینی بنایا جائے؟
• تولیدی صلاحیت: کیا بینچ مارک کے نتائج کو آزاد محققین کے ذریعہ مستقل طور پر نقل کیا جاسکتا ہے؟

اے آئی بینچ مارکنگ کے چیلنجز:

اپنے مطلوبہ مقصد کے باوجود، AI بینچ مارکس اکثر چیلنجوں سے بھرے ہوتے ہیں:

• اوور فٹنگ: ماڈلز کو خاص طور پر مخصوص بینچ مارکس پر مہارت حاصل کرنے کے لیے تربیت دی جا سکتی ہے، ضروری نہیں کہ وہ حقیقی ذہانت یا عمومی صلاحیتیں حاصل کریں۔ یہ رجحان، جسے “اوور فٹنگ” کہا جاتا ہے، بڑھے ہوئے اسکورز کا باعث بن سکتا ہے جو حقیقی دنیا کی کارکردگی کی عکاسی نہیں کرتے۔
• معیاری کاری کا فقدان: مختلف بینچ مارکس کا پھیلاؤ، ہر ایک اپنے طریقہ کار اور اسکورنگ سسٹم کے ساتھ، ماڈلز اور ریسرچ لیبز میں نتائج کا موازنہ کرنا مشکل بنا دیتا ہے۔
• سسٹم کو گیم کرنا: جیسا کہ ایکس اے آئی تنازعہ واضح کرتا ہے، کمپنیوں کے لیے یہ لالچ ہے کہ وہ بینچ مارک کے نتائج کو منتخب طور پر اس طرح پیش کریں جو ان کے اپنے ماڈلز کے حق میں ہو، ممکنہ طور پر عوام کو گمراہ کرے اور معروضی تشخیص میں رکاوٹ بنے۔
• محدود دائرہ کار: بینچ مارکس اکثر تنگ، اچھی طرح سے طے شدہ کاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جو انسانی ذہانت کی مکمل پیچیدگی اور باریکیوں کو پکڑنے میں ناکام رہتے ہیں۔ وہ تخلیقی صلاحیتوں، عام فہم استدلال، یا ناول حالات کے مطابق ڈھالنے جیسے پہلوؤں کا مناسب اندازہ نہیں لگا سکتے۔

شفافیت اور جامع تشخیص کی ضرورت

گروک 3 واقعہ زیادہ شفافیت اور AI ماڈلز کی تشخیص کے لیے ایک زیادہ جامع نقطہ نظر کی اہم ضرورت کو اجاگر کرتا ہے۔ صرف ایک بینچ مارک سکور پر انحصار کرنا، خاص طور پر جب اسے مکمل سیاق و سباق کے بغیر پیش کیا جائے، انتہائی گمراہ کن ہو سکتا ہے۔

بینچ مارکس سے آگے بڑھنا:

اگرچہ بینچ مارکس ایک مفید ٹول ہو سکتے ہیں، لیکن انہیں AI ماڈل کی صلاحیتوں کا واحد تعین کرنے والا نہیں ہونا چاہیے۔ ایک زیادہ جامع تشخیص پر غور کرنا چاہئے:

• حقیقی دنیا کی کارکردگی: ماڈل عملی ایپلی کیشنز اور منظرناموں میں کیسا کام کرتا ہے؟
• کوالٹیٹیو تجزیہ: ماڈل کے آؤٹ پٹس کا ماہرانہ جائزہ، ہم آہنگی، تخلیقی صلاحیت، اور استدلال کی صلاحیت جیسے عوامل کا جائزہ لینا۔
• اخلاقی تحفظات: کیا ماڈل تعصبات ظاہر کرتا ہے یا نقصان دہ مواد تیار کرتا ہے؟
• وضاحت: کیا ماڈل کے فیصلہ سازی کے عمل کو سمجھا اور سمجھا جا سکتا ہے؟
• مضبوطی: ماڈل شور یا غیر متوقع ان پٹس کو کتنی اچھی طرح سے ہینڈل کرتا ہے؟

شفافیت کو فروغ دینا:

AI لیبز کو اپنی بینچ مارکنگ کے طریقوں میں زیادہ شفافیت کے لیے کوشش کرنی چاہیے۔ اس میں شامل ہیں:

• طریقہ کار کی واضح تعریف: بینچ مارک سیٹ اپ کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کرنا، بشمول استعمال شدہ مخصوص ڈیٹا سیٹ، تشخیصی میٹرکس، اور کوئی بھی پیشگی پروسیسنگ اقدامات۔
• مکمل نتائج کی رپورٹنگ: تمام متعلقہ اسکورز پیش کرنا، بشمول مختلف کنفیگریشنز یا طریقوں (جیسے cons@64) کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیے گئے اسکور۔
• کمپیوٹیشنل لاگت ظاہر کرنا: رپورٹ کردہ نتائج حاصل کرنے کے لیے درکار کمپیوٹیشنل وسائل کو ظاہر کرنا۔
• اوپن سورسنگ بینچ مارکس: آزاد تصدیق اور موازنہ کی سہولت کے لیے بینچ مارک ڈیٹا سیٹس اور تشخیصی ٹولز کو عوامی طور پر دستیاب کرنا۔

مصنوعی ذہانت کا حصول ایک پیچیدہ اور تیزی سے ارتقا پذیر میدان ہے۔ بینچ مارکس، اگرچہ نامکمل ہیں، ترقی کی پیمائش میں کردار ادا کرتے ہیں۔ تاہم، ان کی حدود کو تسلیم کرنا اور AI ماڈلز کی تشخیص کے لیے ایک زیادہ باریک بینی اور شفاف نقطہ نظر کے لیے کوشش کرنا بہت ضروری ہے۔ حتمی مقصد ایسے AI سسٹمز تیار کرنا ہونا چاہیے جو نہ صرف طاقتور ہوں بلکہ قابل اعتماد، اخلاقی اور معاشرے کے لیے فائدہ مند بھی ہوں۔ توجہ صرف اعلیٰ بینچ مارک اسکورز کا تعاقب کرنے سے ہٹ کر ایسے AI کی تعمیر پر مرکوز ہونی چاہیے جو واقعی دنیا کو سمجھتا ہو اور اس کے ساتھ بامعنی انداز میں بات چیت کرتا ہو۔