میٹا کا ماورک اے آئی ماڈل مقابلے میں پیچھے

اس ہفتے کے شروع میں، میٹا کو اس کے لاما 4 ماورک ماڈل کے تجرباتی، غیر جاری کردہ ورژن کو استعمال کرنے پر تنقید کا نشانہ بنایا گیا، جس نے کراؤڈ سورسڈ بینچ مارک LM Arena پر زیادہ اسکور حاصل کیا۔ اس واقعے نے LM Arena کے منتظمین کو معافی مانگنے، اپنی پالیسیوں کو تبدیل کرنے اور غیر ترمیم شدہ عام ماورک کو اسکور کرنے پر مجبور کیا۔

یہ ثابت ہوا کہ یہ زیادہ مسابقتی نہیں ہے۔

جمعہ تک، غیر ترمیم شدہ ماورک ‘Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct’ کی درجہ بندی اوپن اے آئی کے GPT-4o، اینتھروپک کے Claude 3.5 Sonnet اور گوگل کے Gemini 1.5 Pro سمیت ماڈلز سے کم ہے۔ ان میں سے بہت سے ماڈلز کئی مہینوں سے موجود ہیں۔

یہ اتنا خراب کیوں پرفارم کر رہا ہے؟ میٹا کا تجرباتی ماورک Llama-4-Maverick-03-26-Experimental ‘گفتگو کے لیے موزوں بنایا گیا تھا’، کمپنی نے گزشتہ ہفتے جاری کردہ ایک چارٹ میں وضاحت کی۔ یہ اصلاحات واضح طور پر LM Arena پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہیں، جہاں انسانی درجہ بندی کرنے والے ماڈلز کے آؤٹ پٹس کا موازنہ کرتے ہیں اور اس آؤٹ پٹ کا انتخاب کرتے ہیں جسے وہ زیادہ پسند کرتے ہیں۔

مختلف وجوہات کی بنا پر، LM Arena کبھی بھی AI ماڈلز کی کارکردگی کی پیمائش کرنے کا سب سے قابل اعتماد طریقہ نہیں رہا۔ اس کے باوجود، بینچ مارک کے لیے ماڈل کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا - گمراہ کن ہونے کے علاوہ - ڈویلپرز کے لیے یہ درست اندازہ لگانا مشکل بنا دیتا ہے کہ ماڈل مختلف ماحول میں کیسا کام کرے گا۔

ایک بیان میں، میٹا کے ایک ترجمان نے ٹیک کرنچ کو بتایا کہ میٹا نے ‘ہر طرح کی تخصیص شدہ مختلف حالتوں کے ساتھ تجربہ کیا’۔

‘Llama-4-Maverick-03-26-Experimental ایک چیٹ آپٹمائزڈ ورژن ہے جس کے ساتھ ہم نے تجربہ کیا، اور اس نے LM Arena پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کیا،’ ترجمان نے کہا۔ ‘اب ہم نے اپنا اوپن سورس ورژن جاری کر دیا ہے، اور دیکھیں گے کہ ڈویلپرز اپنے استعمال کے لیے Llama 4 کو کیسے اپنی مرضی کے مطابق بناتے ہیں۔ ہم یہ دیکھنے کے لیے پرجوش ہیں کہ وہ کیا بنائیں گے، اور ان کے مسلسل تاثرات کے منتظر ہیں۔’

اے آئی ماڈل کی کارکردگی کے جائزے کی پیچیدگیاں

مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں مسلسل ترقی کے ساتھ، ماڈلز کی ایک بڑی تعداد سامنے آئی ہے، جن میں سے ہر ایک منفرد خصوصیات اور فوائد کا حامل ہے۔ جیسے جیسے یہ ماڈلز زیادہ پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں، ان کی کارکردگی کا جائزہ لینا ضروری ہو جاتا ہے تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ وہ متوقع ایپلی کیشنز کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ بینچ مارکنگ AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کا ایک قائم شدہ طریقہ ہے، جو مختلف کاموں میں مختلف ماڈلز کی خوبیوں اور خامیوں کا موازنہ کرنے کا ایک معیاری طریقہ فراہم کرتا ہے۔

تاہم، بینچ مارکنگ کامل نہیں ہے، اور AI ماڈلز کا جائزہ لینے کے لیے ان کا استعمال کرتے وقت کئی عوامل پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ اس بحث میں، ہم AI ماڈل کی کارکردگی کے جائزے کی پیچیدگیوں کا جائزہ لیں گے، بینچ مارکنگ کی حدود اور نتائج پر ماڈل کی تخصیص کے اثرات پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔

اے آئی میں بینچ مارکنگ کا کردار

AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں بینچ مارکنگ ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ یہ ماڈلز کی صلاحیتوں کو مختلف کاموں میں، جیسے زبان کی سمجھ، متن کی تخلیق، اور سوال و جواب کی صلاحیتوں کی پیمائش کرنے کے لیے ایک معیاری ماحول فراہم کرتے ہیں۔ ماڈلز کو مشترکہ جانچ کے تحت رکھ کر، بینچ مارکنگ محققین اور ڈویلپرز کو مختلف ماڈلز کا معروضی طور پر موازنہ کرنے، ان کی خوبیوں اور خامیوں کی نشاندہی کرنے، اور وقت کے ساتھ ساتھ ہونے والی پیش رفت کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

کچھ مقبول AI بینچ مارکس میں شامل ہیں:

• LM Arena: ایک کراؤڈ سورسڈ بینچ مارک، جہاں انسانی درجہ بندی کرنے والے مختلف ماڈلز کے آؤٹ پٹس کا موازنہ کرتے ہیں اور اس آؤٹ پٹ کا انتخاب کرتے ہیں جسے وہ زیادہ پسند کرتے ہیں۔
• GLUE (جنرل لینگویج انڈرسٹینڈنگ ایویلیوایشن): زبان کی سمجھ کے ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کاموں کا ایک مجموعہ۔
• SQuAD (سٹینفورڈ سوال و جواب کا ڈیٹا سیٹ): پڑھنے کی سمجھ کا ایک ڈیٹا سیٹ، جو ماڈلز کی صلاحیت کا جائزہ لیتا ہے کہ وہ دیے گئے پیراگراف کے بارے میں سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں۔
• ImageNet: ایک بڑا امیج ڈیٹا سیٹ، جو امیج ریکگنیشن ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لیتا ہے۔

یہ بینچ مارکس AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ایک قیمتی ٹول فراہم کرتے ہیں، لیکن ان کی حدود کو تسلیم کرنا ضروری ہے۔

بینچ مارکنگ کی حدود

اگرچہ بینچ مارکنگ AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ضروری ہے، لیکن یہ حدود سے خالی نہیں ہے۔ بینچ مارکنگ کے نتائج کی تشریح کرتے وقت غلط نتائج اخذ کرنے سے بچنے کے لیے ان حدود سے آگاہ ہونا ضروری ہے۔

• اوور فٹنگ: AI ماڈلز مخصوص بینچ مارکس پر اوور فٹ ہو سکتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ بینچ مارک ڈیٹا سیٹ پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، لیکن حقیقی دنیا کے منظرناموں میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ یہ اس وقت ہوتا ہے جب ماڈل کو خاص طور پر بینچ مارک میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے، یہاں تک کہ اگر اس سے عمومیت کی صلاحیت قربان ہو جائے۔
• ڈیٹا سیٹ کا تعصب: بینچ مارک ڈیٹا سیٹس میں تعصبات شامل ہو سکتے ہیں، جو ان ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ماڈلز کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر بینچ مارک ڈیٹا سیٹ میں بنیادی طور پر ایک خاص قسم کا مواد شامل ہے، تو ماڈل دوسری قسم کے مواد کو سنبھالنے میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔
• محدود دائرہ کار: بینچ مارکس اکثر AI ماڈلز کی کارکردگی کے صرف مخصوص پہلوؤں کی پیمائش کرتے ہیں، جبکہ دیگر اہم عوامل کو نظر انداز کرتے ہیں، جیسے تخلیقی صلاحیت، کامن سینس ریزننگ، اور اخلاقی considerations.
• ماحولیاتی درستگی: بینچ مارکس درست طور پر اس ماحول کی عکاسی نہیں کر سکتے جس میں ماڈل حقیقی دنیا میں کام کرے گا۔ مثال کے طور پر، بینچ مارک شور والے ڈیٹا، مخالفانہ حملوں، یا دیگر حقیقی دنیا کے عوامل کی موجودگی پر غور نہیں کر سکتا جو ماڈل کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔

ماڈل کی تخصیص اور اس کے اثرات

ماڈل کی تخصیص سے مراد AI ماڈل کو مخصوص بینچ مارک یا ایپلی کیشن کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کا عمل ہے۔ اگرچہ ماڈل کی تخصیص کسی خاص کام میں ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے، لیکن اس سے اوور فٹنگ اور عمومیت کی صلاحیت میں کمی بھی واقع ہو سکتی ہے۔

جب کسی ماڈل کو بینچ مارک کے لیے بہتر بنایا جاتا ہے، تو یہ بینچ مارک ڈیٹا سیٹ کے مخصوص نمونوں اور تعصبات کو سیکھنا شروع کر سکتا ہے، بجائے اس کے کہ وہ بنیادی کام کے عمومی اصولوں کو سیکھے۔ اس کے نتیجے میں ماڈل بینچ مارک میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے، لیکن نئے ڈیٹا کو سنبھالنے میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے جو تھوڑا سا مختلف ہے۔

میٹا کے لاما 4 ماورک ماڈل کا معاملہ ماڈل کی تخصیص کے ممکنہ خطرات کی نشاندہی کرتا ہے۔ کمپنی نے اس ماڈل کے تجرباتی، غیر جاری کردہ ورژن کو استعمال کیا تاکہ LM Arena بینچ مارک پر زیادہ اسکور حاصل کیا جا سکے۔ تاہم، جب غیر ترمیم شدہ عام ماورک ماڈل کا جائزہ لیا گیا، تو اس کی کارکردگی حریفوں سے بہت کم تھی۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ تجرباتی ورژن کو LM Arena بینچ مارک کے لیے بہتر بنایا گیا تھا، جس کی وجہ سے اوور فٹنگ اور عمومیت کی صلاحیت میں کمی واقع ہوئی۔

تخصیص اور عمومیت کو متوازن کرنا

AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے بینچ مارکس کا استعمال کرتے وقت، تخصیص اور عمومیت کے درمیان توازن برقرار رکھنا ضروری ہے۔ اگرچہ تخصیص کسی خاص کام میں ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے، لیکن اسے عمومیت کی صلاحیت کی قیمت پر نہیں آنا چاہیے۔

ماڈل کی تخصیص کے ممکنہ خطرات کو کم کرنے کے لیے، محققین اور ڈویلپرز مختلف تکنیکوں کا استعمال کر سکتے ہیں، جیسے:

• ریگولرائزیشن: ریگولرائزیشن تکنیکیں جو ماڈل کی پیچیدگی کو سزا دیتی ہیں اوور فٹنگ کو روکنے میں مدد کر سکتی ہیں۔
• ڈیٹا میں اضافہ: اصل ڈیٹا کے ترمیم شدہ ورژن بنا کر ٹریننگ ڈیٹا میں اضافہ کرنے سے ماڈل کی عمومیت کی صلاحیت کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔
• کراس ویلیڈیشن: متعدد ڈیٹا سیٹس پر ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کراس ویلیڈیشن تکنیکوں کا استعمال اس کی عمومیت کی صلاحیت کا جائزہ لینے میں مدد کر سکتا ہے۔
• مخالفانہ تربیت: مخالفانہ تربیت تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت دینے سے اسے مخالفانہ حملوں کے خلاف زیادہ مضبوط بنایا جا سکتا ہے، اور اس کی عمومیت کی صلاحیت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

نتیجہ

AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینا ایک پیچیدہ عمل ہے جس میں مختلف عوامل پر احتیاط سے غور کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ بینچ مارکس AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ایک قیمتی ٹول ہیں، لیکن ان کی حدود کو تسلیم کرنا ضروری ہے۔ ماڈل کی تخصیص کسی خاص کام میں ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے، لیکن اس سے اوور فٹنگ اور عمومیت کی صلاحیت میں کمی بھی واقع ہو سکتی ہے۔ تخصیص اور عمومیت کے درمیان توازن برقرار رکھ کر، محققین اور ڈویلپرز اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI ماڈلز حقیقی دنیا کے مختلف منظرناموں میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کریں۔

بینچ مارکس سے آگے: AI تشخیص کا زیادہ جامع تناظر

اگرچہ بینچ مارکس ایک مفید نقطہ آغاز فراہم کرتے ہیں، لیکن وہ AI ماڈل کی کارکردگی کی تشخیص کی سطح کو ہی چھوتے ہیں۔ زیادہ جامع انداز میں مختلف قابلیتوں اور کمیوں کو مدنظر رکھنا شامل ہے، اور اس کے ساتھ ہی یہ بھی دیکھنا ہوتا ہے کہ ان ماڈلز کے معاشرے پر کیا اثرات مرتب ہوسکتے ہیں۔

کوالٹیٹیو تشخیص

کوالیٹیٹیو تشخیص میں AI ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ موضوعی اور غیر عددی پہلوؤں میں شامل ہوتا ہے۔ یہ تشخیص عام طور پر انسانی ماہرین کے ذریعہ کی جاتی ہیں جو ماڈل کے نتائج کے معیار، تخلیقی صلاحیتوں، اخلاقی جائزوں اور صارف کے مجموعی تجربے کا جائزہ لیتے ہیں۔

• انسانی تشخیص: انسانی افراد کو AI ماڈل کے نتائج کا جائزہ لینے کی اجازت دینا، جیسے کہ زبان کی تخلیق، بات چیت اور تخلیقی مواد کی تخلیق کے کاموں میں۔ تشخیص کرنے والے متعلقہ، مربوط، قواعد اور جمالیاتی کشش جیسے پہلوؤں کا جائزہ لے سکتے ہیں۔
• صارف مطالعہ: اس بات پر ردعمل جمع کرنے کے لیے صارف مطالعہ کرنا کہ لوگ AI ماڈل کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں اور وہ اس کی کارکردگی کے بارے میں کیا محسوس کرتے ہیں۔ صارف مطالعہ استعمال کے مسائل، صارف کی اطمینان اور ماڈل کی مجموعی تاثیر کو ظاہر کر سکتا ہے۔
• اخلاقی آڈٹ: اس بات کا جائزہ لینے کے لیے اخلاقی آڈٹ کرنا کہ آیا AI ماڈل اخلاقی اصولوں اور اخلاقی معیاروں کے مطابق ہے۔ اخلاقی آڈٹ ماڈل میں موجود تعصبات، امتیازی سلوک یا ممکنہ نقصان دہ اثرات کی نشاندہی کر سکتا ہے۔

مقداری تشخیص

مقداری تشخیص میں AI ماڈل کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے عددی میٹرکس اور شماریاتی تجزیہ کا استعمال شامل ہے۔ یہ تشخیص ماڈل کی درستگی، کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کا اندازہ لگانے کا ایک معروضی اور قابل تکرار طریقہ فراہم کرتے ہیں۔

• درستگی میٹرکس: AI ماڈل کی درجہ بندی اور پیشن گوئی کے کاموں میں کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے درستگی، صحت سے متعلق، بازیابی اور F1 اسکور جیسے میٹرکس کا استعمال کرنا۔
• کارکردگی میٹرکس: AI ماڈل کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے تاخیر، تھرو پٹ اور وسائل کے استعمال جیسے میٹرکس کا استعمال کرنا۔
• اسکیل ایبلٹی میٹرکس: بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے اور بڑی تعداد میں صارفین کو سنبھالنے کی صلاحیت جیسے میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے AI ماڈل کی اسکیل ایبلٹی کا اندازہ لگانا۔

تنوع اور شمولیت

AI ماڈلز کا جائزہ لیتے وقت، مختلف آبادیات پر ان کی کارکردگی پر غور کرنا بہت ضروری ہے۔ AI ماڈلز تعصب کا مظاہرہ کر سکتے ہیں اور بعض آبادیاتی گروہوں کے ساتھ امتیازی سلوک کر سکتے ہیں، جس کی وجہ سے غیر منصفانہ یا غلط نتائج برآمد ہو سکتے ہیں۔ AI ماڈلز کی کارکردگی کا تنوع والے ڈیٹا سیٹس پر جائزہ لینا اور اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ وہ منصفانہ اور غیرجانبدار ہوں۔

• تعصب کا پتہ لگانا: AI ماڈل کی تربیتی ڈیٹا یا الگورتھم میں موجود تعصب کا پتہ لگانے کے لیے تعصب کا پتہ لگانے کی تکنیکوں کا استعمال کرنا۔
• انصاف کے میٹرکس: مختلف آبادیاتی گروہوں میں AI ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے آبادیاتی مساوات، موقع کی مساوات اور مساوی مشکلات جیسے انصاف کے میٹرکس کا استعمال کرنا۔
• تخفیف کی حکمت عملی: AI ماڈلز میں موجود تعصب کو کم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے تخفیف کی حکمت عملیوں پر عمل درآمد کرنا کہ وہ تمام صارفین کے لیے منصفانہ ہوں۔

وضاحت اور شفافیت

AI ماڈلز اکثر ‘سیاہ خانے’ ہوتے ہیں، اور ان کے فیصلے کرنے کے طریقے کو سمجھنا مشکل ہوتا ہے۔ AI ماڈلز کی وضاحت اور شفافیت کو بہتر بنانا اعتماد اور احتساب کے لیے ضروری ہے۔

• وضاحت کی تکنیکیں: SHAP قدروں اور LIME جیسی وضاحت کی تکنیکوں کا استعمال AI ماڈل کے مخصوص فیصلے کرنے میں سب سے اہم عوامل کی وضاحت کے لیے کرنا۔
• شفافیت کے اوزار: شفافیت کے اوزار فراہم کرنا جو صارفین کو AI ماڈل کے فیصلے کرنے کے عمل کو سمجھنے اور ممکنہ تعصبات یا غلطیوں کی نشاندہی کرنے کی اجازت دیں۔
• دستاویزات: AI ماڈل کے تربیتی ڈیٹا، الگورتھم اور کارکردگی میٹرکس کو ریکارڈ کرنا تاکہ اس کی شفافیت اور افہام و تفہیم کو بہتر بنایا جا سکے۔

مسلسل نگرانی اور جائزہ

AI ماڈلز جامد نہیں ہیں؛ ان کی کارکردگی وقت کے ساتھ ساتھ تبدیل ہو سکتی ہے کیونکہ وہ نئے ڈیٹا کے سامنے آتے ہیں اور بدلتے ہوئے ماحول کے مطابق ڈھلتے ہیں۔ AI ماڈلز کے درست، موثر اور اخلاقی رہنے کو یقینی بنانے کے لیے مسلسل نگرانی اور جائزہ لینا ضروری ہے۔

• کارکردگی کی نگرانی: AI ماڈل کی کارکردگی کو ٹریک کرنے اور ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرنے کے لیے کارکردگی کی نگرانی کے نظام پر عمل درآمد کرنا۔
• دوبارہ تربیت: AI ماڈلز کو نئے ڈیٹا کے ساتھ باقاعدگی سے دوبارہ تربیت دینا تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ تازہ ترین رہیں اور بدلتے ہوئے ماحول کے مطابق ڈھلیں۔
• تاثرات کی لوپ: تاثرات کی لوپ قائم کرنا جو صارفین کو AI ماڈل کی کارکردگی کے بارے میں تاثرات دینے کی اجازت دے، اور ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کی جائے۔

AI تشخیص کے زیادہ جامع طریقے کو اپنا کر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI ماڈل قابل اعتماد، قابل اعتماد اور معاشرے کے لیے فائدہ مند ہیں۔ بینچ مارکس اب بھی ایک قیمتی ٹول ہیں، لیکن انہیں AI ماڈلز کی خوبیوں، خامیوں اور دنیا پر ممکنہ اثرات کی مزید گہرائی سے سمجھ حاصل کرنے کے لیے دیگر کوالٹیٹیو اور مقداری تشخیصوں کے ساتھ استعمال کیا جانا چاہیے۔