ویکٹر انسٹیٹیوٹ: معروف AI ماڈلز کا تجزیہ

ویکٹر انسٹیٹیوٹ آف کینیڈا نے حال ہی میں نمایاں لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کے آزادانہ جائزے کے نتائج جاری کیے ہیں، جو ایک غیر جانبدارانہ نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں کہ یہ جدید ترین AI ماڈلز کارکردگی کے جامع معیار کے خلاف کیسے پیمائش کرتے ہیں۔ اس مطالعے میں ان ماڈلز کی صلاحیتوں کا تفصیلی جائزہ لیا گیا ہے، جس میں عام معلومات، کوڈنگ کی مہارت، سائبرسیکیوریٹی کی مضبوطی اور دیگر اہم شعبوں کا احاطہ کیا گیا ہے۔ نتائج ان معروف AI ایجنٹس کی طاقتوں اور کمزوریوں دونوں کے بارے میں ضروری بصیرت پیش کرتے ہیں۔

AI ماڈلز کا پھیلاؤ اور بینچ مارکس کی ضرورت

AI منظر نامہ نئی اور تیزی سے طاقتور LLMs کی ترقی اور رہائی میں بے مثال اضافے کا مشاہدہ کر رہا ہے۔ ہر نیا ماڈل بہتر صلاحیتوں کا وعدہ کرتا ہے، انسانی کی طرح ٹیکسٹ جنریشن سے لے کر پیچیدہ مسئلہ حل کرنے اور فیصلہ سازی کی صلاحیتوں تک۔ یہ تیز رفتار پیش رفت AI حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے بڑے پیمانے پر اختیار کردہ اور قابل اعتماد بینچ مارکس کی اہم ضرورت کو اجاگر کرتی ہے۔ یہ بینچ مارکس محققین، ڈویلپرز اور صارفین کے لیے ضروری ٹولز کے طور پر کام کرتے ہیں، جو انہیں ان ماڈلز کی کارکردگی کی خصوصیات کو درستگی، وشوسنییتا اور منصفانہ پن کے لحاظ سے مکمل طور پر سمجھنے کے قابل بناتے ہیں۔ اس طرح کی سمجھ AI ٹیکنالوجیز کی ذمہ دارانہ تعیناتی کے لیے انتہائی ضروری ہے۔

ویکٹر انسٹیٹیوٹ کا ‘اسٹیٹ آف ایویلیوایشن’ مطالعہ

ویکٹر کی AI انجینئرنگ ٹیم نے اپنے جامع ‘اسٹیٹ آف ایویلیوایشن’ مطالعے میں دنیا کے مختلف حصوں سے 11 معروف LLMs کا جائزہ لینے کا کام کیا۔ اس انتخاب میں عوامی سطح پر دستیاب (‘اوپن’) ماڈلز، جیسے DeepSeek-R1 اور Cohere’s Command R+، اور تجارتی طور پر دستیاب (‘کلوزڈ’) ماڈلز، بشمول OpenAI’s GPT-4o اور Google سے Gemini 1.5 شامل تھے۔ ہر AI ایجنٹ کو 16 مختلف پرفارمنس بینچ مارکس پر مشتمل ایک سخت ٹیسٹنگ کے عمل سے گزارا گیا، جس سے یہ اب تک کیے گئے سب سے مکمل اور آزادانہ جائزوں میں سے ایک بن گیا۔

کلیدی بینچ مارکس اور جانچ کے معیار

مطالعے میں استعمال ہونے والے 16 پرفارمنس بینچ مارکس کو AI ماڈلز کی مؤثر اور ذمہ دارانہ تعیناتی کے لیے اہم صلاحیتوں کی ایک وسیع رینج کا جائزہ لینے کے لیے احتیاط سے منتخب کیا گیا تھا۔ ان بینچ مارکس میں شامل ہیں:

• عام معلومات: ٹیسٹ جو مختلف ڈومینز میں حقائق پر مبنی معلومات تک رسائی اور استعمال کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کا جائزہ لینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔
• کوڈنگ کی مہارت: جائزے جو مختلف پروگرامنگ لینگویجز میں کوڈ کو سمجھنے، تیار کرنے اور ڈیبگ کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کی پیمائش کرتے ہیں۔
• سائبرسیکیوریٹی کی مضبوطی: جائزے جو کمزوریوں کی نشاندہی کرنے اور ممکنہ سائبر خطرات کے خلاف ماڈل کی لچک کا جائزہ لینے پر مرکوز ہیں۔
• استدلال اور مسئلہ حل کرنا: بینچ مارکس جو پیچیدہ منظرناموں کا تجزیہ کرنے، منطقی نتائج اخذ کرنے اور مؤثر حل تیار کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو جانچتے ہیں۔
• قدرتی زبان کی تفہیم: جائزے جو انسانی زبان کو سمجھنے اور اس کی تشریح کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کی پیمائش کرتے ہیں، بشمول لطیف تاثرات اور سیاق و سباق کے اشارے۔
• تعصب اور منصفانہ پن: جائزے جو ماڈل کے نتائج میں ممکنہ تعصبات کی نشاندہی کرنے اور ان کو کم کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، جو مختلف آبادیوں کے لیے منصفانہ اور مساوی نتائج کو یقینی بناتے ہیں۔

ہر ماڈل کو بینچ مارکس کے اس جامع سوٹ سے گزار کر، ویکٹر انسٹیٹیوٹ کا مقصد ان کی صلاحیتوں اور حدود کی مکمل اور باریک بینی سے سمجھ فراہم کرنا تھا۔

آزاد اور معروضی جائزے کی اہمیت

ویکٹر کے نائب صدر برائے AI انجینئرنگ، دیول پانڈیا، AI ماڈلز کی حقیقی صلاحیتوں کو سمجھنے میں آزاد اور معروضی جائزے کے اہم کردار پر زور دیتے ہیں۔ ان کا کہنا ہے کہ اس طرح کے جائزے ‘درستگی، وشوسنییتا اور منصفانہ پن کے لحاظ سے ماڈلز کی کارکردگی کو سمجھنے کے لیے بہت ضروری ہیں۔’ مضبوط بینچ مارکس اور قابل رسائی جائزوں کی دستیابی محققین، تنظیموں اور پالیسی سازوں کو ان تیزی سے تیار ہونے والے AI ماڈلز اور سسٹمز کی طاقتوں، کمزوریوں اور حقیقی دنیا کے اثرات کی گہری سمجھ حاصل کرنے کے قابل بناتی ہے۔ بالآخر، یہ AI ٹیکنالوجیز پر زیادہ اعتماد کو فروغ دیتا ہے اور ان کی ذمہ دارانہ ترقی اور تعیناتی کو فروغ دیتا ہے۔

شفافیت اور جدت کے لیے نتائج کو اوپن سورس کرنا

ایک انقلابی اقدام میں، ویکٹر انسٹیٹیوٹ نے اپنے مطالعے کے نتائج، استعمال کیے گئے بینچ مارکس اور بنیادی کوڈ کو ایک انٹرایکٹو لیڈر بورڈ کے ذریعے آزادانہ طور پر دستیاب کرایا ہے۔ اس اقدام کا مقصد شفافیت کو فروغ دینا اور AI جدت میں پیش رفت کو فروغ دینا ہے۔ اس قیمتی معلومات کو اوپن سورس کرکے، ویکٹر انسٹیٹیوٹ محققین، ڈویلپرز، ریگولیٹرز اور آخر صارفین کو آزادانہ طور پر نتائج کی تصدیق کرنے، ماڈل کی کارکردگی کا موازنہ کرنے اور اپنے بینچ مارکس اور جائزے تیار کرنے کے قابل بنا رہا ہے۔ اس باہمی تعاون کے نقطہ نظر سے AI ماڈلز میں بہتری اور اس شعبے میں جوابدہی کو بڑھانے کی توقع ہے۔

ویکٹر کے AI انفراسٹرکچر اور ریسرچ انجینئرنگ مینیجر جان ولس، جنہوں نے اس پروجیکٹ کی قیادت کی، اس اوپن سورس نقطہ نظر کے فوائد پر روشنی ڈالتے ہیں۔ ان کا کہنا ہے کہ اس سے اسٹیک ہولڈرز کو ‘آزادانہ طور پر نتائج کی تصدیق کرنے، ماڈل کی کارکردگی کا موازنہ کرنے اور بہتری اور جوابدہی کو بڑھانے کے لیے اپنے بینچ مارکس اور جائزے تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے۔’

انٹرایکٹو لیڈر بورڈ

انٹرایکٹو لیڈر بورڈ مطالعے کے نتائج کو دریافت کرنے کے لیے ایک صارف دوست پلیٹ فارم مہیا کرتا ہے۔ صارفین یہ کر سکتے ہیں:

• ماڈل کی کارکردگی کا موازنہ کریں: مختلف بینچ مارکس پر مختلف AI ماڈلز کی کارکردگی کا سائیڈ بہ سائیڈ موازنہ دیکھیں۔
• بینچ مارک کے نتائج کا تجزیہ کریں: ماڈل کی صلاحیتوں کی مزید تفصیلی تفہیم حاصل کرنے کے لیے انفرادی بینچ مارکس کے نتائج میں گہرائی میں جائیں۔
• ڈیٹا اور کوڈ ڈاؤن لوڈ کریں: اپنے تجزیے اور تجربات کرنے کے لیے مطالعے میں استعمال ہونے والے بنیادی ڈیٹا اور کوڈ تک رسائی حاصل کریں۔
• نئے بینچ مارکس کا تعاون کریں: مستقبل کے جائزوں میں شمولیت کے لیے اپنے بینچ مارکس جمع کرائیں۔

یہ وسائل مہیا کرکے، ویکٹر انسٹیٹیوٹ ایک باہمی تعاون پر مبنی ایکو سسٹم کو فروغ دے رہا ہے جو AI ٹیکنالوجیز کی ترقی کو تیز کرتا ہے اور ذمہ دارانہ جدت کو فروغ دیتا ہے۔

AI حفاظت میں ویکٹر کی قیادت پر تعمیر کرنا

یہ پروجیکٹ بینچ مارکس کی ترقی میں ویکٹر کی قائم کردہ قیادت کی ایک قدرتی توسیع ہے جو عالمی AI حفاظتی برادری میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ ان بینچ مارکس میں MMLU-Pro، MMMU، اور OS-World شامل ہیں، جو ویکٹر انسٹیٹیوٹ کے فیکلٹی ممبران اور کینیڈا CIFAR AI چیئرز وینھو چن اور وکٹر ژونگ نے تیار کیے تھے۔ یہ مطالعہ ویکٹر کی AI انجینئرنگ ٹیم کے حالیہ کام پر بھی مبنی ہے تاکہ انسپیکٹ ایوالز تیار کیا جا سکے، جو کہ یو کے AI سیکورٹی انسٹیٹیوٹ کے تعاون سے بنایا گیا ایک اوپن سورس AI سیفٹی ٹیسٹنگ پلیٹ فارم ہے۔ اس پلیٹ فارم کا مقصد عالمی حفاظتی جائزوں کو معیاری بنانا اور محققین اور ڈویلپرز کے درمیان تعاون کو آسان بنانا ہے۔

MMLU-Pro، MMMU، اور OS-World

یہ بینچ مارکس مختلف ڈومینز میں AI ماڈلز کی صلاحیتوں اور حدود کا جائزہ لینے کے لیے ضروری ٹولز بن چکے ہیں:

• MMLU-Pro: ایک بینچ مارک جو AI ماڈلز کی انسانیت، سماجی علوم اور STEM شعبوں سمیت مضامین کی ایک وسیع رینج میں سوالوں کے جواب دینے کی صلاحیت کا جائزہ لینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
• MMMU: ایک بینچ مارک جو ملٹی ماڈل ڈیٹا، جیسے تصاویر اور ٹیکسٹ کو سمجھنے اوراستدلال کرنے کی AI ماڈلز کی صلاحیت کا جائزہ لینے پر مرکوز ہے۔
• OS-World: ایک بینچ مارک جو AI ماڈلز کی پیچیدہ، کھلے ماحول میں کام کرنے کی صلاحیت کو جانچتا ہے، جس میں انہیں نئی صورتحالوں کو سیکھنے اور اپنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

AI حفاظتی برادری میں ان بینچ مارکس کا تعاون کرکے، ویکٹر انسٹیٹیوٹ نے AI ٹیکنالوجیز کی تفہیم اور ذمہ دارانہ ترقی کو آگے بڑھانے میں ایک اہم کردار ادا کیا ہے۔

انسپیکٹ ایوالز: AI سیفٹی ٹیسٹنگ کے لیے ایک باہمی تعاون پر مبنی پلیٹ فارم

انسپیکٹ ایوالز ایک اوپن سورس پلیٹ فارم ہے جو AI حفاظتی جائزوں کو معیاری بنانے اور محققین اور ڈویلپرز کے درمیان تعاون کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ پلیٹ فارم AI حفاظتی ٹیسٹ بنانے، چلانے اور شیئر کرنے کے لیے ایک فریم ورک مہیا کرتا ہے، جو محققین کو یہ کرنے کے قابل بناتا ہے:

• معیاری جائزے تیار کریں: سخت اور معیاری جائزے تیار کریں جو مختلف AI ماڈلز کی حفاظت کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
• جائزے اور نتائج شیئر کریں: اپنے جائزوں اور نتائج کو وسیع تر AI برادری کے ساتھ شیئر کریں، تعاون اور شفافیت کو فروغ دیں۔
• خطرات کی نشاندہی کریں اور انہیں کم کریں: AI ٹیکنالوجیز سے وابستہ ممکنہ خطرات کی نشاندہی کریں اور انہیں کم کریں، ذمہ دارانہ ترقی اور تعیناتی کو فروغ دیں۔

تعاون اور معیاری کاری کو فروغ دے کر، انسپیکٹ ایوالز کا مقصد محفوظ اور زیادہ قابل اعتماد AI سسٹمز کی ترقی کو تیز کرنا ہے۔

محفوظ اور ذمہ دارانہ AI اپنانے کو فعال کرنے میں ویکٹر کا کردار

جیسا کہ تنظیمیں تیزی سے AI کے تبدیلی لانے والے فوائد کو غیر مقفل کرنے کی کوشش کر رہی ہیں، ویکٹر منفرد طور پر آزاد، قابل اعتماد مہارت فراہم کرنے کے لیے پوزیشن میں ہے جو انہیں ایسا محفوظ اور ذمہ دارانہ انداز میں کرنے کے قابل بناتی ہے۔ پانڈیا انسٹیٹیوٹ کے ان پروگراموں پر روشنی ڈالتے ہیں جن میں اس کے صنعتی شراکت دار AI حفاظت اور اطلاق میں سب سے آگے ماہر محققین کے ساتھ تعاون کرتے ہیں۔ یہ پروگرام ایک قیمتی سینڈ باکس ماحول مہیا کرتے ہیں جہاں شراکت دار اپنے مخصوص AI سے متعلق کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ماڈلز اور تکنیکوں کے ساتھ تجربہ اور جانچ کر سکتے ہیں۔

صنعتی شراکت داری کے پروگرام

ویکٹر کے صنعتی شراکت داری کے پروگرام متعدد فوائد پیش کرتے ہیں، بشمول:

• ماہر محققین تک رسائی: معروف AI محققین کے ساتھ تعاون جو AI حفاظت اور اطلاق پر رہنمائی اور مدد فراہم کر سکتے ہیں۔
• سینڈ باکس ماحول: AI ماڈلز اور تکنیکوں کے ساتھ تجربہ کرنے کے لیے ایک محفوظ اور کنٹرول شدہ ماحول تک رسائی۔
• اپنی مرضی کے مطابق حل: ہر شراکت دار کی مخصوص ضروریات اور چیلنجوں کے مطابق بنائے گئے AI حل کی ترقی۔
• علم کی منتقلی: علم کی منتقلی اور صلاحیت کی تعمیر کے مواقع، جو شراکت داروں کو اپنی AI مہارت تیار کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

یہ وسائل مہیا کرکے، ویکٹر تنظیموں کو ممکنہ خطرات کو کم کرتے ہوئے اور ذمہ دارانہ تعیناتی کو یقینی بناتے ہوئے AI کی طاقت کو استعمال کرنے میں مدد کر رہا ہے۔

مخصوص کاروباری چیلنجوں سے نمٹنا

ویکٹر کے صنعتی شراکت دار مالیاتی خدمات، تکنیکی جدت اور صحت کی دیکھ بھال سمیت شعبوں کی ایک متنوع رینج سے آتے ہیں۔ یہ شراکت دار مختلف AI سے متعلق کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ویکٹر کی مہارت سے فائدہ اٹھاتے ہیں، جیسے کہ:

• دھوکہ دہی کا پتہ لگانا: مالیاتی لین دین میں دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کا پتہ لگانے اور روکنے کے لیے AI ماڈلز تیار کرنا۔
• ذاتی نوعیت کی دوا: صحت کی دیکھ بھال میں علاج کے منصوبوں کو ذاتی نوعیت کا بنانے اور مریضوں کے نتائج کو بہتر بنانے کے لیے AI کا استعمال۔
• سپلائی چین کو بہتر بنانا: AI سے چلنے والی پیشن گوئی اور رسد کے انتظام کا استعمال کرتے ہوئے سپلائی چین کے آپریشن کو بہتر بنانا۔
• سائبرسیکیوریٹی کے خطرے کا پتہ لگانا: ریئل ٹائم میں سائبرسیکیوریٹی کے خطرات کا پتہ لگانے اور ان کا جواب دینے کے لیے AI سسٹمز تیار کرنا۔

اپنے صنعتی شراکت داروں کے ساتھ مل کر کام کرکے، ویکٹر جدت کو آگے بڑھانے اور مختلف صنعتوں میں AI کی تبدیلی لانے والی صلاحیت کو غیر مقفل کرنے میں مدد کر رہا ہے۔