ভাষা এআই গাইড
এলএলএম মূল্যায়ন
এলএলএম মূল্যায়ন সংজ্ঞায়িত কাজ এবং ব্যর্থতার অবস্থার বিরুদ্ধে একটি ভাষা মডেল বা অ্যাপ্লিকেশন পরিমাপ করে।
এই নির্দেশিকা শুনুনএআই-বর্ণিত · ~2 min
এই পৃষ্ঠায়2 মিনিট পঠিত
ওভারভিউ
প্রাসঙ্গিক মাত্রার মধ্যে তথ্যগত নির্ভুলতা, নির্দেশনা অনুসরণ, পুনরুদ্ধারের ব্যবহার, দৃঢ়তা, খরচ এবং প্রতিক্রিয়া সময় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। একটি একক পছন্দ স্কোর খুব কমই তাদের সব ক্যাপচার.
মূল টেকওয়ে
- সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন কনফিগারেশন মূল্যায়ন.
- গ্রেডিং পদ্ধতি নিজেরাই যাচাই করুন।
- বিরত থাকা এবং প্রতিপক্ষের মামলা অন্তর্ভুক্ত করুন।
গভীর ডুব
সিস্টেম ব্যবহারকারীরা আসলে প্রাপ্ত মূল্যায়ন. পুনরুদ্ধার, সরঞ্জাম এবং একটি নির্দিষ্ট প্রম্পট সহ একটি মডেল একা পরীক্ষা করা একই মডেল থেকে ভিন্নভাবে আচরণ করতে পারে। টুল কল এবং পুনরায় চেষ্টা করার সীমা সহ মূল্যায়ন রেকর্ডের সাথে এই সেটিংস সংরক্ষণ করুন। ব্যাখ্যার প্রয়োজন এমন বিচারের সাথে নির্ধারক চেকগুলিকে একত্রিত করুন। কিছু এক্সট্র্যাক্ট করা ক্ষেত্র বা এক্সিকিউটেবল টেস্টের জন্য সঠিক মিল কাজ করে, যখন সারাংশ প্রমাণ এবং বাদ দেওয়ার জন্য একটি রুব্রিকের প্রয়োজন হতে পারে। রুব্রিকটি লিখুন যাতে বিভিন্ন পর্যালোচকরা এটি ধারাবাহিকভাবে প্রয়োগ করতে পারে এবং মতবিরোধ পরীক্ষা করতে পারে। একটি মডেল গ্রেডিং এর সাথে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু এর বিচার হল সম্ভাব্য পক্ষপাত সহ আরেকটি পরিমাপ প্রক্রিয়া। স্বাধীনভাবে পর্যালোচনা করা উদাহরণের বিপরীতে এটি পরীক্ষা করুন, যেখানে উপযুক্ত উত্তরের ক্রম পরিবর্তন করুন এবং এটি শুদ্ধতার চেয়ে শব্দচয় বা শৈলীকে বেশি পুরস্কৃত করে কিনা তা পরীক্ষা করুন। একটি মডেলের অনুমোদন অন্য মডেলকে স্বাধীন প্রমাণ হিসাবে বিবেচনা করবেন না। অনুপযুক্ত প্রশ্ন, বিরোধপূর্ণ উত্স, দীর্ঘ-প্রসঙ্গ কেস এবং পুনরুদ্ধার করা উপাদানগুলিতে ক্ষতিকারক নির্দেশাবলী অন্তর্ভুক্ত করুন যখন এগুলি প্রাসঙ্গিক হয়৷ টাস্ক এবং ত্রুটির তীব্রতা দ্বারা ফলাফল রিপোর্ট করুন. হোল্ড-আউট উপাদান রিফ্রেশ করার সময় রিগ্রেশন কেস হিসাবে ব্যর্থ উদাহরণগুলি ধরে রাখুন যাতে মূল্যায়ন একটি মুখস্থ লক্ষ্যে পরিণত না হয়।
04কাজের উদাহরণ
বাস্তব সমর্থন থেকে পৃথক সহায়কতা
একটি মডেলকে একটি উদ্ভাবিত নীতি দিন যাতে শুধুমাত্র 14 দিনের মধ্যে ফেরত পাওয়া যায়।
শিপিং ফেরত দেওয়া হয় কিনা জিজ্ঞাসা করুন। একটি আত্মবিশ্বাসী উত্তর অসমর্থিত কারণ নীতি বলে না।
একটি উত্তর স্কোর করুন যা অনুপস্থিত তথ্যটিকে একটি উদ্ভাবিত নীতির চেয়ে বেশি চিহ্নিত করে, এমনকি যদি উদ্ভাবনটি আরও সহায়ক বলে মনে হয়।
এটা কি দেখায়
এই নির্মিত মামলাটি সাবলীলতার পরিবর্তে প্রমাণ পরিচালনার মূল্যায়ন করে।
বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন
প্রতিটি দাবি সরবরাহকৃত উত্তরণ দ্বারা সমর্থিত কিনা সে সম্পর্কে একটি নথির উত্তর গ্রেড করুন।
অর্থপূর্ণ আচরণগত পরীক্ষা এবং পর্যালোচনার মাধ্যমে জেনারেট করা কোড যাচাই করুন।
এটাকে বাস্তবে প্রয়োগ করা হচ্ছে
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
- গতি এবং স্কেল. ভাষার কর্মপ্রবাহ ধারাবাহিকতাকে ত্যাগ না করে দ্রুত অগ্রসর হতে পারে।
- অ্যাক্সেস এবং পৌঁছানো. এটি ভাষা এবং যোগাযোগ শৈলী জুড়ে অ্যাক্সেস প্রসারিত করে।
- সুস্পষ্ট সিদ্ধান্ত. অটোমেশন পুনরাবৃত্তি পরিচালনা করার সময় দলগুলি বিচারে আরও বেশি সময় ব্যয় করতে পারে।
জন্য সতর্ক
- হ্যালুসিনেটেড ফ্যাক্টগুলি শান্তভাবে রিপোর্ট, সমর্থন প্রবাহ, বা গবেষণা আউটপুট প্রবেশ করতে পারে।
- প্রম্পট সংবেদনশীলতা অনুরূপ অনুরোধ জুড়ে অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল তৈরি করতে পারে।
- অ্যাক্সেস কন্ট্রোল দুর্বল হলে সংবেদনশীল পাঠ্য ডেটা উন্মুক্ত হতে পারে।
পরবর্তী পদক্ষেপ
- রোলআউট করার আগে আউটপুট ফর্ম্যাট, টোন এবং মানের মান নির্ধারণ করুন।
- যখনই নির্ভুলতা গুরুত্বপূর্ণ তখন বিশ্বস্ত উত্সের সাথে গ্রাউন্ড প্রতিক্রিয়া।
- উচ্চ-স্টেকের আউটপুটগুলির জন্য একটি মানব পর্যালোচনা চেকপয়েন্ট রাখুন।
- ব্যর্থতার নিদর্শনগুলি ট্র্যাক করুন এবং প্রম্পট বা ওয়ার্কফ্লোগুলিকে নিয়মিতভাবে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন।
সূত্র এবং আরও পড়ুন
- Yen and colleaguesহেলমেট: দীর্ঘ-প্রসঙ্গ ভাষার মডেল মূল্যায়ন করা
অন্বেষণ চালিয়ে যান
ফ্রি নিউজলেটার
প্রতিদিনের এআই ব্রিফিং পান
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিন সকালে তিনটি যাচাইকৃত এআই স্টোরি, সহজ ইংরেজিতে লেখা। চিরকালের জন্য ফ্রি, কোনো বিজ্ঞাপন নেই।
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিনে একটি ইমেল। এক ক্লিকেই আনসাবস্ক্রাইব করুন। আমরা কখনোই আপনার ঠিকানা বিক্রি বা শেয়ার করি না।
নিজেকে পরীক্ষা করুন
Take the LLM Evaluations quiz
প্রতিটি উত্তরের তাৎক্ষণিক ফিডব্যাক, এবং কোর্স পাস করার পর যাচাইযোগ্য আইডি সহ একটি শেয়ারযোগ্য সার্টিফিকেট।
ফ্রি এআই শিক্ষাকে সমর্থন করুন। AI Understanding একটি 501(c)(3) অলাভজনক প্রতিষ্ঠান — কোনো বিজ্ঞাপন নেই, কোনো পেওয়াল নেই, কখনোই না। একটি দান করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
একজন এলএলএম বিচারক কি সমস্ত মানুষের পর্যালোচনা প্রতিস্থাপন করতে পারেন?
এটি কিছু চেক স্কেল করতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু এর নির্ভরযোগ্যতা রুব্রিক এবং ডোমেনের জন্য বৈধতা প্রয়োজন। পরিণতিমূলক বা অস্পষ্ট ক্ষেত্রে স্বাধীন পর্যালোচনার প্রয়োজন হতে পারে।
শিখতে থাকুন
সম্পর্কিত গাইড
এই বিষয়ের জন্য বাছাই করা আরও গাইড