90%+ — मजबूत सहमति

अधिकांश मॉडल अधिकांश दावों पर सहमत होते हैं। जबकि यह सटीकता का प्रमाण नहीं है, यह विभिन्न प्रशिक्षण डेटा और आर्किटेक्चर के बीच स्वतंत्र पुष्टि का प्रतिनिधित्व करता है। हल्की सत्यापन आमतौर पर पर्याप्त होती है।

70-89% — मध्यम सहमति

कुछ विशिष्टताओं पर भिन्नता के साथ सामान्य सहमति। मुख्य दावे संभवतः विश्वसनीय हैं, लेकिन विवरणों की पुष्टि की जानी चाहिए। ध्यान दें कि मॉडल कहाँ असहमत हैं।

50-69% — कम सहमति

महत्वपूर्ण असहमति मौजूद है। यह अक्सर संकेत करता है कि प्रश्न उन क्षेत्रों को छूता है जहाँ एआई ज्ञान अनिश्चित है, विषय वास्तव में विवादास्पद है, या प्रश्न अस्पष्ट है। मानव जांच की आवश्यकता है।

<50% — कोई सहमति नहीं

मॉडल सक्रिय रूप से असहमत होते हैं। यहां AI-जनित जानकारी का उपयोग न करें बिना प्राथमिक स्रोत की पुष्टि के। यह मूल्यवान डेटा है—यह आपको बताता है कि AI कहाँ मदद नहीं कर सकता और मानव विशेषज्ञता आवश्यक है।

एकल-मॉडल आत्मविश्वास

• •आंतरिक पैटर्न मिलान के आधार पर
• •सटीकता के साथ अच्छी तरह से मेल नहीं खाता
• •भ्रम के लिए उच्च हो सकता है
• •एक प्रशिक्षण डेटा सेट, एक दृष्टिकोण

मल्टी-मॉडल सहमति

• •स्वतंत्र समझौते के आधार पर
• •क्रॉस-मान्यता के लिए कैलिब्रेट किया गया
• •भ्रम आमतौर पर दोहराते नहीं हैं।
• •कई डेटा सेट, कई दृष्टिकोण

उच्च सहमति सत्य का प्रमाण नहीं है। सभी मॉडल एक ही अंधे स्थान या त्रुटि को साझा कर सकते हैं जो ओवरलैपिंग प्रशिक्षण डेटा से उत्पन्न होती है। सहमति आपको बताती है कि आप कहाँ कैलिब्रेटेड आत्मविश्वास रख सकते हैं, न कि निश्चितता।

उच्च-जोखिम निर्णयों के लिए, सहमति स्कोर आपको सत्यापन प्रयास आवंटित करने में मदद करते हैं: उच्च-सहमति वाले दावों पर कम समय, और निम्न-सहमति वाले दावों पर अधिक समय।