ಎಲ್ಎಲ್ಎಮ್ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಯಂತ್ರ-ಶಿಕ್ಷಣ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ರದ್ದು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಮಿಶ್ರಣ, ಮತದಾನ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಬ್ಬ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಶಕ್ತಿಯುತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಚನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಣ ಯಾವುದೇ ಅಸಹಮತಿಯನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತದೆ. Argumentree.AI ವಿಭಿನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಇದು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ಇತರ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಸಹಮತಿಯನ್ನು ಮೃದುವಾಗಿಸುವ ಬದಲು ದೃಶ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಟೋಕನ್ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ — ಇದು ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯುತತೆಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲ, ಉಚಿತ ನವೀಕರಣವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಣನೆಯಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯವಿದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮೀಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಎಲ್ಎಲ್ಎಮ್ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ಸ್ವಾಯತ್ತ ದೋಷಗಳು ರದ್ದುಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಬ್ಬ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ — Argumentree.AI ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾಲಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಎಲ್ಎಲ್ಎಮ್ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತತೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಬ್ಬ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತೆ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Argumentree.AI ಬದಲಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿಸುತ್ತದೆ — ಆದ್ದರಿಂದ ಅಸಹಮತಿ ದೃಶ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲೂ, ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಿದೆ.
ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಯಂತ್ರ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಹಳೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ: ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ನಂಬಿಕೆ ಇಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ. ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ರದ್ದು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾಡುಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲ್ಗಳು; ಮೂರು ಜನರನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಬಹುಮತ ಉತ್ತರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೂಡ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲ್.
ಒಂದು ಎಲ್ಎಲ್ಎಮ್ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಇದೇ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ — ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದವುಗಳನ್ನು ಆದರ್ಶವಾಗಿ — ಮತ್ತು ಅವರು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಂದಾಗ, ಆ ಒಪ್ಪಂದವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ವಾಸದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಅವರು ವಿಭಜಿತವಾದಾಗ, ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೀರಿ, ಇದು ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿ ಸುಳ್ಳು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮುಚ್ಚಿತ್ತು.
ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವೇ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮಾರ್ಗವು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ: ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಿ, ಬಹುಮತ ಮತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಅಥವಾ "ಉತ್ತಮ" ಮಾದರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಿ. ಇದು ಎಲ್ಲವನ್ನು ಒಬ್ಬ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಸಮೂಹವು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಒಬ್ಬ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ತರ್ಕವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತವೆ
ಇದು ಒಬ್ಬ ಲೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಅಂಕಿ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯಾವ ಮಾದರಿ ಏನು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ಹಚ್ಚುತ್ತದೆ
Argumentree.AI ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿಯಲ್ಲಿಡುವುದಿಲ್ಲ
ಪ್ರತಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ನಂತರ ಇತರ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಪಿಯರ್ ರೇಟಿಂಗ್)
ವಿರೋಧವು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ — ನೀವು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ
"ಈ ಸ್ಥಳಾಂತರ ಯೋಜನೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವೇ?" ಎಂದು ಕೇಳಿ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು "72% ಸುರಕ್ಷಿತ" ಅಂಕೆಗೆ ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಬಹುದು — ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ, ಆದರೆ ನೀವು ಏಕೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ವಾದವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇRollback ಗ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಬ್ಬನು ಇತರರು ತಪ್ಪಿಸಿದ ವಿಭಿನ್ನ ಲಾಕ್ಗ್ ಚಿಂತನವನ್ನು ಎತ್ತುತ್ತಾನೆ. ಮಿಶ್ರಿತ ಅಂಕೆ ಎರಡು ವಾದಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಿತು, ಅದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವ ರೀತಿಯಲ್ಲೂ ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೂ, ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಒಬ್ಬ ಕರೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಇದು ಏನೂ ಇಲ್ಲಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ:
Argumentree.AI ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ನ ಶಕ್ತಿಯುತತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹು ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ — ವೈವಿಧ್ಯವೇ ಉದ್ದೇಶ
ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರೋ/ಕಾನ್ ವಾದಗಳು ಅಂಕಿತಗೊಳಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಸರಾಸರಿಯಲ್ಲಿಲ್ಲ
ಪ್ರತಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಇತರ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ನೀವು ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯಂತೆ ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತೀರಿ
LLM ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಲೋಚನೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ನಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ - ಅಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮತದಾನ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ, ಮತದಾನ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿ ನಿಮಗೆ ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಕಣ್ಣು ಮುಚ್ಚಿದ ಸ್ಥಳಗಳೊಂದಿಗೆ. ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ - ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ಸ್ವಾಯತ್ತ ದೋಷಗಳು ಭಾಗಶಃ ರದ್ದುಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಒಗ್ಗುವಾಗ, ಆ ಒಪ್ಪಂದವು ವಿಶ್ವಾಸದ ಸಂಕೇತ; ಅವರು ವಿಭಜಿತವಾಗುವಾಗ, ನೀವು ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯು ಮರೆಮಾಚಿದ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮೇಲಕ್ಕೆ ತರುತ್ತೀರಿ.
ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಇದು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ, ಮತದಾನ ಅಥವಾ ಇತರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮಿಶ್ರಿತ ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಶಕ್ತಿಯುತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ತರ್ಕವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತದೆ: ನೀವು ಸಮತಲವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಮಾದರಿಯು ಏನು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಹೇಳಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಈ ವ್ಯಾಪಾರ ಒಬ್ಬ ಲೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಅಂಕವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅಸಹಮತಿಯನ್ನು ನೀವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಳನೋಟವಾಗಿರುವಾಗ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ.
ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮಿಶ್ರಿತ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, Argumentree.AI ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯು ಇತರ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿರೋಧವು ಮೃದುವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಕೇವಲ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಅಂಕವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿತವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಎನ್ಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ಕರೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ಮಾಯಾಜಾಲವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಉಚಿತವಲ್ಲ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಲಾಭ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸದ ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು ಅಥವಾ ಒಬ್ಬ ಹಕ್ಕು ಎಷ್ಟು ವಿವಾದಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಣನೆಯಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯವಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ, ನಿಯಮಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಕರೆ.
ಅಸಹಮತಿಯನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ವಾದಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು ಅವರು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಉಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ