ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਅਤੇ "87% ਸਹਿਮਤੀ" ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਨੰਬਰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਗਾਈਡ ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਮਤੀ ਸਕੋਰ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰ ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੈ ਕਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਔਸਤ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ।
ਸਹਿਮਤੀ ਕਿਵੇਂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੋ
ਇਹੀ ਸਵਾਲ GPT-4, Claude, Gemini, Grok ਆਦਿ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ।
ਮੁੱਖ ਦਾਅਵੇ ਨਿਕਾਲੋ
ਹਰ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਥਾਤਮਕ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ
ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰੋ
ਹਰ ਮਾਡਲ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ
ਸੰਮਤੀ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
90%+ — ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਿਮਤੀ
ਅਧਿਕਤਮ ਮਾਡਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਹੀਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਲਕੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
70-89% — ਮੋਡਰੇਟ ਸਹਿਮਤੀ
ਆਮ ਸਹਿਮਤੀ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਪੱਖਾਂ ਨਾਲ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਦਾਅਵੇ ਸੰਭਵਤ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ, ਪਰ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਹਿਮਤੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ।
50-69% — ਘੱਟ ਸਹਿਮਤੀ
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਹਿਮਤੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵਾਲ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਦਾ ਗਿਆਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਾ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਵਿਵਾਦਿਤ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
<50% — ਕੋਈ ਸਹਿਮਤੀ ਨਹੀਂ
ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਅਸਹਿਮਤੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਨਾ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਡਾਟਾ ਹੈ—ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ AI ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰਤਾ ਜਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸਹਿਮਤੀ ਕਿਉਂ ਭਰੋਸੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੀ ਮਾਡਲ ਜਦੋਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਹਾਂ" ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਬਾਰੇ। ਸਹਿਮਤੀ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ-ਮਾਡਲ ਭਰੋਸਾ
- •ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਟਰਨ ਮੇਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ
- •ਸਹੀਤਾ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੈ
- •ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਲਈ ਉੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
- •ਇੱਕ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਇੱਕ ਨਜ਼ਰੀਆ
ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਸਹਿਮਤੀ
- •ਆਜ਼ਾਦ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ
- •ਕ੍ਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
- •ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ।
- •ਕਈ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਕਈ ਨਜ਼ਰੀਏ
ਜੋ ਸਹਿਮਤੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ
ਉੱਚ ਸਹਿਮਤੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੈ। ਸਹਿਮਤੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਯਕੀਨ।
ਉੱਚ-ਦਾਅਵੇ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ, ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਦੇ ਯਤਨ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉੱਚ ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ, ਨੀਵੀਂ ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਸਮਾਂ।
ਸੰਝੇਦਾਰੀ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਖੋਜ ਦੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। "ਕੀ ਮੈਂ ਇਸ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?" ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ "ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?" ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕਾਰਗਰ ਸਵਾਲ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ
ਸੰਮਤੀ ਸਕੋਰ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਾਪ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਇਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਪਣੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ।
ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪੋਸਟ ਦੇ ਬੈਂਡ: 90%+ ਮਜ਼ਬੂਤ, 70–89% ਮੋਡਰੇਟ, 50–69% ਨੀਵਾਂ (ਜਾਂਚ ਕਰੋ), ਅਤੇ 50% ਤੋਂ ਘੱਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਸੰਮਤੀ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ?
ਇਹ ਸਹਿਮਤ ਉੱਤਰ ਸਹੀ ਹੈ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ — ਪੋਸਟ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਯਤਨ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਹੀਤਾ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ।