ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ

ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਦਾਅਵੇ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ ਘਟਨਾ ਹੈ ਬਹੁਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ: ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਕਸਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਥਾਂਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ 'ਤੇ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਸਮੂਹ ਸਹਿਮਤੀ ਉੱਚ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਵਿਵਾਦਿਤ, ਘੱਟ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਸਹਿਮਤੀ ਸਹੀਤਾ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪੱਖਪਾਤ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। Argumentree.AI ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕੋ। ਅਸਹਿਮਤੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ 'ਤੇ ਸੱਚਾਈ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।

ਸੰਯੁਕਤ AI ਬੁੱਧੀ ਵੱਲ ਵਾਪਸਬਹੁਤ AI ਅਧਿਐਨ

ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ
ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ

ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਸ਼ੋਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ—ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਉਸ ਥਾਂ ਵੱਲ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਾਅਵਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

TL;DR

ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਸੰਕੇਤ, ਨਾ ਕਿ ਨਾਕਾਮੀ ਵਜੋਂ ਲਓ। ਅਸਹਿਮਤੀ ਉਹ ਸਹੀ ਦਾਅਵੇ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਲਤ ਜਾਂ ਵਿਵਾਦਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ—ਤੁਹਾਡੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੂਚੀ। ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਸਹਿਮਤੀ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਹੀਤਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।

ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਸ਼ੋਰ ਨਹੀਂ

ਇਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ ਕਿ ਦੋ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟਾਈ-ਬ੍ਰੇਕਰ ਦੀ ਇੱਛਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਅਸਹਿਮਤੀ ਖੁਦ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਦਾਅਵਾ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ—ਸ਼ਾਇਦ ਸਬੂਤ ਵਿਵਾਦਿਤ ਹੈ, ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹਾਲੂਸੀਨੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਇਦ ਸਵਾਲ ਉਸ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੁਆਂਸ ਵਾਲਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਲੱਗਦਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਉਸ ਸੰਘਰਸ਼ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਾ: "ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਥਾਂਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਗਲਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ।" ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸੀਮਤ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਜਾਏ ਹਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ।

ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਰੁੱਧ ਅਸਹਿਮਤੀ: ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਕਸ਼ਾ

ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ 'ਤੇ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੈਲਿਬਰੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਹੈ—ਕਿੰਨਾ ਯਕੀਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖਣਾ ਹੈ—ਨਹੀਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਮਸ਼ੀਨ।

ਪੈਟਰਨਜਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨਉੱਚ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਘੱਟ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ—ਫਿਰ ਵੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਪਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ
ਸੰਕੁਚਿਤ ਬਹੁਤਮਧਯਮ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਲਪਸੰਖਿਆ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ
ਵਾਸਤਵਿਕ ਵੰਡਵਿਵਾਦਿਤ / ਘੱਟ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਸਰੋਤ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਉਦਾਹਰਣੀ ਉਦਾਹਰਣ

ਉਦਾਹਰਣੀ ਉਦਾਹਰਣ — ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਨਿਕਾਸ ਨਹੀਂ

ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ: "ਕੀ 1968 ਦਾ ਸਹਿਮਤ ਪਾਣੀ ਦੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?"

  • • ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ "ਨਹੀਂ" ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤ ਦੇ ਅਸਲ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  • • ਇੱਕ ਮਾਡਲ "ਹਾਂ" ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੇਖ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਉਕਤ ਪਾਠ ਦਾ ਉਲਲੇਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕਲਾ "ਹਾਂ"—ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਉਲਲੇਖ—ਇਹ ਅਸਹਿਮਤੀ ਝੰਡਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਕਲ ਮਾਡਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਉਹ ਜਵਾਬ ਸਿੱਧਾ ਸਹੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਇੱਥੇ, ਵੰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਦਾਅਵਾ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਸਰੋਤ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।

ਐਪੀਸਟੇਮਿਕਸ ਨਿਯਮ

ਅਸਹਿਮਤੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਇਹ ਝੰਡਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਾਅਵਾ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਸਹਿਮਤੀ ਸਹੀਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।

Argumentree.AI ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਉਭਾਰੋ

ਅਸਹਿਮਤੀ ਝੰਡੇ

ਵਿਵਾਦਿਤ ਦਾਅਵੇ ਉਭਾਰੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਮਤਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ

ਤਰਕ ਪੜ੍ਹੋ

ਦੇਖੋ ਕਿ ਹਰ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਪਹੁੰਚਿਆ, ਪਾਸੇ-ਪਾਸੇ

ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕੈਲਿਬਰੇਸ਼ਨ

ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰ ਬਿੰਦੂ ਕਿੰਨਾ ਵਿਵਾਦਿਤ ਹੈ

ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ

ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉੱਥੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰੋ

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?

ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਦਾਅਵੇ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਤੇ ਪਹੁੰਚੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਉੱਚ ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤਰਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਵਿਵਾਦਿਤ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹਾਲੂਸੀਨੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸਹਿਮਤੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਥਾਂ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਚੀਜ਼ ਹੈ?

ਨਹੀਂ—ਅਸਹਿਮਤੀ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਿਕਾਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਥਾਂਵਾਂ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਮਾਡਲ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਖਤਰਾ ਕਿੱਥੇ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਵੰਡਦੇ ਹਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਿੱਥੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਜੇ ਮਾਡਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ, ਕੀ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਸਹੀ ਹੈ?

ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ। ਸਹਿਮਤੀ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀਤਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ—ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕੋ ਤਰਬੀਅਤ-ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਘਟਾਓ (ਛੱਡੋ ਨਹੀਂ); ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ। ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ 'ਸ਼ਾਇਦ ਘੱਟ ਖਤਰਾ' ਵਜੋਂ ਲਓ, ਕਦੇ ਵੀ 'ਸਾਬਤ ਸੱਚ' ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।

ਅਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?

ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ 'ਤੇ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਮੂਹ ਸਹਿਮਤੀ ਉੱਚ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਸੰਕੁਚਿਤ ਬਹੁਤ ਮਧਯਮ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਵੰਡ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਵਿਵਾਦਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਲ ਕੈਲਿਬਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ—ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਯਕੀਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖਣਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮੈਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੂਚੀ ਵਜੋਂ ਲਓ। ਹਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਉਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਸਰੋਤ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਅਧਾਰਭੂਤ ਦਾਅਵਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ, ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਅਸਹਿਮਤੀ ਉਹ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ।

ਦੇਖੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹਨ

ਜੋ ਦੋਬਾਰਾ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵੱਲ ਦੱਸਣ ਦਿਓ।

ਮੁਫਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ