ਲਾਭ:
- ਇਹ ਸਮਝ ਕੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਵਿਤਕਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਪੱਖਪਾਤ ਡੇਟਾ (ਇਤਿਹਾਸਕ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਮਾਪ, ਏਕੀਕਰਣ) ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ, ਤੁਰੰਤ ਸ਼ਾਰਟਨਿੰਗ, ਕੈਸ਼ ਅਤੇ ਬੈਚ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਜੇਕਰ ਇਹ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਸਥਾਈ ਲਾਗਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਤਿੰਨ "ਅਦਿੱਖ" ਪਰ ਨਿਰਣਾਇਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ। ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇ ਗਏ ਗਹਿਣੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗ ਹਨ।
ਪੱਖਪਾਤ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ (ਮਾਡਲ ਦਾ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ/ਅਨੁਕੂਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਇਲਾਜ) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਸਰੋਤ:
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ: ਡੇਟਾ ਪਿਛਲੀ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਇਸ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖੇਗਾ।
- ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਪੱਖਪਾਤ: ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ)।
- ਮਾਪ ਪੱਖਪਾਤ: ਲੇਬਲ ਖੁਦ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ "ਚੰਗੇ ਕਰਮਚਾਰੀ" ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪਿਛਲੇ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ)।
- ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ: ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚੈਨਲ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦਾ; ਇਸਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਫੈਸਲਾ ਦੂਜੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੱਖਾਂ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: "ਮਾਡਲ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ ਨਾ ਫਸੋ। ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ
ਨਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪ-ਸਮੂਹ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਹਨ? ਨਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਧਾਰਨਾਵਾਂ:
- ਸਮੂਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ/ਗਲਤ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਸਾਰੇ ਸਮੂਹਾਂ (ਬਰਾਬਰ ਯਾਦ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਥ: ਨਿਆਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ (ਇਹ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਨਤੀਜਾ ਹੈ)। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਿਆਂ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਹੁੰਚ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ
ਮਾੜਾ: "ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 88% ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ।"
Güçlü: "ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 88% ਸੀ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ, ਤਾਂ ਰੀਕਾਲ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ 91% ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ 67% ਸੀ — ਮਾਡਲ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਗਾਇਬ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਕਾਰਨ (ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਘਾਟ), ਉਸ ਸਮੂਹ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਪੁਨਰ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਅਸੀਂ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਟੀਚੇ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਾਂਗੇ। ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।"
ਫਰਕ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਛੁਪਦੀ, ਇਹ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀ ਹੈ।
ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਹਨ:
- ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਲਿਆ? ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ (ਕ੍ਰੈਡਿਟ, ਭਰਤੀ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ) ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਜਵਾਬਦੇਹੀ: ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। “ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਡਲ” ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ AI ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਕਨੂੰਨ (ਉੱਚ-ਜੋਖਮ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ) ਵਿੱਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਹਰੇਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ "ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ" ਰੱਖੋ: ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਹ ਕਿਸ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ/ਮਾੜੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ
AI ਸਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਦੋ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਵਿੱਤੀ ਲਾਗਤ:
- ਟੋਕਨ ਦੀ ਲਾਗਤ (LLM): ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲਾਗਤ ਟੋਕਨਾਂ; ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਵਾਲੀਅਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਬਿੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਬੇਲੋੜੇ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਏਜੰਟ ਲੂਪਸ (ਯੂਨਿਟ 5) ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਹੋਸਟਿੰਗ: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰਚੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ; ਕੈਸ਼ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ; ਬੈਚ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲਾਗਤ: ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਥਿਰਤਾ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ (ਸਹੀ ਆਕਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ) ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਲਾਗਤ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਨਿਯਮ: "ਇਸ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੈ?" ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਰ ਥਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਉਣਾ ਸਲੇਜਹਥੌੜੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੇਖ ਨੂੰ ਹਥੌੜਾ ਮਾਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜਾ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਵਿਤਕਰਾ। ਇੱਕ ਭਰਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿਲਾ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਪੁਰਸ਼-ਪ੍ਰਧਾਨ ਸੀ-ਇਸ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਆ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ, ਡਾਟਾ ਸੰਤੁਲਿਤ, ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਆਮ ਧਾਰਮਿਕਤਾ ਨੇ ਲੁਕਵੇਂ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਢੱਕ ਲਿਆ।
ਕੇਸ 2 - ਅਸਵੀਕਾਰਿਤ ਅਸਵੀਕਾਰ। ਇੱਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਮਾਡਲ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਪਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਿਆ ਕਿ ਕਿਉਂ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਲੈ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਅਸਵੀਕਾਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤਤਾ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਸਬਕ: ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਬਿੱਲ ਸਦਮਾ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਹਰ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ LLM ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ। ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਬਿੱਲ ਅਚਾਨਕ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅੱਧੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬੇਲੋੜੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਨੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਬਕ: ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਪੱਖਪਾਤ/ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਲਈ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ (ਜਨਸੰਖਿਆ/ਖੰਡ) ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਅਤੇ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਟਕਰਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ? ਮਾਡਲ/ਫੈਸਲਾ ਸੰਦਰਭ: [ਵਿਆਖਿਆ]
ਇਸ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਉਦੇਸ਼, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਿਤੀ, ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਉਚਿਤ/ਅਣਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਸਥਿਤੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਬਿੰਦੂ। ਮਾਡਲ: [ਵੇਰਵਾ]
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਸ LLM ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਉਪਲਬਧ: ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਔਸਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲੰਬਾਈ, ਬੇਨਤੀ ਵਾਲੀਅਮ, ਕੀ ਕੈਸ਼ ਹੈ? ਮੁਲਾਂਕਣ: 1) ਕੀ ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ (ਕਿੰਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ)? 2) ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? 3) ਕੀ ਅਕਸਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? 4) ਕੀ ਹਰੇਕ ਬੈਚ ਦੇ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੰਮ ਉਪਲਬਧ ਹੈ?
ਇਸ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕਤਾ/ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।- ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?- ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਕੀ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲਾ ਫੈਸਲਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ?- ਜਵਾਬਦੇਹੀ: ਗਲਤੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?- ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ? - ਨਿਯਮ: ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਪੱਖਪਾਤ ਸਰੋਤ ਸਾਰਣੀ
ਸਰੋਤ
ਲੱਛਣ
ਸਾਵਧਾਨੀ
ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ
ਪਿਛਲਾ ਵਿਤਕਰਾ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਡੇਟਾ ਆਡਿਟ + ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ
ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪੱਖਪਾਤ
ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ + ਸੰਤੁਲਨ
ਮਾਪ ਪੱਖਪਾਤ
ਪੱਖਪਾਤੀ ਲੇਬਲ
ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ
ਏਕੀਕਰਣ ਪੱਖਪਾਤ
ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
ਸਰੋਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸਮੁੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਲੁਕਵੇਂ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।
- "ਮਾਡਲ ਨਿਰਪੱਖ" ਮੰਨ ਕੇ. ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ. ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਜੋਖਮ।
- ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. "ਮਾਡਲ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ" ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ.
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੇਲੋੜੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਊਰਜਾ.
- ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ। ਬਿੱਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਸੁੱਜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਸਫਲਤਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪੱਖਪਾਤ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੋ ਕਿ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ। ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ, ਕੈਸ਼ ਅਤੇ ਬੈਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਮਾਪ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇ ਗਏ ਫਰਿੱਲਾਂ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੀਕਾਲ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਲਿਖੋ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ (ਉਦੇਸ਼, ਡੇਟਾ, ਉਪ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ) ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਠੋਸ ਅਨੁਕੂਲਨ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ / ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟ੍ਰੰਕੇਸ਼ਨ / ਕੈਸ਼ / ਬੈਚ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ, ਮੈਂ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
- ਮੈਂ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਨਿਆਂ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵਾਂਗਾ।
- [ ] ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲਾ ਫੈਸਲਾ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੈਟਰਨ ਕਾਰਡ ਨਾਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਚੁਣਿਆ ਹੈ; ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ/ਕੈਸ਼/ਬੈਚ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।