OpenAI ભૂતકાળની ચેટ્સનો ઉપયોગ કરીને મોડલની નિષ્ફળતાઓનું અનુમાન લગાવે છે

OpenAI એ મોડલ ક્યારે નિષ્ફળ જશે તેનું અનુમાન લગાવવાની એક રીત શોધી કાઢી છે. તેઓ જૂની યુઝર ચેટ્સને ફરીથી રજૂ (replay) કરીને આ કરી રહ્યા છે.

આ પદ્ધતિ ઐતિહાસિક લોગ્સમાં ભૂલના પેટર્ન શોધે છે. તેને નવા લેબલ કરેલા ડેટાની જરૂર પડતી નથી. આનાથી સુરક્ષા પરીક્ષણ (safety testing) ઝડપી અને સસ્તું બને છે.

તે કેવી રીતે કામ કરે છે:

  • સિસ્ટમ મોડલ દ્વારા વાસ્તવિક ભૂતકાળની વાતચીતોને ફરીથી રજૂ કરે છે.
  • તે અગાઉની ભૂલોના નિશાન શોધે છે.
  • તે વારંવાર થતી ગેરસમજ અથવા એજ કેસ (edge cases) શોધે છે.
  • તે ઓળખે છે કે મોડલ ક્યાં સાચા જવાબોથી વિચલિત થાય છે.

પરંપરાગત પરીક્ષણ ઘણીવાર દુર્લભ ભૂલો ચૂકી જાય છે. આ નવો અભિગમ તે ખામીઓને શોધવા માટે વાસ્તવિક યુઝર વર્તણૂકનો ઉપયોગ કરે છે. તે નકલી ટેસ્ટ કેસ બનાવવાને બદલે હાલના ડેટા પર આધાર રાખે છે.

વર્તમાન મર્યાદાઓ: OpenAI એ હજુ સુધી ચોક્કસ આંકડા શેર કર્યા નથી. આપણે ભૂલના દર (error rates) અથવા બેન્ચમાર્ક સ્કોર વિશે જાણતા નથી. આપણે એ પણ જાણતા નથી કે આ GPT-5 જેવા ભવિષ્યના મોડલ્સ માટે કામ કરશે કે નહીં.

શું ધ્યાન રાખવું: ટેકનિકલ રિપોર્ટ અથવા arXiv પેપરની રાહ જુઓ. અનુમાનિત નિષ્ફળતાઓ અને વાસ્તવિક ડિપ્લોયમેન્ટ ભૂલો વચ્ચેના સંબંધ (correlation) પર ધ્યાન આપો. આનાથી ખબર પડશે કે આ પદ્ધતિ મોટા પાયે (at scale) કામ કરે છે કે નહીં.

સ્ત્રોત: https://dev.to/gentic_news/openai-can-predict-model-failures-via-past-chat-replay-2hej

વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi