AI کو استنباط (Inference) کو حقیقت (Fact) کے طور پر غلط لیبل کرنے سے کیسے روکیں

AI ریسرچ ایجنٹس اکثر حقائق کو اندازوں کے ساتھ ملا دیتے ہیں۔ ایک ویب پیج مارکیٹ کی قیمت بیان کر سکتا ہے۔ ایجنٹ پھر یہ نتیجہ اخذ کرتا ہے کہ مارکیٹ تیزی سے بڑھ رہی ہے۔ حتمی متن میں دونوں بیانات ایک جیسے نظر آتے ہیں۔ ڈیٹا اور رائے کا یہ ملاپ خطرناک ہے۔

آپ اسے بہتر پرامپٹس (prompts) کے ذریعے ٹھیک نہیں کر سکتے۔ پرامپٹس احتمالی (probabilistic) ہوتے ہیں۔ دباؤ میں، ماڈل اندازہ لگائے گا۔

اس کا حل ساختی (structural) ہے۔ فیصلہ سازی کا اختیار LLM سے ہٹا کر اپنے کوڈ میں منتقل کریں۔

کام کو دو حصوں میں تقسیم کریں:

LLM یہ کرتا ہے:

  • پیج سے دعوے (claims) نکالنا۔
  • متن کا خلاصہ کرنا۔

Deterministic کوڈ یہ کرتا ہے:

  • دعووں کو اسکور کرنا۔
  • ذرائع کی تصدیق کرنا۔
  • دعووں کو FACT یا INFERENCE کے طور پر لیبل کرنا۔
  • یہ فیصلہ کرنا کہ ڈیٹا تازہ (fresh) ہے یا نہیں۔

ایک دعویٰ صرف اسی صورت میں FACT کا لیبل حاصل کرتا ہے جب وہ سخت اصولوں پر پورا اترے۔ مثال کے طور پر، اسے دو آزاد ذرائع یا ایک آفیشل API سے ملنا چاہیے۔ باقی ہر چیز INFERENCE بن جاتی ہے۔

اس پائپ لائن (pipeline) کا استعمال کریں:

  1. PLAN: سوال کو ذیلی سوالات (sub-queries) میں تبدیل کریں۔
  2. HARVEST: مختلف راستوں سے ڈیٹا حاصل کریں۔
  3. NORMALIZE: ڈھانچے کے مطابق دعوے نکالنے کے لیے LLM کا استعمال کریں۔ یہ واحد مرحلہ ہے جس میں LLM استعمال ہوتا ہے۔
  4. CORROBORATE: دعووں کو گروہ بندی کریں اور آزاد ذرائع کی تعداد گنیں۔
  5. SCORE: لیبل لگانے کے لیے اصولوں کا اطلاق کریں۔
  6. RENDER: حقائق، استنباط (inferences)، اور گمشدہ معلومات دکھائیں۔

آزادی (Independence) کلیدی حیثیت رکھتی ہے۔ ایک بلاگ کا دوسرے بلاگ کا حوالہ دینا دو ذرائع نہیں کہلاتا۔ کسی حقیقت کی تصدیق کے لیے آپ کو الگ ڈومینز یا ایک آفیشل API کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایک قابل اعتماد ایجنٹ کے لیے ان اصولوں پر عمل کریں:

  • escalation کا استعمال کریں: پہلے ویب سرچ آزمائیں۔ صرف اس صورت میں نیوز انجن یا تعلیمی سرچ (academic search) کی طرف جائیں اگر پہلا مرحلہ ناکام ہو جائے۔
  • تازگی (freshness) پر نظر رکھیں: پرانے ڈیٹا کو stale کے طور پر لیبل کریں۔ پرانے حقائق کو موجودہ نہ ہونے دیں۔
  • خلا (gaps) کو ظاہر کریں: ان چیزوں کی فہرست بنائیں جو آپ کو نہیں مل سکیں۔ خاموش خلا ایک ناکامی ہے۔
  • دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت (reproducibility) کو یقینی بنائیں: ایک ہی سوال کے نتیجے میں ہر بار ایک جیسے لیبلز ملنے چاہئیں۔ اگر لیبلز بدلتے ہیں، تو اس کا مطلب ہے کہ LLM ڈیٹا کو اسکور کر رہا ہے۔ اس LLM کال کو ایک فنکشن (function) سے بدل دیں۔

یہ طریقہ ماڈل کو وہ کرنے دیتا ہے جس میں وہ بہترین ہے: پڑھنا اور نکالنا۔ یہ ماڈل کو یہ فیصلہ کرنے سے روکتا ہے کہ کیا سچ ہے۔

ماخذ: https://dev.to/hexisteme/how-to-make-an-ai-research-agent-label-facts-vs-inferences-a-deterministic-provenance-pipeline-5dfn

اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi