क्या एआई की मदद से इवैलुएशन बनाए जा सकते हैं?

1. एलएलएम पर आधारित ऐप्लिकेशन की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, इंट्यूशन का इस्तेमाल करना सही तरीका क्यों नहीं है?

   ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि एलएलएम अनुमान के आधार पर काम करते हैं और क्वालिटी अक्सर व्यक्तिपरक होती है.

   ऐसा इसलिए, क्योंकि एलएलएम आम तौर पर स्टैंडर्ड डेवलपमेंट एनवायरमेंट में टेस्ट करने के लिए बहुत धीमे होते हैं.

   ऐसा इसलिए है, क्योंकि एलएलएम डिटरमिनिस्टिक होते हैं. इसका मतलब है कि एक ही इनपुट से हमेशा एक ही आउटपुट मिलता है.

   ऐसा इसलिए है, क्योंकि आधुनिक एलएलएम में गड़बड़ी की दर शून्य होती है. इसलिए, मेज़रमेंट की ज़रूरत नहीं होती.

2. इनमें से कौनसी थीमबिल्डर ऐप्लिकेशन के लिए, नियम के आधार पर किए जाने वाले आकलन का उदाहरण है?

   यह तय करना कि टारगेट ऑडियंस के लिए कोई नारा कितना दिलचस्प है.

   इस बात की पुष्टि करना कि टेक्स्ट के रंग और बैकग्राउंड के रंग के बीच कंट्रास्ट का अनुपात कम से कम 4.5:1 हो.

   यह आकलन करना कि क्या कोई कलर पैलेट, डेंटिस्ट के लिए मनोवैज्ञानिक तौर पर सही है.

   यह जांच करना कि जनरेट किया गया मोटो, उपयोगकर्ता के अनुरोध के मुताबिक प्रेरणा देने वाले टोन से मेल खाता है या नहीं.

3. पॉइंटवाइज़ आकलन के बजाय, पेयरवाइज़ आकलन का इस्तेमाल करने का मुख्य मकसद क्या है?

   एक साथ दो इनपुट की जांच करके, एपीआई कॉल की लागत कम करने के लिए.

   JSON फ़ॉर्मैटिंग जैसी बाइनरी शर्तों का आकलन करने के लिए.

   इससे यह पक्का किया जाता है कि एलएलएम जज, किसी भी आउटपुट को कभी भी 'फ़ेल' लेबल न दे.

   इससे जज को दो आउटपुट में से किसी एक को विजेता चुनने में मदद मिलती है. यह अक्सर किसी आउटपुट को ग्रेड देने से ज़्यादा सटीक होता है.

4. जज मॉडल कॉन्फ़िगर करते समय, आपको तापमान को 0 पर क्यों सेट करना चाहिए?

   ज़्यादा जानकारी देने के लिए, ताकि जज ज़्यादा लंबे और ज़्यादा जानकारी वाले तर्क जनरेट कर सके.

   लागत के लिए, कम टोकन का इस्तेमाल करके जज को सस्ता बनाने के लिए.

   जवाब में एकरूपता बनाए रखने के लिए, ताकि जज हर बार एक ही इनपुट के लिए एक जैसा जवाब दे.

   जज की आलोचनाओं को ज़्यादा क्रिएटिव बनाने के लिए.

5. आपकी आकलन पाइपलाइन में ओवरफ़िटिंग का क्या मतलब है?

   जब किसी प्रॉम्प्ट में बदलाव किया जाता है, ताकि वह किसी खास अलाइनमेंट को पूरा कर सके. हालांकि, ऐसा करने पर वह नए और अनदेखे डेटा के लिए सामान्य तौर पर काम नहीं करता.

   जब जज, सीआई/सीडी में बहुत धीरे-धीरे चलता है.

   जब नियम-आधारित टेस्ट और एआई के आकलन, दोनों का इस्तेमाल किया जाता है.

   जब जज को बहुत कम तापमान या बहुत ज़्यादा सेटिंग के साथ कॉन्फ़िगर किया जाता है.

6. बूटस्ट्रैपिंग तकनीक का इस्तेमाल किस लिए किया जाता है?

   जज के स्कोर की संवेदनशीलता की जांच करने के लिए, अलाइनमेंट डेटासेट को फिर से रैंडम तरीके से सैंपल किया जाता है.

   छोटे मॉडल का इस्तेमाल करके, सिंथेटिक उपयोगकर्ता इनपुट की बड़ी मात्रा जनरेट करने के लिए.

   ऐप्लिकेशन के कोड में मौजूद गड़बड़ियों को अपने-आप ठीक करने के लिए.

   जज के सभी इनपुट और आउटपुट के लिए, JSON स्कीमा लागू करना.

7. इंसान के विशेषज्ञों या जज और इंसान के बीच, 'सिर्फ़ संयोग से नहीं, बल्कि सोच-समझकर फ़ैसला लेना' को मेज़र करने के लिए किस मेट्रिक का इस्तेमाल किया जाता है?

   कितना सटीक है

   सटीक

   कैपा स्कोर

   F₁ स्कोर

8. बुरे बर्ताव का आकलन करते समय, सटीक जवाब देने के बजाय ज़्यादा से ज़्यादा जवाब देने को प्राथमिकता क्यों दी जाती है?

   ऐसा इसलिए है, क्योंकि इस खास संदर्भ में टॉक्सिक आउटपुट को नेगेटिव क्लास माना जाता है.

   ऐसा इसलिए, क्योंकि ज़हरीले कॉन्टेंट वाले सभी आउटपुट की पहचान करना ज़्यादा ज़रूरी है. भले ही, कुछ आउटपुट ऐसे हों जिन्हें गलत तरीके से ज़हरीला कॉन्टेंट माना गया हो. ऐसा न हो कि ज़हरीले कॉन्टेंट वाले आउटपुट की पहचान न हो पाए.

   ज़्यादा सटीक होने की वजह से, यह पक्का होता है कि जज कभी भी बहुत ज़्यादा सख्त न हो.

   रीकॉल के लिए कम एपीआई टोकन की ज़रूरत होती है. इसलिए, इसका आकलन ज़्यादा बार किया जा सकता है.

9. डाइनैमिक रूब्रिक पैटर्न क्या है?

   यह एक ऐसा सिस्टम है जिसमें मैन्युअल तरीके से समीक्षा करने वाले लोग, हर प्रोडक्शन आउटपुट को ग्रेड देते हैं.

   ऐसा प्रॉम्प्ट जिसमें हर बार रैंडम वैरिएबल बदलते हैं.

   उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट को जज तक पहुंचने से पहले, उसे फिर से लिखने के लिए अलग मॉडल का इस्तेमाल करना.

   ऐसी स्ट्रिंग पास करना जिसमें किसी खास सैंपल में, जज को जिस व्यवहार या एज केस की जांच करनी है उसके बारे में सटीक जानकारी दी गई हो.

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