কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের ক্ষেত্রে বড় ভাষা মডেল (LLMs) একটি অনন্য চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। প্রথাগত মেশিন লার্নিংয়ের বিপরীতে যেখানে ফলাফলগুলি প্রায়শই বাইনারি হয়, এলএলএম আউটপুটগুলি সঠিকতার একটি বর্ণালীতে বাস করে। এছাড়াও, যদিও আপনার বেস মডেল বিস্তৃত মেট্রিক্সে এক্সেল হতে পারে, সাধারণ কর্মক্ষমতা আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা গ্যারান্টি দেয় না।
তাই, এলএলএম-এর মূল্যায়নের জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতির জন্য অবশ্যই বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে, যেমন এলএলএম-এর মূল্যায়ন করার জন্য এলএলএম ব্যবহার করা (অর্থাৎ, স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন) এবং মানব-এলএলএম হাইব্রিড পদ্ধতি ব্যবহার করা। এই নিবন্ধটি বিভিন্ন পদ্ধতির সুনির্দিষ্ট ধাপে ডুব দেয়, কীভাবে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি কাস্টম মূল্যায়ন সেট তৈরি করতে হয়, প্রাসঙ্গিক মেট্রিকগুলি চিহ্নিত করতে হয় এবং কঠোর মূল্যায়ন পদ্ধতি প্রয়োগ করে - উভয় মডেল নির্বাচন এবং উত্পাদনে চলমান কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণের জন্য।
আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে লক্ষ্যযুক্ত মূল্যায়ন সেট তৈরি করুন
একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি LLM-এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য, আপনাকে উদাহরণগুলির একটি সেটে মডেলটি পরীক্ষা করতে হবে যা আপনার লক্ষ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রতিনিধিত্ব করে। এর জন্য একটি কাস্টম মূল্যায়ন সেট তৈরি করা প্রয়োজন।
- ছোট শুরু করুন. আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এলএলএম কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য, আপনি 10টির মতো উদাহরণ দিয়ে শুরু করতে পারেন। মডেলের ধারাবাহিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়ন করতে এই উদাহরণগুলির প্রতিটি একাধিকবার চালানো যেতে পারে।
- চ্যালেঞ্জিং উদাহরণ নিন. আপনি যে উদাহরণগুলি বেছে নিয়েছেন তা সহজবোধ্য হওয়া উচিত নয়। সেগুলি চ্যালেঞ্জিং হওয়া উচিত, মডেলের ক্ষমতা সম্পূর্ণরূপে পরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা উচিত৷ এতে অপ্রত্যাশিত ইনপুট সহ প্রম্পট, পক্ষপাত সৃষ্টি করতে পারে এমন প্রশ্ন বা বিষয়ের গভীর বোঝার প্রয়োজন এমন প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এটি মডেলটিকে প্রতারণা করার বিষয়ে নয়, বরং এটি নিশ্চিত করা যে এটি বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির অপ্রত্যাশিত প্রকৃতির জন্য প্রস্তুত।
- একটি মূল্যায়ন সেট তৈরির জন্য এলএলএম ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন. মজার বিষয় হল, নিজের বা অন্য ভাষার মডেলগুলিকে মূল্যায়ন করার জন্য মূল্যায়ন সেট তৈরি করার জন্য ভাষা মডেলগুলিকে ব্যবহার করা একটি সাধারণ অভ্যাস। উদাহরণস্বরূপ, একটি LLM একটি ইনপুট পাঠ্যের উপর ভিত্তি করে প্রশ্নোত্তর জোড়ার একটি সেট তৈরি করতে পারে, যা আপনি আপনার প্রশ্ন-উত্তর অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নমুনার প্রথম ব্যাচ হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন।
- ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করুন. অভ্যন্তরীণ টিম টেস্টিং বা বৃহত্তর স্থাপনা থেকে হোক না কেন, ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া প্রায়শই অপ্রত্যাশিত চ্যালেঞ্জ এবং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি প্রকাশ করে। এই ধরনের প্রতিক্রিয়া আপনার মূল্যায়ন সেটে নতুন চ্যালেঞ্জিং উদাহরণ হিসাবে একত্রিত করা যেতে পারে।
সংক্ষেপে, একটি কাস্টম মূল্যায়ন সেট তৈরি করা একটি গতিশীল প্রক্রিয়া, আপনার LLM প্রকল্পের জীবনচক্রের সাথে তাল মিলিয়ে বেড়ে ওঠা। এই পুনরাবৃত্ত পদ্ধতি নিশ্চিত করে যে আপনার মডেল বর্তমান, প্রাসঙ্গিক চ্যালেঞ্জগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।
মেট্রিক্স, তুলনা, এবং মানদণ্ড-ভিত্তিক মূল্যায়ন একত্রিত করুন
একা মেট্রিক্স সাধারণত এলএলএম মূল্যায়নের জন্য অপর্যাপ্ত। এলএলএম এমন একটি রাজ্যে কাজ করে যেখানে সবসময় একটি একক "সঠিক" উত্তর থাকে না। উপরন্তু, সমষ্টিগত মেট্রিক্স ব্যবহার করে বিভ্রান্তিকর হতে পারে। একটি মডেল একটি ডোমেনে এক্সেল হতে পারে এবং অন্য ডোমেনে বিপর্যস্ত হতে পারে, তবুও একটি চিত্তাকর্ষক গড় স্কোর নিবন্ধন করতে পারে।
আপনার মূল্যায়নের মানদণ্ড নির্দিষ্ট LLM সিস্টেমের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করবে। যদিও নির্ভুলতা এবং নিরপেক্ষতা সাধারণ উদ্দেশ্য, অন্যান্য মানদণ্ড নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সর্বোচ্চ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মেডিকেল চ্যাটবট প্রতিক্রিয়া ক্ষতিহীনতাকে অগ্রাধিকার দিতে পারে, একটি গ্রাহক সহায়তা বট একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বন্ধুত্বপূর্ণ সুর বজায় রাখার উপর জোর দিতে পারে, বা একটি ওয়েব ডেভেলপমেন্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে আউটপুট প্রয়োজন হতে পারে।
প্রক্রিয়াটিকে প্রবাহিত করার জন্য, একাধিক মূল্যায়নের মানদণ্ডকে একবচনে একত্রিত করা যেতে পারে প্রতিক্রিয়া ফাংশন. এটি একটি LLM এবং কিছু মেটাডেটা দ্বারা উত্পন্ন পাঠ্য ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করবে এবং তারপরে একটি স্কোর আউটপুট করবে যা পাঠ্যের গুণমান নির্দেশ করে।
এইভাবে, এলএলএম কর্মক্ষমতার সামগ্রিক মূল্যায়ন সাধারণত কমপক্ষে 3টি ভিন্ন পদ্ধতির অন্তর্ভুক্ত করে:
- পরিমাণগত মেট্রিক্স: যখন নির্দিষ্ট সঠিক উত্তর বিদ্যমান থাকে, আপনি ব্যবহার করে প্রচলিত ML মূল্যায়ন পদ্ধতিতে ডিফল্ট করতে পারেন পরিমাণগত পন্থা.
- রেফারেন্স তুলনা: দৃষ্টান্তের জন্য একটি স্পষ্ট-কাট একক উত্তর ছাড়া কিন্তু গ্রহণযোগ্য প্রতিক্রিয়াগুলির একটি উপলব্ধ রেফারেন্স সহ, মডেলের প্রতিক্রিয়া পূর্ব-বিদ্যমান উদাহরণগুলির সাথে তুলনা এবং বৈসাদৃশ্য করা যেতে পারে।
- মানদণ্ড ভিত্তিক মূল্যায়ন: রেফারেন্সের অনুপস্থিতিতে, পূর্বনির্ধারিত মানদণ্ডের বিপরীতে মডেলের আউটপুট পরিমাপ করার দিকে ফোকাস স্থানান্তরিত হয়।
রেফারেন্স তুলনা এবং মানদণ্ড-ভিত্তিক মূল্যায়ন উভয়ই মানব মূল্যায়নকারীদের দ্বারা বা স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ার মাধ্যমে কার্যকর করা যেতে পারে। এর পরে, আমরা এই স্বতন্ত্র মূল্যায়ন পদ্ধতির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করব।
মানবিক, স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন, এবং হাইব্রিড পদ্ধতি
মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানগুলির মূল্যায়নের জন্য মানব মূল্যায়নকে প্রায়শই সোনার মান হিসাবে দেখা হয়, এলএলএম-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি অন্তর্ভুক্ত, তবে সাময়িক বা প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতার কারণে এটি সর্বদা সম্ভব হয় না। স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন এবং হাইব্রিড পদ্ধতিগুলি প্রায়শই এন্টারপ্রাইজ সেটিংসে এলএলএম কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন স্কেল করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
মানবিক মূল্যায়ন
এই সিস্টেমগুলির নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এলএলএম-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির আউটপুটের উপর মানুষের তদারকি করা অপরিহার্য। যাইহোক, নিম্নলিখিত মূল সীমাবদ্ধতার কারণে এলএলএম মূল্যায়ন করার জন্য শুধুমাত্র এই পদ্ধতির উপর নির্ভর করা আদর্শ নাও হতে পারে:
- মান উদ্বেগ: আশ্চর্যজনকভাবে, GPT-4-এর মতো উন্নত মডেলগুলি প্রায়ই যান্ত্রিক তুর্কের মাধ্যমে নিয়োগ করা শ্রমিকদের গড় ফলাফলের তুলনায় উচ্চতর মানের মূল্যায়ন করে। মনুষ্য মূল্যায়নকারীরা, যতক্ষণ না সূক্ষ্ম পরীক্ষামূলক নকশা দ্বারা পরিচালিত হয়, তারা মূল গুণাবলীর উপর ফোকাস নাও করতে পারে যা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। উপরিভাগের উপাদানে ধরা পড়ার প্রবণতা আছে; উদাহরণস্বরূপ, তারা একটি সঠিক অথচ স্পষ্টভাবে উপস্থাপিত একটির চেয়ে একটি ভাল-ফরম্যাট করা কিন্তু ভুল প্রতিক্রিয়ার পক্ষে হতে পারে।
- খরচ জড়িত: উচ্চ-স্তরের মানুষের মূল্যায়ন অর্জন করা ব্যয়বহুল। আপনি যত বেশি মূল্যায়নের গুণমান খুঁজবেন, সংশ্লিষ্ট খরচ তত বেশি হবে।
- সময় সীমাবদ্ধতার: মানুষের মূল্যায়ন সংগ্রহ করা সময়সাপেক্ষ। এলএলএম-ভিত্তিক সিস্টেম ডেভেলপমেন্টের দ্রুত-গতির বিশ্বে, যেখানে স্থাপনাগুলি মাত্র কয়েক দিন বা সপ্তাহের মধ্যে ঘটতে পারে, বিকাশকারীরা সবসময় বিরাম দিতে এবং প্রতিক্রিয়ার জন্য অপেক্ষা করতে পারে না।
এই সীমাবদ্ধতাগুলি আরও দক্ষ মূল্যায়ন কৌশলগুলির সাথে মানব মূল্যায়নকে পরিপূরক করার গুরুত্বকে আন্ডারস্কোর করে।
স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন
বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি তাদের প্রতিপক্ষের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নে পারদর্শী প্রমাণিত হয়েছে। উল্লেখযোগ্যভাবে, ছোট মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে আরও উন্নত বা বড় এলএলএম ব্যবহার করা যেতে পারে। এটির নিজস্ব আউটপুট মূল্যায়ন করার জন্য একটি LLM ব্যবহার করাও সাধারণ। এলএলএম-এর মেকানিক্সের পরিপ্রেক্ষিতে, একটি মডেল প্রাথমিকভাবে একটি ভুল উত্তর দিতে পারে। তবুও, একই মডেলকে একটি কৌশলগতভাবে তৈরি প্রম্পট দিয়ে সজ্জিত করে যা এর প্রাথমিক প্রতিক্রিয়ার মূল্যায়নের অনুরোধ করে, মডেলটি কার্যকরভাবে "প্রতিফলিত" বা "পুনর্বিবেচনা" করার সুযোগ পায়। এই পদ্ধতিটি মডেলের কোনো ত্রুটি চিহ্নিত করার সম্ভাবনাকে যথেষ্ট পরিমাণে বাড়িয়ে দেয়।
অন্যান্য এলএলএম মূল্যায়নের জন্য এলএলএম ব্যবহার করা মানব মূল্যায়নকারীদের নিয়োগের জন্য একটি দ্রুত এবং সাশ্রয়ী বিকল্প সরবরাহ করে। যাইহোক, এই পদ্ধতিতে গুরুতর সমস্যা রয়েছে যেগুলি সমাধান করার জন্য ব্যবসা এবং প্রযুক্তি নেতাদের প্রস্তুত থাকতে হবে:
- 1 থেকে 5 স্কেলে প্রতিক্রিয়া রেটিং দেওয়ার দায়িত্ব দেওয়া হলে, এলএলএম হতে পারে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পক্ষপাত প্রদর্শন প্রতিক্রিয়ার প্রকৃত গুণমান নির্বিশেষে একটি নির্দিষ্ট রেটিং এর দিকে।
- অন্যান্য মডেলের সাথে তার নিজস্ব আউটপুট তুলনা করার সময়, সাধারণত একটি এলএলএম তার নিজস্ব প্রতিক্রিয়ার জন্য একটি পছন্দ দেখায়.
- প্রতিক্রিয়া প্রার্থীদের অনুক্রম মাঝে মাঝে করতে পারেন মূল্যায়ন প্রভাবিত করে, যেমন উদাহরণস্বরূপ, প্রথম প্রদর্শিত প্রার্থীর উত্তরের জন্য একটি পছন্দ প্রদর্শন করা।
- এলএলএম-এর প্রবণতা দীর্ঘ প্রতিক্রিয়ার পক্ষে, এমনকি যদি সেগুলিতে বাস্তবগত ত্রুটি থাকে বা মানব ব্যবহারকারীদের বোঝা এবং ব্যবহার করা কঠিন হয়।
এলএলএম মূল্যায়নের অন্তর্নিহিত অসম্পূর্ণতার পরিপ্রেক্ষিতে, মানব মূল্যায়নকারীদের দ্বারা ম্যানুয়াল তদারকির কৌশলগত অন্তর্ভুক্তি একটি পরামর্শযোগ্য পদক্ষেপ হিসাবে রয়ে গেছে এবং আপনার এলএলএম অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ প্রক্রিয়া থেকে বাদ দেওয়া উচিত নয়।
হাইব্রিড অ্যাপ্রোচ
বিকাশকারীদের জন্য প্রচলিত পদ্ধতি হল এলএলএম দ্বারা সুবিধাপ্রাপ্ত স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নের উপর প্রবলভাবে ঝুঁকতে। এটি তাদের একটি তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়ার সাথে সজ্জিত করে, সুইফ্ট মডেল নির্বাচন, সূক্ষ্ম টিউনিং এবং বিভিন্ন সিস্টেম প্রম্পটগুলির সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষা সক্ষম করে। লক্ষ্য হল এই স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নের উপর ভিত্তি করে একটি সর্বোত্তম কার্য সম্পাদনকারী সিস্টেম অর্জন করা। স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন পর্ব শেষ হয়ে গেলে, পরবর্তী ধাপে সাধারণত স্বয়ংক্রিয়-মূল্যায়নের বিশ্বস্ততা যাচাই করার জন্য উচ্চ-মানের মানব মূল্যায়নকারীদের সাথে গভীরভাবে ডুব দেওয়া হয়।
উচ্চ-মানের মানব মূল্যায়ন সুরক্ষিত করা একটি ব্যয়বহুল প্রচেষ্টা হতে পারে। যদিও প্রতিটি ক্ষুদ্র সিস্টেম পরিমার্জনার পর এই স্তরের যাচাই-বাছাইয়ের অবলম্বন করা বাস্তবসম্মত নয়, একটি LLM সিস্টেমকে একটি উৎপাদন পরিবেশে রূপান্তর করার আগে মানুষের মূল্যায়ন একটি অপরিহার্য পর্যায়। যেমন আগে উল্লেখ করা হয়েছে, এলএলএম থেকে মূল্যায়ন পক্ষপাতিত্ব প্রকাশ করতে পারে এবং অবিশ্বস্ত হতে পারে।
ডিপ্লোয়মেন্টের পরে, আমাদের LLM-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির শেষ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রকৃত প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিক্রিয়া ব্যবহারকারীদের একটি প্রতিক্রিয়াকে উপযোগী (থাম্বস আপ) বা উপযোগী (থাম্বস ডাউন) হিসাবে রেট দেওয়ার মতো সহজ হতে পারে, তবে আদর্শভাবে মডেলের প্রতিক্রিয়াগুলির শক্তি এবং ত্রুটিগুলি তুলে ধরে বিশদ মন্তব্যের সাথে থাকা উচিত৷
ফাউন্ডেশনাল মডেল আপডেট বা ব্যবহারকারীর প্রশ্নে পরিবর্তন অসাবধানতাবশত আপনার অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা হ্রাস করতে পারে বা সুপ্ত দুর্বলতা প্রকাশ করতে পারে। আমাদের সংজ্ঞায়িত মানদণ্ডের বিরুদ্ধে LLM অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকারিতার চলমান নিরীক্ষণ তার কর্মজীবন জুড়ে সমালোচনামূলক থাকে যাতে আপনি দ্রুত উদ্ভূত ঘাটতিগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে পারেন। .
কী Takeaways
এলএলএম-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, যা প্রচলিত মেশিন লার্নিং মূল্যায়ন থেকে আলাদা করে কাজটি সেট করে। একটি এলএলএম সিস্টেমের মূল্যায়নের প্রক্রিয়ায়, আপনার পদ্ধতিটি জানাতে নিম্নলিখিত সমালোচনামূলক বিবেচনাগুলি বিবেচনা করা উচিত:
- উপযোগী মূল্যায়ন সেট: কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য, এটি শক্তিশালী, অ্যাপ্লিকেশন-কেন্দ্রিক মূল্যায়ন সেট তৈরি করা অপরিহার্য। এই সেটগুলি অগত্যা বড় হতে হবে না, তবে তাদের চ্যালেঞ্জিং নমুনাগুলির একটি পরিসীমা অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।
- মূল্যায়ন চ্যালেঞ্জের গতিশীল সম্প্রসারণ: আপনি ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সাথে সাথে বিবর্তিত চ্যালেঞ্জ এবং সূক্ষ্মতাগুলি ক্যাপচার করার জন্য মূল্যায়ন সেটটিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে প্রসারিত এবং পরিমার্জন করা গুরুত্বপূর্ণ।
- পরিমাণগত মেট্রিক্স এবং গুণগত মানদণ্ড: এলএলএম-এর জটিল প্রকৃতি প্রায়ই সহজবোধ্য পরিমাণগত মেট্রিক্সকে এড়িয়ে যায়। মডেলের কর্মক্ষমতার আরও সূক্ষ্ম মূল্যায়নের জন্য আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযোগী মানদণ্ডের একটি সেট স্থাপন করা অপরিহার্য।
- ইউনিফাইড ফিডব্যাক ফাংশন: মূল্যায়ন প্রক্রিয়া সহজ করার জন্য, একটি একক, সুসঙ্গত প্রতিক্রিয়া ফাংশনে একাধিক মানদণ্ড একত্রিত করার কথা বিবেচনা করুন।
- হাইব্রিড মূল্যায়ন পদ্ধতি: আপনার মূল্যায়ন প্রক্রিয়ায় LLM এবং উচ্চ-মানের মানব মূল্যায়নকারী উভয়কেই ব্যবহার করা একটি আরও ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি অফার করে এবং সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য এবং সাশ্রয়ী ফলাফল দেয়।
- ক্রমাগত বাস্তব-বিশ্ব পর্যবেক্ষণ: ইউনিফাইড ফিডব্যাক ফাংশনের সাথে ইউজার ফিডব্যাক একত্রিত করে, আপনি ক্রমাগত নিরীক্ষণ করতে পারেন এবং LLM পারফরম্যান্সকে ফাইন-টিউন করতে পারেন, বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োজনীয়তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সারিবদ্ধতা নিশ্চিত করে।
এই নিবন্ধটি উপভোগ করবেন? আরও এআই গবেষণা আপডেটের জন্য সাইন আপ করুন।
আমরা যখন এর মতো আরও সংক্ষিপ্ত নিবন্ধগুলি প্রকাশ করি তখন আমরা আপনাকে জানাব।
সংশ্লিষ্ট
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- চার্টপ্রাইম। ChartPrime এর সাথে আপনার ট্রেডিং গেমটি উন্নত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 7
- a
- সম্পর্কে
- গ্রহণযোগ্য
- অনুষঙ্গী
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন করা
- অর্জন
- আসল
- ঠিকানা
- অগ্রসর
- সুবিধাদি
- পর
- বিরুদ্ধে
- থোক
- AI
- আইআই গবেষণা
- শ্রেণীবিন্যাস
- অনুমতি
- একা
- এছাড়াও
- বিকল্প
- সর্বদা
- an
- এবং
- অন্য
- উত্তর
- উত্তর
- কোন
- পৃথক্
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- পন্থা
- রয়েছি
- প্রবন্ধ
- প্রবন্ধ
- AS
- পরিমাপ করা
- মূল্যায়ন
- যুক্ত
- At
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়
- সহজলভ্য
- গড়
- অপেক্ষায় রয়েছেন
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- তার পরেও
- গোঁড়ামির
- উত্সাহ
- বট
- উভয়
- প্রশস্ত
- ভবন
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- CAN
- প্রার্থী
- প্রার্থী
- ধারণক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- কেস
- মামলা
- ধরা
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- chatbot
- বেছে নিন
- সমন্বিত
- সংগ্রহ
- মিশ্রন
- আসে
- মন্তব্য
- সাধারণ
- তুলনা
- তুলনা
- সম্পন্ন হয়েছে
- ব্যাপক
- বিবেচনা
- বিবেচ্য বিষয়
- সঙ্গত
- সীমাবদ্ধতার
- গঠন করা
- ধারণ করা
- একটানা
- প্রচলিত
- মূল
- ঠিক
- সাশ্রয়ের
- ব্যয়বহুল
- খরচ
- পারা
- আচ্ছাদন
- সৃষ্টি
- নির্ণায়ক
- সংকটপূর্ণ
- কঠোর
- বর্তমান
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহক সমর্থন
- দিন
- গভীর
- গভীর
- ডিফল্ট
- সংজ্ঞায়িত
- চূড়ান্ত
- উপত্যকা
- প্রদর্শক
- বিস্তৃতি
- স্থাপনার
- পরিকল্পিত
- ডিজাইন
- বিশদ
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- প্রদর্শিত
- স্বতন্ত্র
- না
- ডোমেইন
- Dont
- নিচে
- অপূর্ণতা
- কারণে
- প্রগতিশীল
- e
- প্রতি
- পূর্বে
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষ
- পারেন
- উপাদান
- শিরীষের গুঁড়ো
- গুরুত্ব আরোপ করা
- সক্রিয়
- পরিবেষ্টন করা
- প্রচেষ্টা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- ত্রুটি
- সারমর্ম
- অপরিহার্য
- স্থাপন করা
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়নের
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়ন
- এমন কি
- প্রতি
- নব্য
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- সীমা অতিক্রম করা
- নিষ্পন্ন
- থাকা
- বিস্তৃত করা
- সম্প্রসারণ
- ব্যয়বহুল
- পরীক্ষামূলক
- সুগম
- তোতলান
- দ্রুতগতির
- আনুকূল্য
- সাধ্য
- প্রতিক্রিয়া
- কয়েক
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- ঘনঘন
- বন্ধুত্বপূর্ণ
- থেকে
- ক্রিয়া
- তদ্ব্যতীত
- সংগ্রহ করা
- সাধারণ
- সাধারণত
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- অকৃত্রিম
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- লক্ষ্য
- স্বর্ণ
- স্বর্ণমান
- ক্রমবর্ধমান
- জামিন
- ঘটা
- কঠিনতর
- হারনেসিং
- আছে
- জমিদারি
- প্রচন্ডভাবে
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- ঊর্ধ্বতন
- হাইলাইট
- হোলিস্টিক
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- অকুলীন
- i
- আদর্শ
- আদর্শভাবে
- সনাক্ত করা
- চিহ্নিতকরণের
- if
- আশু
- অনুজ্ঞাসূচক
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্ব
- চিত্তাকর্ষক
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- ইঙ্গিত
- জানান
- সহজাত
- প্রারম্ভিক
- প্রাথমিকভাবে
- ইনপুট
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- সংহত
- অভ্যন্তরীণ
- মধ্যে
- IT
- এর
- নিজেই
- JPG
- চাবি
- জানা
- ভাষা
- বড়
- বৃহত্তর
- নেতাদের
- শিক্ষা
- অন্তত
- দিন
- উচ্চতা
- লেভারেজ
- উপজীব্য
- জীবন
- জীবনচক্র
- মত
- সম্ভাবনা
- সীমাবদ্ধতা
- LLM
- এলএলপি
- আর
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- নিয়ন্ত্রণের
- ম্যানুয়াল
- ব্যাপার
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- মে..
- যান্ত্রিক
- বলবিজ্ঞান
- পদ্ধতি
- চিকিৎসা
- নিছক
- মার্জ
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- প্রণালী বিজ্ঞান
- পদ্ধতি
- সাবধানী
- ছন্দোবিজ্ঞান
- হতে পারে
- গৌণ
- বিভ্রান্তিকর
- ML
- মডেল
- মডেল
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সেতু
- বহু
- অবশ্যই
- প্রকৃতি
- অগত্যা
- প্রয়োজন
- নতুন
- পরবর্তী
- লক্ষণীয়ভাবে
- সুপরিচিত
- উদ্দেশ্য
- of
- অফার
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- নিরন্তর
- পরিচালনা করা
- কর্মক্ষম
- সুযোগ
- অনুকূল
- or
- অন্যান্য
- আমাদের
- ফলাফল
- আউটপুট
- শেষ
- ভুল
- নিজের
- জোড়া
- প্রধানতম
- বিশেষ
- বিরতি
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- পরিপ্রেক্ষিত
- ফেজ
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- অনুশীলন
- রাষ্ট্রীয়
- প্রস্তুত
- বর্তমান
- উপস্থাপন
- উপস্থাপন
- অগ্রাধিকার
- কার্যপ্রণালী
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- উৎপাদন করা
- উত্পাদনের
- প্রকল্প
- প্রমাণিত
- প্রদান
- প্রশ্ন ও উত্তর
- গুণগত
- গুণাবলী
- গুণ
- মাত্রিক
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পরিসর
- হার
- বরং
- নির্ধারণ
- বাস্তব জগতে
- রাজত্ব
- গ্রহণ করা
- পরিমার্জন
- তথাপি
- খাতা
- মুক্তি
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- বিশ্বাসযোগ্য
- নির্ভর
- দেহাবশেষ
- প্রতিনিধি
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- অবলম্বন
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- প্রকাশিত
- কঠোর
- শক্তসমর্থ
- চালান
- একই
- স্কেল
- পরিস্থিতিতে
- স্কোর
- সুবিবেচনা
- খোঁজ
- নির্বাচন
- নির্বাচন
- সিকোয়েন্সিং
- সেট
- সেট
- বিন্যাস
- সেটিংস
- শিফট
- ভুলত্রুটি
- উচিত
- চিহ্ন
- সহজ
- সহজতর করা
- অনন্যসাধারণ
- ক্ষুদ্রতর
- So
- কেবলমাত্র
- কিছু
- নির্দিষ্ট
- বর্ণালী
- মান
- শুরু
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- অকপট
- কৌশলগত
- কৌশলগতভাবে
- স্ট্রিমলাইন
- শক্তি
- বিষয়
- যথেষ্ট
- এমন
- সংক্ষিপ্তসার
- উচ্চতর
- সমর্থন
- স্যুইফ্ট
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- উপযোগী
- গ্রহণ করা
- ধরা
- টমটম
- লক্ষ্য
- লক্ষ্যবস্তু
- কার্য
- টীম
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- পরীক্ষা
- পরীক্ষামূলক
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- এই
- দ্বারা
- সর্বত্র
- সময় অপগিত হয় এমন
- বার
- থেকে
- স্বন
- শীর্ষস্থানীয়
- প্রতি
- ঐতিহ্যগত
- রূপান্তর
- সাধারণত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অপ্রত্যাশিত
- অপ্রত্যাশিত
- সমন্বিত
- অনন্য
- অসদৃশ
- অনিশ্চিত
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- সাধারণত
- সদ্ব্যবহার করা
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- বৈচিত্র্য
- মাধ্যমে
- we
- ওয়েব
- ওয়েব ডেভেলপমেন্ট
- সপ্তাহ
- কখন
- কিনা
- যে
- যখন
- ব্যাপকতর
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শ্রমিকদের
- বিশ্ব
- এখনো
- উৎপাদনের
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet