LLMs کی مجموعی تجزیہ کی طرف: روایتی میٹرک کے ساتھ انسانی واپسی کو ضم کرنے کے لئے

Abstract abstract کے یہ مضمون روایتی خود کار طریقے سے میٹرک (BLEU، ROUGE، اور Perplexity) کو ساختہ انسانی پیغامات کے ساتھ مل کر بڑے زبان ماڈل (LLMs) کے لئے ایک زیادہ جامع تجزیہ کے طریقہ کار کی حمایت کرتا ہے. یہ معیاری تجزیہ کے تکنیکوں کی محدودیتوں کو ظاہر کرتا ہے جبکہ انسانی تجزیہ کے نقطہ نظر کی اہم کردار، درستگی، اور اخلاقی مناسبیت کا تعین کرنے میں زور دیتا ہے. تفصیلی طریقہ کاروں، عملی تنصیب کے مثالوں، اور حقیقی دنیا کے کیس مطالعہ کے ذریعے، یہ مضمون ظاہر کرتا ہے کہ ایک جامع تجزیہ کی حکمت عملی LLM کی قابل اعتمادیت کو بہتر بنانے، صارفین کی توقعات کے ساتھ بہتر ماڈل کی کارکردگی کو متوازن بنانے اور ذمہ دار AI کی ترقی کی حمایت کرسکتا ہے. 1 Introduction 1 داخلہ مصنوعی ذہانت ایپلی کیشن ڈومین GPT-4، Claude، Gemini، اور دیگر ماڈلوں سمیت بڑے زبان ماڈل (LLMs) کی وجہ سے بنیادی تبدیلی کا تجربہ کیا ہے. ان ماڈلوں کی وسیع پیمانے پر استعمال مکمل تجزیہ کے طریقوں کے ذریعے مکمل تجزیہ کی ضرورت ہے. ان ماڈلوں کی تجزیہ بنیادی طور پر خودکار میٹرک پر منحصر ہے، جن میں BLEU، ROUGE، METEOR، اور پریشانی شامل ہیں. تحقیق کے نتائج ظاہر کرتے ہیں کہ خودکار تجزیہ میٹرک صارف کی رضامندی اور ماڈل کی مؤثرگی کو درست طریقے سے پیش نہیں کرتے ہیں. ایک مکمل تجزیہ فریم ورک تجزیہ کے لئے روایتی میٹرک کے ساتھ انسانی واپسی کی ترکیب کی ضرورت ہے. اس دستا 2 Limitations of Traditional Metrics 2 روایتی میٹرک کی حدود روایتی میٹرک سابق NLP سسٹموں کے لئے معیاری موازنہ کے طور پر کام کرتے تھے، لیکن وہ سماجی گہرائی، رابطے کی مناسبیت، اور جدید LLMs کی وضاحت کرنے کے لئے تخلیقی صلاحیتوں کا اندازہ نہیں کرتے ہیں. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ( Papineni، Roukos، Ward، & Zhu، 2002) BLEU ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) (لین) ROUGE METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) (تراویح کے ساتھ ترجمہ کا تعین کرنے کے لئے میٹرک) پریشانی نیلے تفتیش میٹرکز مفید معلومات فراہم کرتے ہیں، لیکن ان کے کئی نقصانات ہیں: فہرست کی تفہیم کی کمی: BLEU اور اسی طرح کے میٹرک ٹوکن مساوات کا اندازہ کرتے ہیں، لیکن وہ پیدا کردہ متن کے فہرست کے معنی کا اندازہ نہیں کرتے ہیں. انسانی فیصلے کے ساتھ کم تعلق: اعلی خود کار طریقے سے پوائنٹس کو ضروری نہیں ہے کہ انسانی فیصلے کے مطابق اعلی صارف کی رضامندی کا نتیجہ بن جائے. ٹینشن اور تخلیق کے لئے غیر حساس: یہ تجزیہ میٹرک ٹینشن یا تخلیقی outputs، جو عملی درخواستوں کے لئے ضروری رہتے ہیں کو پتہ نہیں کرسکتے ہیں. LLM کا تجزیہ میٹرک - BLUE، ROUGE، پریشانی، اور درستگی - مخصوص NLP کاموں کے لئے تیار کیا گیا تھا لیکن جدید زبان کے ماڈل کی ضروریات کو پورا نہیں کرتے ہیں. IBM BLEU پوائنٹس انسانی تجزیہ کے ساتھ کمزور تعلقات (0.3-0.4 تخلیقی کاموں کے لئے) دکھاتے ہیں، اور ROUGE رکاوٹ 0.4-0.6 سے کام کی پیچیدگی پر مبنی ہے. میٹرک سیمنٹک اندھیرا دکھاتے ہیں کیونکہ وہ سیمنٹک مساوات اور معتبر paraphrases کا پتہ لگانے کے بجائے سطح کی سطح کے الفاظ کی موازنہ کا اندازہ کرتے ہیں. (Clement، 2021) , (دھنگا، 2023ء) (مزید، 2023ء) ClementBm کے NLP ماڈل کا تجزیہ NLP ماڈل کا استعمال ڈپلیکیشن اس کے عام اطلاق کے باوجود دیگر میٹرک کے ساتھ ہی مسائل کا سامنا کرتا ہے. میٹرک کے الفاظ کی سائز اور کنٹیکٹ کی لمبائی پر انحصار غیر قابل اعتماد cross-model موازنہ پیدا کرتا ہے اور اس کے نقطہ نظر کو token پیش گوئی کے امکان کا اندازہ نہیں کرتا پیدا کردہ مواد کی معیار. (IBM، 2024) مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ کم گمشدگی پوائنٹس کے ساتھ ماڈلوں کو خود کار طریقے سے زیادہ مفید یا درست یا محفوظ outputs پیدا نہیں کرتے ہیں، بہتر بنانے کے مقاصد اور حقیقی دنیا کے فائدہ کے درمیان کمی کی وضاحت کرتے ہیں. (Devansh، 2024) IBM کے Medium کے تجزیہ کے نظام میں کئی محدودیتیں ہیں جو دونوں انفرادی میٹرک اور تجزیہ کے بارے میں بنیادی فرضوں کو متاثر کرتی ہیں۔ روایتی تجزیہ کے طریقوں کو کامل سونے کے معیار اور انفرادی درست جوابات پر منحصر ہے، لیکن وہ زبان کی پیداوار کے کاموں کی بصیرت پر غور نہیں کرتے ہیں (Devansh، 2024) BERTScore اور BLEURT، اگرچہ وہ سمندری معنی کو پکڑنے کے لئے نیورل انبساطات کا استعمال کرتے ہیں، اب بھی اینٹونیمز، منکرینز، اور کنٹیکٹو تفہیم کے ساتھ مشکل ہیں (Oefelein، 2023). اس مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ اعلی درجے کی خود کار طریقے سے میٹرک انسانی زبان کی پیچیدگی کو مکمل طور پر پیمائش نہیں کرسکتے ہیں۔ نیورل میٹرک میں حالیہ ترقیوں نے ان مسائل کو حل کرنے کی کوشش کی ہے (Bansal، 2025) (مزید 2024ء کی دہائی) . xCOMET ایک سے زیادہ تجزیہ کی قسموں میں اعلی درجے کی کارکردگی حاصل کرتا ہے جس میں اس کے فائدہ مند غلطیوں کی تشخیص کی صلاحیت ہے. xCOMET-Lite پر مشتمل ورژن 92.1٪ معیار کو برقرار رکھتا ہے جبکہ اصل پیرامیٹرز کے صرف 2.6٪ کا استعمال کرتا ہے. بہتریاں خود کار طریقے سے تجزیہ کی حدود کے اندر کام کرتی ہیں جو مکمل تجزیہ کے لئے انسانی پیغامات کی ضرورت ہوتی ہیں (Guerreiro، et al., 2024) Larionov، Seleznyov، Viskov، Panchenko، اور Eger، 2024 . Medium کے سیارے تجزیہ کریں Medium کے میڈیا کے ساتھ ACL انٹولوجی 2.1 Example Limitation: "AI کی وضاحت کریں" کے سوال کا متوقع جواب یہ ہونا چاہئے: "مخازن کے ذریعے انسانی ذہانت کے عملوں کی نمائش AI کی وضاحت کرتا ہے." LLM سوال کے لئے ایک جدید جواب پیدا کرتا ہے: "AI کی طاقت مشینوں کو سوچنے والے موجودات میں تبدیل کرتی ہے جو انسانوں کے طور پر سیکھتے ہیں اور اس کے مطابق متوازن ہیں." روایتی تجزیہ کے طریقوں سے اس جواب کو کم درجہ دیا جائے گا اگرچہ اس میں زیادہ عملی قدر ہے. 3 The Importance of Human Feedback 3 انسانی رائے کی اہمیت انسانی واپسی کو خود کار طریقے سے تجزیہ کی چیلنجوں سے منسلک کرتا ہے، جو براہ راست پیدا ہونے والی پیداواروں کی فائدہ و شفافیت اور تخلیقی اور واقعہ درستگی اور حفاظت کا اندازہ لگاتا ہے. مثال کے طور پر، انسانوں کو اس بات کا اندازہ کرنا پڑتا ہے کہ کیا جوابات ذیل میں منطقی معنی رکھتے ہیں. عملی اہمیت: براہ راست صارف کی رضامندی کا تعین کرتا ہے. اخلاقی توازن: پیدا ہونے والی پیداواروں کے اخلاقی اثرات، پیشہ ورانہ اور مناسبیت کا اندازہ لگایا جاتا ہے. انسانی واپسی کا جائزہ لینے کے لئے، معیار کے معیار کے معیار پر مبنی پیداواروں کو حاصل کرنے کی ضرورت ہے. Metric Description Accuracy Is the provided information correct? Relevance Does the output align with user intent? Clarity Is the information communicated clearly? Safety & Ethics Does it avoid biased or inappropriate responses? درستگی کیا فراہم کردہ معلومات درست ہیں؟ اہمیت کیا پیداوار صارف کے ارادے کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے؟ روشنی کیا معلومات واضح طور پر پیش کی جاتی ہے؟ امن اور اخلاقیات کیا یہ منفی یا غیر مناسب جوابات سے بچتا ہے؟ 4 Integrating Human Feedback with Traditional Metrics 4 روایتی میٹرکز کے ساتھ انسانی واپسی کو شامل کرنا حالیہ تحقیق میں انسانی رائے کے ساتھ خود کار طریقے سے تجزیہ کا مجموعہ 85-90٪ میں ترجیحات کی توازن دکھاتا ہے جبکہ روایتی میٹرک صرف 40-60٪ تک پہنچتا ہے (Pathak، 2024) ، جس میں AI کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے ہمارے موجودہ طریقوں کو تبدیل کرتا ہے. نئے نقطہ نظر یہ ظاہر کرتا ہے کہ LLMs کو کس طرح جائزہ لینے کے فریم ورک کی ضرورت ہے جو مطابقت اور سلامتی اور انصاف اور انسانی قدر کی توازن کے ساتھ ساتھ ساتھ درستگی کا جائزہ لینے کی ضرورت ہے. LLM مرکبوں کا مؤثر جائزہ لینے کو ذاتی نوٹنگ کے ساتھ خودکار تکنیکوں کی ترکیب کی ضرورت ہوتی ہے. سرخ ہیٹ خود کار طریقے سے تجزیہ کی طرف سے انسانی مشترکہ نقطہ نظر سے منتقل کرنے کے لئے طریقہ کار کی بہتر بنانے سے زیادہ ہے کیونکہ یہ AI کی کارکردگی کے ہمارے موجودہ سمجھنے میں اہم مسائل کا سامنا کرتا ہے. انسانی پیغامات (RLHF) اور قانونی AI اور ترجیحات کی سیکھنے کے فریم ورک کی آمدنی انسانی اقدار اور حقیقی دنیا کی قابل اطلاقیت پر توجہ مرکوز کرنے والے نئے تجزیہ کے طریقہ کار کی نمائندگی کرتی ہے (Dupont، 2025) 2024ء کی تاسیسات (Atashbar) (مزید 2023ء کی دہائی) . لیبلز IMF لائبریری RLHF کے RLHF 1.3B پیرامیٹر ماڈل کی تربیت کے ذریعے غیر معمولی کارکردگی کو حاصل کرتا ہے جس میں انسانی واپسی ہے جو 175B پیرامیٹر بنیادی ماڈل سے زیادہ ہے جبکہ 100x پیرامیٹر کارکردگی تک پہنچنے کے لئے توازن کو بہتر بناتا ہے (Lambert، Castricato، Werra، & Havrilla، 2022) نظام تین سلسلے کے مرحلے کے ذریعے کام کرتا ہے جس میں نگرانی شدہ فائنٹنگ شامل ہے جس کے بعد انسانی ترجیحات سے اجر ماڈل تربیت اور proximal policy optimization (PPO) کے ذریعہ reinforcement learning optimization (Dupont، 2025) (مزید 2023ء کی دہائی) . چہرے کو پکڑنا لیبلز RLHF کے یہ طریقہ کار مؤثر طریقے سے کام کرتا ہے کیونکہ یہ معیاری میٹرک کی تشخیص کرنے کے قابل نہیں ہے جس میں subtle انسانی ترجیحات کا پتہ چلتا ہے. انسانی تجزیہ ظاہر کرتا ہے کہ RLHF کے ساتھ منسلک ماڈل بنیادی ماڈل کے مقابلے میں 85٪ + ترجیحات کی درجہ بندی حاصل کرتے ہیں جبکہ مدد اور غیر منفی اور عمدہ میں اہم بہتریاں ظاہر کرتے ہیں. اجر ماڈل تربیت کے عمل 10K-100K انسانی ترجیحات جوڑوں کو استعمال کرتا ہے کہ ہر پیداوار کے لئے انسانی تجزیہ کی ضرورت کے بغیر ماڈل کے رویے کو ہدایت کرنے کے لئے مقناطیسی ترجیحات کو تیار کرنے کے لئے (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) . چہرے کو پکڑنا انسان-in-the-loop (HITL) سسٹموں کی تنصیب انسانی فیصلے کے ذریعے قدرتی تجزیہ کے فریم ورک کو قائم کرتا ہے جو خود کار طریقے سے عمل کرتا ہے. ان سسٹموں کو 15-25% کام کے مخصوص کارکردگی میں بہتر بنانے کی رپورٹ ہے جبکہ 95٪ کے ساتھ سیکورٹی خطرے کو کم کرتا ہے، ذہنی کام روٹنگ کے ذریعے کام کرتا ہے جو انسانی جائزے والوں کے لئے غیر یقینی یا ممکنہ طور پر نقصان دہ پیداواروں کو بڑھاتا ہے. طریقہ کار قانونی جائزے اور طبی تشخیص کے مہارت کے شعبوں میں بہترین نتائج دکھاتا ہے کیونکہ AI پیشہ ورسنگ، ماہر تصدیق کے بعد مؤثر اور سخت تجزیہ پائپ لائنز پیدا کرتا ہے. (Greyling، 2023). ، (سپر انٹرویوٹ، 2025) , (لوگو، 2024) Medium کے سوپرنوٹ Medium کے ) 4.1 Practical Implementation (With Code Example خود کار طریقے سے میٹرک کے ساتھ انسانی پیغامات کے انضمام کے لئے ایک بنیادی فریم ورک Python کوڈ کے ذریعے لاگو کیا جا سکتا ہے. Step 1: Automated Metrics Calculation. from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu from rouge import Rouge reference = "AI simulates human intelligence in machines." candidate = "AI brings intelligence to machines, allowing them to act like humans." #Calculate BLEU Score bleu_score = sentence_bleu([reference.split()], candidate.split()) #Calculate ROUGE Score rouge = Rouge() rouge_scores = rouge.get_scores(candidate, reference) print("BLEU Score:", bleu_score) print("ROUGE Scores:", rouge_scores) Output for above 1.1896e-231 (≈ 0) BLEU Score: Rouge Score : [ { "rouge-1": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 }, "rouge-2": { "r": 0.0, "p": 0.0, "f": 0.0 }, "rouge-l": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 } } ] یہ نتائج ظاہر کرتے ہیں: BLEU کی کشیدگی: تقریبا غیر متفق 4 گرام کی وجہ سے جس کا مطلب ہے کہ ہر سائز پر بہت کم ہے. ROUGE-1 اور ROUGE-L بنیادی سوراخ (یونگرام / LCS) کو پکڑتے ہیں، لیکن ROUGE-2 0 ہے کیونکہ کوئی موازنہ bigrams نہیں ہیں. Step 2: Integrating Human Feedback لگتا ہے کہ ہم انسانی تجزیہ کاروں کو ایک ہی کانگریس کی پیداوار کو حاصل کرتے ہیں: #Human Feedback (Collected from Survey or Annotation) human_feedback = { 'accuracy': 0.9, 'relevance': 0.95, 'clarity': 0.9, 'safety': 1.0 } #Aggregate human score (weighted average) def aggregate_human_score(feedback): weights = {'accuracy':0.3, 'relevance':0.3, 'clarity':0.2, 'safety':0.2} score = sum(feedback[k]*weights[k] for k in feedback) return score human_score = aggregate_human_score(human_feedback) print("Aggregated Human Score:", human_score) Out for above : 0 935 Aggregated Human Score انسان کے مجموعی نتائج یہ ظاہر کرتا ہے کہ آپ کے ایل ایل ایم پیداوار حقیقی لوگوں سے انتہائی اعلی درجہ بندی حاصل کرتا ہے جو عام "بہترین" درجہ بندی سے زیادہ ہے اور یہ تقریبا مکمل توازن کے لئے صرف چھوٹے ترتیبات کے ساتھ زیادہ سے زیادہ عملی درخواستوں یا شائع کرنے کے لئے مناسب ہے. 0.935 Step 3: Holistic Aggregation انسانی اور خود کار طریقے سے کام کرنے کا طریقہ: #Holistic Score Calculation def holistic_score(bleu, rouge, human): automated_avg = (bleu + rouge['rouge-l']['f']) / 2 holistic = 0.6 * human + 0.4 * automated_avg return holistic holistic_evaluation = holistic_score(bleu_score, rouge_scores[0], human_score) print("Holistic LLM Score:", holistic_evaluation) Output for above 0.6109999990625 Holistic LLM Score: اس میں شامل ہیں: a weighted mix of: Holistic LLM Score of 0.6109999990625 Automated Metrics (BLEU & ROUGE-L اوسط) 40 % وزن مجموعی انسانی درجہ بندی — 60 % وزن ~ 0.611 کے درجہ بندی پر عمل کرنے کے لئے ہدایات کے ساتھ ایک وضاحت کی ضرورت ہے. 4.1.1. How the Score Was Computed انسانی پوائنٹ (0.935) میں 60٪ کا وزن تھا جس کا مطلب یہ ہے کہ اس نے آخری پوائنٹ میں 0.561 میں حصہ لیا. Automated average score was calculated by taking the average of BLEU ≈ 0 and ROUGE L F1 ≈ 0.2478 which equals 0.1239 and this score had a weight of 40% which means it contributed 0.0496 to the final score. مجموعی پوائنٹ تقریبا 0.6109999 تھا جب 0.6106 تک ختم کیا گیا تھا. 4.1.2. Interpreting 0.611 on a 0–1 Scale کارکردگی کی سطح کو "بھارت" سمجھا جائے گا جب اسکور 0.5 سے کم ہو جائے گا. ماڈل اعلی انسانی درجہ بندی حاصل کرتا ہے، لیکن سخت لیکسیکل میٹرک علاقے کے نیچے کے آخر میں اس کی درجہ بندی کرتا ہے جب درجہ بندی 0.5 اور 0.7 کے درمیان ہوتا ہے. زیادہ تر ایپلی کیشنز کو 0.8 سے زائد پوائنٹس کے طور پر "صحیح طور پر قابل قبول" سمجھا جاتا ہے. آپ کو مندرجہ ذیل سطح پر رکھیں. The score of 0.611 پیداوار کو انسانی تجزیہ کاروں کی طرف سے درستگی اور اہمیت، واضحات اور حفاظت کے بارے میں بہت تعریف کی گئی ہے. خود کار طریقے سے میٹرک نے پیداوار کو مضبوطی سے سزا دی کیونکہ اس میں کم درست n گرام کی فراہمی تھی. 4.1.3. Why the Hybrid Score Is Lower Than the Human Score خود کار طریقے سے اجزاء کو 0 کا درجہ دیا جاتا ہے کیونکہ BLEU کے پاس 4 گرام کی فراہمی نہیں ہے. ROUGE-L F1 پوائنٹ 0.2478 بھی اسی وجہ سے بہت کم ہے. انسانی درجہ بندی 0.935 خود کار طریقے سے 40٪ ٹکڑے کو مجموعی درجہ بندی کو تقریبا 0.61 تک کم کرنے سے روکتا ہے. 4.1.4. Practical Takeaways Trust the Human Rating First The human score indicates the content quality within its specific context. Your current focus on user satisfaction indicates you are already meeting your goals. Decide Your Threshold Your automated metrics require improvement even though your production readiness threshold . is ≥ 0.7 Your automated tasks are ready for deployment when their scores reach or higher regardless of their nature. 0.6 Improve Automated Scores Reuse more of the reference phrasing or add synonyms that match it. Lexical overlap: For BLEU, try smoothing functions (e.g., SmoothingFunction.method1) to avoid zero scores. o Semantic metrics: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Smoothing: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Semantic metrics: Adjust Weighting (if appropriate) You could reduce the automated weight (e.g., 30 % auto / 70 % human) if you trust human feedback more for your use case. 5 Recent research advances holistic evaluation frameworks 5 تازہ ترین تحقیق ہولسٹک تجزیہ کے فریم ورک کو آگے بڑھاتا ہے 2023-2025 کے دوران محققین LLMs کے لئے مکمل ارزیابی فریم ورک تیار کیا جس میں زبان کے ماڈل کی کارکردگی کے پیچیدہ پہلوؤں کا حل کیا گیا. ہولسٹک ارزیابی کی زبان کے ماڈل (HELM) فریم ورک نے گزشتہ ارزیابیوں کے مقابلے میں 96٪ کی پوزیشن میں بہتر بنائی کیونکہ سٹینفورڈ کے محققین نے 42 سکرین اور 7 اہم میٹرکز میں 30+ مشہور ماڈلوں کا جائزہ لیا جس میں درستگی، کیلوریشن، مضبوطی، انصاف، منحصرہ، زہریلا، اور کارکردگی شامل ہیں. ( سٹینفورڈ، n.d.) . سٹینفورڈ Prometheus جائزہ لینے کے نظام اور اس کے بعد Prometheus 2 کھلے ذریعہ جائزہ لینے کی ٹیکنالوجی میں اہم ترقی کی نمائندگی کرتا ہے. Prometheus 2 GPT-4 کے ساتھ 0.6-0.7 Pearson مجموعہ اور 72-85% انسانی فیصلے کے ساتھ اتفاق ہے جس میں براہ راست جائزہ لینے اور جوڑے کی درجہ بندی دونوں کی اجازت دیتا ہے. فریم ورک اعلی کارکردگی کے معیار کے ساتھ دستیاب خصوصی جائزہ لینے کے نظام کے اختیارات پیش کرتا ہے جو اہم تجارتی حلوں کو پورا کرتا ہے (Kim، et al., 2023) , (لوگ، et al. 2025) , (وولف، 2024) . کرنل OpenReview میں Substack کے G-Eval فریم ورک کام کے مخصوص میٹرک کے لئے فارم بھرنے کے پیرامیڈیمز کے ذریعے پروسیسز کا تجزیہ کرنے کے لئے کینیڈا کے خیالات کا تجزیہ کرتا ہے. فریم ورک Confident AI کے مطابق روایتی میٹرک کے مقابلے میں بہتر انسانی توازن کی کارکردگی فراہم کرتا ہے کیونکہ شفاف خیالات کی بنیاد پر تجزیہ پیچیدہ زبان کی پیداوار کے پہلوؤں کو ظاہر کرتا ہے جو خودکار میٹرک کی تشخیص نہیں کرتا. ، (ایپ، 2025) Domain-specific evaluation methods development demonstrates how experts now understand that general-purpose evaluation tools fail to measure specialized applications properly. FinBen 36 data sets that span 7 financial domains and aggregates healthcare-focused benchmarks to allow precise evaluation of domain-specific capabilities. ، (جین، 2025) . Substack کے بھروسہ ہے کرنل Medium کے MMLU-Pro بینچ مارکیٹ ماہر تصدیق کے ذریعہ اصل MMLU بینچ مارکیٹ میں پایا جاتا ہے 57٪ کی غلطی کی شرح کو حل کرتا ہے اور 10 انتخاب کے سوالات سے بڑھتی ہوئی دشواری. 6 حقیقی دنیا کا استعمال: 6.1 ChatGPT Evaluation OpenAI GPT ماڈلوں کو بہتر بنانے کے لئے انسانی پیغامات سے Reinforcement Learning (RLHF) کا استعمال کرتا ہے. انسانی تجزیہ کار ماڈل کی پیداواروں کا اندازہ لگاتے ہیں اور ان کے فراہم کردہ پوائنٹس کو ایک اجر ماڈل کو تربیت دینے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. ان طریقوں کا مجموعہ GPT-3.5 کے مقابلے میں واقعات کی درستگی میں 40٪ بہتر ہے، عملی استعمال اور ماڈل جوابات جو انسانی توقعات کو پورا کرتے ہیں، جو خود کار طریقے سے صرف تجزیہ کے مقابلے میں بہت بہتر صارف کا تجربہ بناتے ہیں. . کھولنے 6.2 Microsoft's Azure AI Studio مائیکروسافٹ کی Azure AI سٹوڈیو کا جائزہ لینے کے آلات کو براہ راست اس کے کلاؤڈ انشورنس میں انضمام کرتا ہے جس سے صارفین کو اپلی کیشنز کو اپ ڈیٹ کرنے سے پہلے آن لائن ٹیسٹ کرنے اور ان کی پیداوار کے دوران آن لائن نگرانی کرنے کی اجازت دیتا ہے. پلیٹ فارم ایک ہائبرڈ جائزہ لینے کے طریقہ کار کا استعمال کرتا ہے جس میں خود کار طریقے سے جائزہ لینے والوں کو انسان کے ذریعے کی تصدیق کے ساتھ جوڑا جاتا ہے تاکہ کاروباری اداروں کو ایپلی کیشنز کی پیمائش کے دوران معیار کے معیار کو برقرار رکھنے میں مدد ملے. . مقاصد 6.3 Google's Vertex AI گوگل کی Vertex AI کا جائزہ لینے کا نظام ایک متحرک جائزہ لینے کی ترقی کا مظاہرہ کرتا ہے جس میں متن، تصویر اور آڈیو کے طریقوں پر کارکردگی کا جائزہ لیا جاتا ہے. طویل مدتی جائزہ لینے کے لئے ان کی ہائی سٹاک متحرک طریقہ کار ایک صنعت کے معیار بن گئی ہے، ماڈل کی وسیع پیمانے پر کنکٹ سے معلومات حاصل کرنے اور استعمال کرنے کی صلاحیت کی ایک وسیع پیمانے پر جائزہ لینے کی اجازت دیتا ہے. . مقاصد 6.4 Other Case studies تجارتی تجزیہ کے میدان میں قابل قدر طور پر اضافہ ہوا ہے، جیسے پلیٹ فارمز Humanloop، LangSmith، اور Braintrust end-to-end تجزیہ کے حل پیش کرتے ہیں. یہ پلیٹ فارمز عام طور پر اپنی مرضی کے تجزیہ کی ترقی کے مقابلے میں 60-80٪ کم قیمتوں کو حاصل کرتے ہیں، پہلے سے قائم میٹرک، انسانی نوٹنگ کام کی رفتار، اور پیداوار کی نگرانی کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں. , (لائٹ باکس، 2024) طاقتور تجزیہ فریم ورک کے عملی اثرات صحت کے انضمام سے واقعات کے مطالعہ کے ذریعہ دکھایا جاتا ہے. Mount Sinai کے مطالعہ نے کام گروپنگ کے ذریعہ 17 گنا API کی لاگت کو کم کیا ہے، ایک ہی وقت میں 50 کلینیکل کاموں کو درستگی کے نقصان کے بغیر پروسیسنگ. . اعتماد لیبل بکس معاشرے Direct Preference Optimization (DPO) کی تکنیکی ترقی واضح اجر ماڈل تربیت کی ضروریات کو ختم کرتی ہے. DPO کی درجہ بندی کے طریقہ کار RLHF کو ایک درجہ بندی کے کام میں تبدیل کرتا ہے جس میں تربیت کی رفتار میں 2-3 گنا اضافہ ہوتا ہے جو معیار کے پوائنٹس کو نقصان پہنچانے کے بغیر. DPO نظام MT-Bench پر 7.5/10 کی کارکردگی تک پہنچتا ہے جبکہ RLHF 7.3/10 تک پہنچتا ہے اور AlpacaEval پر 85٪ جیت کی شرح حاصل کرتا ہے، روایتی RLHF کے مقابلے میں 82٪ کو کم کرتا ہے جبکہ 36 گھنٹے سے 12 گھنٹے کے برابر کارکردگی کے لئے تربیت کا وقت کم کرتا ہے (SuperAnnotate، 2024) , (Werra، 2024) , (وولف، 2024) . سوپرنوٹ چہرے Substack کے 7 Alternative Approach: 7 متبادل نقطہ نظر: اینٹروپک کی طرف سے تیار کردہ Constitutional AI ایک متبادل نقطہ نظر پیش کرتا ہے جو انسانی نوٹنگ کی ضروریات کو 80-90٪ سے کم کرتا ہے جبکہ موازنہ کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے. فریم ورک ایک دو مرحلے کے عمل کے ذریعے انسانی لیبلز کے بجائے AI پیٹ پیج کا استعمال کرتا ہے: خود انتباہ اور جائزہ لینے کے ساتھ نگرانی شدہ سیکھنے، اس کے بعد AI پیٹ پیج سے مضبوط سیکھنے (RLAIF). یہ نقطہ نظر نقصان دہ پیداواروں میں 90٪ + کمائی حاصل کرتا ہے جبکہ 95% + کام کی کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے، اس بات کو ظاہر کرتا ہے کہ AI سسٹموں کو ساختہ خود بہتر بنانے کے ذریعے انسانی اقدار کے ساتھ مطابقت کرنا سیکھ سکتے ہیں (انٹروپک، 2022). . Anthropic کے 8 Challenges and Future Directions 8 مشکلات اور مستقبل کے راستے 8.1 Challenges: وسیع پیمانے پر: بڑے پیمانے پر انسانی پیغامات جمع کرنے کا عمل بہت مہنگی اور وقت گزارنے والا ثابت ہوتا ہے. انسانی تجزیہ کی لاگت ماہر تجزیہ کاروں کے لئے $ 50 سے $ 200 فی گھنٹہ کے درمیان ہوتی ہے جس سے وسیع پیمانے پر تجزیہ بہت سے تنظیموں کے لئے غیر منافع بخش ہوتا ہے. معیار انسانی تجزیہ کا عمل ڈومین کی مہارت پر منحصر ہے اور مسلسل تربیت اور کیبلنگ جس میں تجزیہ کے عمل کی پیچیدگی اور لاگت میں اضافہ ہوتا ہے. مختلف انٹرویوٹرز کے درمیان معاہدہ وسیع پیمانے پر مختلف ہوتا ہے کیونکہ کام کی پیچیدگی ان کے رکاوٹوں کو متاثر کرتی ہے جو 0.4 اور 0.8 (10Pearls، nd.) 10Pearls، (Dilmegani, 2025) AIMultiple کے درمیان ہے. پیشہ ورانہ اور متغیر: انسانی تجزیہ کاروں کو تجزیہ کے عمل میں غیر متوازن نتائج اور ذاتی پیشہ ورانہ پیشہ ورانہ بنا دیتے ہیں. تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ LLMs کے 91٪ ویب سے چھپے ڈیٹا سے سیکھتے ہیں جس میں 41٪ پیشہ ورانہ کنکٹیکٹس میں خواتین کی کم نمائندگی ہوتی ہے اور یہ پیشہ ورانہ تجزیہ کے نظام کے ذریعہ پھیلتا رہتا ہے. تجزیہ کے طریقہ کار ترتیب کے اثرات اور لمبائی ترجیحات اور آبادی کی توقعات اور ثقافتی نقطہ نظر کے ذریعہ پیشہ ورانہ پیدا کرتا ہے جس میں بہت سے تنظیموں کو مؤثر طریقے سے لاگو کرنے کے لئے ضروری وسائل کی ضرورت ہوتی ہے (Rossi et al., 2024) MITPress، (Barrow et al., 2023) کورنل. کھلے اختتام کی پیداوار میں زمین کی حقیقت کی کمی: کھلے اختتام کی پیداوار کے کاموں کے لئے زمین کی حقیقت کی کمی نے "صحیحیت" کو بنیادی طور پر ذاتی اور کنٹیکٹ پر مبنی بناتا ہے، جس میں کئی درست جوابات موجود ہیں جہاں واضح درجہ بندی کے معیار کے بغیر زیادہ سے زیادہ جائز جوابات موجود ہیں. خود کار طریقے سے اور انسانی تجزیہ کے انضمام کے ساتھ مسائل: تنظیموں کو خود کار طریقے سے اور انسانی تجزیہ کے نتائج کے درمیان تنازعات کو حل کرنے کے لئے قائم پروٹوکول کی ضرورت ہے جبکہ خود کار طریقے سے اور انسانی تجزیہ کے نتائج کے درمیان تنازعات کو حل کرنے کے لئے خود کار طریقے سے انضمام کے نظام کے انسانی تجزیہ کے لئے مناسب حدوں کا تعین کرنے کے لئے وسیع پیمانے پر کیبلنگ کرنے کی ضرورت ہے. 9 Future Directions: 9 مستقبل کے راستے: فعال سیکھنے کے طریقوں کو لاگو کرنے سے انسانی تجزیہ کی ضروریات کو کم کرنے میں مدد ملے گی. انسانی پیغامات کے اعداد و شمار پر تربیت یافتہ ثانوی AI ماڈل کا استعمال جسمانی تجزیات کو خود کار طریقے سے استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے جو انسانی تجزیات کی پیروی کرتے ہیں. تجزیہ کے طریقہ کار کا مستقبل کنٹیکٹ حساس طریقوں پر منحصر ہو جائے گا جو کام کی ضروریات اور صارف کی ضروریات اور ایپلی کیشن ڈومینز کے مطابق تجزیہ کے معیار کو تبدیل کریں گے. ترکیب کی تجزیہ کے نقطہ نظر کی ترقی جو cross-modal مطابقت اور مطابقت کا اندازہ کرسکتے ہیں، زیادہ سے زیادہ اہم ہو جائے گا LLMs دیگر AI نظاموں کے ساتھ انٹرویو کرنے کے لئے زیادہ صلاحیت اور وسیع پیمانے پر اطلاقات پیدا کرنے کے لئے. ایجنٹک کا جائزہ لینے کے فریم ورک کو جواب کی کیفیت اور فیصلہ کرنے کے عمل اور محفوظات کے اثرات اور منصوبہ بندی کے مقاصد کے ساتھ مطابقت کا اندازہ کرنے کی ضرورت ہے (Andrenacci، 2025) Medium، (Chaudhary، 2025) Turing. حقیقی وقت کی تجزیہ کے نظام کو مکمل تجزیہ کی صلاحیتوں اور مؤثر کمپیوٹرک کارکردگی دونوں کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے. 10 Conclusion 10 نتائج انسانی پیغامات کے ساتھ خود کار طریقے سے میٹرک کے ساتھ انٹرویو کے ذریعے LLMs کا جائزہ لگانا ماڈل کی مؤثریت کے لئے ایک مکمل جائزہ لینے کا طریقہ پیدا کرتا ہے. انسانی معیار کے بارے میں انسانی فیصلہ کے ساتھ روایتی میٹرک کا مجموعہ حقیقی دنیا کے ایپلی کیشنز اور اخلاقی مطابقگی اور صارف کی رضامندی کے لئے بہتر نتائج پیدا کرتا ہے. جامع جائزہ لینے کے طریقوں کی انضمام زیادہ درست اور اخلاقی AI حل پیدا کرے گا جو مستقبل کی ترقی کو ڈرائیونگ کرے گا. کامیاب جائزہ لینے کے فریم ورک میں کئی جائزہ لینے کے طریقوں کو استعمال کیا جانا چاہئے کہ خود کار طریقے سے کارکردگی اور انسانی جائزہ لینے کے فیصلے کے درمیان ایک توازن حاصل کریں. تنظیمیں جو جامع جائزہ لینے کی حکمت عملی کو لاگو کرتی 11 References 11 تبصرے کیم، S. et al. (2023)- Prometheus: Fine-grained تجزیہ کی صلاحیتhttps://arxiv.org/abs/2310.08491 2024)- xCOMET-لیٹ: کارکردگی اور معیار کی بیلنسhttps://aclanthology.org/2024.emnlp-main.1223/ ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج: ایکسچینج Hugging چہرہ (2023)- RLHF Illustrationhttps://huggingface.co/blog/rlhf ہاؤس، C. (2023)- RLHF: انسانی رائے سے مضبوطی سیکھنےhttps://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html IBM (2024)- LLM کا جائزہ لیں ہدایتhttps://www.ibm.com/think/insights/llm-evaluation مائیکروسافٹ (2024) - معیاری میٹرک دستاویزاتhttps://learn.microsoft.com/en-us/ai/playbook/technology-guidance/generative-ai/working-with-llms/evaluation/list-of-eval-metrics ریڈ ہتھ (2024) - ایچ ایس ایل کی کارکردگی کا جائزہ لیںhttps://next.redhat.com/2024/05/16/evaluating-the-performance-of-large-language-models/ سٹینفورڈ CRFM (2022)- HELM Frameworkhttps://crfm.stanford.edu/helm/ فاریکس، C. R. (2024)- Evaluation کے لئے LLMs کا استعمال کرتے ہوئےhttps://cameronrwolfe.substack.com/p/llm-as-a-judge 2025 - 2025 میں 18 AI LLM رجحاناتhttps://medium.com/data-bistrot/15-artificial-intelligence-llm-trends-in-2024-618a058c9fdf Greyling, C. (2024)- انسان-in-the-Loop LLM Agentshttps://cobusgreyling.medium.com/human-in-the-loop-llm-agents-e0a046c1ec26 2024 - NLP کا جائزہ لینے کے لئے مکمل گائیڈ Metricshttps://medium.com/@raphael.mansuy/evaluating-the-performance-of-natural-language-processing-nlp-models-can-be-challenging-ce6f62c07c35 زمرہ:پہلی بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں بارہویں Sojasingarayar, A. (2024)- BERTScore 5 منٹ میں وضاحت کی گئی://medium.com/@abonia/bertscore-explained-in-5-minutes-0b98553bfb71 SuperAnnotate (2024)- LLM کا جائزہ لیں ہدایاتhttps://www.superannotate.com/blog/llm-evaluation-guide SuperAnnotate (2024) - براہ راست ترجیحات کو بہتر بنانے کے ہدایاتhttps://www.superannotate.com/blog/direct-preference-optimization-dpo ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریکٹریٹ ڈائریک ٹیسٹنگ کے طریقوں اور حکمت عملی https://www.confident-ai.com/blog/llm-testing-in-2024-top-methods-and-strategies AIMultiple (2025) - بڑے زبان کے ماڈل کا جائزہ لیں Methodshttps://research.aimultiple.com/large-language-model-evaluation/ آپ کو معلوم ہونا چاہئے HTTPS://humanloop.com/blog/best-llm-evaluation-tools Datadog (2024)- Building LLM Evaluation Framework Best Practiceshttps://www.datadoghq.com/blog/llm-evaluation-framework-best-practices/ Labelbox (2024) - Native LLM & Multimodal سپورٹ ہائبرڈ کا جائزہ لینے کے لئےhttps://labelbox.com/blog/labelbox-q1-2024-product-release/ لیبل سٹوڈیو (2024) - LLM کا جائزہ لیں: تکنیکیں، چیلنجز، اور بہترین طریقوں://labelstud.io/blog/llm-evaluations-techniques-challenges-and-best-practices/ Labelvisor (2024) - ایکسچینج ٹریننگ میں انسانی پیغامات کی چابیاں شامل کریںhttps://www.labelvisor.com/integrating-human-feedback-loops-into-llm-training-data/ MIT پریس (2024) - بڑے زبانوں کے ماڈلوں میں منحصر اور انصاف Surveyhttps://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961 ایچ آئی اے (2024) - تجربے سے سیکھنے کی مضبوطی کے بارے میں خیالاتhttps://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2024/114/article-A001-en.xml GeeksforGeeks (2024)- NLP کا جائزہ لینے کے لئے BLEU اور ROUGE پوائنٹس کو سمجھنےhttps://www.geeksforgeeks.org/nlp/understanding-bleu-and-rouge-score-for-nlp-evaluation/ زمرہ:تصویری کے لئے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے زمرہ:تصویری کے لیے Saturn Cloud (2024)- Evaluating Machine Translation Modelshttps://saturncloud.io/blog/evaluating-machine-translation-models-traditional-and-novel-approaches/ Turing (2025)- Top LLM ٹرینز 2025: LLMshttps کا مستقبل کیا ہے://www.turing.com/resources/top-llm-trends 10Pearls (2024) - آپ کے کاروبار کے لئے صحیح LLM تلاش کرنے کے لئےhttps://10pearls.com/find-the-right-llm-for-your-business/ DEV کمیونٹی (2025)- سب سے اوپر 5 اوپن سافٹ ویئر LLM تجزیہ فریم ورکhttps://dev.to/guybuildingai/-top-5-open-source-llm-evaluation-frameworks-in-2024-98m 2024 - انسان-in-the-Loop کے ساتھ AI میں درستگی کو یقینی بنانے کے لئےhttps://medium.com/@j.m.olivera08/ensuring-precision-in-ai-with-human-in-the-loop-7a4d9143296d **OpenAI – “Educating Language Models to Follow Instructions with Human Feedback”** اس دستاویز میں InstructGPT نقطہ نظر کی پیشکش کی جاتی ہے، جہاں انسان کی پیدا کردہ درجہ بندی RLHF کے ذریعے ماڈل فائنٹنگ کی ہدایت کرتا ہے:Educating language models to follow instructions with human feedback (OpenAI, 2022) researchgate.net+7scirp.org+7scirp.org+7qa.time.com+13cdn.openai.com+13youtube.com+13 **Papineni et al. – “BLEU: A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation” (2002) medium.com+12aclanthology.org+12en.wikipedia.org+12aclanthology.org **Lin, C.Y. – “ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries” \ 2004 ACL ورکشاپ کاغذ جس میں ROUGE میٹرکز کی پیشکش کی جاتی ہے: ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries (Lin, 2004) microsoft.com+15aclanthology.org+15bibbase.org+15