சாட்போட் மாதிரியின் பயிற்சியின் போது, அதன் செயல்திறனையும் செயல்திறனையும் உறுதிப்படுத்த பல்வேறு அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது முக்கியமானது. இந்த அளவீடுகள் மாதிரியின் நடத்தை, துல்லியம் மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை உருவாக்கும் திறன் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இந்த அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியலாம், மேம்பாடுகளைச் செய்யலாம் மற்றும் சாட்போட்டின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். இந்த பதிலில், சாட்பாட் மாதிரியின் பயிற்சியின் போது கண்காணிக்க வேண்டிய சில முக்கியமான அளவீடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
1. இழப்பு: இழப்பு என்பது சாட்போட்கள் உட்பட ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு அடிப்படை அளவீடு ஆகும். இது கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் உண்மையான வெளியீட்டிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாட்டைக் கணக்கிடுகிறது. பயிற்சி தரவிலிருந்து மாடல் எவ்வளவு நன்றாகக் கற்றுக் கொள்கிறது என்பதை கண்காணிப்பு இழப்பானது மதிப்பிட உதவுகிறது. குறைந்த இழப்பு மதிப்புகள் சிறந்த மாதிரி செயல்திறனைக் குறிக்கின்றன.
2. குழப்பம்சாட்பாட் மாதிரிகள் உட்பட மொழி மாதிரிகளை மதிப்பிடுவதற்கு பொதுவாக குழப்பம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சூழல் கொடுக்கப்பட்ட அடுத்த வார்த்தை அல்லது சொற்களின் வரிசையை மாதிரி எவ்வளவு நன்றாகக் கணிக்கிறது என்பதை இது அளவிடுகிறது. குறைந்த குழப்ப மதிப்புகள் சிறந்த மொழி மாடலிங் செயல்திறனைக் குறிக்கின்றன.
3. துல்லியம்: துல்லியம் என்பது சரியான பதில்களை உருவாக்கும் மாதிரியின் திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு அளவீடு ஆகும். இது சரியாக கணிக்கப்பட்ட பதில்களின் சதவீதத்தை அளவிடுகிறது. சரியான மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை உருவாக்கும் வகையில், சாட்போட் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதை கண்காணிப்பு துல்லியம் கண்டறிய உதவுகிறது.
4. பதில் நீளம்: chatbot இன் பதில்களின் சராசரி நீளத்தைக் கண்காணிப்பது, அவை மிகக் குறுகியதாகவோ அல்லது மிக நீளமாகவோ இல்லை என்பதை உறுதிப்படுத்துவது முக்கியம். மிகக் குறுகிய பதில்கள், மாதிரியானது சூழலைத் திறம்படப் பிடிக்கவில்லை என்பதைக் குறிக்கலாம், அதே சமயம் அதிகப்படியான நீண்ட பதில்கள் பொருத்தமற்ற அல்லது வாய்மொழி வெளியீடுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும்.
5. பன்முகத்தன்மைமீண்டும் மீண்டும் வரும் அல்லது பொதுவான பதில்களைத் தவிர்ப்பதற்கு பதில் பன்முகத்தன்மையைக் கண்காணிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. ஒரு சாட்போட் வெவ்வேறு உள்ளீடுகளுக்கு மாறுபட்ட பதில்களை வழங்க முடியும். தனித்துவமான பதில்களின் எண்ணிக்கை அல்லது மறுமொழி வகைகளின் விநியோகம் போன்ற பன்முகத்தன்மை அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது, சாட்போட்டின் வெளியீடு ஈடுபாட்டுடன் இருப்பதை உறுதிசெய்ய உதவுகிறது மற்றும் ஏகபோகத்தைத் தவிர்க்கிறது.
6. பயனர் திருப்தி: மதிப்பீடுகள் அல்லது பின்னூட்டம் போன்ற பயனர் திருப்தி அளவீடுகள், பயனரின் கண்ணோட்டத்தில் சாட்போட்டின் செயல்திறன் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. பயனர் திருப்தியைக் கண்காணிப்பது, மேம்பாட்டிற்கான பகுதிகளைக் கண்டறிந்து, பயனர் எதிர்பார்ப்புகளைச் சிறப்பாகச் சந்திக்க மாதிரியை நன்றாகச் சரிப்படுத்த உதவுகிறது.
7. பதில் ஒத்திசைவு: ஒத்திசைவு என்பது சாட்போட்டின் பதில்களின் தருக்க ஓட்டம் மற்றும் ஒத்திசைவை அளவிடும். ஒத்திசைவு அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது, சாட்போட் சீரற்ற அல்லது அர்த்தமற்ற பதில்களை உருவாக்கும் நிகழ்வுகளைக் கண்டறிய உதவும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒத்திசைவைக் கண்காணிப்பது உள்ளீட்டிற்கான பதிலின் பொருத்தத்தை மதிப்பிடுவது அல்லது உருவாக்கப்பட்ட உரையின் தருக்க கட்டமைப்பை மதிப்பீடு செய்வது ஆகியவை அடங்கும்.
8. பதில் நேரம்: சாட்போட்டின் மறுமொழி நேரத்தைக் கண்காணிப்பது நிகழ்நேர பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. பயனர்கள் விரைவான மற்றும் சரியான நேரத்தில் பதில்களை எதிர்பார்க்கிறார்கள். பதிலளிப்பு நேரத்தைக் கண்காணிப்பது பயனர் அனுபவத்தைப் பாதிக்கக்கூடிய இடையூறுகள் அல்லது செயல்திறன் சிக்கல்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
9. பிழை பகுப்பாய்வு: ஒரு சாட்போட் மாதிரியின் பயிற்சி செயல்முறையை கண்காணிப்பதில் பிழை பகுப்பாய்வு நடத்துவது இன்றியமையாத படியாகும். இது மாதிரியால் செய்யப்பட்ட பிழைகளின் வகைகளை ஆராய்ந்து வகைப்படுத்துகிறது. இந்த பகுப்பாய்வு டெவலப்பர்களுக்கு மாதிரியின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது மற்றும் மேலும் மேம்பாடுகளுக்கு வழிகாட்டுகிறது.
10. டொமைன் சார்ந்த அளவீடுகள்: சாட்போட்டின் பயன்பாட்டு டொமைனைப் பொறுத்து, கூடுதல் டொமைன்-குறிப்பிட்ட அளவீடுகள் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, பயனர் உணர்ச்சிகளைப் புரிந்துகொண்டு சரியான முறையில் பதிலளிக்கும் சாட்போட்டின் திறனைக் கண்காணிக்க உணர்வு பகுப்பாய்வு அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
ஒரு சாட்போட் மாதிரியின் பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது பல்வேறு அளவீடுகளை கண்காணிப்பது அதன் செயல்திறனையும் செயல்திறனையும் உறுதிப்படுத்துவது அவசியம். இழப்பு, குழப்பம், துல்லியம், பதில் நீளம், பன்முகத்தன்மை, பயனர் திருப்தி, ஒத்திசைவு, மறுமொழி நேரம், பிழை பகுப்பாய்வு மற்றும் டொமைன் சார்ந்த அளவீடுகள் போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மாதிரியின் நடத்தை பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம் மற்றும் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம். .
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல்:
- SQLite தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை நிறுவி கர்சர் பொருளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்குவதற்காக வழங்கப்பட்ட பைதான் குறியீடு துணுக்கில் என்ன தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன?
- சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
- தரவுத்தளத்தில் தொடர்புடைய தகவலைச் சேமிப்பது பெரிய அளவிலான தரவை எவ்வாறு நிர்வகிக்க உதவுகிறது?
- chatbotக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் போது மற்றும் பீம் அகலம் மற்றும் உள்ளீடு ஒன்றின் மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையை சரிசெய்யும்போது சில கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை என்ன?
- சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
- சாட்போட் மூலம் குறிப்பிட்ட கேள்விகள் அல்லது காட்சிகளை எப்படி சோதிக்கலாம்?
- சாட்போட்டின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு 'அவுட்புட் டெவ்' கோப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- பயிற்சியின் போது சாட்போட்டின் வெளியீட்டைக் கண்காணிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: ஒரு மாதிரி பயிற்சி (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)
- தேர்வு ஆய்வு