ನವೆಂಬರ್ 3 ರಂದು ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಸ್ಥೆಯು IndQA ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, “ಇತರ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಭಾರತವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.”
IndQA ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುವಾದ ಅಥವಾ ಬಹು-ಆಯ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ, ತಾರ್ಕಿಕ-ಭಾರೀ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಿಗೆ AI ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು OpenAI ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
“IndQA ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರತೀಯ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು 12 ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ 2,278 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 10 ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು ಭಾರತದಾದ್ಯಂತ 261 ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರ ಸಹಭಾಗಿತ್ವದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ” ಎಂದು ಅದು ಸೇರಿಸಿದೆ.
ಪ್ರಕಾರ OpenAIಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಭಾರತೀಯರಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಪನಿಯ ನಿರಂತರ ಬದ್ಧತೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
IndQA ನ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು:
IndQA ಬಂಗಾಳಿ, ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಹಿಂದಿ, ಹಿಂಗ್ಲಿಷ್, ಕನ್ನಡ, ಮರಾಠಿ, ಒಡಿಯಾ, ತೆಲುಗು, ಗುಜರಾತಿ, ಮಲಯಾಳಂ, ಪಂಜಾಬಿ ಮತ್ತು ತಮಿಳು ಸೇರಿದಂತೆ 12 ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಮಾನದಂಡವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ AI ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ, ಕಲೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿ, ದೈನಂದಿನ ಜೀವನ, ಆಹಾರ ಮತ್ತು ಪಾಕಪದ್ಧತಿ, ಇತಿಹಾಸ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ, ಧರ್ಮ ಮತ್ತು ಆಧ್ಯಾತ್ಮಿಕತೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡೆ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಾದ್ಯಂತ.
IndQA ದೇಶಾದ್ಯಂತದ 261 ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ನ ಪ್ರಕಾರ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಬರೆದ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಇದು ರೂಬ್ರಿಕ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
IndQA ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಯಿತು:
IndQA ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ತಾರ್ಕಿಕ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆದ 10 ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ನೇಮಕ ಮಾಡುವ ತಜ್ಞರಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮುಂದೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು OpenAI ನ ಉನ್ನತ ಮಾದರಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ‘ವಿರೋಧಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್’ಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಯಿತು.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಲು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಗ್ರೇಡಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಆದರ್ಶ ಉತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು, ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯ ತನಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ.
