Ισχύει ο νόμος κλιμάκωσης της κακής βαθμονόμησης στην κίνηση παραγωγής;
Εμφανίζεται και σε πραγματική κίνηση πελατών η σχέση μεγέθους μοντέλου και κακής βαθμονόμησης που αναφέρεται στα benchmarks;
Και οι έντεκα εργασίες έχουν υποβληθεί για αξιολόγηση ομοτίμων. Καμία δεν έχει γίνει ακόμη αποδεκτή.
Τρέχουμε ένα μικρό ερευνητικό πρόγραμμα πάνω στα ερωτήματα που μας θέτουν τα συστήματα παραγωγής μας: πώς εκπαιδεύουμε μικρά μοντέλα χωρίς να χάνουμε τη «μακριά ουρά» των σπάνιων περιπτώσεων, πώς τα μετράμε ώστε ο αριθμός να σημαίνει κάτι, και πώς κρατάμε ασφαλή τα δεδομένα παραγωγής ενώ μαθαίνουμε από αυτά. Κάθε εργασία ξεκινά από ένα κενό που εντοπίσαμε στη βιβλιογραφία και από ένα εργαλείο μέτρησης που φτιάξαμε για να το ελέγξουμε.
Ο ιχνηλάτης μας για το arXiv διατηρεί αντίγραφο 152.000 εργασιών για την AI και τους κβαντικούς υπολογιστές, με πλήρες ιστορικό, και εντοπίζει εξάρσεις σε ρυθμό κανονικοποιημένο ως προς τη συνολική παραγωγή του πεδίου. Οι ομάδες θεμάτων με την ταχύτερη ανάπτυξη, Φεβρουάριος–Αύγουστος 2026 έναντι του προηγούμενου εξαμήνου:
Αύξηση σε κανονικοποιημένο ρυθμό, σε επίπεδο ομάδας θεμάτων, χωρίς διπλοεγγραφές. Πηγή: ο ιχνηλάτης μας, σώμα 152.157 εργασιών, 52 από 52 παράθυρα συλλογής ολοκληρωμένα.
Κάθε κάρτα είναι μία εργασία και το ερώτημα που θέτει. Και οι έντεκα έχουν υποβληθεί για αξιολόγηση ομοτίμων.
Εμφανίζεται και σε πραγματική κίνηση πελατών η σχέση μεγέθους μοντέλου και κακής βαθμονόμησης που αναφέρεται στα benchmarks;
Όταν ένα μικρό μοντέλο μαθαίνει από ένα μεγαλύτερο πάνω στις δικές του εξόδους, χάνει τις σπάνιες περιπτώσεις;
Οριοθετημένο μηδενικό αποτέλεσμα
Αν αλλάξει το seed, πόσες από τις αναφερόμενες βελτιώσεις παραμένουν;
Πόσοι δημοσιευμένοι ισχυρισμοί αναφέρουν αρκετά στοιχεία ώστε να συγκριθούν με οποιοδήποτε άλλο αποτέλεσμα;
Φουσκώνει η μόλυνση τις βαθμολογίες ομοιόμορφα ή μόνο σε ορισμένες κατηγορίες ερωτήσεων;
Εξαρτάται η βαθμολογία μιας αξιολόγησης σε vLLM από τη σειρά με την οποία η εκτέλεση επεξεργάζεται τα δείγματα;
Όταν αφαιρούνται τα χαρακτηριστικά που προδίδουν κείμενο AI, οι ανιχνευτές μετρούν ακόμη την προέλευση ή μόνο το ύφος;
Όταν τα δεδομένα παραγωγής καθαρίζονται για εκπαίδευση, καλύπτονται τα σωστά πεδία και εντοπίζονται τα ονόματα προσώπων;
Μπορεί η καταγεγραμμένη κίνηση παραγωγής να κρίνει αν είναι σωστή η μετάπτωση ενός παλαιού συστήματος από πράκτορα AI;
Γιατί η πύλη κανονικοποίησης κειμένου σε έναν φωνητικό πράκτορα ελληνικού παρόχου τηλεπικοινωνιών, σε παραγωγή, άφησε να περάσουν σφάλματα που εντόπισε αργότερα ένας συνεργάτης;
Πόσες ερωτήσεις πρέπει να κάνει ένα σύστημα πριν προτείνει ένα ταίριασμα, και πρέπει αυτός ο προϋπολογισμός να βαθμολογείται;
Κάθε εβδομάδα σαρώνουμε το σώμα εργασιών για κενά και εκτελούμε έλεγχο με κελί αναφοράς, ώστε μια κενή διάσταση να μη θεωρηθεί κατά λάθος ευκαιρία.
Κάθε εργασία συνοδεύεται από εκτελέσιμο πείραμα και τα tests του. Οι διορθώσεις μένουν ορατές και η διάψευση μιας υπόθεσης μετράει ως αποτέλεσμα.
Preprints στο arXiv, δημοσιευμένα εργαλεία μέτρησης και φάκελος AI Act (Κανονισμός (ΕΕ) 2024/1689 για την τεχνητή νοημοσύνη) για κάθε μοντέλο που παραδίδουμε.
Είμαστε ανοιχτοί σε κοινές μετρήσεις με πανεπιστημιακές ομάδες και ερευνητικά εργαστήρια της βιομηχανίας.