جب کارکردگی کی جانچ کی بات آتی ہے تو بڑی زبان کے ماڈلز (LLMs) ایک منفرد چیلنج پیش کرتے ہیں۔ روایتی مشین لرننگ کے برعکس جہاں نتائج اکثر بائنری ہوتے ہیں، LLM آؤٹ پٹس درستگی کے اسپیکٹرم میں رہتے ہیں۔ اس کے علاوہ، اگرچہ آپ کا بنیادی ماڈل وسیع میٹرکس میں سبقت لے سکتا ہے، عام کارکردگی آپ کے مخصوص استعمال کے معاملات کے لیے بہترین کارکردگی کی ضمانت نہیں دیتی۔
لہٰذا، LLMs کا جائزہ لینے کے لیے ایک جامع نقطہ نظر کے لیے مختلف طریقوں کا استعمال کرنا چاہیے، جیسے کہ LLMs کی تشخیص کے لیے LLMs کا استعمال کرنا (یعنی خودکار تشخیص) اور انسانی-LLM ہائبرڈ طریقوں کا استعمال۔ یہ مضمون مختلف طریقوں کے مخصوص مراحل کا احاطہ کرتا ہے، جس میں آپ کی درخواست کے مطابق حسب ضرورت تشخیص کے سیٹ بنانے، متعلقہ میٹرکس کی نشاندہی کرنے، اور سخت تشخیصی طریقوں کو لاگو کرنے کے طریقوں کا احاطہ کیا گیا ہے - دونوں ماڈلز کے انتخاب اور پیداوار میں جاری کارکردگی کی نگرانی کے لیے۔
اپنے استعمال کے معاملات کے لیے ٹارگٹڈ ایویلیوایشن سیٹ بنائیں
کسی مخصوص استعمال کے کیس پر LLM کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے، آپ کو نمونوں کے ایک سیٹ پر ماڈل کی جانچ کرنے کی ضرورت ہے جو آپ کے ٹارگٹ استعمال کیسز کی نمائندگی کرتی ہیں۔ اس کے لیے حسب ضرورت تشخیصی سیٹ بنانے کی ضرورت ہے۔
- چھوٹا شروع کرو. اپنے استعمال کے کیس پر LLM کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے، آپ کم از کم 10 مثالوں سے شروع کر سکتے ہیں۔ ان مثالوں میں سے ہر ایک کو ماڈل کی مستقل مزاجی اور وشوسنییتا کا اندازہ لگانے کے لیے متعدد بار چلایا جا سکتا ہے۔
- چیلنج کرنے والی مثالیں اٹھاؤ۔ آپ کی منتخب کردہ مثالیں سیدھی نہیں ہونی چاہئیں۔ انہیں چیلنجنگ ہونا چاہئے، ماڈل کی صلاحیت کو پوری طرح جانچنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس میں غیر متوقع ان پٹ کے ساتھ اشارے، سوالات جو تعصب پیدا کر سکتے ہیں، یا ایسے سوالات شامل ہو سکتے ہیں جن کے لیے موضوع کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ماڈل کو دھوکہ دینے کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ یہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کی غیر متوقع نوعیت کے لیے تیار ہے۔
- تشخیصی سیٹ بنانے کے لیے LLMs کو استعمال کرنے پر غور کریں۔. دلچسپ بات یہ ہے کہ تشخیصی سیٹوں کی تعمیر کے لیے زبان کے ماڈلز کا فائدہ اٹھانا ایک عام عمل ہے تاکہ خود یا دوسرے زبان کے ماڈلز کا اندازہ لگایا جا سکے۔ مثال کے طور پر، ایک LLM ایک ان پٹ ٹیکسٹ کی بنیاد پر سوال و جواب کے جوڑوں کا ایک سیٹ تیار کر سکتا ہے، جسے آپ اپنی سوال کے جواب کی درخواست کے لیے نمونوں کے پہلے بیچ کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔
- صارف کی رائے کو شامل کریں۔. چاہے اندرونی ٹیم کی جانچ ہو یا وسیع تر تعیناتی سے، صارف کی رائے اکثر غیر متوقع چیلنجوں اور حقیقی دنیا کے منظرناموں کو ظاہر کرتی ہے۔ اس طرح کے تاثرات کو آپ کے تشخیصی سیٹوں میں نئی چیلنجنگ مثالوں کے طور پر ضم کیا جا سکتا ہے۔
جوہر میں، حسب ضرورت تشخیصی سیٹ بنانا ایک متحرک عمل ہے، جو آپ کے LLM پروجیکٹ کے لائف سائیکل کے ساتھ مل کر اپناتا اور بڑھتا ہے۔ یہ تکراری طریقہ کار اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کا ماڈل موجودہ، متعلقہ چیلنجوں سے ہم آہنگ رہے۔
میٹرکس، موازنہ، اور معیار پر مبنی تشخیص کو یکجا کریں۔
LLMs کا جائزہ لینے کے لیے اکیلے میٹرکس عام طور پر ناکافی ہوتے ہیں۔ LLMs ایک ایسے دائرے میں کام کرتے ہیں جہاں ہمیشہ ایک واحد "درست" جواب نہیں ہوتا ہے۔ مزید برآں، مجموعی میٹرکس کا استعمال گمراہ کن ہو سکتا ہے۔ ایک ماڈل ایک ڈومین میں سبقت لے سکتا ہے اور دوسرے میں لڑکھڑا سکتا ہے، پھر بھی ایک متاثر کن اوسط سکور رجسٹر کر سکتا ہے۔
آپ کے تشخیصی معیار کا انحصار مخصوص LLM نظام کی الگ الگ خصوصیات پر ہوگا۔ اگرچہ درستگی اور غیرجانبداری عام مقاصد ہیں، لیکن مخصوص حالات میں دیگر معیارات اہم ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک میڈیکل چیٹ بوٹ جوابی نقصان کو ترجیح دے سکتا ہے، کسٹمر سپورٹ بوٹ مستقل دوستانہ لہجے کو برقرار رکھنے پر زور دے سکتا ہے، یا ویب ڈویلپمنٹ ایپلی کیشن کو مخصوص فارمیٹ میں آؤٹ پٹ کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
عمل کو ہموار کرنے کے لیے، متعدد تشخیصی معیارات کو واحد میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ رائے کی تقریب. یہ LLM اور کچھ میٹا ڈیٹا کے ذریعہ تیار کردہ متن کو ان پٹ کے طور پر لے گا، اور پھر اسکور کو آؤٹ پٹ کرے گا جو متن کے معیار کی نشاندہی کرتا ہے۔
اس طرح، ایل ایل ایم کی کارکردگی کا مجموعی جائزہ عام طور پر کم از کم 3 مختلف طریقوں پر مشتمل ہوتا ہے:
- مقداریاتی میٹرکس: جب حتمی درست جوابات موجود ہوں، تو آپ روایتی ML تشخیصی طریقوں کو استعمال کرتے ہوئے ڈیفالٹ کر سکتے ہیں۔ مقداری نقطہ نظر.
- حوالہ موازنہ: مثالوں کے لیے بغیر کسی واضح واحد جواب کے لیکن قابل قبول جوابات کے دستیاب حوالہ کے ساتھ، ماڈل کے جواب کا موازنہ اور پہلے سے موجود مثالوں سے موازنہ کیا جا سکتا ہے۔
- معیار پر مبنی تشخیص: حوالہ کی غیر موجودگی میں، پہلے سے طے شدہ معیار کے خلاف ماڈل کی پیداوار کا اندازہ لگانے پر توجہ مرکوز ہو جاتی ہے۔
حوالہ جات کا موازنہ اور معیار پر مبنی تشخیص دونوں یا تو انسانی تشخیص کاروں کے ذریعے یا خودکار عمل کے ذریعے انجام پا سکتے ہیں۔ اگلا، ہم ان الگ الگ تشخیصی طریقوں کے فوائد اور نقصانات کا جائزہ لیں گے۔
انسانی، خودکار تشخیص، اور ہائبرڈ اپروچز
مشین لرننگ ایپلی کیشنز کا جائزہ لینے کے لیے انسانی تشخیص کو اکثر گولڈ اسٹینڈرڈ کے طور پر دیکھا جاتا ہے، جس میں LLM پر مبنی نظام شامل ہیں، لیکن وقتی یا تکنیکی رکاوٹوں کی وجہ سے ہمیشہ ممکن نہیں ہوتا ہے۔ خودکار تشخیص اور ہائبرڈ اپروچز کا استعمال اکثر انٹرپرائز سیٹنگز میں LLM کارکردگی کی جانچ کے لیے کیا جاتا ہے۔
انسانی تشخیص
ان سسٹمز کی درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے LLM پر مبنی ایپلی کیشنز کے آؤٹ پٹ پر انسانی نگرانی کا ہونا ضروری ہے۔ تاہم، درج ذیل کلیدی حدود کی وجہ سے LLMs کا جائزہ لینے کے لیے مکمل طور پر اس نقطہ نظر پر انحصار کرنا مثالی نہیں ہو سکتا:
- معیار کے خدشات: حیرت کی بات یہ ہے کہ GPT-4 جیسے جدید ماڈلز اکثر مکینیکل ترک کے ذریعے بھرتی کیے گئے کارکنوں کے اوسط نتائج کے مقابلے اعلیٰ معیار کی تشخیص کرتے ہیں۔ انسانی تشخیص کار، جب تک کہ پیچیدہ تجرباتی ڈیزائنوں سے رہنمائی نہ کی جائے، ہو سکتا ہے ان بنیادی خصوصیات پر توجہ نہ دے جو سب سے زیادہ اہمیت رکھتی ہیں۔ سطحی عناصر میں پھنسنے کا رجحان ہے۔ مثال کے طور پر، وہ درست لیکن واضح طور پر پیش کردہ جواب کے مقابلے میں اچھی طرح سے فارمیٹ شدہ لیکن غلط جواب کی حمایت کر سکتے ہیں۔
- لاگت کے مضمرات: اعلیٰ درجے کی انسانی تشخیصات حاصل کرنا مہنگا ہے۔ آپ جس قدر اعلیٰ معیار کی جانچ کریں گے، متعلقہ اخراجات اتنے ہی زیادہ ہوں گے۔
- وقت کی پابندیاں: انسانی تشخیصات کو جمع کرنا وقت طلب ہے۔ LLM پر مبنی نظام کی ترقی کی تیز رفتار دنیا میں، جہاں تعیناتیاں محض دنوں یا ہفتوں میں ہو سکتی ہیں، ڈویلپرز ہمیشہ توقف کرنے اور آراء کا انتظار کرنے کے متحمل نہیں ہو سکتے۔
یہ رکاوٹیں زیادہ موثر تشخیصی تکنیکوں کے ساتھ انسانی تشخیص کی تکمیل کی اہمیت کو واضح کرتی ہیں۔
خودکار تشخیص
زبان کے بڑے ماڈلز نے اپنے ہم منصبوں کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں ماہر ثابت کیا ہے۔ خاص طور پر، چھوٹے ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے زیادہ جدید یا بڑے LLM کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ LLM کا استعمال اس کی اپنی پیداوار کا اندازہ لگانے کے لیے بھی عام ہے۔ LLMs کے میکانکس کو دیکھتے ہوئے، ایک ماڈل ابتدائی طور پر غلط جواب فراہم کر سکتا ہے۔ پھر بھی، اسی ماڈل کو حکمت عملی سے تیار کیے گئے پرامپٹ کے ساتھ پیش کرنے سے جو اس کے ابتدائی ردعمل کی جانچ کی درخواست کرتا ہے، ماڈل کو مؤثر طریقے سے "انعکاس" یا "دوبارہ سوچنے" کا موقع ملتا ہے۔ یہ طریقہ کار کسی بھی غلطی کی نشاندہی کرنے والے ماڈل کے امکان کو کافی حد تک بڑھاتا ہے۔
دیگر LLMs کا جائزہ لینے کے لیے LLMs کا استعمال انسانی تشخیص کاروں کو ملازمت دینے کے لیے ایک تیز اور سرمایہ کاری مؤثر متبادل پیش کرتا ہے۔ تاہم، اس طریقہ کار میں اہم نقصانات ہیں جن کو حل کرنے کے لیے کاروباری اور ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کو تیار رہنا چاہیے:
- جب 1 سے 5 پیمانے پر جواب کی درجہ بندی کرنے کا کام سونپا جاتا ہے، تو LLMs ہو سکتا ہے۔ ایک مستقل تعصب کا مظاہرہ کریں۔ ایک مخصوص درجہ بندی کی طرف، قطع نظر اس کے جواب کے اصل معیار سے۔
- دوسرے ماڈلز کے ساتھ اس کی اپنی پیداوار کا موازنہ کرتے وقت، عام طور پر ایل ایل ایم اپنے ردعمل کے لیے ترجیح ظاہر کرتا ہے۔.
- جوابی امیدواروں کی ترتیب کبھی کبھار ہو سکتی ہے۔ تشخیص پر اثر انداز، جیسے مثال کے طور پر، پہلے ظاہر کردہ امیدوار کے جواب کے لیے ترجیح کا مظاہرہ کرنا۔
- LLMs کا رجحان ہے۔ طویل جوابات کی حمایت کریںچاہے ان میں حقائق پر مبنی غلطیاں ہوں یا انسانی صارفین کے لیے سمجھنا اور استعمال کرنا مشکل ہو۔
LLM کی تشخیص میں موجود خامیوں کو دیکھتے ہوئے، انسانی تشخیص کاروں کے ذریعہ دستی نگرانی کا اسٹریٹجک شامل کرنا ایک مناسب قدم ہے اور اسے آپ کے LLM ایپلیکیشن کی ترقی کے عمل سے خارج نہیں کیا جانا چاہئے۔
ہائبرڈ اپروچ
مروجہ نقطہ نظر یہ ہے کہ ڈویلپرز کے لیے LLMs کے ذریعے سہولت فراہم کی جانے والی خودکار تشخیصوں پر بہت زیادہ انحصار کریں۔ یہ انہیں فوری فیڈ بیک میکانزم سے آراستہ کرتا ہے، جس سے تیز ماڈل کے انتخاب، فائن ٹیوننگ، اور متنوع سسٹم پرامپٹس کے ساتھ تجربہ ممکن ہوتا ہے۔ مقصد ان خودکار تشخیصات کی بنیاد پر ایک بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والا نظام حاصل کرنا ہے۔ خودکار تشخیص کا مرحلہ مکمل ہونے کے بعد، اگلے مرحلے میں عام طور پر اعلیٰ معیار کے انسانی تشخیص کاروں کے ساتھ ایک گہرا غوطہ لگانا شامل ہوتا ہے تاکہ خودکار تشخیص کی قابل اعتمادیت کو درست کیا جا سکے۔
اعلیٰ معیار کے انسانی جائزوں کو محفوظ بنانا ایک مہنگی کوشش ہو سکتی ہے۔ اگرچہ ہر معمولی نظام کی اصلاح کے بعد جانچ کی اس سطح کا سہارا لینا عملی نہیں ہے، لیکن ایل ایل ایم سسٹم کو پیداواری ماحول میں تبدیل کرنے سے پہلے انسانی تشخیص ایک ناگزیر مرحلہ ہے۔ جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، LLMs کی تشخیص تعصبات کو ظاہر کر سکتی ہیں اور ناقابل اعتبار ہو سکتی ہیں۔
تعیناتی کے بعد، ہماری LLM پر مبنی ایپلی کیشنز کے اختتامی صارفین سے حقیقی فیڈ بیک اکٹھا کرنا بہت ضروری ہے۔ فیڈ بیک اتنا ہی آسان ہو سکتا ہے کہ صارف کسی جواب کو مفید (انگوٹھا اپ) یا مفید نہیں (انگوٹھا نیچے) کے طور پر درجہ دے، لیکن مثالی طور پر ماڈل کے ردعمل کی خوبیوں اور خامیوں کو اجاگر کرنے والے تفصیلی تبصروں کے ساتھ ہونا چاہیے۔
بنیادی ماڈل اپ ڈیٹس یا صارف کے سوالات میں تبدیلیاں نادانستہ طور پر آپ کی درخواست کی کارکردگی کو کم کر سکتی ہیں یا خفیہ کمزوریوں کو ظاہر کر سکتی ہیں۔ LLM ایپلیکیشن کی کارکردگی کی ہمارے طے شدہ معیار کے خلاف جاری نگرانی اس کی آپریشنل زندگی کے دوران اہم رہتی ہے تاکہ آپ ابھرتی ہوئی کمیوں کی فوری شناخت اور ان کو دور کر سکیں۔ .
کلیدی لے لو
LLM پر مبنی نظاموں کی کارکردگی کا جائزہ لینا منفرد چیلنجز پیش کرتا ہے، جو کہ روایتی مشین لرننگ کے جائزوں سے الگ کام کو ترتیب دیتا ہے۔ ایل ایل ایم سسٹم کا جائزہ لینے کے عمل میں، آپ کے طریقہ کار کو مطلع کرنے کے لیے درج ذیل اہم باتوں کو مدنظر رکھا جانا چاہیے:
- موزوں تشخیصی سیٹ: قابل عمل بصیرت حاصل کرنے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ مضبوط، ایپلیکیشن پر مرکوز تشخیصی سیٹ بنائے جائیں۔ ضروری نہیں کہ یہ سیٹ بڑے ہوں، لیکن ان میں چیلنجنگ نمونوں کی ایک رینج شامل ہونی چاہیے۔
- تشخیصی چیلنجز کی متحرک توسیع: جیسا کہ آپ کو صارفین سے تاثرات موصول ہوتے ہیں، یہ ضروری ہے کہ ارتقاء پذیر چیلنجوں اور باریکیوں کو حاصل کرنے کے لیے تشخیصی سیٹ کو بار بار توسیع اور بہتر بنایا جائے۔
- مقداری میٹرکس اور کوالٹیٹیو معیار: LLMs کی پیچیدہ نوعیت اکثر سیدھی مقداری میٹرکس سے بچ جاتی ہے۔ آپ کے مخصوص استعمال کے معاملے کے مطابق معیارات کا ایک سیٹ قائم کرنا ضروری ہے، جس سے ماڈل کی کارکردگی کا مزید باریک بینی سے جائزہ لیا جا سکے۔
- یونیفائیڈ فیڈ بیک فنکشن: تشخیص کے عمل کو آسان بنانے کے لیے، ایک واحد، مربوط فیڈ بیک فنکشن میں متعدد معیارات کو یکجا کرنے پر غور کریں۔
- ہائبرڈ تشخیصی نقطہ نظر: آپ کے تشخیصی عمل میں LLMs اور اعلیٰ معیار کے انسانی تشخیص کاروں دونوں کا فائدہ اٹھانا ایک زیادہ جامع تناظر پیش کرتا ہے اور انتہائی قابل اعتماد اور کفایت شعاری کے نتائج دیتا ہے۔
- مسلسل حقیقی دنیا کی نگرانی: یونیفائیڈ فیڈ بیک فنکشن کے ساتھ یوزر فیڈ بیک کو ضم کرکے، آپ LLM کی کارکردگی کو مسلسل مانیٹر اور ٹھیک ٹیون کر سکتے ہیں، حقیقی دنیا کے تقاضوں کے ساتھ ہم آہنگی کو یقینی بنا کر۔
اس مضمون کا لطف اٹھائیں؟ مزید AI ریسرچ اپ ڈیٹس کے لیے سائن اپ کریں۔
جب ہم اس جیسے مزید خلاصہ مضامین جاری کریں گے تو ہم آپ کو بتائیں گے۔
متعلقہ
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ آٹوموٹو / ای وی، کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- چارٹ پرائم۔ ChartPrime کے ساتھ اپنے ٹریڈنگ گیم کو بلند کریں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 1
- 10
- a
- ہمارے بارے میں
- قابل قبول
- کے ساتھ
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- حاصل
- حاصل کرنا
- اصل
- پتہ
- اعلی درجے کی
- فوائد
- کے بعد
- کے خلاف
- مجموعی
- AI
- عی تحقیق
- اجازت دے رہا ہے
- اکیلے
- بھی
- متبادل
- ہمیشہ
- an
- اور
- ایک اور
- جواب
- جواب
- کوئی بھی
- علاوہ
- درخواست
- درخواست کی ترقی
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- نقطہ نظر
- کیا
- مضمون
- مضامین
- AS
- تشخیص کریں
- تشخیص
- منسلک
- At
- اوصاف
- آٹومیٹڈ
- خودکار
- دستیاب
- اوسط
- انتظار کرو
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- اس سے پہلے
- سے پرے
- باضابطہ
- فروغ دیتا ہے
- بوٹ
- دونوں
- وسیع
- عمارت
- کاروبار
- لیکن
- by
- کر سکتے ہیں
- امیدوار
- امیدواروں
- اہلیت
- قبضہ
- کیس
- مقدمات
- پکڑے
- چیلنج
- چیلنجوں
- چیلنج
- چیٹ بٹ
- میں سے انتخاب کریں
- مربوط
- جمع
- امتزاج
- آتا ہے
- تبصروں
- کامن
- مقابلے میں
- موازنہ
- مکمل
- وسیع
- غور کریں
- خیالات
- متواتر
- رکاوٹوں
- تعمیر
- مسلسل
- روایتی
- کور
- درست
- سرمایہ کاری مؤثر
- مہنگی
- اخراجات
- سکتا ہے
- ڈھکنے
- تخلیق
- معیار
- اہم
- اہم
- موجودہ
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- کسٹمر سپورٹ
- دن
- گہری
- گہرے
- پہلے سے طے شدہ
- کی وضاحت
- مستند
- مظاہرین
- تعیناتی
- تعینات
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- تفصیلی
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- ظاہر
- مختلف
- نہیں کرتا
- ڈومین
- نہیں
- نیچے
- خرابیاں
- دو
- متحرک
- e
- ہر ایک
- اس سے قبل
- مؤثر طریقے
- ہنر
- یا تو
- عناصر
- کرنڈ
- پر زور
- کو فعال کرنا
- احاطہ
- کوشش کریں
- یقینی بناتا ہے
- کو یقینی بنانے ہے
- انٹرپرائز
- ماحولیات
- نقائص
- جوہر
- ضروری
- قائم کرو
- Ether (ETH)
- اندازہ
- کا جائزہ لینے
- تشخیص
- اندازہ
- بھی
- ہر کوئی
- تیار ہوتا ہے
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- ایکسل
- پھانسی
- وجود
- توسیع
- توسیع
- مہنگی
- تجرباتی
- سہولت
- حقائق پر مبنی
- گرجانا
- تیز رفتار
- کی حمایت
- ممکن
- آراء
- چند
- پہلا
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- فارمیٹ
- اکثر
- دوستانہ
- سے
- تقریب
- مزید برآں
- جمع
- جنرل
- عام طور پر
- پیدا
- پیدا
- حقیقی
- حاصل
- دی
- مقصد
- گولڈ
- گولڈ سٹینڈرڈ
- بڑھتے ہوئے
- اس بات کی ضمانت
- ہو
- مشکل
- استعمال کرنا
- ہے
- ہونے
- بھاری
- اعلی معیار کی
- اعلی
- اجاگر کرنا۔
- کلی
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTTPS
- انسانی
- ہائبرڈ
- i
- مثالی
- مثالی طور پر
- شناخت
- کی نشاندہی
- if
- فوری طور پر
- ضروری ہے
- پر عملدرآمد
- اہمیت
- متاثر کن
- in
- شامل
- شامل
- اشارہ کرتا ہے
- مطلع
- ذاتی، پیدائشی
- ابتدائی
- ابتدائی طور پر
- ان پٹ
- آدانوں
- بصیرت
- مثال کے طور پر
- ضم
- اندرونی
- میں
- IT
- میں
- خود
- فوٹو
- کلیدی
- جان
- زبان
- بڑے
- بڑے
- رہنماؤں
- سیکھنے
- کم سے کم
- سطح
- لیوریج
- لیورنگنگ
- زندگی
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- امکان
- حدود
- LLP
- اب
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھنے
- دستی
- معاملہ
- زیادہ سے زیادہ چوڑائی
- مئی..
- میکانی
- میکینکس
- میکانزم
- طبی
- mers
- ضم
- میٹا ڈیٹا
- طریقہ
- طریقہ کار
- طریقوں
- پیچیدہ
- پیمائش کا معیار
- شاید
- معمولی
- گمراہ کرنا
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- کی نگرانی
- نگرانی
- زیادہ
- زیادہ موثر
- سب سے زیادہ
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- فطرت، قدرت
- ضروری ہے
- ضرورت ہے
- نئی
- اگلے
- خاص طور پر
- کا کہنا
- مقاصد
- of
- تجویز
- اکثر
- on
- ایک بار
- ایک
- جاری
- کام
- آپریشنل
- مواقع
- زیادہ سے زیادہ
- or
- دیگر
- ہمارے
- نتائج
- پیداوار
- پر
- نگرانی
- خود
- جوڑے
- پیراماؤنٹ
- خاص طور پر
- روکنے
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- نقطہ نظر
- مرحلہ
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پریکٹس
- حقیقت پسندانہ
- تیار
- حال (-)
- پیش
- تحفہ
- ترجیح دیں
- طریقہ کار
- عمل
- عمل
- پیدا
- پیداوار
- منصوبوں
- ثابت
- فراہم
- سوال و جواب
- قابلیت
- خصوصیات
- معیار
- مقدار کی
- سوالات
- سوالات
- جلدی سے
- رینج
- شرح
- بلکہ
- درجہ بندی
- حقیقی دنیا
- دائرے میں
- وصول
- بہتر
- بے شک
- رجسٹر
- جاری
- متعلقہ
- وشوسنییتا
- قابل اعتماد
- یقین ہے
- باقی
- نمائندے
- درخواستوں
- کی ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- تحقیق
- ریزورٹ
- جواب
- جوابات
- نتائج کی نمائش
- پتہ چلتا
- سخت
- مضبوط
- رن
- اسی
- پیمانے
- منظرنامے
- سکور
- جانچ پڑتال کے
- طلب کرو
- منتخب
- انتخاب
- ترتیب
- مقرر
- سیٹ
- قائم کرنے
- ترتیبات
- شفٹوں
- مختصریاں
- ہونا چاہئے
- سائن ان کریں
- سادہ
- آسان بنانے
- واحد
- چھوٹے
- So
- مکمل طور پر
- کچھ
- مخصوص
- سپیکٹرم
- معیار
- شروع کریں
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- براہ راست
- حکمت عملی
- حکمت عملی سے
- کارگر
- طاقت
- موضوع
- کافی
- اس طرح
- خلاصہ
- اعلی
- حمایت
- SWIFT
- کے نظام
- سسٹمز
- موزوں
- لے لو
- لیا
- Tandem
- ہدف
- ھدف بنائے گئے
- ٹاسک
- ٹیم
- ٹیکنیکل
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- یہ
- وہ
- اس
- کے ذریعے
- بھر میں
- وقت لگتا
- اوقات
- کرنے کے لئے
- سر
- ٹاپ بوٹس
- کی طرف
- روایتی
- منتقلی
- عام طور پر
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- غیر متوقع
- غیر متوقع
- متحد
- منفرد
- برعکس
- ناقابل اعتبار
- تازہ ترین معلومات
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- عام طور پر
- استعمال
- استعمال کیا
- تصدیق کریں۔
- مختلف اقسام کے
- کی طرف سے
- دیکھا
- we
- ویب
- ویب سازی
- مہینے
- جب
- چاہے
- جس
- جبکہ
- وسیع
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کارکنوں
- دنیا
- ابھی
- پیداوار
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ