بچه‌ها بیاید یه موضوع جالب رو با هم باز کنیم: وقتی داریم از سیستم‌های هوشمند، اونم احتمالاتی (مثلاً مدل‌هایی که پیش‌بینی می‌کنن اما همیشه یه کم شک دارن!) استفاده می‌کنیم، چجوری مطمئن بشیم واقعاً درست و طبق توقع ما کار می‌کنن؟ اینجا بحث «Alignment Monitoring» یا پایش میزان تطابق مدل با واقعیت پیش میاد!
اول یه کم توضیح بدم:
فرمال وریفیکیشن (Formal Verification) یعنی بررسی کنیم یه سیستم طبق یه سری قوانین و مشخصات که براش نوشتیم کار می‌کنه یا نه — البته به شرطی که مدل ما با واقعیت یکی باشه! یعنی چی؟ یعنی مثلاً اگه مدل گفته “هواپیمای من تو بارون فلان درصد تاخیر داره”، این پیش‌بینی با دنیای واقعی بخونه.
حالا نکته اینجاست که اگه مدل ما از واقعیت عقب باشه یا اشتباه کنه، هیچ تضمینی وجود نداره نتیجه‌های فرمال وریفیکیشنی که گرفتیم معتبر باشه. پس چه کنیم؟ اینجاست که Alignment Monitoring یا پایش هم‌راستایی میاد به کمک!
«هم‌راستایی» (Alignment) اینجا یعنی اینکه مدل بتونه واقعاً رفتار سیستم رو خوب، از قبل، پیش‌بینی کنه. چطوری اینو اندازه می‌گیرن؟ با یه “امتیاز هم‌راستایی” یا alignment score که می‌گه چقدر پیش‌بینی مدل نزدیک واقعیت بوده. این امتیاز تاثیرگذارترین چیزی هست که می‌خوایم ارزیابی کنیم.
فرض کنید یه «نگهبان» داریم که همش داره مدل و سیستم رو چک می‌کنه. اسمش رو می‌ذاریم alignment monitor. این نگهبان هر لحظه وضعیت فعلی رو می‌گیره، پیش‌بینی مدل رو برای وضعیت بعدی درمیاره، بعد وقتی واقعا وضعیت بعدی پیش اومد، مقایسه می‌کنه که مدل چقدر درست گفته و امتیازش رو آپدیت می‌کنه.
اینجا بعضیا می‌گن sequential forecasting ولی نگران نباشید: منظورشون اینه که مدل هی بر اساس وضعیت‌های قبلی، مرحله‌به‌مرحله آینده رو پیش‌بینی می‌کنه و می‌بینیم چقدر خوب زده تو هدف!
برای اینکه قضیه کاربردی‌تر بشه، یه سری ابزار دیگه هم معرفی شده:
- یه مدل برای امتیاز هم‌راستایی کلی (مثلاً واسه اینکه بدونیم مدل تو کل کارش چقدر دقیقه)
- یه مدل مقایسه‌ای که بهش differential alignment monitor می‌گن (یعنی می‌تونیم دوتا مدل رو با هم مقایسه کنیم، ببینیم کدوم بهتره)
- و یه مدل وزنی (weighted alignment monitor) واسه جاهایی که برای یه کار خاص، دقت تو بعضی قسمتا بیشتر مهمه.
خلاصه، دانشمندها رفتن و این نگهبان‌های هوشمند رو روی مجموعه تست‌های PRISM benchmark که کلی مدل و سناریوی استاندارد داره امتحان کردن. نتیجه؟ سرعت خیلی بالایی دارن، حافظه کمی مصرف می‌کنن، و از همه مهم‌تر، اگه سیستم داره از مدل فاصله می‌گیره زودتر از بقیه خبر می‌دن!
در کل، این پایش هم‌راستایی انگار شده مثل گوش بزنگی که هر لحظه چک می‌کنه مدل ما هنوز روی فرم هست یا نه! پس اگه دنبال اطمینان از دقت مدل هوشمندت تو دنیای واقعی هستی، حتماً یه نگهبان هم‌راستایی بذار کنار کارت.
منبع: +
