Copyleaks की सटीकता का मूल्यांकन एआई डिटेक्टर

मूल्यांकन प्रक्रिया के दौरान, हमने मॉडल द्वारा किए गए गलत आकलन की पहचान की और उसका विश्लेषण किया तथा एक विस्तृत रिपोर्ट तैयार की, जो डेटा विज्ञान टीम को अंतर्निहित कारणों को ठीक करने में सक्षम बनाएगी। यह डेटा विज्ञान टीम के सामने गलत आकलन को उजागर किए बिना किया जाता है। सभी त्रुटियों को व्यवस्थित रूप से लॉग किया जाता है और "मूल कारण विश्लेषण प्रक्रिया" में उनके चरित्र और प्रकृति के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, जिसका उद्देश्य अंतर्निहित कारणों को समझना और दोहराए गए पैटर्न की पहचान करना है। यह प्रक्रिया हमेशा चलती रहती है, जिससे समय के साथ हमारे मॉडल में निरंतर सुधार और अनुकूलनशीलता सुनिश्चित होती है।

ऐसे परीक्षण का एक उदाहरण है हमारा विश्लेषण हमारे V4 मॉडल का उपयोग करके 2013 से 2024 तक के इंटरनेट डेटा का। हमने 2013 से शुरू करके प्रत्येक वर्ष से 1M टेक्स्ट का नमूना लिया, जिसमें AI सिस्टम जारी होने से पहले 2013-2020 तक पाए गए किसी भी गलत सकारात्मक का उपयोग किया गया, ताकि मॉडल को और बेहतर बनाने में मदद मिल सके।