لانچ بینچ مارکس آپ کے سوال کا جواب کیوں نہیں دیں گے
ہر جدید ترین ریلیز ایک چارٹ کے ساتھ آتی ہے جو معیاری جائزوں کے ایک سیٹ میں اسے آگے دکھاتا ہے۔ یہ اعداد حقیقی ہیں اور یہ فیصلہ کرنے میں تقریباً بیکار بھی ہیں کہ پیر کے دن آپ کیا استعمال کریں، تین وجوہات کی بنا پر۔
فرق چھوٹے ہیں اور کام آپ کے نہیں ہیں۔ استدلال کے بینچ مارک پر دو پوائنٹس کا فرق آپ کو یہ نہیں بتاتا کہ کوئی ایک ماڈل بہتر کلائنٹ ای میل لکھتا ہے یا دو سو قطاروں میں اسکیما زیادہ قابلِ اعتماد طریقے سے برقرار رکھتا ہے۔
بینچ مارکس وہی کام ناپتے ہیں جنہیں نمبر دینا آسان ہو۔ یعنی جن کا ایک صحیح جواب ہو۔ زیادہ تر پیشہ ورانہ کام کا کوئی ایک صحیح جواب نہیں ہوتا: لہجہ، ساخت، یہ فیصلہ کہ کیا چھوڑ دیا جائے۔ یہی وہ جگہیں ہیں جہاں ماڈلز سب سے زیادہ مختلف ہوتے ہیں اور جہاں کچھ بھی نہیں ناپا جاتا۔
لانچ کے موازنے وینڈر خود کرتا ہے۔ ضروری نہیں کہ بددیانتی سے، لیکن کوئی بھی وہ جائزہ شائع نہیں کرتا جس میں اس کا ماڈل دوسرے نمبر پر آیا ہو۔
جس سوال کا جواب دینا فائدہ مند ہے وہ زیادہ محدود ہے: جو مخصوص کام آپ ہفتے میں بیس بار کرتے ہیں، ان میں سے یہ دونوں میں کون سا بہتر ہے؟ اس کا کوئی شائع شدہ جواب نہیں ہے، اور اسے معلوم کرنے میں تقریباً ایک گھنٹہ لگتا ہے۔
ریلیزز کے درمیان اصل میں کیا بدلتا ہے
حالیہ جدید ترین ریلیزز میں، وہ بہتریاں جو روزمرہ استعمال میں اہمیت رکھتی ہیں مسلسل انہی شعبوں میں ہوتی ہیں، اور یہ شاذ و نادر ہی وہ ہوتی ہیں جن کا اعلان میں ذکر کیا جاتا ہے۔
| کیا بہتر ہوا | آپ کیسے محسوس کرتے ہیں | کیا بینچ مارک یہ دکھاتا ہے |
|---|---|---|
| ہدایات کی پیروی | یہ آپ کی تیسری شرط کو نظر انداز کرنا چھوڑ دیتا ہے | شاذ و نادر |
| منفی ہدایات | "تشبیہات استعمال نہ کریں" کی واقعی پیروی ہوتی ہے | نہیں |
| طویل سیاق و سباق کی یاد | یہ صفحہ 140 پر موجود چیز ڈھونڈ لیتا ہے، نہ کہ صرف صفحہ 3 پر | جزوی طور پر |
| فارمیٹنگ کا نظم | ٹیبل میں وہی کالمز ہوتے ہیں جو آپ نے مانگے، ہر بار | نہیں |
| متوازن غیر یقینی | یہ بتاتا ہے کہ اسے معلوم نہیں بجائے گھڑنے کے | نہیں |
| لہجے پر قابو | بھیجنے کے قابل چیز بننے سے پہلے کم ری رائٹس | نہیں |
| استدلال کی گہرائی | یہ وہ کنارے کا معاملہ پکڑ لیتا ہے جو آپ نے چھوڑ دیا | ہاں، یہی وہ ہے جسے وہ ناپتے ہیں |
ان سات میں سے پانچ بینچ مارک چارٹ میں غیر مرئی ہیں اور یہی وجہ ہے کہ نیا ماڈل کام کرنے میں بہتر یا بدتر محسوس ہوتا ہے۔ ہدایات کی پیروی خاص طور پر اس فرق کی بنیاد ہے کہ آیا پہلا ڈرافٹ وہ ہے جسے آپ ایڈٹ کرتے ہیں یا جسے آپ پھینک دیتے ہیں۔
ایک گھنٹے کا جائزہ
لانچ کوریج پڑھنے کے بجائے یہ کریں۔ اپنے ہی مواد پر دونوں ماڈلز کو ساتھ ساتھ چلائیں۔
- پچھلے دو ہفتوں سے پانچ حقیقی کام اکٹھے کریں۔ حقیقی کام، جن میں آپ کا اصل سیاق و سباق پیسٹ کیا گیا ہو، کھلونا پرامپٹس نہیں۔ کم از کم ایک تحریری کام، ایک ساختہ آؤٹ پٹ کا کام، اور ایک ایسا کام شامل کریں جس میں آپ کو کسی غیر مانوس چیز کے بارے میں استدلال کی ضرورت ہو۔
- ہر ایک کے لیے لکھ لیں کہ اچھے جواب میں کیا ہونا چاہیے، ایک جملے میں، کچھ بھی چلانے سے پہلے۔ یہ وہ قدم ہے جو آپ کو اس تعصب سے بچاتا ہے کہ آپ ہمیشہ اسی آؤٹ پٹ کو ترجیح دیں جو لمبا اور زیادہ پراعتماد ہو، جو ایک مضبوط اور بڑی حد تک لاشعوری تعصب ہے۔
- ہر کام کو دونوں ماڈلز کے خلاف ایک ساتھ چلائیں تاکہ کوئی بھی جواب دوسرے سے متاثر نہ ہو۔
- ایڈیٹنگ کی محنت پر نمبر دیں، یعنی آؤٹ پٹ اور بھیجنے کے قابل چیز کے درمیان کتنا کام درکار ہے۔ یہ کیسا لگتا ہے اس پر نہیں۔
- فرق کا سائز نوٹ کریں، نہ کہ صرف فاتح۔ یکساں نتائج آپ کو بتاتے ہیں کہ اس کام کے لیے ماڈل کے انتخاب کے بارے میں سوچنا چھوڑ دیں، جو حقیقی معنوں میں مفید ہے۔
- لاگ محفوظ رکھیں۔ تین ماہ بعد، جب اگلی ریلیز آئے گی، آپ وہی پانچ کام دوبارہ چلا کر بیس منٹ میں ایک حقیقی جواب حاصل کر لیں گے۔
وہ آخری نکتہ ہی مرکب ہونے والا ہے۔ ایک محفوظ شدہ جائزہ سیٹ ہی وہ واحد چیز ہے جو ہر بعد کی ریلیز کا جائزہ لینا سستا بناتی ہے۔
چھ پرامپٹس جو جدید ترین ماڈلز کو الگ کرتے ہیں
عام سوالات کسی بھی قابل ماڈل سے ملتے جلتے جواب دیتے ہیں۔ اگر آپ فرق دیکھنا چاہتے ہیں، تو کسی مخصوص صلاحیت پر دباؤ ڈالیں۔
- مشکل میں لہجہ۔
Write a note telling a client we missed the deadline. Take responsibility without over-apologising and without excuses. Under 120 words.رجسٹر کے فرق فوراً سامنے آ جاتے ہیں۔ - منفی شرط۔
Explain [concept] without using any analogy or metaphor.منفی ہدایات کی تعمیل آپ کی توقع سے کہیں زیادہ مختلف ہوتی ہے۔ - سخت نکالنا۔
Extract every date, amount, and party into a JSON array with exactly these keys. If a field is absent use null. Do not infer.فارمیٹ کے نظم اور خلا بھرنے کے رجحان کو جانچتا ہے۔ - طویل سیاق و سباق کی یاد۔ ایک لمبی دستاویز اپ لوڈ کریں اور درمیان میں موجود کسی چیز کے بارے میں پوچھیں۔ یہ قابلِ استعمال سیاق و سباق ظاہر کرتا ہے، جو اشتہار کیے گئے سیاق و سباق جیسا نہیں ہے۔
- لاعلمی تسلیم کرنا۔ کسی حقیقی معنوں میں غیر معروف یا بہت حالیہ چیز کے بارے میں پوچھیں۔ بہترین جواب واضح "مجھے معلوم نہیں" یا ماخذ کے ساتھ حاصل کردہ معلومات ہے۔ یہاں گھڑنا کسی بھی بینچ مارک سے قطع نظر نااہل قرار دیتا ہے۔
- متعدد شرائط کی تعمیل۔ ایک ساتھ چھ شرائط دیں اور گنیں کہ کتنی برقرار رہتی ہیں۔ یہ اکیلا ٹیسٹ فہرست میں کسی بھی اور چیز سے بہتر روزمرہ کی اطمینان کی پیش گوئی کرتا ہے۔
جواب عام طور پر "دونوں، مختلف کاموں کے لیے" ہوتا ہے
لوگ ریلیز کے وقت ایک فیصلہ چاہتے ہوئے آتے ہیں، اور جائزہ چلانے کے بعد ایماندارانہ نتیجہ تقریباً ہمیشہ منقسم ہوتا ہے۔ ایک ماڈل تحریر اور لہجے میں جیتتا ہے۔ دوسرا سخت ساخت اور رفتار میں جیتتا ہے۔ عمومی استدلال میں وہ اتنے قریب ہوتے ہیں کہ یہ کچھ بھی فیصلہ نہیں کرتا۔
یہ کوئی دھوکہ نہیں ہے، یہی اصل نتیجہ ہے، اور اس کا ایک عملی اثر ہے۔ اگر آپ صرف ایک ماڈل استعمال کر سکتے ہیں، تو آپ یہ چن رہے ہیں کہ کس قسم کے کام میں بدتر رہنا ہے۔ اگر آپ دونوں استعمال کر سکتے ہیں، تو ریلیز کا سوال "کیا مجھے بدلنا چاہیے" ہونا چھوڑ دیتا ہے اور "کون سے کام منتقل ہوں" بن جاتا ہے، جو کہیں چھوٹا اور کم خطرے والا فیصلہ ہے۔
یہ اس بات کو بھی بدل دیتا ہے کہ ریلیز آپ کے لیے کیا معنی رکھتی ہے۔ جب نئے ماڈلز ایسے ورک اسپیس میں آتے ہیں جس میں پہلے سے کئی موجود ہوں، تو آپ اپنے پانچ کام دوبارہ چلاتے ہیں، اپنی روٹنگ ایڈجسٹ کرتے ہیں، اور آگے بڑھتے ہیں۔ نہ کوئی منتقلی ہے، نہ کوئی منسوخ شدہ سبسکرپشن، اور نہ ہی وہ مہینہ جس میں آپ کچھ بدتر استعمال کرتے رہیں کیونکہ آپ نے آزمانے سے پہلے ہی عزم کر لیا تھا۔
ریلیز کے دن کیا کریں
فوری طور پر اپنے ڈیفالٹس نہ بدلیں۔ ریلیز کے پہلے ہفتے کے تاثرات پر نیاپن اور ابتدائی طور پر گردش کرنے والی مثالوں کا غلبہ ہوتا ہے۔
اپنا جائزہ سیٹ دوبارہ چلائیں۔ اگر آپ نے پچھلی بار سے ایک رکھا ہوا ہے تو بیس منٹ۔
عام سی چیزیں چیک کریں۔ کانٹیکسٹ ونڈو، آیا آپ کے موجودہ پرامپٹس اب بھی اسی طرح کام کرتے ہیں، اور آیا کوئی ایسی چیز بدلی ہے جس پر آپ انحصار کرتے تھے۔ ایک ماڈل جو عمومی طور پر بہتر ہے آپ کے مخصوص ٹیمپلیٹ پر بدتر ہو سکتا ہے، اور پروڈکشن کا کام اس پر منتقل کرنے سے پہلے یہ جاننا فائدہ مند ہے۔
روٹنگ کو کام کے حساب سے اپ ڈیٹ کریں، مکمل طور پر نہیں۔ وہ زمرے منتقل کریں جہاں نیا ماڈل واضح طور پر جیتا، اور باقی چھوڑ دیں۔
حدود جاننے کے لیے دو ہفتے انتظار کریں۔ نئے ماڈل کی ناکامی کی صورتیں وسیع استعمال کے تقریباً دو ہفتوں کے اندر سامنے آتی ہیں، اور یہ شاذ و نادر ہی اعلان میں ہوتی ہیں۔
عمومی فریم ورک کے لیے دیکھیں AI ماڈل کیسے چنیں، اور ایک ہی پرامپٹ پر دو ماڈلز چلانے کی تکنیک کے لیے دیکھیں ماڈلز کا شانہ بشانہ موازنہ۔
- اپنے ہی کام سے پانچ حقیقی کاموں کا سیٹ بنائیں اور اسے محفوظ رکھیں
- کسی بھی آؤٹ پٹ کو پڑھنے سے پہلے لکھ لیں کہ اچھے جواب میں کیا ہونا چاہیے
- دونوں ماڈلز کو ایک ساتھ چلائیں تاکہ کوئی بھی دوسرے سے متاثر نہ ہو
- ایڈیٹنگ کی محنت پر نمبر دیں، نہ کہ آؤٹ پٹ کیسا لگتا ہے اس پر
- فرق کا سائز ریکارڈ کریں، کیونکہ یکساں نتائج مفید معلومات ہیں
- خاص طور پر منفی شرائط اور متعدد شرائط کی تعمیل کو جانچیں
- پروڈکشن کا کام نئے ماڈل پر منتقل کرنے سے پہلے دو ہفتے انتظار کریں
- مکمل طور پر بدلنے کے بجائے روٹنگ کو ہر کام کے حساب سے اپ ڈیٹ کریں
عمومی سوالات
کیا مجھے نئے ترین ماڈل پر بدل جانا چاہیے؟
لانچ کے دن نہیں، اور مکمل طور پر بھی نہیں۔ اپنے حقیقی کاموں کے ایک چھوٹے سیٹ کو دونوں کے خلاف دوبارہ چلائیں، اس بات پر نمبر دیں کہ ہر آؤٹ پٹ کو کتنی ایڈیٹنگ درکار ہے، اور صرف انہی زمروں کو منتقل کریں جہاں نیا ماڈل واضح طور پر جیتتا ہے۔ نیا ماڈل کچھ چیزوں میں قابلِ اعتماد طریقے سے بہتر ہوتا ہے اور کبھی کبھار دوسری چیزوں میں بدتر، خاص طور پر پچھلے ورژن کے خلاف ٹیون کیے گئے موجودہ پرامپٹس کے لیے۔
بینچ مارکس میرے تجربے سے میل کیوں نہیں کھاتے؟
کیونکہ وہ وہی ناپتے ہیں جسے خودکار طریقے سے نمبر دیا جا سکے، یعنی وہ کام جن کا ایک صحیح جواب ہو۔ زیادہ تر پیشہ ورانہ کام کا کوئی ایک صحیح جواب نہیں ہوتا، اور وہ خصوصیات جو روزمرہ کی اطمینان کا فیصلہ کرتی ہیں، یعنی ہدایات کی پیروی، لہجے پر قابو، فارمیٹنگ کا نظم، اور یہ جاننا کہ کب "مجھے معلوم نہیں" کہنا ہے، بڑی حد تک غیر ناپی ہوئی رہتی ہیں۔ کوئی ماڈل ہر شائع شدہ چارٹ میں آگے ہو سکتا ہے اور پھر بھی کام کرنے میں زیادہ پریشان کن ہو سکتا ہے۔
مجھے کتنی بار دوبارہ جائزہ لینا چاہیے؟
جب بھی آپ کا استعمال کردہ کوئی ماڈل کوئی اہم ریلیز حاصل کرے، جو فی الحال ہر چند ماہ بعد ہوتا ہے، اس کے علاوہ سہ ماہی میں ایک بار بہرحال۔ پانچ حقیقی کاموں کا ایک مقررہ سیٹ رکھنا اسے دوپہر کے بجائے بیس منٹ کا کام بنا دیتا ہے، اور یہی واحد طریقہ ہے یہ جاننے کا کہ چھ مہینے پہلے مقرر کی گئی آپ کی روٹنگ اب غلط ہو چکی ہے۔
کیا میں صرف وہی ماڈل استعمال کر سکتا ہوں جو مجموعی طور پر جیتتا ہے؟
آپ کر سکتے ہیں، اور آپ اپنے کام کے ایک قابلِ پیش گوئی حصے پر بدتر نتائج قبول کر رہے ہوں گے۔ جب لوگ اپنے ہی کاموں پر جائزہ لیتے ہیں تو مستقل نتیجہ یہ نکلتا ہے کہ ایک ماڈل تحریر اور لہجے میں جیتتا ہے جبکہ دوسرا سخت ساخت اور رفتار میں جیتتا ہے، اور عمومی استدلال اتنا قریب ہوتا ہے کہ وہ کچھ بھی فیصلہ نہیں کرتا۔ اگر دونوں آپ کے لیے دستیاب ہیں، تو انتخاب فی سبسکرپشن کے بجائے فی کام ہو جاتا ہے۔
کیا اس بات سے فرق پڑتا ہے کہ میں کس پروڈکٹ کے ذریعے ماڈل تک رسائی حاصل کرتا ہوں؟
ماڈل تو ماڈل ہے، اس لیے آؤٹ پٹ کا معیار جہاں بھی آپ اسے حاصل کریں تقریباً ایک جیسا ہوتا ہے۔ جو چیز مختلف ہوتی ہے وہ یہ ہے کہ آیا آپ موازنہ کر سکتے ہیں، آیا بدلنے پر سیاق و سباق برقرار رہتا ہے، اور آیا نیا ریلیز آپ کو منتقلی کا خرچہ دیتا ہے یا محض پکر میں ایک اور آپشن ہوتا ہے۔ ایک ورک اسپیس جس میں کئی ماڈلز ہوں ہر ریلیز کو فیصلے سے ایڈجسٹمنٹ میں بدل دیتا ہے۔