ඔබ නව AI ඒජන්ට් එකක් නිර්මාණය කරලා, ඩෙමෝවේ හොඳින් වැඩ කරනවා කියලා බලලා. දැන් ප්රශ්නය එනවා – "එය සැබෑවටම වැඩ කරන්නේද?" කියලා පරීක්ෂා කිරීමේදී ලේබල් කරන දත්ත කිසිවක් නොමැතිවීම හේතුවෙන් බොහෝ කණ්ඩායම් ගැටලුවකට මුහුණ දෙයි. මේකයි “කෝල්ඩ්-ස්ටාට් ප්රශ්නය”. ලේබල් නැතිවම ගේට් (gate) ක්රියාත්මක කරගන්නා විධිය මෙන්න.
සම්මතව “LLM එකකට 1-10 ලකුණු දෙන්න” කියන විසඳුම බොහෝවිට වැරදි අතුරුදන්වීමක්. මුලින්ම ඔබට අවශ්ය වන්නේ, පළමු දිනෙහි විශ්වාස කළ හැකි සාක්ෂි මොනවාද, ඒවා කෙසේ හෝ මැකී යාමට නොහැකිද යන්න තීරණය කිරීමයි. මෙහි ප්රධාන මට්ටම වන්නේ නිදහස්ත්වය (independence) – ඒජන්ට් එකට එම සලකුණ මාරු කර ගැනීමට හැකියාවක් තිබේද යන්න.
අපි ත්රි-පට්ටම් පද්ධතියක් භාවිතා කරමු:
- Tier 1 – අභ්යන්තරයෙන් වෙනස් කළ නොහැකි සාක්ෂි: JSON වල නිවැරදි බව, ලියන ලද ගොනුවේ පවතින බව, කේතය සංකලනය වීම, ටයිම්ආවුට් ඉක්මවා නොයාම, ආදිය.
- Tier 2 – එජන්ට් රචනා නොකළ බේස්ලයින්ට විරූධ සංඛ්යාත්මක සලකුණු: කාර්යය හා පච් එකේ embedding සමානතාව, පච් එකේ දිග සාමාන්යය, diff එකේ වෙනස්කම් ඇත්ද යන්න.
- Tier 3 – මොඩලයක්-නියමකරු: වෙනත් LLM එකක් පච් එකට ලකුණු දෙයි. මෙය පළමු දිනේ භාවිතා නොකළ යුතුයි, කාරණය වටාපසු සමාන පුහුණුවීම් පදනමක් බෙදාගන්නා නිසා.
Tier 1 සහ Tier 2 පරීක්ෂණයන්ට කිසිදු ලේබල් අවශ්ය නොවේ; ඒවා “මෙය සත්යද?” කියා පරීක්ෂා කරනවා. මේවා භාවිතා කිරීමෙන් බොහෝ වැරදි – ක්රැෂ්, හිස් ප්රතිඵල, වැරදි ගොනු මාර්ග, අසත්ය පච් – ඉක්මනින් හඳුනාගත හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තරුණ සංවර්ධකයින්ට, ලේබල් රහිත ගේට් පද්ධතියක් ඉගෙන ගැනීම අතිශය ප්රයෝජනවත්. එය:
- අඩු පිරිවැයෙන් AI ඒජන්ට් නිෂ්පාදන පරීක්ෂා කිරීමට අවස්ථාව සලසයි.
- ලබා දී ඇති කේත පච් වල තත්ත්වය පරීක්ෂා කර, දෝෂ හඳුනා ගැනීමේ කාලය අඩු කරයි.
- දේශීය startup හෝ ව්යාපාරික පද්ධතිවල AI API එකතු කිරීමේ විශ්වාසය වැඩි කරයි.
ඉතින්, ලේබල් එකතුවකට බලාපොරොත්තු නොවී, සත්ය-ලොකීය සාක්ෂි මත පදනම්ව ගේට් ක්රියාත්මක කිරීම, ලංකාවේ තාක්ෂණික ආරම්භකයන්ට වේගවත්, ආරක්ෂිත, සහ පිරිවැය-සාධාරණ AI නිර්මාණයක් ලබා දේ.
අවසානයේ, “කෝල්ඩ්-ස්ටාට්” ගේට් පද්ධතිය සම්පූර්ණ ලේබල් රහිත පරිසරයක පවා AI ඒජන්ට් නිරවද්යව ක්රියාත්මක වන බව තහවුරු කරයි. එය ඔබේ නිෂ්පාදනයේ අනාගතය ආරක්ෂා කර, පාරිභෝගික විශ්වාසය ඉහළ ගනී.
