নতুন Sonar-এর সাথে পরিচিত হন: Perplexity অনুসন্ধানের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি দ্রুততম মডেল

আজ থেকে, সমস্ত Perplexity Pro ব্যবহার Perplexity-এর নিজস্ব মডেল Sonar-এর সর্বশেষ সংস্করণ ব্যবহার করে দেখতে পারবেন, যা উত্তরগুলির মান এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। Llama 3.3 70B-এর উপর তৈরি, Sonar-কে Perplexity-এর ডিফল্ট সার্চ মোডের জন্য উত্তরগুলির সত্যতা এবং পঠনযোগ্যতা উন্নত করতে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে।

ব্যাপক অনলাইন A/B পরীক্ষার মাধ্যমে, আমরা দেখেছি যে Sonar তার শ্রেণীর মডেলগুলিকে, যেমন GPT-4o mini এবং Claude 3.5 Haiku-কে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে গেছে, পাশাপাশি ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টির জন্য GPT-4o এবং Claude 3.5 Sonnet-এর মতো ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির পারফরম্যান্সের কাছাকাছি পৌঁছেছে বা তা ছাড়িয়ে গেছে। Cerebras ইনফারেন্স অবকাঠামো দ্বারা চালিত, Sonar প্রতি সেকেন্ডে ১২০০ টোকেন এর অবিশ্বাস্য গতিতে চলে — যা প্রায় তাৎক্ষণিক উত্তর তৈরি করতে সক্ষম করে।

Perplexity ব্যবহারকারীরা Sonar পছন্দ করেন

ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টি পরিমাপ করার জন্য আমরা Sonar-এর ব্যাপক অনলাইন A/B পরীক্ষা পরিচালনা করেছি — যা একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক যা পণ্যের ব্যবহার এবং ধরে রাখার সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কিত। এই মেট্রিকটি ক্যাপচার করে যে Perplexity-এ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার সময় ব্যবহারকারীরা কতটা সন্তুষ্ট এবং সম্পৃক্ত।

আমাদের মূল্যায়নগুলি দেখায় যে Sonar একটি উল্লেখযোগ্য ব্যবধানে GPT-4o mini এবং Claude 3.5 Haiku উভয়কেই ছাড়িয়ে গেছে। আমরা আরও ব্যয়বহুল ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির সাথে Sonar-এর তুলনা করেছি এবং দেখেছি যে এটি Claude 3.5 Sonnet-কে ছাড়িয়ে গেছে, পাশাপাশি অল্প খরচে এবং ১০ গুণেরও বেশি গতিতে GPT-4o-এর পারফরম্যান্সের কাছাকাছি পৌঁছেছে।

অবিশ্বাস্য গতি তাৎক্ষণিক উত্তর সক্ষম করে

Cerebras ইনফারেন্স অবকাঠামো দ্বারা চালিত, Sonar অত্যন্ত দ্রুত গতিতে উত্তর প্রদান করে, একটি ডিকোডিং থ্রুপুট অর্জন করে যা Gemini 2.0 Flash-এর মতো তুলনামূলক মডেলগুলির তুলনায় প্রায় ১০ গুণ দ্রুত। এটি প্রায় তাৎক্ষণিক উত্তর তৈরি করতে সক্ষম করে, যা Sonar-কে দ্রুত তথ্য পুনরুদ্ধার বা বিস্তারিত প্রশ্ন উত্তর ব্যবহারের ক্ষেত্রে আদর্শ করে তোলে।

Sonar নির্ভুল এবং উচ্চ মানের উত্তর প্রদানে পারদর্শী

আমরা ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টির সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কিত দুটি গুরুত্বপূর্ণ মাত্রায় Sonar-কে অপ্টিমাইজ করেছি — উত্তরের সত্যতা এবং পঠনযোগ্যতা।

উত্তরের সত্যতা: অনুসন্ধান ফলাফলের উপর ভিত্তি করে তৈরি সত্য ব্যবহার করে একটি মডেল কতটা ভালোভাবে প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে এবং পরস্পরবিরোধী বা অনুপস্থিত তথ্য সমাধান করার ক্ষমতা পরিমাপ করে।

পঠনযোগ্যতা: পাঠ্য সংগঠিত করার জন্য মার্কডাউন ফরম্যাটিং-এর যথাযথ ব্যবহার সহ একটি সংক্ষিপ্ত এবং বিস্তারিত উত্তর প্রদানের মডেলের ক্ষমতা পরিমাপ করে।

আমাদের ফলাফলগুলি দেখায় যে বেস মডেল Llama 3.3 70B Instruct-এর তুলনায় Sonar এই দিকগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে এবং এই মূল ক্ষেত্রগুলিতে এমনকি অন্যান্য ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলিকেও ছাড়িয়ে যায়†।

উপরন্তু, ব্যবহারকারীর নির্দেশাবলী অনুসরণ এবং বিশ্ব জ্ঞান পরিমাপ করে এমন একাডেমিক বেঞ্চমার্কগুলিতেও Sonar GPT-4o mini এবং Claude 3.5 Haiku-এর মতো ইন-ক্লাস মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে।

IFEval: ব্যবহারকারী-প্রদত্ত নির্দেশাবলী কতটা ভালোভাবে মেনে চলে তা পরিমাপ করে

MMLU: বিভিন্ন ডোমেনে বিশ্ব জ্ঞান মূল্যায়ন করে

Sonar যেভাবে উত্তর দেয়

বাস্তবে বর্ধিত সত্যতা এবং পঠনযোগ্যতা কেমন দেখায়? পার্থক্য দেখতে Sonar এবং অন্যান্য মডেল উভয়টিতে পরিচালিত এই অনুসন্ধানগুলির তুলনা করুন।

আজই Sonar ব্যবহার করুন

Sonar দ্রুত এবং নির্ভুল উত্তর প্রদানে পারদর্শী, এটিকে প্রতিদিন ব্যবহারের জন্য একটি দুর্দান্ত মডেল করে তুলেছে। Perplexity Pro ব্যবহারকারীরা তাদের সেটিংস-এ Sonar-কে তাদের ডিফল্ট মডেল করতে পারেন। এটি Sonar API অফারিং*-এর মাধ্যমেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

পাদটীকা

†এই মূল্যায়নগুলি ০ থেকে ১০০ স্কেলে গ্রেড করা হয়, যেখানে বেশি নম্বর ভালো

*API-এর মাধ্যমে পরিবেশিত Sonar মডেলটি এখনও Cerebras ইনফারেন্স অবকাঠামোতে চলে না, তবে এটি শীঘ্রই আসছে