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नए सोनार से मिलिए
नए सोनार से मिलें: परम झमता के लिए अनुकूलित मॉडल जो पप्लेक्सिटी सर्च के लिए है
आज से, सभी पप्लेक्सिटी प्रो उपयोगकर्ता सोनार के नवीनतम संस्करण को आज़मा सकते हैं, पप्लेक्सिटी का इन-हाउस मॉडल जो उत्तर की गुणवत्ता और उपयोगकर्ता अनुभव के लिए अनुकूलित है। लामा 3.3 70B पर आधारित, सोनार को पप्लेक्सिटी के डिफ़ॉल्ट खोज मोड के लिए उत्तर की विकृतता और पठनीयता को बढ़ाने के लिए और अधिक प्रशिक्षण दिया गया है।
विस्तृत ऑनलाइन ए/बी परीक्षण के माध्यम से, हमने पाया कि सोनार अपने वर्ग के मॉडलों जैसे GPT-4o मिनी और क्लॉडे 3.5 हाइकू की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है, और अग्रणी मॉडलों जैसे GPT-4o और क्लॉडे 3.5 सोनेट के प्रदर्शन को उपयोगकर्ता संतोष के लिए मिलाता है या पार करता है। सेरेब्रास इन्फ्रास्ट्रक्चर द्वारा संचालित, सोनार 1200 टोकन प्रति सेकंड की परम गति से चलता है - लगभग तत्काल उत्तर उत्पन्न करता है।
पप्लेक्सिटी उपयोगकर्ता सोनार को पसंद करते हैं
हमने उपयोगकर्ता संतोष की माप करने के लिए सोनार का विस्तृत ऑनलाइन ए/बी परीक्षण किया - जो उत्पाद उपयोग और धारण के साथ दृढ़ता से संबंधित मुख्य मीट्रिक है। यह मीट्रिक यह कैद करता है कि जब उपयोगकर्ता प्रश्न पूछते हैं तो वे कितने संतुष्ट और व्यस्त होते हैं।
हमारे मूल्यांकन दर्शाते हैं कि सोनार GPT-4o मिनी और क्लॉडे 3.5 हाइकू को एक बड़े अंतर से पार करता है। हमने सोनार को अधिक महंगे अग्रणी मॉडलों के साथ भी तुलना किया और पाया कि यह क्लॉडे 3.5 सोनेट को आउटपरफॉर्म करता है, जबकि GPT-4o के प्रदर्शन के करीब पहुंचता है एक छोटे मूल्य पर और 10x से अधिक गति पर।
प्रचंड तेज़ गति तत्काल उत्तर सक्षम करती है
सेरेब्रास इन्फ्रास्ट्रक्चर द्वारा संचालित, सोनार लगभग 10x तेज़ है अन्य तुलनीय मॉडलों जैसे कि जेमिनी 2.0 फ्लैश की तुलना में जवाब देने की गति प्राप्त करता है। यह लगभग तत्काल उत्तर उत्पादन सक्षम करता है, जो तेजी से सूचना पुनः प्राप्त करने या विस्तृत प्रश्न उत्तर देने के लिए आदर्श बनाता है।
सोनार तथ्यात्मक और उच्च गुणवत्ता वाले उत्तर प्रदान करने में उत्कृष्ट है
हमने सोनार को दो प्रमुख आयामों में अनुकूलित किया है जो उपयोगकर्ता संतोष के साथ दृढ़ता से संबंधित हैं - उत्तर की तथ्यात्मकता और पठनीयता।
उत्तर तथ्यात्मकता: यह मापता है कि एक मॉडल कितनी अच्छी तरह तथ्यों का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, जो खोज परिणामों में आधारित हों, और विरोधी या गायब जानकारी को हल करने की इसकी क्षमता
पठनीयता: यह मापता है कि एक मॉडल कितनी अच्छी तरह संक्षिप्त और विस्तृत उत्तर प्रदान कर सकता है, उचित मार्कडाउन फॉर्मेटिंग का उपयोग करके टेक्स्ट संगठित करने के लिए
हमारे परिणाम दर्शाते हैं कि सोनार इन पहलुओं में लामा 3.3 70B इंस्ट्रक्ट के बेस मॉडल की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार करता है, और यहां तक कि अन्य अग्रणी मॉडलों को भी इन प्रमुख क्षेत्रों में पार करता है।
इसके अतिरिक्त, सोनार इन-क्लास मॉडलों जैसे GPT-4o मिनी और क्लॉडे 3.5 हाइकू को अकादमिक मानकों पर भी अधिक अंकित करता है, जो उपयोगकर्ता निर्देशन का पालन और विश्व ज्ञान को मापते हैं।
IFEval: यह मापता है कि एक मॉडल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए निर्देशों का कितना अच्छा पालन करता है
MMLU: विभिन्न क्षेत्रों में विश्व ज्ञान का मूल्यांकन करता है
कैसे सोनार प्रश्नों का उत्तर देता है
व्यवहारिक रूप में बढ़ी हुई तथ्यात्मकता और पठनीयता किस तरह दिखती हैं? इन खोजों की तुलना करें, जो सोनार और अन्य मॉडलों पर किए गए थे ताकि अंतर देखा जा सके।
आज ही सोनार का उपयोग करें
सोनार तेज़ और सटीक उत्तर प्रदान करने में उत्कृष्ट है, जिससे यह दैनिक उपयोग के लिए एक शानदार मॉडल बन जाता है। पप्लेक्सिटी प्रो उपयोगकर्ता अपने सेटिंग्स में सोनार को डिफ़ॉल्ट मॉडल बना सकते हैं। इसे सोनार API ऑफरिंग के माध्यम से भी उपयोग किया जा सकता है।
फुटनोट्स
†इन मूल्यांकनों को 0 से 100 की स्केल पर ग्रेड किया जाता है, जहां उच्चतर बेहतर है
*API के माध्यम से सेवायुक्त सोनार मॉडल अभी तक सेरेब्रास इंफ्रास्ट्रक्चर पर नहीं चलता है, लेकिन यह जल्द ही आ रहा है