సెల్ఫీకి అతీతంగా: వయస్సు ధృవీకరణ వ్యవస్థ వయస్సు తనిఖీలను ప్రస్తుతానికి అనుగుణంగా ఉంచడంలో రాబ్లాక్స్ ఎలా సహాయపడుతుంది

రాబ్లాక్స్ యొక్క ఫేషియల్ ఏజ్ ఎస్టిమేషన్ సిస్టమ్, రాబ్లాక్స్ వినియోగదారులు ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై వయస్సుకు తగిన చాట్‌ను అన్‌లాక్ చేయడానికి మరియు వయస్సుకు తగిన గేమ్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి సహాయపడటానికి 338 మిలియన్ల వయస్సు-తనిఖీ రికార్డులను ప్రాసెస్ చేసింది. ప్రారంభ వయస్సు తనిఖీ అవసరం, కానీ వయస్సు ధృవీకరణ సెల్ఫీతో ముగిసిపోదు. ఖాతాలను పంచుకోవచ్చు లేదా చిన్న తోబుట్టువుకు అప్పగించవచ్చు. దురుద్దేశపరులు మా రక్షణ వ్యవస్థలను పరీక్షించడానికి ప్రయత్నించవచ్చు. వయస్సు ధ్రువీకరణను ఒక నిర్దిష్ట సమయ సంకేతం (point-in-time signal)కు మించి ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి, మేము ఒక అధిక-గతి ML లేయర్‌ను నిర్మించాము. ఇది ఒక ఖాతా యొక్క ప్రస్తుత ప్రవర్తన కాలక్రమేణా దాని అంచనా వేయబడిన వయస్సుతో ఇప్పటికీ సరిపోలుతోందో లేదో మూల్యాంకనం చేస్తుంది. మా ఫీచర్-స్థాయి మాడ్యులర్ డిజైన్ సమర్థవంతమైన మోడల్ అప్‌డేట్‌లను మరియు మారుతున్న ప్రవర్తనా నమూనాలకు వేగంగా అనుగుణ్యతను సాధ్యం చేస్తుంది. 

మా ఎండ్-టు-ఎండ్ వయస్సు-ధృవీకరణ వర్క్‌ఫ్లోను విశ్వసనీయంగా ఆపరేట్ చేయడం అనేది ఎంఎల్ సవాలుతో పాటుగా ఒక డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్స్ సవాలు కూడా. వయస్సు అంచనా వేయడం అనేది ఒక కష్టమైన ML సమస్య, ఎందుకంటే వయస్సు సరిహద్దులు ప్రవర్తనాపరమైన నిటారైన ప్రమాదాలు కావు. తల్లిదండ్రులు తమ పిల్లలతో సమానంగా అదే అనుభవాలను ఆస్వాదించవచ్చు, మరియు భాష వయస్సుతో పాటు సంస్కృతి, సందర్భం, మరియు సమాజంలో కూడా మారుతూ ఉంటుంది. కాలక్రమేణా మరియు ప్రతికూల పరిస్థితులలో మారే సూక్ష్మమైన ప్రవర్తనా నమూనాలను ఏ ఒక్క ప్రవర్తనా సంకేతం విశ్వసనీయంగా బంధించలేదు. మా బలమైన గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్‌లు కూడా ఎంపిక చేసిన జనాభా నుండి వస్తాయి మరియు పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు.

రాబ్లాక్స్ స్థాయిలో పనిచేయడం అదనపు సంక్లిష్టతను జోడిస్తుంది. ప్రతి రోజు ఇన్ఫరెన్స్ సైకిల్‌లో, మేము ప్లాట్‌ఫారమ్ అంతటా ప్రవర్తనా సంకేతాలను సమీకరించి, ప్రతి వర్క్‌లోడ్‌కు ఉత్తమంగా సరిపోయే కంప్యూట్ స్టాక్‌పై సబ్‌మోడెల్‌లను అమలు చేసి, వాటి అవుట్‌పుట్‌లను ఒక క్రమాంకিত అంచనాగా కలపడం జరుగుతుంది. మా మోడల్స్ సాంప్రదాయ ML క్లాసిఫైయర్‌ల నుండి 300 మిలియన్లకు పైగా పారామితులు ఉన్న బహుభాషా ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల వరకు ఉంటాయి. ఈ సిస్టమ్ ప్రతిరోజూ దాదాపు రెండు బిలియన్ల అకౌంట్-స్థాయి రికార్డులను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, అదే సమయంలో శిక్షణ కోసం దాదాపు 30 మిలియన్ల అధిక-విశ్వాసయుతమైన వయస్సు లేబుల్స్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

పూర్తి సిస్టమ్‌ను ఇన్‌హౌస్‌లో నిర్మించడం వలన, గోప్యత కోసం అన్ని ఫీచర్లు మరియు సిగ్నల్‌లను సమీక్షించడానికి మాకు అవసరమైన పారదర్శకత మరియు నియంత్రణ లభిస్తాయి, ఇది ఒక ప్రధాన డిజైన్ అవసరం. కాలక్రమేణా ఒక ఖాతా ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో తెలిపే రాబ్లాక్స్-నిర్దిష్ట సిగ్నల్స్‌ను కూడా మేము ఉపయోగించగలము—ఇది ఒక స్వతంత్ర బాహ్య అంచనా వేసే పరికరానికి (external estimator) స్వయంగా లభించని దీర్ఘకాలిక సందర్భం (longitudinal context). ఇది పూర్తి ML జీవిత చక్రంపై మాకు నియంత్రణను కూడా ఇస్తుంది. అవి అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు మేము మోడాలిటీలను (modalities) కలపగలము, మరియు ప్రవర్తన మారుతున్నప్పుడు వ్యక్తిగత భాగాలను పర్యవేక్షిస్తూ, నియంత్రిస్తూ మరియు నవీకరిస్తూ, రాబ్లాక్స్ భద్రతా వర్క్‌ఫ్లోల కోసం అవుట్‌పుట్‌లను క్రమాంకనం (calibrate) చేయగలము.

వయస్సును అంచనా వేయడానికి సరైన సంకేతాలను ఎంచుకోవడం

ఆట, సంభాషణ, మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్ పరస్పర చర్యల నమూనాలలో వివిధ వయస్సుల వర్గాలు రాబ్లాక్స్‌ను విభిన్నంగా ఉపయోగిస్తాయి. ప్రవర్తన వైవిధ్యాన్ని గ్రహించడానికి, మేము మా ఇన్‌పుట్‌లను విభిన్న సిగ్నల్ కుటుంబాలుగా విభజిస్తాము:

• సామాజిక సందర్భం: వినియోగదారు యొక్క సామాజిక వలయంలోని నమూనాలను సమీకరించడం, వారు ఎవరితో కనెక్ట్ అవుతారు మరియు ఎంత తరచుగా సంభాషిస్తారు అనే దానితో సహా.
• అనుభవంలో నిమగ్నత: వినియోగదారులు ఏమి ఆడతారనే దానిని మించి, వారు ఎప్పుడు ఆడతారు, ఎంతసేపు ఉంటారు, మరియు కాలక్రమేణా వారి నిమగ్నత ఎలా మారుతుందో గ్రహించే సమ్మేళన నమూనాలు.
• ఖాతా మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్ కార్యకలాపాలు: ఖాతా కాల వ్యవధి, కార్యకలాపాల తరచుదనం, మరియు సెషన్-స్థాయి ప్రవర్తన వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్ వినియోగం మరియు జీవిత చక్ర సంకేతాల సమ్మేళనం.
• కమ్యూనికేషన్ నమూనాలు: వయస్సు-సంబంధిత భాషా వినియోగం యొక్క మోడల్-ఆధారిత సారాంశాలు, సందర్భం మరియు సమయం అంతటా కమ్యూనికేషన్ నమూనాలు ఎలా మారుతాయో కూడా ఇందులో ఉంటుంది.
• నేర్చుకున్న వినియోగదారు ప్రాతినిధ్యాలు: విస్తృతమైన వినియోగ నమూనాలను సంగ్రహించే ఉన్నత-స్థాయి ప్రాతినిధ్యాలు. మేము మా డిస్కవరీ మరియు పర్సనలైజేషన్ ML బృందంతో సన్నిహితంగా పని చేస్తాము; ఒక వినియోగదారు తదుపరి ఏమితో నిమగ్నమవుతారో అంచనా వేసే అదే సమృద్ధిగా ఉన్న ప్రాతినిధ్యాలను, విస్తృత వయస్సు బ్యాండ్‌లను అంచనా వేయడానికి పోస్ట్-ట్రైన్ చేయవచ్చు.

ప్రతి సిగ్నల్ కుటుంబానికి దాని డేటా ఆకారానికి సరిపోయే ఒక మోడల్ లభిస్తుంది. స్పార్స్, అధిక-పరిమాణంలో ఉన్న సమీకృత సిగ్నల్‌లను గ్రేడియంట్-బూస్టెడ్ డెసిషన్ ట్రీలు (ఉదా., XGBoost క్లాసిఫైయర్లు) నిర్వహిస్తాయి; టెక్స్ట్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన బహుభాషా ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఎన్‌కోడర్ (mmBERT) నిర్వహిస్తుంది; మరియు యూజర్ రెప్రెజెంటేషన్లు కొన్ని కాంపాక్ట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు (మల్టీలేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్) ఫీడ్ చేయబడతాయి. 

ప్రతి సబ్‌మోడల్ ఒకే లక్ష్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది: వయస్సు బ్యాండ్‌ల సమితిపై ఒక సంభావ్యత పంపిణీ. ఆ తర్వాత ఒక గ్రాడియంట్-బూస్టెడ్ మెటా-లెర్నర్ ఆ సంభావ్యత వెక్టర్‌లను కలిపి తుది కాలిబ్రేటెడ్ అంచనాను రూపొందిస్తుంది. 

మాడ్యులారిటీ, వేగం, మరియు వివరించగలగడం కోసం, మేము ఒకే ఏకీకృత ఫీచర్-స్థాయి మోడల్‌కు బదులుగా ఈ నిర్ణయం-స్థాయి ఫ్యూజన్ విధానాన్ని ఉద్దేశపూర్వకంగా ఎంచుకున్నాము. సిస్టమ్‌ను మాడ్యులర్‌గా చేయడం వలన, మొత్తం సిస్టమ్‌ను తిరిగి నిర్మించకుండానే మేము ఒక సబ్‌మోడల్‌ను జోడించగలుగుతాము, పునఃప్రশিক্ষణ ఇవ్వగలుగుతాము, లేదా నిలిపివేయగలుగుతాము. సహజ పరిణామం లేదా ప్రతికూల ఒత్తిడి కారణంగా ప్రవర్తనా నమూనాలు మారినప్పుడు మరింత వేగంగా స్పందించడానికి కూడా ఇది మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. ఫ్యూజన్ లేయర్ ప్రతి సబ్‌మోడల్ యొక్క తాజా ప్రమోటెడ్ అవుట్‌పుట్‌ను చదువుతుంది, తద్వారా అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించగలదు మరియు ఒకటి లేనప్పుడు లేదా ఆలస్యమైనప్పుడు సజావుగా పనితీరును తగ్గించుకోగలదు. ప్రతి మోడాలిటీ ఒక విభిన్న ఇన్‌పుట్‌గా ప్రవేశించడం వలన, ఏ సిగ్నల్ కుటుంబాలు నిర్ణయ మార్పులకు దారితీస్తున్నాయో మేము గుర్తించగలము, మరియు అవుట్‌పుట్‌లను డౌన్‌స్ట్రీమ్‌లో ఉపయోగించే ముందు కాలిబ్రేషన్ మరియు క్వాలిటీ గేట్‌లను వర్తింపజేయగలము.

మేము ఫ్యూజన్ లేయర్‌లో కాలిబ్రేషన్‌ను అమలు చేస్తాము, ఎందుకంటే ఒక భద్రతా వ్యవస్థలో, స్వచ్ఛమైన కచ్చితత్వం కంటే అంచనా వేయగలగడం ముఖ్యం. నమ్మగలిగే విధంగా విశ్వాస స్కోర్‌లను అందించేలా మేము మోడల్‌లను కాలిబ్రేట్ చేస్తాము. ఆ విధంగా, ఒక డౌన్‌స్ట్రీమ్ చర్య వినియోగదారునిపై తీవ్ర ప్రభావం చూపబోతున్నట్లయితే, తదుపరి చర్య తీసుకునే ముందు మేము బలమైన సాక్ష్యం మరియు అధిక విశ్వాసం అవసరం చేసుకోవచ్చు.

లేబుల్స్‌లో ఎంపిక పక్షపాతం

కఠినమైన వయస్సు తనిఖీని పూర్తి చేసిన వినియోగదారుల నుండి మా అత్యధిక-విశ్వాసపు లేబుల్స్ వస్తాయి. ఈ లేబుల్స్ ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయి, కానీ అవి రాబ్లాక్స్ వినియోగదారుల యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనా కాదు. వినియోగదారుల యాక్సెస్‌ను ప్రభావితం చేయగల సిస్టమ్ కోసం, ప్రాతినిధ్యం అనేది శిక్షణ లక్ష్యంలో ఒక ప్రధాన భాగం. 

లేబుల్ చేయబడిన జనాభా లక్ష్య జనాభా కాదు. బలమైన వయస్సు తనిఖీలను పూర్తి చేసే వినియోగదారులు విస్తృత జనాభా నుండి పద్ధతి ప్రకారం భిన్నంగా ఉంటారు. ఆ సమూహంపై శిక్షణ పొందిన ఒక సరళమైన మోడల్, వయస్సును నేర్చుకున్నంతగా ఎవరు ఈ ప్రక్రియను పూర్తి చేయడానికి ఎంచుకుంటున్నారో కూడా నేర్చుకునే ప్రమాదం ఉంది. ఆ ఎంపిక పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి, మేము శిక్షణ మరియు మూల్యాంకన డేటాను పునఃబరువు చేస్తాము, తద్వారా లేబుల్ చేయబడిన నమూనా మేము స్కోర్ చేయాలనుకుంటున్న జనాభాను మరింత మెరుగ్గా ప్రతిబింబిస్తుంది. 

బరువుల కోసం ఉపయోగించే జనాభా లక్ష్యాలను నిర్దేశించడానికి, సర్వే ఫలితాలను సమీకరించి, యూజర్ రీసెర్చ్ తో మేము వివిధ విభాగాల మధ్య కలిసి పని చేస్తాము. అక్కడ నుండి, ఒకే అంశానికి ప్రత్యేకంగా సరిదిద్దడానికి బదులుగా, బరువులెక్కించిన నమూనాను ఒకేసారి బహుళ పార్శ్వాల్లో సమలేఖనం చేయడానికి, మేము ఇన్వర్స్ ప్రాబబిలిటీ వెయిటింగ్ మరియు ఇటరేటివ్ ప్రపోర్షనల్ ఫిట్టింగ్—లేదా రేకింగ్—వంటి పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాము. 

అధిక-విశ్వాసార్హత గల ప్రతి మూలం ఉపయోగపడే శిక్షణా ఉదాహరణను అందించదు. ఒక లేబుల్ దాని వెనుక ఉన్న ధృవీకరణ సంఘటనల వలెనే విశ్వసనీయంగా ఉంటుంది. అసాధారణ ధృవీకరణ నమూనాలు లేదా ఖాతా-సమగ్రత ఆందోళనల వంటి కొన్ని సంఘటనలు, మోడల్ శిక్షణకు వాటిని తగినవి కానివిగా చేసే సంకేతాలను కలిగి ఉండవచ్చు. 

ప్రవర్తనా మోడలింగ్ కోసం పంపిణీకి అతీతంగా కనిపించే ఉదాహరణలను తొలగించడానికి, శిక్షణకు ముందు ఇంటిగ్రిటీ-అవేర్ లేబుల్ ఫిల్టరింగ్ లేదా కాన్ఫిడెంట్ లెర్నింగ్ వంటి లేబుల్ ఎర్రర్ ఐడెంటిఫికేషన్ విధానాలతో లేబుళ్లను శుభ్రం చేయడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము. ఈ రకమైన శుభ్రపరచడం మోడల్ ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ నుండి నివారించడంలో సహాయపడుతుందని మరియు స్థిరమైన పనితీరు ప్రయోజనాలను అందిస్తుందని ప్రారంభ ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి.

ట్రైనింగ్, ఇన్ఫరెన్స్, మరియు రాబ్లాక్స్ స్థాయిలో వక్రీకరణను నివారించడం

సిగ్నల్స్‌ను తాజాగా ఉంచడానికి ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను తగినంత తరచుగా రన్ చేయాలి, కానీ ట్రైనింగ్ వేగం సిగ్నల్ ఫ్యామిలీని బట్టి మారవచ్చు. మేము ఫీచర్ డ్రిఫ్ట్, మోడల్ స్థిరత్వం, మరియు మోడల్ ఖర్చు ఆధారంగా రీట్రైనింగ్ షెడ్యూల్స్‌ను ఎంచుకుంటాము. వేగంగా మారే లేదా క్షీణించే సిగ్నల్ తరచుగా రీట్రైన్ కాగలదు; నెమ్మదిగా మారే పనితీరుతో కూడిన భారీ మోడల్ తక్కువ తరచుగా లేదా అవసరమైనప్పుడు రీట్రైన్ కాగలదు. 

కంప్యూట్ స్టాక్ వర్క్‌లోడ్ ఆకారాన్ని అనుసరిస్తుంది. మేము పెద్ద-స్థాయి నిర్మాణాత్మక పరివర్తనల కోసం అపాచీ స్పార్క్, GPU-ఆధారిత వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం రే ఫ్రేమ్‌వర్క్, మరియు రియల్-టైమ్ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ కోసం ప్రొడక్షన్ వర్కర్‌లను ఉపయోగిస్తాము. 

రాబ్లాక్స్ స్థాయిలో, ప్రతిరోజూ ప్రతి ఖాతా యొక్క పూర్తి చరిత్రను పునర్నిర్మించడం కూడా ఆచరణ సాధ్యం కాదు. మా ఇన్-హౌస్ డేటా-ప్రాసెసింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అధిక-పరిమాణ సిగ్నల్స్ కోసం పరిమిత, రోలింగ్ హిస్టరీలను నిర్వహిస్తుంది మరియు ఖరీదైన ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్లను దశలవారీగా రూపొందిస్తుంది. ఇది పెద్ద విస్తరణలు, జాయిన్‌లు మరియు ఫీచర్ అగ్రిగేషన్‌లను స్వతంత్రంగా స్కేల్ చేస్తూ, ప్రతిరోజూ లక్షలాది అకౌంట్-స్థాయి రికార్డులను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సమీకరించడానికి మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ హైబ్రిడ్ ప్రొడక్షన్ డిజైన్ మా డేటా వేర్‌హౌస్‌తో ప్రత్యక్ష అనుసంధానాన్ని, మోడల్ కాంపోనెంట్లలో పునరుత్పత్తి చేయగల ఎగ్జిక్యూషన్‌ను మరియు ముఖ్యమైన చోట వేగవంతమైన కంప్యూట్‌కు యాక్సెస్‌ను అందిస్తుంది.

మా స్థాయిలో స్థిరత్వాన్ని కాపాడటానికి, మేము మా ఫీచర్ పైప్‌లైన్‌ల అంతటా రెండు కఠినమైన డిజైన్ నిర్ణయాలను అమలు చేస్తాము:

• నిర్ధారించిన ఫీచర్లను నిల్వ చేయడం: సాధ్యమైనప్పుడల్లా మేము ముడి యాక్టివిటీ స్ట్రీమ్‌లకు బదులుగా నిర్ధారించిన ఫీచర్లను నిల్వ చేస్తాము. మేము మోడలింగ్ కోసం అవసరమైన సిగ్నల్‌ను ఉంచుకుంటాము, దాని వెనుక ఉన్న పూర్తి చరిత్రను కాదు.
• ఏకీకృత డేటా కాంట్రాక్టులు: అదే డేటా కాంట్రాక్టులు శిక్షణ మరియు ఇన్ఫరెన్స్ రెండింటికీ ఆహారం అందిస్తాయి. ఇది ML సిస్టమ్‌లలో అత్యంత సాధారణ వైఫల్య రీతులలో ఒకటైన, శిక్షణ పొందిన దానికి మరియు సర్వ్ చేయబడిన దానికి మధ్య ఉన్న తేడాను తగ్గిస్తుంది.

మేము ప్రొడక్షన్ జీవిత చక్రంలో రెండు దశలలో గేటింగ్‌ను ఉపయోగిస్తాము. మొదట, మోడల్ ప్రమోషన్, మోడల్ శిక్షణ నుండి వేరుగా ఉంటుంది. ఒక అభ్యర్థి మోడల్ ప్రొడక్షన్ ఇన్‌ఫరెన్స్ కోసం అర్హత సాధించడానికి ముందు గార్డ్‌రైల్ తనిఖీలలో ఉత్తీర్ణత సాధించాలి. ఒకవేళ అభ్యర్థి మా గార్డ్‌రైల్ తనిఖీలలో విఫలమైతే, పైప్‌లైన్ ప్రమోషన్‌ను నిలిపివేస్తుంది మరియు మేము ఇప్పటికే ప్రమోట్ చేయబడిన తాజా మంచి వెర్షన్‌ను సర్వ్ చేస్తూనే ఉంటాము. 

రెండవది, ఇన్ఫరెన్స్ అవుట్‌పుట్‌ను డౌన్‌స్ట్రీమ్‌లో ప్రచురించే ముందు గేట్ చేస్తారు. ఆటోమేటెడ్ చెక్‌లు నాణ్యతలో క్షీణతలు మరియు పెద్ద అంచనా-పంపిణీ మార్పుల కోసం చూస్తాయి. ఒకవేళ చెక్ విఫలమైతే, ప్రచురణ దశ నిరోధించబడుతుంది. వినియోగదారులకు సంబంధించిన భద్రతా వర్క్‌ఫ్లోలకు జోడించబడిన ఒక ML సిస్టమ్‌లో, వివరించని పంపిణీ మార్పును పంపడం కంటే "ఈరోజు ఏమీ చేయకపోవడం" తరచుగా సురక్షితమైన వైఫల్య పద్ధతి.

సిస్టమ్‌ను కొలవడం 

ఇటువంటి వ్యవస్థకు, ఒకే కచ్చితత్వ సంఖ్య అంత అర్థవంతమైనది కాదు. మేము ర్యాంకింగ్ నాణ్యత, కాలిబ్రేషన్, కాలక్రమేణా స్థిరత్వం, మరియు ముఖ్యమైన వయస్సు-బ్యాండ్ సరిహద్దుల సమీపంలో ప్రవర్తన వంటి అంశాల ఆధారంగా మోడల్ నాణ్యతను మూల్యాంకనం చేస్తాము. మేము మూల్యాంకన డేటా యొక్క ప్రాతినిధ్యాన్ని కూడా కొలత సమస్యలో ఒక భాగంగా పరిగణిస్తాము, ఎందుకంటే వ్యవస్థ సేవ చేయాలనుకుంటున్న జనాభాను అది ప్రతిబింబిస్తేనే ఒక సమగ్ర మెరుగుదల ఉపయోగపడుతుంది.

ఈ వెయిటెడ్, హోల్డ్-అవుట్ మూల్యాంకన డేటాపై ఫ్యూజ్డ్ మోడల్ 0.9 కంటే ఎక్కువ సగటు ప్రెసిషన్‌ను (mean average precision) చేరుకుంటుంది. దాని హై-కాన్ఫిడెన్స్ అంచనాలు కూడా రోజురోజుకు స్థిరంగా ఉంటాయి. వరుస రోజులలో 99% కంటే ఎక్కువ అంచనాలు అదే విస్తృత వయస్సు బ్యాండ్‌లో ఉంటాయి. 

మా ట్రస్ట్ మరియు సేఫ్టీ వర్క్‌ఫ్లోల ద్వారా శిక్షణ పొందిన మానవ సమీక్షకులు ఉత్పత్తి చేసిన స్వతంత్ర గ్రౌండ్ ట్రూత్‌తో కూడా మేము ఈ మోడల్‌ను పోల్చి చూస్తాము. అధిక విశ్వసనీయతతో, ఈ మోడల్ యొక్క వయస్సు-బ్యాండ్ అంచనా పెద్దల కోసం మానవ ఏకాభిప్రాయ లేబుల్‌తో 80% కంటే ఎక్కువ సమయం సరిపోలుతుంది. 

ఆఫ్‌లైన్ మూల్యాంకనం కేవలం ఒక పొర మాత్రమే. ప్రొడక్షన్‌లో, సీజనాలిటీ, ఉత్పత్తి ప్రారంభాలు మరియు ప్రతికూల ఒత్తిడితో వినియోగదారు ప్రవర్తన మారుతుంది. అందుకే మేము అవుట్‌పుట్‌లను తదుపరి దశలలో ఉపయోగించే ముందు, మోడల్-మూల్యాంకన కొలమానాలను అంచనా పంపిణీలు, డ్రిఫ్ట్ మరియు స్థిరత్వం యొక్క నిరంతర పర్యవేక్షణతో జత చేస్తాము. మేము ఫాలో-అప్ వయస్సు తనిఖీల నుండి వచ్చే ఫలితాలను కూడా పర్యవేక్షిస్తాము, తద్వారా ప్రొడక్షన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ మోడల్ యొక్క విశ్వసనీయతను తెలియజేయగలదు మరియు పరిమితులు లేదా సమీక్ష మార్గాలను ఎక్కడ సర్దుబాటు చేయాలో సూచించగలదు.

తరువాత ఏమిటి

ఈ సిస్టమ్‌ను ఇన్‌హౌస్‌గా కలిగి ఉండటం వలన మేము రాబ్లాక్స్-నిర్దిష్ట సిగ్నల్‌లను సురక్షితంగా ఉపయోగించుకోగలుగుతాము, అత్యంత కఠినంగా పనిచేయగలుగుతాము మరియు నిరంతరం పునరావృతం చేయగలుగుతాము.

ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు, మేము మా సబ్‌మోడల్స్, ఇన్‌ఫెరెన్స్ మరియు కొలతలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతున్నాము. మాడ్యులారిటీ, కాలిబ్రేషన్, గోప్యత మరియు ప్రొడక్షన్ గార్డ్‌రైల్స్ వంటి మా ఆపరేటింగ్ సూత్రాలపై దృష్టి సారిస్తూ, మేము ప్రతి లేయర్‌ను మరింత ముందుకు తీసుకువెళతాము.