اپنے GPTZero کے AI اسکور کو ذمہ داری کے ساتھ کیسے کم کریں
اپنے GPTZero AI اسکور کو ایماندارانہ طریقے سے کیسے کم کریں: یہ کیا ناپتا ہے، حقیقی تحریر کو کیوں نشان زد کرتا ہے، اور اپنے AI-مدد یافتہ مسودے میں خود کیسے نظرِثانی کریں۔ فری شروع کریں۔
آپ نے یہ پیراگراف خود لکھا تھا۔ آپ کو یاد ہے کہ آپ نے اسے رات گئے لکھا، پھر اسے دو بار غور سے دوبارہ پڑھا، اور ایک جملے کو اوپر منتقل کیا کیونکہ وہاں وہ بہتر لگ رہا تھا۔ پھر آپ نے اسے GPTZero میں پیسٹ کیا، میٹر کو سرخ کی طرف جھکتے دیکھا، اور اب آپ کے اسکرین پر ایک فیصد ایک الزام کی طرح بیٹھا ہے۔
عمومًا یہی وہ لمحہ ہوتا ہے جب لوگ GPTZero AI اسکور کو کم کرنے کے طریقے ڈھونڈنا شروع کرتے ہیں۔ کوئی بھی فیصلہ کن قدم اٹھانے سے پہلے ذرا رکیں۔ زیادہ اسکور کسی چیز کا ثبوت نہیں، اور محض اسے کم کرنے کے چکر میں ایسی ترمیمات کی طرف جانا پڑ سکتا ہے جو آپ کی تحریر کو بہتر نہیں بلکہ خراب کریں۔
مفید ہدف اس سے مختلف ہے۔ یہ سمجھیں کہ ٹول کس چیز پر ردِعمل دے رہا ہے، فیصلہ کریں کہ یہ غلط الارم ہے یا نہیں، اور اگر آپ نے AI کو ڈرافٹ کرنے کے لیے واقعی استعمال کیا تھا تو متن کو اس طرح نظرِثانی کریں کہ وہ واقعی آپ کی آواز میں پڑھا جائے۔ یہ گائیڈ بتاتی ہے کہ GPTZero اسکور کن چیزوں کی بنیاد پر ناپتا ہے، حقیقی انسانی تحریر کیوں نشان زد ہو جاتی ہے، اور اپنی ہی تحریر میں اسکور کم کرنے کے جائز طریقے کیا ہیں۔ کوئی چال نہیں، کیونکہ چالیں کچھ عرصہ پہلے ہی قابلِ اعتماد رہنا بند ہو چکی تھیں۔
GPTZero AI اسکور دراصل کیا ناپتا ہے
GPTZero نے زبانِ ماڈلنگ کے دو تصورات چُرا کر اپنا نام بنایا: perplexity اور burstiness۔ Perplexity یہ ایک عمومی اندازہ ہے کہ آپ کے لفظوں کے انتخاب کتنے اندازہ لگانے کے قابل ہیں۔ اگر آپ لکھتے ہوئے ہر لفظ وہی ہو جو شماریاتی طور پر اگلا “صاف” انتخاب ہے، تو ماڈل کو آپ کی تحریر غیر متوقع نہیں لگے گی۔ ڈٹیکٹرز کم perplexity کو AI سگنل کے طور پر دیکھتے ہیں۔ Burstiness سے مراد جملوں کی لمبائی اور ساخت میں آنے والی تبدیلیاں ہیں۔
اگر آپ ہر تصور کے “گہرے” ورژن تک جانا چاہیں تو ہم AI detection میں perplexity کا مطلب کیا ہے اور burstiness کا مطلب کیا ہے کو الگ الگ پوسٹس میں کھولتے ہیں۔ مختصر بات یہ ہے کہ GPTZero آپ کے ذہن کو پڑھ نہیں رہا اور نہ ہی آپ کے متن کو کسی ڈیٹابیس کے ساتھ میچ کر رہا ہے۔ یہ اندازہ لگاتا ہے کہ آپ کی تحریر کسی ماڈل کو، جملہ بہ جملہ، کتنی “حیرت انگیز” نظر آتی ہے، اور پھر اسی کو ایک probability میں بدل دیتا ہے۔
GPTZero کی ایک خوبی یہ بھی ہے کہ یہ اپنی وضاحت زیادہ تر حریفوں کے مقابلے میں بہتر کرتا ہے۔ یہ وہ مخصوص جملے نمایاں کرتا ہے جنہیں اسے مشکوک لگتا ہے، اور اپنی reasoning سادہ زبان میں بیان کرتا ہے۔ یہ واقعی اس وقت مددگار ثابت ہوتا ہے جب آپ جاننے کی کوشش کر رہے ہوں کہ کوئی “flag” جائز ہے یا ٹول محض اس لیے آپ کو penalize کر رہا ہے کہ آپ کی لکھائی صاف اور چست ہے۔
GPTZero کتنی درست ہے، واقعی؟
یہیں مارکیٹنگ اور پیمائش کا راستہ بچھڑتا ہے۔ GPTZero تقریباً 99% کے قریب accuracy ریٹس اور کم false-positive rate کا دعویٰ کرتا ہے۔ لیکن حقیقی دنیا کی آزادانہ (independent) ٹیسٹس میں انسانی متون کے لیے false-positive rates تقریباً 6% سے 18% تک ملتے ہیں، یہ ٹیسٹ پر منحصر ہے۔ یہ کوئی مجرد عدد نہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ایسے طلبہ یا محقق موجود ہیں جن کی اپنی تحریر کو مشین سے تیار شدہ ہونے کے طور پر شناخت کر دیا گیا ہے۔ ایک false positive دراصل ایک حقیقی طالب علم یا محقق کی وہ تحریر ہے جس کے الفاظ کو machine output کا لیبل مل گیا ہو۔
| Claim vs measurement | GPTZero states | Independent tests report |
|---|---|---|
| Overall accuracy | around 99% | strong on obvious AI, weaker in the middle |
| False positives on human text | very low | roughly 6% to 18% |
غیر مادری (non-native) انگریزی لکھنے والے تو اس سے مزید زیادہ متاثر ہوتے ہیں۔ Cell Press جرنل Patterns میں شائع ہونے والی (peer-reviewed) ایک تحقیق (Liang اور ساتھی، 2023) میں غیر مادری انگریزی لکھنے والوں کے انسانی طور پر تیار کردہ TOEFL essays کو سات detectors میں ڈالا گیا۔ نتائج کے مطابق اوسطاً تقریباً 61% essays کو AI سے لکھا ہوا قرار دیا گیا، جبکہ مادری انگریزی لکھنے والوں کے تقریباً 5% essays کے ساتھ ایسا ہوا۔ اصل معاملہ perplexity پر ہی آ ٹھہرتا ہے۔ جو لوگ کم الفاظ استعمال کرتے ہیں اور احتیاط سے منتخب کرتے ہیں، وہ زیادہ predictable متن لکھ رہے ہوتے ہیں۔ ڈٹیکٹرز عین اسی چیز کو سزا دیتے ہیں۔ اور اگر آپ غیر مادری انگریزی لکھنے والے ہیں مگر واضح انداز میں لکھتے ہیں تو آپ کی تحریر بھی automated جیسی detect ہو سکتی ہے۔
اپنے GPTZero AI اسکور کو ذمہ داری سے کیسے کم کریں
اگر آپ نے ڈرافٹ بنانے میں AI مدد لی تھی تو مسئلہ یہ نہیں کہ متن کو چھپایا جائے؛ مسئلہ یہ ہے کہ اسے واقعی آپ کی تحریر بنایا جائے۔ یہ اقدامات GPTZero AI اسکور کو اس لیے کم کرتے ہیں کہ وہ بنیادِ متن کو بدلتے ہیں، نہ کہ کسی loophole سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔
اپنی سمجھ کے مطابق دوبارہ لکھیں، ایک ایک لفظ نہیں۔ AI ڈرافٹ پڑھیں، اسے بند کریں، اور پھر اسی نکتے کو اپنے الفاظ میں دوبارہ سمجھا کر لکھیں۔ مترادفات (synonyms) بدلنے سے جملے کی “اسکلیٹن” ڈھانچہ برقرار رہتی ہے، اور ڈٹیکٹر عین اسی چیز کو پڑھتا ہے۔ سوچ کو دوبارہ بنانا اس ڈھانچے کو بدل دیتا ہے جس نے flag کو متحرک کیا تھا۔
اپنی رفتار (rhythm) جان بوجھ کر بدلیں۔ ایک ہی لمبائی کے جملوں کی مسلسل زنجیر توڑیں۔ کسی طویل، تہہ دار بات کے بعد ایک مختصر نکتہ رکھیں۔ حقیقی burstiness حقیقی emphasis سے آتی ہے، اس لیے اہم حصوں کو آپ اپنی طرف سے لمبا چلنے دیں اور transitions کو مضبوط اور تیز رکھیں۔
صرف وہ specificity شامل کریں جو صرف آپ کے پاس ہے۔ اپنا اصل ڈیٹا، کوئی ٹھوس مثال، وہ qualification جو آپ نے محسوس کی، یا وہ وجہ جس کی بنا پر آپ نے ایک طریقہ دوسرے پر ترجیح دیا، سب شامل کریں۔ عمومی (generic) جملے مشین آؤٹ پٹ لگتے ہیں کیونکہ وہ کچھ ایسا نہیں بتاتے جو مشین پہلے سے اندازہ نہ لگا سکے۔
فالتو transitions اور ایک ساتھ ڈھیر کی گئی hedges کم کریں۔ بے انتہا connective tissue اور تین گنا hedged دعوے، ایک طرف آپ کی perplexity کو کم فلیکسیبل کرتے ہیں اور دوسری طرف آپ کی نثر کو ایک ہی انداز میں flatten کر دیتے ہیں۔ سیدھی بات کہیے۔
اپنی citations اور technical terms کو بالکل ویسا ہی رکھیں جیسے ہیں۔ اگر آپ کسی reference کو خراب کر دیں یا کسی درست اصطلاح کو کسی زیادہ مبہم لفظ سے بدل دیں تو اسکور کم کرنا بے معنی ہو جاتا ہے۔ معنی اور attribution سب سے پہلے، ہمیشہ۔
ان سب باتوں کا مقصد کسی کو دھوکہ دینا نہیں ہے۔ اگر آپ کے ادارے یا جرنل نے پوچھا کہ کیا آپ نے AI استعمال کیا، تو حقیقی جواب اب بھی “ہاں” ہی ہے، اور یہ ترمیمات اس میں کوئی تبدیلی نہیں کرتیں۔ جو تبدیلی وہ لاتی ہیں وہ یہ ہے کہ کیا حتمی تحریر آپ کے سوچنے کی عکاس ہے یا صرف ماڈل کی پہلے سے طے شدہ (defaults) عادات کی۔ ایک مسودہ جو آپ نے واقعی دوبارہ کام کر کے بنایا ہو، آپ کا ہی لگتا ہے کیونکہ وہ آپ کا ہے، اور یہ بات کسی بھی اسکور سے کہیں بہتر ثابت ہوتی ہے۔
اپنے مسودے کو Humanize کریں, اپنی آواز برقرار رکھیں
AI-assisted تحریر کو صاف, قدرتی نثر میں تبدیل کریں جو آپ کے حوالے اور مفہوم کو برقرار رکھے۔ GPTZero, Turnitin, اور Copyleaks کے ساتھ جانچا گیا۔
ProofreaderPro.ai مفت آزمائیںکیا GPTZero humanized text (انسانی انداز میں بدلی ہوئی تحریر) detect کرتا ہے؟
زیادہ سے زیادہ۔ 2024 کے آخر میں GPTZero نے AI-paraphrased text کے لیے detection شامل کی، اور پھر خاص طور پر 2026 کے اوائل میں humanized text detect کرنے کے لیے ایک اپ ڈیٹ جاری کی، اس کی توجہ اُن paraphrasers پر ہے جو الفاظ کو ادھر اُدھر کر کے میٹر کو دھوکہ دینے کی کوشش کرتے ہیں۔ وہ اکیلے نہیں۔ 2025 میں University of Chicago Booth کی ایک تحقیق سے ظاہر ہوا کہ top detectors، جو سیدھی سادی (straight) AI تحریر کے 90% سے زیادہ حصے کو تو پہچان لیتے تھے، humanized essays کو detect کرتے وقت 50% سے بھی کم پر آ گئے۔ اس کے بعد سے vendors اس کمزوری کو دور کرنے کی دوڑ میں ہیں۔ یقینی (guaranteed) صفر پیچھے دوڑنے جیسا ہدف ہے؛ اور ہدف ہر مہینے بدلتا ہے۔
تو responsibly humanizer کہاں فِٹ ہوتا ہے؟ ایک اچھا humanizer آپ کی AI-مدد یافتہ phrasing کو قدرتی، قابلِ پڑھائی نثر میں دوبارہ کام کرانے میں مدد دیتا ہے، اور ساتھ ان چیزوں کو بچاتا ہے جنہیں لاپرواہ ٹولز توڑ دیتے ہیں۔ ہماری اپنی text humanizer تعلیمی (academic) تحریر کے لیے ٹیون کی گئی ہے۔ اسے Turnitin، GPTZero، Copyleaks، ZeroGPT، اور Originality.ai کے مقابلے میں ٹیسٹ کیا گیا ہے، اور اسے اس لیے بنایا گیا ہے کہ وہ آپ کی citations، terminology، اور معنی کو generic جملوں میں دھندلا دینے کے بجائے محفوظ رکھے۔ ہم ceiling کے بارے میں واضح ہیں: ہم guarantee نہیں بلکہ tested performance رپورٹ کرتے ہیں، کیونکہ جو بھی 100% undetectable کا وعدہ کرتا ہے وہ دراصل ایسے ڈٹیکٹر کے ایک “snapshot” کو quote کر رہا ہوتا ہے جو پہلے ہی اپ ڈیٹ ہو چکا ہوتا ہے۔
اگر آپ نے خود لکھا تھا اور flag محض غلط ہے تو اسے بالکل humanize نہ کریں۔ کسی flawed ٹول کی خاطر حقیقی کام میں ردوبدل کرنا غلط قدم ہے، اور یہ اصل نثر کو مزید مشکوک دکھا بھی سکتا ہے۔ اپنے ڈرافٹس، version history، اور outline notes محفوظ رکھیں، کیونکہ یہی وہ ثبوت ہیں کہ الفاظ آپ کے اپنے ہیں۔
جب کسی flag کی وجہ سے گریڈ یا submission رکاوٹ بن رہی ہو تو اسے ایسے دیکھیں جیسے ایک dispute ہے جسے resolve کرنا ہے، نہ کہ ایک ایسے فیصلے (verdict) کی طرح جسے قبول کر لیا جائے۔ ہماری گائیڈ کہ غلط AI-detection flag کے خلاف اپیل کیسے کریں اس میں مدد دیتی ہے کہ کیا جمع کرنا ہے اور دل و جان سے کیس کیسے پیش کرنا ہے۔
GPTZero رپورٹ پڑھنا: دعوے، false positives، اور ایک محفوظ اسکور
تو GPTZero کام کیسے کرتا ہے؟ یہ دو شماریاتی سگنلز پڑھتا ہے۔ Perplexity یہ ناپتا ہے کہ آپ کے لفظوں کے انتخاب کتنے predictable ہیں: وہ متن جو ایک language model تیار کرے وہ عموماً ہموار (smooth) اور perplexity میں کم ہوتا ہے۔ Burstiness یہ ناپتا ہے کہ جملوں کی لمبائی اور rhythm کتنی تبدیل ہوتی ہے، کیونکہ انسانی تحریر میں عموماً ادھر اُدھر چھلانگ ہوتی ہے، مختصر جملے لمبے جملوں کے ساتھ بیٹھے نظر آتے ہیں۔ GPTZero ان دونوں کو ملا کر ایک مجموعی probability بناتا ہے، وہ مخصوص جملے نمایاں کرتا ہے جو اسے سب سے زیادہ مشکوک لگتے ہیں، اور ہر flag کی وضاحت سادہ زبان میں کرتا ہے۔
رپورٹ پڑھتے وقت لوگیں پھسلتے ہیں۔ headline نمبر ایک probability ہے کہ AI writing موجود ہے، یہ اس بارے میں ناپا ہوا حقیقت (measured fact) نہیں کہ کس نے کیا لکھا۔ GPTZero اسے whole-document سطح پر رپورٹ کرتا ہے اور انفرادی جملوں کو بھی نشان زد کرتا ہے جن پر اسے شک ہوتا ہے، مگر ہر highlight ایک اندازہ ہے، proof نہیں۔ پورے معاملے کو یہ سمجھ کر دیکھیں کہ آپ کے لیے یہ ایک وجہ ہے کہ آپ خود اس passage کو دوبارہ پڑھیں، نہ کہ اسے فیصلے (verdict) کی طرح قبول کریں، اور نہ ہی اسے اپنی واقف تحریر کے بارے میں آخری بات بنائیں۔
یہ سوال پھر اصل میں یہی بنتا ہے: کیا GPTZero درست ہے؟ یہی وہ مقام ہے جہاں GPTZero کے accuracy دعوے اور حقیقی دنیا کے نتائج الگ ہو جاتے ہیں۔
| Measure | GPTZero's marketing claim | Independent testing |
|---|---|---|
| Overall accuracy | around 99% | not confirmed by independent tests |
| False positives on human text | "very low" | roughly 6% to 18% |
GPTZero کا false positive کوئی نایاب edge case نہیں۔ آزادانہ ٹیسٹس میں false-positive rate تقریباً 6% سے 18% کے درمیان کہیں آتا ہے، یعنی vendor کی "very low" framing سے کافی زیادہ۔ 200 حقیقی essays میں، یہ رینج درجن بھر یا اس سے بھی زیادہ حقیقی لکھنے والوں کو غلطی سے flag کر سکتی ہے۔
غیر مادری انگریزی پر bias سب سے سخت پڑتا ہے۔ Liang et al. (2023)، جو Patterns میں شائع ہوا، نے non-native speakers کی TOEFL essays پر سات detectors چلائے اور تقریباً 61% کو غلط طور پر AI بتایا، جبکہ native writers کے لیے یہ شرح تقریباً 5% تھی۔ وجہ میکانکی ہے: نسبتاً سادہ الفاظ کم perplexity کی صورت میں پڑھتے ہیں، اور کم perplexity مشین جیسی لگتی ہے۔ اگر آپ احتیاط سے لکھی گئی، سادہ انگریزی میں لکھتے ہیں تو ساختی طور پر آپ کے flag ہونے کے امکانات بڑھ جاتے ہیں، اسی لیے ہم کیوں AI ڈٹیکٹرز غیر مادری لکھنے والوں کو flag کرتے ہیں کو تفصیل سے کور کرتے ہیں۔
تو پھر GPTZero کا کون سا اسکور “safe” ہے؟ کوئی شائع شدہ (published) ایسی حد نہیں جو آپ کو کلی طور پر صاف (clear) کر دے، اور کوئی اسکور کسی کی بے گناہی ثابت نہیں کرتا۔ کم نمبر تسلی دیتا ہے، بریت نہیں دیتا۔ زیادہ نمبر قریب سے دیکھنے کی وجہ ہے، اعترافِ جرم نہیں۔ ہم نے اپنی academic humanizer بنائی اور اسے Turnitin، GPTZero، Copyleaks، ZeroGPT، اور Originality.ai کے خلاف ٹیسٹ کیا، مگر پھر بھی ہم کسی guaranteed pass کا وعدہ نہیں کریں گے۔ ڈٹیکٹرز مسلسل اپ ڈیٹ ہوتے رہتے ہیں؛ GPTZero نے جنوری 2026 میں humanized-text ماڈل شامل کیا، اور کوئی بھی ٹول جو یقین (certainty) بیچ رہا ہو، دراصل ایک بدلتے ہوئے ہدف کو بیچ رہا ہوتا ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
سوال: GPTZero نے میری تحریر کو AI کے طور پر کیوں flag کیا؟
عموماً اس لیے کہ آپ کے متن نے کم perplexity اور burstiness اسکور کیے، یہی دو سگنلز ہیں جن پر GPTZero بھروسہ کرتا ہے۔ واضح، یکساں رفتار والی، احتیاط سے لکھی ہوئی نثر اس ماڈل کو predictable لگ سکتی ہے، چاہے ہر لفظ انسان نے لکھا ہو، اسی لیے concise اور غیر مادری انگریزی والی لکھائی زیادہ مرتبہ flag ہو جاتی ہے۔ ایک flag کسی چیز کا ثبوت نہیں؛ یہ صرف احتمال (probability) کا اندازہ ہوتا ہے۔
سوال: GPTZero کتنا درست ہے؟
GPTZero تقریباً 99% کے قریب accuracy کا دعویٰ کرتا ہے، مگر آزادانہ ٹیسٹنگ انسانی تحریر پر false-positive rates کے بارے میں کہیں 6% سے 18% تک کی رپورٹس دیتی ہے۔ یہ واضح، بغیر ایڈٹ شدہ AI متن پکڑنے میں کافی حد تک اچھا ہے، جبکہ درمیانی حصے میں کافی کمزور ہے، اس لیے کسی ایک اسکور کو آخری فیصلے کی بجائے ایک ڈیٹا پوائنٹ سمجھیں۔
سوال: کیا آپ GPTZero AI اسکور کو بغیر دھوکے کے کم کر سکتے ہیں؟
ہاں۔ GPTZero AI اسکور کم کرنے کا جائز طریقہ یہ ہے کہ آپ واقعی اپنے مسودے کی نظرِثانی کریں: AI کے تجویز کردہ جملوں کو اپنے الفاظ میں دوبارہ بنائیں، اپنی rhythm میں تبدیلی لائیں، وہ specificity شامل کریں جو صرف آپ کے پاس ہے، اور اپنی citations کو برقرار رکھیں۔ آپ لکھائی بہتر کر رہے ہیں، میٹر کھیل نہیں رہے، اور آپ کو پھر بھی AI کے استعمال کا انکشاف (disclose) کرنا چاہیے جہاں آپ کا ادارہ اس کی ضرورت رکھتا ہے۔
سوال: کیا GPTZero humanized text detect کرتا ہے؟
کرتا ہے، اور تیزی سے۔ GPTZero نے 2024 میں AI-paraphrase detection شامل کی اور 2026 میں humanized-text کے لیے اپ ڈیٹ جاری کی، اور آزادانہ مطالعات سے ظاہر ہے کہ ڈٹیکٹرز word-shuffling ٹولز تک پہنچ رہے ہیں۔ اسی لیے پائیدار حکمتِ عملی حقیقی معیار اور مکمل disclosure ہے، نہ کہ کسی ایسی چال کے ساتھ GPTZero کو ہرانا جو اگلی اپ ڈیٹ پر ختم ہو جائے۔
سوال: GPTZero کا کون سا اسکور “محفوظ” سمجھا جاتا ہے؟
کوئی سرکاری safe threshold نہیں، اور GPTZero کا کوئی بھی اسکور یہ ثابت نہیں کرتا کہ واقعی کسی نے کیا لکھا۔ کم نمبر تسلی دیتا ہے، بریت نہیں دیتا، اور زیادہ نمبر دوبارہ پڑھنے کا اشارہ ہے، اعتراف نہیں۔ چونکہ ڈٹیکٹرز اکثر اپ ڈیٹ ہوتے ہیں، اس لیے کسی بھی اسکور کو ایک کمزور سگنل سمجھیں اور حقیقی معیار کے ساتھ ساتھ disclosure پر توجہ دیں جہاں آپ کے ادارے کی ضرورت ہو۔
سوال: کیا GPTZero غیر مادری انگریزی لکھنے والوں کو غلط طور پر flag کرتا ہے؟
ہاں۔ Liang et al. (2023) میں سات detectors نے تقریباً 61% non-native TOEFL essays کو AI قرار دیا، جبکہ native writers کے لیے یہ شرح تقریباً 5% تھی، کیونکہ نسبتاً سادہ vocabulary perplexity کم کرتی ہے اور مشین جیسی لگتی ہے۔ اگر انگریزی آپ کی دوسری زبان (second language) ہے تو GPTZero false positive ایک معلوم خطرہ ہے، اس لیے drafts اور version history محفوظ رکھیں تاکہ آپ کو اپنے عمل کی وضاحت کرنی پڑے تو آپ کے پاس ثبوت موجود ہوں۔
AI-assisted مسودوں کو قدرتی علمی نثر میں تبدیل کریں جبکہ حوالے, لہجہ, اور مفہوم کو برقرار رکھا جائے۔
Moe قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں PhD کے ساتھ ایک NLP انجینئر ہے۔ اس کی تحقیق میں کمپیوٹیشنل لسانیات، متن کا تجزیہ، اور مشین لرننگ شامل ہے، اور اس نے ProofreaderPro کے پیچھے ایڈیٹنگ اور ہیومنائزیشن ماڈلز کو براہ راست شامل کیا۔ وہ اس عمل کے اس حصے کے بارے میں لکھتا ہے جسے زیادہ تر لوگ کبھی نہیں دیکھتے: زبان کا ماڈل کس طرح ایک جملہ پڑھتا ہے، اسکور کرتا ہے، اور فیصلہ کرتا ہے کہ کیا تبدیل کرنا ہے۔
