Развитие искусственного интеллекта выходит на первый план, и то, что делает большие языковые модели (LLMs) высоко значимыми, — это вопрос внимания. Эти передовые устройства определят будущие технологии; следовательно, необходимо распознавать их негативные эффекты, обеспечивая безопасность и честную игру. Большие языковые модели, открывшие новые горизонты для технологии ИИ, сталкиваются с серьезными проблемами, особенно в вопросах надежности и достоверности.

Многогранный подход Raga AI

Обнаружение ошибок и последующее устранение неисправностей в LLM сложны по различным причинам, таким как некачественные обучающие данные или использование враждебных атак. Однако вопрос требует тщательного функционального разбора в локальном контексте, что указывает на необходимость широкомасштабного подхода для достижения целей оценки.

Raga AI — это инструмент; тщательная система оценки, состоящая из более чем ста критериев, будет предоставлена как часть арсенала для прогнозирования каждой потенциальной проблемы, с которой сталкивается приложение LLM. От создания и управления базами данных информации и темами до выбора и оценки LLM, она стремится ускорить процесс, признавая присущую задаче сложность.

Одной из основных способностей ChatGPT в плане выявления шаблонов запросов, обнаружения и исправления неточных ответов, управления контекстом для смысла и точности, а также использования статистики для обнаружения и сообщения о дезинформации, предвзятости и утечках данных является способность генерировать абзацы, анализировать и давать точный ответ на основе прочитанного, а также использовать метрики.

Улучшение оценки LLM Решение Raga AI

Есть примеры того, где дела шли не так с приложениями LLM, такие как чат-бот Air Canada, предоставивший неверную информацию о политике в случае смерти, и чат-бот Google, допустивший ошибки в фактах во время своего выступления. Эти случаи показывают, что возможны серьезные ошибки. 

Они иллюстрируют главную проблему полной проверки для предотвращения создания дезинформации и предвзятости, с которыми модели сталкиваются через огромные объемы данных, на которых они обучены.

Кроме того, способность GMs (генеративных моделей) создавать человеческоподобные тексты подняла множество этических вопросов, связанных с неправильным использованием письма. Следовательно, еще более важно иметь строгие методы оценки для решения этой проблемы. 

Это может подорвать силу истины и превратить быстрые каналы в скоростную полосу для распространения мифов, фейковых новостей или даже предвзятости. Следовательно, это снизит качество информации и сделает цифровое пространство более сомнительным, чем когда-либо прежде.

RagaAI устанавливает этические стандарты в разработке ИИ

Подход RagaAI охватывает три ключевых измерения, имеющих решающее значение для создания надежных и достоверных приложений LLM: проведение полного тестирования, охватывающего данные, модель, а также операционную часть; использование многомодальной оценки для повышения надежности данных, включая изображения, текст, код и т.д., а также предоставление структурированных рекомендаций, которые включают не только обнаружение проблем, но и предложение научных решений.

В конечном итоге, усилия RagaAI приводят к созданию пакета с открытым исходным кодом, предназначенного для предоставления простых инструментов оценки для продвинутых LLM. RagaAI продолжает свой вклад в установление стандартных процедур в ИИ, делая комплексную систему тестирования доступной для широкого сообщества разработчиков. Она действует как ускоритель инноваций и стимулирует сотрудничество в совершенствовании и гуманизации технологий ИИ.

Реализация цели этой организации по предоставлению решения, которое может трансформировать разработку ИИ, значительно увеличив скорость разработки ИИ, снизив затраты на инфраструктуру разработки, а также обеспечивая развертывание производительных, надежных и безопасных приложений LLM, является демонстрацией важности наличия соответствующих механизмов оценки в современную эпоху ИИ.

Оригинальная статья из:https://www.electronicspecifier.com/products/artificial-intelligence/evaluating-llms-how-and-why