Прозрачность в фондовых моделях: следующий шаг в индексе прозрачности фондовых моделей (FMTI)

 Transparency in Foundation Models: The Next Step in Foundation Model Transparency Index FMTI

Прозрачность в фондовых моделях: следующий шаг в индексе прозрачности фондовых моделей FMTI

Фондовые модели играют центральную роль в влиянии искусственного интеллекта на экономику и общество. Прозрачность является ключевым элементом для ответственности, конкуренции и понимания, особенно в отношении данных, используемых в этих моделях. Правительства принимают регулятивные акты, такие как Закон ЕС об искусственном интеллекте и Закон США о прозрачности фондовых моделей ИИ, чтобы повысить прозрачность. Индекс прозрачности фондовых моделей (FMTI), представленный в 2023 году, оценивает прозрачность у 10 основных разработчиков (например, OpenAI, Google, Meta) с использованием 100 показателей. Начальная версия FMTI v1.0 показала значительную непрозрачность, со средним баллом 37 из 100, но также отметила изменчивость в раскрытии информации.

Индекс прозрачности фондовых моделей (FMTI) – ключевые моменты

В октябре 2023 года был представлен Индекс прозрачности фондовых моделей (FMTI), концептуализирующий прозрачность через иерархическую таксономию, соотнесенную с цепочкой поставок фондовых моделей. Эта таксономия включает три основных домена: начальные ресурсы, сама модель и ее последующее использование, охватывающие 23 поддомена и 100 двоичных показателей прозрачности. FMTI v1.0 выявил широкое распространение непрозрачности среди 10 оцениваемых компаний, при этом лучшие баллы достигали всего лишь 54 из 100. Открытые разработчики моделей показывали более высокие результаты, чем закрытые. Индекс направлен на отслеживание изменений со временем, поощряя прозрачность через публичное и стейкхолдерское давление, как это продемонстрировано историческими индексами, такими как Индекс человеческого развития и Индекс прав цифровых технологий 2018 года.

Исследователи из Стэнфордского университета, Массачусетского технологического института и Принстонского университета представили последующее исследование (FMTI v1.1) для оценки эволюции прозрачности в фондовых моделях за шесть месяцев, сохраняя 100 первоначальных показателей прозрачности. В исследовании приняли участие 14 разработчиков, раскрыв новую информацию для 16,6 показателей в среднем.

FMTI v1.1 включает четыре этапа: выбор показателей, выбор разработчиков, сбор информации и оценка. 100 показателей из FMTI v1.0 охватывают три домена: начальные ресурсы, сама модель и ее последующее использование. Четырнадцать разработчиков, включая восемь из v1.0, представили отчеты о прозрачности для своих флагманских моделей. Сбор информации перешел от публичных поисков к прямым представлениям разработчиков, обеспечивая полноту и ясность. Оценка включала независимую оценку каждого разработчика и последующий итерационный процесс опровержения. Этот подход улучшил прозрачность, позволяя разработчикам предоставлять дополнительную информацию и снижая усилия исследователей.

Результаты исследования

В рамках оценки 14 разработчиков представили отчеты о прозрачности по 100 показателям для своих флагманских моделей. Начальные баллы существенно различались, при этом 11 из 14 разработчиков набрали менее 65 баллов, что указывает на потенциал для улучшения. Средние и медианные баллы составили 57,93 и 57 соответственно, со стандартным отклонением 13,98. Разработчик с наивысшим баллом набрал 85 из 100 показателей, в то время как разработчик с наименьшим баллом набрал 33. Разработчики раскрыли значительную новую информацию, улучшив баллы прозрачности в среднем на 14,2 пункта. Прозрачность была наивысшей в области последующего использования и наименьшей в области начальных ресурсов, при этом открытые разработчики в целом превосходили закрытых. Прозрачность улучшилась во всех областях по сравнению с предыдущей версией.

Общественное воздействие фондовых моделей

Влияние фондовых моделей на общество растет, привлекая внимание различных заинтересованных сторон. Индекс прозрачности фондовых моделей показывает, что прозрачность в этой экосистеме нуждается в улучшении, хотя с октября 2023 года произошли положительные изменения. Анализируя раскрытия разработчиков, Индекс помогает заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения. Установление отчетности о прозрачности для фондовых моделей предоставляет ценный ресурс для разработчиков, исследователей и журналистов для улучшения общего понимания.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…