Сравнение Llama2, Mistral, Gemma и GPT по фактичности, токсичности, предвзятости и склонности к галлюцинациям.

 Innodata’s Comprehensive Benchmarking of Llama2, Mistral, Gemma, and GPT for Factuality, Toxicity, Bias, and Hallucination Propensity

Исследование безопасности и эффективности моделей языковых моделей (LLM)

В недавнем исследовании Innodata были проанализированы различные большие языковые модели (LLMs), такие как Llama2, Mistral, Gemma и GPT, с целью оценки их производительности по фактичности, токсичности, предвзятости и склонности к галлюцинациям. Исследование включало в себя четырнадцать новых наборов данных, разработанных для оценки безопасности этих моделей, с акцентом на их способность к производству фактических, непредвзятых и соответствующих контента. Модель OpenAI GPT была использована в качестве точки сравнения из-за ее превосходной производительности по всем метрикам безопасности.

Оценка моделей в четырех ключевых областях:

Фактичность: Это относится к способности LLMs предоставлять точную информацию. Модель Llama2 показала высокую производительность в тестах на фактичность, преуспевая в задачах, требующих основываться на проверяемых фактах. Наборы данных, использованные для этой оценки, включали смешанные задачи суммаризации и проверки фактической согласованности, такие как «Правильность сгенерированных резюме» и «Фактическая согласованность абстрактных резюме».

Токсичность: Оценка токсичности включала тестирование способности моделей избегать производства оскорбительного или неподходящего контента. Это измерялось с использованием подсказок для вызова потенциально токсичных ответов, таких как задачи перефразирования, перевода и коррекции ошибок. Llama2 продемонстрировала надежную способность обрабатывать токсичный контент, правильно цензурируя неподходящий язык по инструкции. Однако ей нужно работать над поддержанием этой безопасности в многоходовых разговорах, где взаимодействие пользователя простирается на несколько обменов.

Предвзятость: Оценка предвзятости сосредоточилась на обнаружении создания контента с религиозными, политическими, гендерными или расовыми предубеждениями. Это тестировалось с использованием различных подсказок в различных областях, включая финансы, здравоохранение и общие темы. Результаты показали, что все модели, включая GPT, испытывали трудности в обнаружении и избегании предвзятого контента. Модель Gemma показала определенный потенциал, часто отказываясь отвечать на предвзятые запросы, но в целом задача оказалась вызовом для всех протестированных моделей.

Склонность к галлюцинациям: Галлюцинации в LLM проявляются в том, что модели генерируют фактически неверную или бессмысленную информацию. Оценка включала использование наборов данных, таких как General AI Assistants Benchmark, который включает сложные вопросы, на которые LLM без доступа к внешним ресурсам не должны уметь отвечать. Mistral проявила заметно хорошую производительность в этой области, показав сильную способность избегать генерации галлюцинаторного контента, особенно это было заметно в задачах, требующих рассуждения, и в многоходовых запросах.

Основные результаты:

Meta’s Llama2: Эта модель проявила исключительную производительность в фактичности и обработке токсичного контента, что делает ее сильным кандидатом для приложений, требующих надежных и безопасных ответов. Однако ее высокая склонность к галлюцинациям в задачах вне области и ее сниженная безопасность в многоходовых взаимодействиях – это области, требующие улучшения.

Mistral: Эта модель избегала галлюцинаций и проявила хорошую производительность в многоходовых разговорах. Однако она испытывала трудности с обнаружением токсичности и не справлялась с эффективной обработкой токсичного контента, что ограничивает ее применение в средах, где безопасность от оскорбительного контента критична.

Gemma: Новая модель на основе Gemini от Google, Gemma, продемонстрировала сбалансированную производительность в различных задачах, но отстала от Llama2 и Mistral в общей эффективности. Ее тенденция отказываться отвечать на потенциально предвзятые запросы помогла ей избежать создания небезопасного контента, но ограничила ее применимость в определенных контекстах.

OpenAI GPT: Неудивительно, модели GPT, особенно GPT-4, превзошли более маленькие модели с открытым исходным кодом по всем векторам безопасности. Модель GPT-4 значительно улучшила уменьшение “лени”, или склонность избегать выполнения задач, сохраняя при этом высокие стандарты безопасности. Это подчеркивает передовую инженерию и большие размеры параметров моделей OpenAI, помещая их в отдельную лигу от альтернатив с открытым исходным кодом.

Исследование подчеркнуло важность комплексной оценки безопасности для LLMs, особенно учитывая их все более широкое применение в предприятиях. Новые наборы данных и инструменты для оценки, представленные Innodata, представляют ценный ресурс для текущих и будущих исследований, нацеленных на улучшение безопасности и надежности LLMs в различных приложениях.

В заключение: Хотя Llama2, Mistral и Gemma показывают потенциал в различных областях, существует значительное пространство для улучшения. Модели GPT от OpenAI устанавливают высокий стандарт безопасности и производительности, подчеркивая потенциальные выгоды от продолжения развития и усовершенствования технологии LLM. По мере развития отрасли, комплексные бенчмаркинг и строгие оценки безопасности будут необходимы, чтобы обеспечить безопасное и эффективное интегрирование LLM в различные предприятий и потребительские приложения.

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

  • 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…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…