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

  • 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…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…