Giskard Bot на HuggingFace: бот, обнаруживающий проблемы моделей машинного обучения из HuggingFace Hub.

Новость! Giskard представляет бота на платформе HuggingFace. Теперь вы сможете мгновенно обнаруживать проблемы в своих моделях машинного обучения. Удобно и быстро! #ML #HuggingFace

 Giskard выпустил Giskard Bot на HuggingFace: бот, автоматически обнаруживающий проблемы моделей машинного обучения, которые вы разместили на HuggingFace Hub.

В революционном развитии, опубликованном 8 ноября 2023 года, бот Giskard стал новаторским инструментом для моделей машинного обучения (ММО), предназначенных для больших языковых моделей (ЛМ) и моделей с табличными данными. Этот тестовый фреймворк с открытым исходным кодом, посвященный обеспечению целостности моделей, предлагает множество функций, все гармонично интегрированные с платформой HuggingFace (HF).

Основные цели Giskard ясны:

  1. Обнаружение уязвимостей.
  2. Генерация тестов, специфичных для области.
  3. Автоматизация выполнения набора тестов в рамках процесса непрерывной интеграции/непрерывной поставки (CI/CD).

Он работает как открытая платформа для обеспечения качества искусственного интеллекта (QA), соответствуя общественной философии Hugging Face.

Одна из самых значительных интеграций – бот Giskard на платформе HF. Этот бот позволяет пользователям Hugging Face автоматически публиковать отчеты об уязвимости всякий раз, когда новая модель загружается на платформу HF. Эти отчеты, отображаемые в обсуждениях HF и в карточке модели через запрос на включение изменений, мгновенно дают общий обзор потенциальных проблем, таких как предвзятость, этические вопросы и устойчивость.

Убедительным примером в статье является мощь бота Giskard. Предположим, что на платформу HF загружается модель анализа тональности с использованием Roberta для классификации твитов. Бот Giskard быстро обнаруживает пять потенциальных уязвимостей, указывая на конкретные преобразования в свойстве “текст”, которые значительно изменяют предсказания. Эти результаты подчеркивают важность реализации стратегий увеличения данных в процессе создания набора данных для обучения модели и дает возможность более глубокого погружения в производительность модели.

Что отличает Giskard – это его стремление к качеству, а не только к количеству. Бот не только количественно оценивает уязвимости, но также предлагает качественные анализы. Он предлагает изменения в карточке модели, выделяя предвзятость, риски или ограничения. Эти предложения автоматически представляются в виде запросов на включение изменений на платформе HF, упрощая процесс просмотра моделей разработчиками.

Сканирование Giskard не ограничено стандартными моделями обработки естественного языка; его возможности расширяются на ЛМ, показывая сканирование уязвимости для ЛМ-модели RAG, ссылающейся на доклад Межправительственной панели по изменению климата. Оно выявляет проблемы, связанные с галлюцинациями, дезинформацией, вредоносностью, раскрытием конфиденциальной информации и устойчивостью. Например, автоматически обнаруживаются проблемы, такие как не разглашение конфиденциальной информации о методологиях, использованных при создании докладов IPCC.

Но Giskard не останавливается только на обнаружении; он позволяет пользователям полностью устранить проблемы. Пользователи могут получить доступ к специализированному хабу на платформе Hugging Face Spaces, получая действенные рекомендации по устранению сбоев модели. Это облегчает сотрудничество с представителями отрасли и разработку пользовательских тестов, адаптированных к уникальным случаям применения искусственного интеллекта.

Отладка тестов становится эффективной с помощью Giskard. Бот позволяет пользователям понять причины проблем и предоставляет автоматизированные рекомендации в процессе отладки. Он предлагает тесты, объясняет словесные вклады в прогнозы и предлагает автоматические действия на основе полученных результатов.

Giskard не является односторонней улицей; он поддерживает обратную связь от представителей отрасли через свою функцию “Пригласить”. Эта совокупная обратная связь предоставляет комплексное представление о потенциальных улучшениях моделей, где разработчики могут улучшить точность и надежность модели.

Для получения рекомендаций по управлению искусственным интеллектом в бизнесе свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей о искусственном интеллекте, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Ознакомьтесь с практическим примером решения на основе искусственного интеллекта: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и взаимодействие с клиентами. Ознакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru.

Полезные ссылки:

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

  • 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.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…