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

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…