Методы оценки отказа в языковых моделях: обзор и метрики

 This AI Paper Presents a Survey of the Current Methods Used to Achieve Refusal in LLMs: Provide Evaluation Benchmarks and Metrics Used to Measure Abstention in LLMs

“`html

Исследование возможностей отказа в больших языковых моделях

Ранее проведенная работа по отказу в больших языковых моделях (LLM) сделала значительные шаги в обработке запросов, оценке возможности ответа и обработке неправильных запросов. Исследователи изучали методы прогнозирования неоднозначности вопросов, обнаружения вредоносных запросов и разработки фреймворков для изменения запросов. Фреймворк BDDR и самоадверсальные обучающие конвейеры были представлены для анализа изменений запросов и классификации атак. Оценочные бенчмарки, такие как SituatedQA и AmbigQA, имели решающее значение при оценке производительности LLM с невозможными или неоднозначными вопросами. Эти вклады заложили основу для реализации эффективных стратегий отказа в LLM, улучшая их способность обрабатывать неопределенные или потенциально вредоносные запросы.

Университет Вашингтона и исследователи Allen Institute for AI провели обзор отказа в больших языковых моделях, выделив его потенциал для снижения галлюцинаций и повышения безопасности ИИ. Они представляют фреймворк анализа отказа с точки зрения запроса, модели и человеческой ценности. Исследование рассматривает существующие методы отказа, классифицирует их по этапам разработки LLM и оценивает различные бенчмарки и метрики. Авторы выделяют будущие направления исследований, включая изучение отказа как мета-возможности в различных задачах и настройку возможностей отказа в зависимости от контекста. Этот всесторонний обзор направлен на расширение влияния и применимости методов отказа в системах ИИ, в конечном итоге улучшая их надежность и безопасность.

Эта статья исследует возможности и вызовы больших языковых моделей в обработке естественного языка. Хотя LLM превосходят в задачах, таких как ответ на вопросы и резюмирование, они могут производить проблемные результаты, такие как галлюцинации и вредный контент. Авторы предлагают внедрение механизмов отказа для смягчения этих проблем, позволяя LLM отказывать в ответах при неопределенности. Они представляют фреймворк для оценки возможности ответа на запрос и соответствия человеческим ценностям, с целью расширения стратегий отказа за пределы текущих техник калибровки. Обзор поощряет новые методы отказа в различных задачах, улучшая устойчивость и надежность взаимодействия с ИИ. Он вносит вклад в анализ существующих методов и обсуждает недостаточно изученные аспекты отказа.

Методология статьи фокусируется на классификации и изучении стратегий отказа в больших языковых моделях. Она категоризирует методы на основе их применения на этапах предварительного обучения, соответствия и вывода. Новый фреймворк оценивает запросы с точки зрения запроса, возможности модели и соответствия человеческим ценностям. Исследование изучает подходы к обработке ввода для определения отказа, включая прогнозирование неоднозначности и обнаружение несоответствия ценностям. Оно включает техники калибровки, признавая их ограничения. Методология также определяет будущие направления исследований, такие как улучшение защиты конфиденциальности и обобщение отказа за пределы LLM. Авторы рассматривают существующие бенчмарки и метрики оценки, выявляя пробелы для информирования будущих исследований и улучшения эффективности стратегий отказа в улучшении надежности и безопасности LLM.

Результаты исследования подчеркивают важную роль разумного отказа в укреплении надежности и безопасности больших языковых моделей. Оно представляет фреймворк, рассматривающий отказ с точки зрения запроса, модели и человеческой ценности, предоставляя всесторонний обзор текущих стратегий. Исследование выявляет пробелы в существующих методологиях, включая ограничения в метриках оценки и бенчмарках. Предлагаемые направления будущих исследований включают улучшение защиты конфиденциальности, обобщение отказа за пределы LLM и улучшение мультиязычного отказа. Авторы поощряют изучение отказа как мета-возможности в различных задачах и выступают за более обобщенную оценку и настройку возможностей отказа. Эти результаты подчеркивают важность отказа в LLM и намечают план дальнейших исследований для улучшения эффективности стратегий отказа и их применимости в системах ИИ.

Статья завершается выделением нескольких ключевых аспектов отказа в больших языковых моделях. Она выделяет недостаточно изученные направления исследований и выступает за изучение отказа как мета-возможности в различных задачах. Авторы подчеркивают потенциал дизайнов, осведомленных о возможности отказа, для улучшения защиты конфиденциальности и авторских прав. Они предлагают обобщение отказа за пределы LLM на другие области ИИ и настаивают на необходимости улучшения мультиязычных возможностей отказа. Обзор подчеркивает важность стратегического отказа в улучшении надежности и безопасности LLM, акцентируя необходимость более адаптивных и контекстно-ориентированных механизмов. В целом, статья намечает план дальнейших исследований для улучшения эффективности стратегий отказа и этических аспектов в системах ИИ.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 47k+ ML SubReddit

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Этот пост представляет собой обзор текущих методов, используемых для достижения отказа в LLM: предоставляет бенчмарки и метрики оценки отказа в LLM.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper Presents a Survey of the Current Methods Used to Achieve Refusal in LLMs: Provide Evaluation Benchmarks and Metrics Used to Measure Abstention in LLMs.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`

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.…