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

  • 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…