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

  • 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…