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

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim — это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 0

    MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 3

    Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 392d7806 596c 4c64 a1ae 56d85025c3f2 0

    Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 1

    Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by c2deb05c 8496 4a4d 8cab 2bb3d57fc0f0 3

    Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 3

    Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 3

    NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 392d7806 596c 4c64 a1ae 56d85025c3f2 3

    Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 1

    Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL — это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…