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

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…