RagaAI uruchamia centrum LLM typu open source, aby ułatwić ocenę i bezpieczeństwo modelu języka
W skrócie
RagaAI uruchomiło „RagaAI LLM Hub”, platformę typu open source do oceny i ustanawiania barier ochronnych dla modeli językowych specyficznych dla sztucznej inteligencji.
Platforma do testowania sztucznej inteligencji RagaAI niedawno ogłosił wprowadzenie „Centrum RagaAI LLM”, platforma typu open source, gotowa do stosowania w przedsiębiorstwach, zaprojektowana do oceny i ustanawiania barier ochronnych Duże modele językowe (LLM). Dzięki ponad 100 skrupulatnie opracowanym metrykom platforma ma na celu zapobieganie katastrofalnym awariom w aplikacjach LLM i Augmented Generation (RAG).
RagaAI LLM Hub oferuje programistom i organizacjom solidny zestaw narzędzi do skutecznej oceny i porównywania LLM, obejmujący krytyczne aspekty, takie jak trafność i zrozumienie, jakość treści, Halucynacja, Bezpieczeństwo i stronniczość, Znaczenie kontekstu, Poręcze i Skanowanie pod kątem luk w zabezpieczeniach. Dodatkowo zapewnia zestaw testów metrycznych do analizy ilościowej.
„Holistyczna ocena LLM jest obecnie kluczowym wymogiem w świecie budowania LLM, ponieważ naukowcy zajmujący się danymi i przedsiębiorstwa ustalają, która technologia i stos się dla nich sprawdzają. Diagnozowanie problemu wymaga dokładnego zidentyfikowania go u źródła, a biorąc pod uwagę setki możliwych przyczyn źródłowych, potrzeba setek wskaźników, aby wskazać tę pierwotną przyczynę. Gaurava Agarwala, powiedział założyciel RagaAI MPost.
„Zdolność RagaAI LLM Hub do kompleksowych testów dodaje znaczną wartość do przepływu pracy programisty, oszczędzając kluczowy czas poprzez eliminację analiz ad hoc i przyspieszanie rozwoju LLM trzykrotnie”.
Zaprojektowane, aby rozwiązywać problemy w całym cyklu życia LLM, od sprawdzenia koncepcji po zastosowania produkcyjne, RagaAI LLM Hub identyfikuje podstawowe problemy w obrębie Aplikacje LLM i ułatwia ich rozwiązywanie u źródła, rewolucjonizując podejście do zapewnienia niezawodności i wiarygodności.
RagaAI twierdzi, że centrum LLM zapewnia tę możliwość poprzez szereg testów obejmujących różne aspekty podejmowania decyzji:
- Podpowiedzi: iteruje i identyfikuje optymalne szablony podpowiedzi, ustanawiając bariery zabezpieczające w celu złagodzenia ataków przeciwnika.
- Zarządzanie kontekstem dla RAG: pomaga użytkownikom znaleźć optymalną równowagę między wydajnością LLM a kosztami/opóźnieniami podczas pracy na dużą skalę.
- Generowanie odpowiedzi: wykorzystuje metryki do identyfikacji halucynacji w odpowiedziach LLM i ustanawia poręcze zapobiegające stronniczości, wyciekom danych osobowych i innym potencjalnym problemom.
Łagodzenie halucynacji i uprzedzeń AI poprzez diagnozę LLM
RagaAI LLM Hub znajduje zastosowania w różnych branżach, w tym e-commerce, finansach, marketingu, prawie i służbie zdrowia, wspierając programistów i przedsiębiorstwa w zadaniach takich jak nasze chatboty, tworzenie treści, podsumowywanie tekstu i generowanie kodu źródłowego.
Poza oceną, RagaAI LLM Hub pomaga w ustanawianiu barier zapewniających prywatność danych i zgodność z prawem, promując etyczne i odpowiedzialna sztuczna inteligencja praktyk, szczególnie we wrażliwych sektorach, takich jak finanse, opieka zdrowotna i prawo.
„Jeden z naszych klientów z branży e-commerce korzystał z LLM w chatbocie do obsługi klienta, a chatbot podawał błędne odpowiedzi. Dzięki RagaAI problem ten został pomyślnie wykryty i rozwiązany” – powiedział Gaurav Agarwal z RagaAI MPost. „W ubezpieczeniach zdrowotnych ważne jest, aby chronić dane osobowe pacjenta. W przypadku jednego z naszych klientów niektóre ważne dane osobowe zostały udostępnione stronie trzeciej — stanowi to poważny problem związany z prywatnością danych. Dzięki poręczom RagaAI LLM Hub ten i podobne problemy zostały wykryte w czasie rzeczywistym i zapobiegły ich występowaniu.
Ponadto ma na celu ograniczenie ryzyka utraty reputacji poprzez przestrzeganie norm i wartości społecznych.
„RagaAI pomaga w ustawianiu barier ochronnych, takich jak wykrywanie danych osobowych (PII) w odpowiedzi LLM. Dzięki temu żadne dane osobowe z dokumentów wewnętrznych nie wyciekną nigdy do aplikacji LLM, a to ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnej sztucznej inteligencji” – wyjaśnił Gaurav Agarwal. „Ta i inne bariery, takie jak zapewnienie bezstronnych i uczciwych reakcji, niekomentowanie konkurentów i usuwanie istotnych informacji niepublicznych (MNPI), są kluczowe dla firm, które chcą uniknąć szkód społecznych i reputacji”.
Uruchomienie RagaAI LLM Hub zakończyło się sukcesem $ 4.7 mln w rundzie finansowania zalążkowego w styczniu 2024 r. prowadzonej przez pi Ventures w celu rozszerzenia swojej działalności Badania AI, rozwoju i bazy klientów w USA i Europie.
„Naszym celem jest dostarczanie najlepszej technologii, dzięki której LLM będą godne zaufania i niezawodne. Inwestuje znaczne środki w budowę kluczowych technologii uwzględniających aspekty zapewnienia jakości LLM. Naszym wysiłkiem jest udostępnienie tej technologii jako otwartego kodu źródłowego każdemu, aby społeczność programistów mogła budować na najlepszych dostępnych rozwiązaniach” – powiedział Gaurav Agarwal.
Zastrzeżenie
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Victor jest redaktorem naczelnym/pisarzem technicznym w firmie Metaverse Post i obejmuje sztuczną inteligencję, kryptografię, analizę danych, metaświat i cyberbezpieczeństwo w sferze przedsiębiorstw. Może pochwalić się półdziesięcioletnim doświadczeniem w mediach i sztucznej inteligencji, pracując w znanych mediach, takich jak VentureBeat, DatatechVibe i Analytics India Magazine. Będąc mentorem ds. mediów na prestiżowych uniwersytetach, w tym w Oksfordzie i USC, oraz posiadając tytuł magistra w dziedzinie nauki o danych i analityki, Victor jest głęboko zaangażowany w bycie na bieżąco z pojawiającymi się trendami. Oferuje czytelnikom najnowsze i najbardziej wnikliwe narracje z branży technologicznej i Web3 krajobraz.
Więcej artykułów
Victor jest redaktorem naczelnym/pisarzem technicznym w firmie Metaverse Post i obejmuje sztuczną inteligencję, kryptografię, analizę danych, metaświat i cyberbezpieczeństwo w sferze przedsiębiorstw. Może pochwalić się półdziesięcioletnim doświadczeniem w mediach i sztucznej inteligencji, pracując w znanych mediach, takich jak VentureBeat, DatatechVibe i Analytics India Magazine. Będąc mentorem ds. mediów na prestiżowych uniwersytetach, w tym w Oksfordzie i USC, oraz posiadając tytuł magistra w dziedzinie nauki o danych i analityki, Victor jest głęboko zaangażowany w bycie na bieżąco z pojawiającymi się trendami. Oferuje czytelnikom najnowsze i najbardziej wnikliwe narracje z branży technologicznej i Web3 krajobraz.
