RagaAI запускает центр LLM с открытым исходным кодом, чтобы упростить оценку языковой модели и безопасность
Коротко
RagaAI запустила RagaAI LLM Hub — платформу с открытым исходным кодом для оценки и установления ограничений для конкретных языковых моделей ИИ.
Платформа для тестирования ИИ РагаАИ недавно объявил о запуске «Центр LLM RagaAI», платформа с открытым исходным кодом, готовая к использованию на предприятиях, предназначенная для оценки и установления барьеров для Большие языковые модели (LLM). Благодаря более чем 100 тщательно разработанным метрикам платформа призвана предотвратить катастрофические сбои в приложениях LLM и Retrival Augmented Generation (RAG).
RagaAI LLM Hub предлагает разработчикам и организациям надежный набор инструментов для эффективной оценки и сравнения LLM, охватывающий такие важные аспекты, как релевантность и понимание, качество контента, галлюцинация, Безопасность и предвзятость, Контекстная релевантность, Ограждения и сканирование уязвимостей. Кроме того, он предоставляет набор тестов на основе показателей для количественного анализа.
«Целостная оценка программ LLM является ключевым требованием в мире создания LLM прямо сейчас, поскольку ученые, работающие с данными, и предприятия выясняют, какие технологии и стек им подходят. Диагностика проблемы требует тщательного выявления источника проблемы, а учитывая сотни возможных первопричин, требуются сотни показателей, чтобы точно определить эту первопричину». Гаурав Агарвалрассказал основатель RagaAI MPost.
«Возможность RagaAI LLM Hub проводить комплексное тестирование существенно повышает ценность рабочего процесса разработчика, экономя время за счет исключения специального анализа и ускорения разработки LLM в 3 раза».
Разработанный для решения проблем на протяжении всего жизненного цикла LLM, от проверки концепции до производственных приложений, RagaAI LLM Hub выявляет основные проблемы внутри Заявки на получение степени LLM и облегчает их разрешение у источника, революционизируя подходы к обеспечению надежности и достоверности.
RagaAI утверждает, что ее LLM Hub расширяет эту возможность посредством ряда тестов, охватывающих различные аспекты принятия решений:
- Подсказки: он повторяет и определяет оптимальные шаблоны подсказок, одновременно устанавливая защитные барьеры для смягчения состязательных атак.
- Управление контекстом для RAG: оно помогает пользователям найти оптимальный баланс между производительностью LLM и затратами/задержкой при работе в большом масштабе.
- Генерация ответов: он использует метрики для выявления галлюцинаций в ответах LLM и устанавливает ограничения для предотвращения предвзятости, утечки личных данных и других потенциальных проблем.
Смягчение галлюцинаций и предвзятости ИИ посредством диагностики LLM
RagaAI LLM Hub находит применение в различных отраслях, включая электронную коммерцию, финансы, маркетинг, юриспруденцию и здравоохранение, поддерживая разработчиков и предприятия в таких задачах, как chatbots, создание контента, обобщение текста и генерация исходного кода.
Помимо оценки, RagaAI LLM Hub помогает установить барьеры для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения законодательства, продвигая этические и ответственный ИИ практики, особенно в таких чувствительных секторах, как финансы, здравоохранение и право.
«Один из наших клиентов в сфере электронной коммерции использовал LLM для чат-бота для поддержки клиентов, и чат-бот давал неправильные ответы. С помощью RagaAI эта проблема была успешно обнаружена и решена», — рассказал Гаурав Агарвал из RagaAI. MPost. «В медицинском страховании личная информация пациента должна быть защищена. У одного из наших клиентов часть важной личной информации была передана третьей стороне, что представляет собой огромную проблему конфиденциальности данных. Благодаря ограждениям RagaAI LLM Hub эта и другие подобные проблемы были обнаружены в режиме реального времени и предотвращены».
Кроме того, он направлен на снижение репутационных рисков за счет соблюдения социальных норм и ценностей.
«RagaAI помогает установить такие ограничения, как обнаружение личной информации (PII) в ответах LLM. Это гарантирует, что никакие личные данные из внутренних документов никогда не будут утечек из приложения LLM и имеют решающее значение для ответственного ИИ», — пояснил Гаурав Агарвал. «Эти и другие меры защиты, такие как обеспечение беспристрастных и справедливых ответов, отказ от комментариев о конкурентах и удаление существенной непубличной информации (MNPI), имеют решающее значение для фирм, поскольку они стремятся избежать социального и репутационного ущерба».
Запуск RagaAI LLM Hub последовал за успешным 4.7 миллионов долларов США в раунде начального финансирования в январе 2024 года под руководством pi Ventures, чтобы расширить свою Исследования ИИ, развитие и клиентская база в США и Европе.
«Наша цель — предоставить лучшие технологии, которые сделают LLM заслуживающими доверия и надежными. Компания вкладывает значительные средства в создание ключевых технологий для решения аспектов обеспечения качества LLM. Открытие исходного кода этой технологии — это наша попытка сделать ее доступной каждому, чтобы сообщество разработчиков могло использовать лучшее доступное решение», — сказал Гаурав Агарвал.
Условия использования
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Виктор — управляющий технический редактор/писатель в Metaverse Post и охватывает искусственный интеллект, криптографию, науку о данных, метавселенную и кибербезопасность в корпоративной сфере. Он может похвастаться полувековым опытом работы в сфере СМИ и искусственного интеллекта в таких известных средствах массовой информации, как VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Будучи медиа-ментором в престижных университетах, включая Оксфорд и Университет Южной Калифорнии, а также обладая степенью магистра в области науки о данных и аналитики, Виктор стремится оставаться в курсе новых тенденций. Он предлагает читателям самые последние и самые содержательные рассказы из области технологий и технологий. Web3 пейзаж.
Другие статьи
Виктор — управляющий технический редактор/писатель в Metaverse Post и охватывает искусственный интеллект, криптографию, науку о данных, метавселенную и кибербезопасность в корпоративной сфере. Он может похвастаться полувековым опытом работы в сфере СМИ и искусственного интеллекта в таких известных средствах массовой информации, как VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Будучи медиа-ментором в престижных университетах, включая Оксфорд и Университет Южной Калифорнии, а также обладая степенью магистра в области науки о данных и аналитики, Виктор стремится оставаться в курсе новых тенденций. Он предлагает читателям самые последние и самые содержательные рассказы из области технологий и технологий. Web3 пейзаж.
