Анализ на водещи AI модели от Vector Institute

Разпространението на AI модели и необходимостта от еталони

Пейзажът на AI е свидетел на безпрецедентен скок в разработването и пускането на нови и все по-мощни LLM. Всеки нов модел обещава подобрени възможности, вариращи от по-човешко генериране на текст до сложни способности за решаване на проблеми и вземане на решения. Този бърз напредък подчертава критичната нужда от широко възприети и надеждни еталони, за да се гарантира безопасността на AI. Тези еталони служат като основни инструменти за изследователи, разработчици и потребители, като им позволяват да разберат задълбочено характеристиките на производителността на тези модели по отношение на точност, надеждност и справедливост. Такова разбиране е от първостепенно значение за отговорното внедряване на AI технологии.

Проучването за оценка на състоянието на Vector Institute

В своето изчерпателно проучване ‘Състояние на оценката’, екипът по AI Engineering на Vector пое задачата да оцени 11 водещи LLM от различни краища на света. Селекцията включваше както публично достъпни (‘отворени’) модели, като DeepSeek-R1 и Command R+ на Cohere, така и търговски достъпни (‘затворени’) модели, включително GPT-4o на OpenAI и Gemini 1.5 от Google. Всеки AI агент беше подложен на строг процес на тестване, включващ 16 различни еталона за производителност, което прави това едно от най-изчерпателните и независими оценки, провеждани до момента.

Ключови еталони и критерии за оценка

16-те еталона за производителност, използвани в проучването, бяха внимателно подбрани, за да оценят широк спектър от възможности, критични за ефективното и отговорно внедряване на AI модели. Тези еталони включват:

• Общи познания: Тестове, предназначени да оценят способността на модела да има достъп и да използва фактическа информация в различни области.
• Умения за кодиране: Оценки, които измерват способността на модела да разбира, генерира и отстранява грешки в код на различни програмни езици.
• Устойчивост на киберсигурност: Оценки, фокусирани върху идентифициране на уязвимости и оценка на устойчивостта на модела срещу потенциални кибер заплахи.
• Разсъждения и решаване на проблеми: Еталони, които тестват способността на модела да анализира сложни сценарии, да прави логически заключения и да разработва ефективни решения.
• Разбиране на естествен език: Оценки, които измерват способността на модела да разбира и интерпретира човешкия език, включително нюансирани изрази и контекстуални сигнали.
• Пристрастия и справедливост: Оценки, предназначени да идентифицират и смекчат потенциални пристрастия в изходите на модела, осигурявайки справедливи и равноправни резултати за различни групи от населението.

Като подлага всеки модел на този изчерпателен набор от еталони, Vector Institute има за цел да предостави холистично и нюансирано разбиране на техните възможности и ограничения.

Важността на независимото и обективно оценяване

Деваль Пандя, вицепрезидент по AI Engineering на Vector, подчертава критичната роля на независимото и обективно оценяване за разбиране на истинските възможности на AI моделите. Той заявява, че подобни оценки са ‘жизненоважни за разбиране на това как се представят моделите по отношение на точност, надеждност и справедливост’. Наличието на стабилни еталони и достъпни оценки дава възможност на изследователи, организации и политици да придобият по-дълбоко разбиране на силните страни, слабостите и реалното въздействие на тези бързо развиващи се AI модели и системи. В крайна сметка това насърчава по-голямо доверие в AI технологиите и насърчава тяхното отговорно развитие и внедряване.

Open-Sourcing на резултатите за прозрачност и иновации

В новаторски ход Vector Institute направи резултатите от своето проучване, използваните еталони и основния код открито достъпни чрез интерактивна класация. Тази инициатива има за цел да насърчи прозрачността и да стимулира напредъка в AI иновациите. Чрез open-sourcing тази ценна информация, Vector Institute дава възможност на изследователи, разработчици, регулатори и крайни потребители да проверяват независимо резултатите, да сравняват производителността на моделите и да разработват свои собствени еталони и оценки. Очаква се този подход на сътрудничество да стимулира подобрения в AI моделите и да засили отчетността в областта.

Джон Уилс, мениджър по AI Infrastructure и Research Engineering на Vector, който ръководи проекта, подчертава ползите от този open-source подход. Той отбелязва, че това позволява на заинтересованите страни да ‘проверяват независимо резултатите, да сравняват производителността на моделите и да изграждат свои собствени еталони и оценки, за да стимулират подобрения и отчетност’.

Интерактивната класация

Интерактивната класация предоставя удобна платформа за проучване на резултатите от проучването. Потребителите могат:

• Сравняване на производителността на моделите: Преглеждайте сравнения рамо до рамо на производителността на различни AI модели в различни еталони.
• Анализиране на резултатите от еталони: Задълбочете се в резултатите от отделни еталони, за да получите по-подробно разбиране на възможностите на модела.
• Изтегляне на данни и код: Достъп до основните данни и код, използвани в проучването, за да проведат свои собствени анализи и експерименти.
• Добавяне на нови еталони: Подайте свои собствени еталони за включване в бъдещи оценки.

Предоставяйки тези ресурси, Vector Institute насърчава екосистема на сътрудничество, която ускорява напредъка на AI технологиите и насърчава отговорни иновации.

Надграждане върху лидерството на Vector в областта на безопасността на AI

Този проект е естествено разширение на установеното лидерство на Vector в разработването на еталони, широко използвани в световната общност за безопасност на AI. Тези еталони включват MMLU-Pro, MMMU и OS-World, които бяха разработени от членове на факултета на Vector Institute и Canada CIFAR AI Chairs Wenhu Chen и Victor Zhong. Проучването също така надгражда неотдавнашната работа на екипа по AI Engineering на Vector за разработване на Inspect Evals, open-source платформа за тестване на безопасността на AI, създадена в сътрудничество с UK AI Security Institute. Тази платформа има за цел да стандартизира глобалните оценки за безопасност и да улесни сътрудничеството между изследователи и разработчици.

MMLU-Pro, MMMU и OS-World

Тези еталони са се превърнали в основни инструменти за оценка на възможностите и ограниченията на AI моделите в различни области:

• MMLU-Pro: Еталон, предназначен да оцени способността на AI моделите да отговарят на въпроси в широк спектър от предмети, включително хуманитарни науки, социални науки и STEM области.
• MMMU: Еталон, фокусиран върху оценяване на способността на AI моделите да разбират и разсъждават за мултимодални данни, като изображения и текст.
• OS-World: Еталон, който тества способността на AI моделите да работят в сложни, отворени среди, изисквайки от тях да учат и да се адаптират към нови ситуации.

Като допринася с тези еталони за общността за безопасност на AI, Vector Institute изигра значителна роля в напредването на разбирането и отговорното развитие на AI технологиите.

Inspect Evals: Платформа за сътрудничество за тестване на безопасността на AI

Inspect Evals е open-source платформа, предназначена да стандартизира оценките за безопасност на AI и да улесни сътрудничеството между изследователи и разработчици. Платформата предоставя рамка за създаване, изпълнение и споделяне на тестове за безопасност на AI, позволявайки на изследователите да:

• Разработване на стандартизирани оценки: Създаване на строги и стандартизирани оценки, които могат да бъдат използвани за сравняване на безопасността на различни AI модели.
• Споделяне на оценки и резултати: Споделяне на своите оценки и резултати с по-широката AI общност, насърчавайки сътрудничество и прозрачност.
• Идентифициране и смекчаване на рискове: Идентифициране и смекчаване на потенциални рискове, свързани с AI технологиите, насърчавайки отговорното развитие и внедряване.

Насърчавайки сътрудничество и стандартизация, Inspect Evals има за цел да ускори разработването на по-безопасни и по-надеждни AI системи.

Ролята на Vector в осигуряването на безопасно и отговорно приемане на AI

Тъй като организациите все повече се стремят да отключат трансформиращите ползи от AI, Vector е в уникална позиция да предостави независима, надеждна експертиза, която им позволява да го правят безопасно и отговорно. Пандя подчертава програмите на института, в които неговите индустриални партньори си сътрудничат с експертни изследователи начело на безопасността и приложението на AI. Тези програми предоставят ценна среда за тестване, където партньорите могат да експериментират и да тестват модели и техники за справяне със своите специфични бизнес предизвикателства, свързани с AI.

Програми за индустриално партньорство

Програмите за индустриално партньорство на Vector предлагат редица ползи, включително:

• Достъп до експертни изследователи: Сътрудничество с водещи AI изследователи, които могат да предоставят насоки и подкрепа за безопасността и приложението на AI.
• Среда за тестване: Достъп до сигурна и контролирана среда за експериментиране с AI модели и техники.
• Персонализирани решения: Разработване на персонализирани AI решения, съобразени със специфичните нужди и предизвикателства на всеки партньор.
• Предаване на знания: Възможности за предаване на знания и изграждане на капацитет, даващи възможност на партньорите да развият своя собствена AI експертиза.

Предоставяйки тези ресурси, Vector помага на организациите да използват силата на AI, като същевременно смекчават потенциалните рискове и гарантират отговорното внедряване.

Справяне със специфични бизнес предизвикателства

Индустриалните партньори на Vector идват от разнообразен набор от сектори, включително финансови услуги, технологични иновации и здравеопазване. Тези партньори използват експертизата на Vector, за да се справят с различни бизнес предизвикателства, свързани с AI, като например:

• Откриване на измами: Разработване на AI модели за откриване и предотвратяване на измамни дейности във финансови транзакции.
• Персонализирана медицина: Използване на AI за персонализиране на планове за лечение и подобряване на резултатите за пациентите в здравеопазването.
• Оптимизиране на веригата за доставки: Оптимизиране на операциите на веригата за доставки с помощта на прогнозиране и управление на логистиката, захранвани от AI.
• Откриване на заплахи за киберсигурността: Разработване на AI системи за откриване и реагиране на заплахи за киберсигурността в реално време.

Работейки в тясно сътрудничество със своите индустриални партньори, Vector помага за стимулиране на иновациите и отключване на трансформиращия потенциал на AI в различни индустрии.