Analiza Modeli AI od Vector Institute

Rosnąca liczba modeli AI i potrzeba benchmarków

Krajobraz AI jest świadkiem bezprecedensowego wzrostu rozwoju i wydawania nowych i coraz potężniejszych modeli językowych (LLM). Każdy nowy model obiecuje ulepszone możliwości, od bardziej ludzkiego generowania tekstu po zaawansowane rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Ten szybki postęp podkreśla krytyczną potrzebę powszechnie akceptowanych i zaufanych benchmarków, aby zapewnić bezpieczeństwo AI. Te benchmarki służą jako niezbędne narzędzia dla badaczy, programistów i użytkowników, umożliwiając im dokładne zrozumienie charakterystyki wydajności tych modeli pod względem dokładności, niezawodności i uczciwości. Takie zrozumienie ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnego wdrażania technologii AI.

Badanie “State of Evaluation” Vector Institute

W swoim obszernym badaniu “State of Evaluation” zespół inżynierii AI Vector podjął się zadania oceny 11 wiodących LLM z różnych zakątków świata. Wybór obejmował zarówno publicznie dostępne (“otwarte”) modele, takie jak DeepSeek-R1 i Command R+ firmy Cohere, jak i komercyjnie dostępne (“zamknięte”) modele, w tym GPT-4o firmy OpenAI i Gemini 1.5 firmy Google. Każdy agent AI został poddany rygorystycznemu procesowi testowania obejmującemu 16 odrębnych benchmarków wydajności, co czyni go jedną z najbardziej wyczerpujących i niezależnych ocen przeprowadzonych do tej pory.

Kluczowe benchmarki i kryteria oceny

16 benchmarków wydajności użytych w badaniu zostało starannie dobranych, aby ocenić szeroki zakres możliwości mających kluczowe znaczenie dla skutecznego i odpowiedzialnego wdrażania modeli AI. Te benchmarki obejmowały:

• Wiedza ogólna: Testy mające na celu ocenę zdolności modelu do dostępu i wykorzystywania informacji faktograficznych z różnych dziedzin.
• Biegłość w kodowaniu: Oceny, które mierzą zdolność modelu do rozumienia, generowania i debugowania kodu w różnych językach programowania.
• Odporność na cyberbezpieczeństwo: Oceny koncentrują się na identyfikacji luk w zabezpieczeniach i ocenie odporności modelu na potencjalne zagrożenia cybernetyczne.
• Rozumowanie i rozwiązywanie problemów: Benchmarki, które testują zdolność modelu do analizowania złożonych scenariuszy, wyciągania logicznych wniosków i opracowywania skutecznych rozwiązań.
• Rozumienie języka naturalnego: Oceny, które mierzą zdolność modelu do rozumienia i interpretowania języka ludzkiego, w tym zniuansowanych wyrażeń i wskazówek kontekstowych.
• Błędy i bezstronność: Oceny mające na celu identyfikację i łagodzenie potencjalnych błędów wwynikach modelu, zapewniające uczciwe i sprawiedliwe wyniki dla różnych populacji.

Poddając każdy model temu kompleksowemu zestawowi benchmarków, Vector Institute miał na celu zapewnienie całościowego i zniuansowanego zrozumienia ich możliwości i ograniczeń.

Znaczenie niezależnej i obiektywnej oceny

Deval Pandya, wiceprezes Vector ds. Inżynierii AI, podkreśla krytyczną rolę niezależnej i obiektywnej oceny w zrozumieniu prawdziwych możliwości modeli AI. Stwierdza, że takie oceny są ‘niezbędne do zrozumienia, jak modele działają pod względem dokładności, niezawodności i uczciwości’. Dostępność solidnych benchmarków i dostępnych ocen umożliwia badaczom, organizacjom i decydentom uzyskanie głębszego zrozumienia mocnych stron, słabości i wpływu tych szybko ewoluujących modeli i systemów AI na świat rzeczywisty. Ostatecznie sprzyja to większemu zaufaniu do technologii AI i promuje ich odpowiedzialny rozwój i wdrażanie.

Udostępnianie wyników w celu zapewnienia przejrzystości i innowacji

W przełomowym posunięciu Vector Institute udostępnił wyniki swoich badań, użyte benchmarki i bazowy kod za pośrednictwem interaktywnej tabeli wyników. Ta inicjatywa ma na celu promowanie przejrzystości i wspieranie postępu w innowacjach AI. Udostępniając te cenne informacje na zasadach open source, Vector Institute umożliwia badaczom, programistom, regulatorom i użytkownikom końcowym niezależną weryfikację wyników, porównywanie wydajności modeli oraz opracowywanie własnych benchmarków i ocen. Oczekuje się, że to oparte na współpracy podejście przyspieszy ulepszenia w modelach AI i zwiększy odpowiedzialność w tej dziedzinie.

John Willes, menedżer ds. infrastruktury AI i inżynierii badań w Vector, który kierował projektem, podkreśla korzyści płynące z tego podejścia open source. Zauważa, że pozwala ono interesariuszom na ‘niezależną weryfikację wyników, porównywanie wydajności modeli i tworzenie własnych benchmarków i ocen w celu przyspieszenia ulepszeń i odpowiedzialności’.

Interaktywna tabela wyników

Interaktywna tabela wyników zapewnia przyjazną dla użytkownika platformę do eksploracji wyników badania. Użytkownicy mogą:

• Porównywanie wydajności modeli: Wyświetlanie porównań wydajności różnych modeli AI obok siebie w różnych benchmarkach.
• Analizowanie wyników benchmarków: Szczegółowe zapoznanie się z wynikami poszczególnych benchmarków, aby uzyskać bardziej szczegółowe zrozumienie możliwości modelu.
• Pobieranie danych i kodu: Dostęp do bazowych danych i kodu użytych w badaniu w celu przeprowadzenia własnych analiz i eksperymentów.
• Wnoszenie nowych benchmarków: Przesyłanie własnych benchmarków do uwzględnienia w przyszłych ocenach.

Zapewniając te zasoby, Vector Institute wspiera ekosystem oparty na współpracy, który przyspiesza postęp technologii AI i promuje odpowiedzialne innowacje.

Budowanie na pozycji lidera Vector w dziedzinie bezpieczeństwa AI

Ten projekt jest naturalnym rozwinięciem ugruntowanej pozycji lidera Vector w rozwoju benchmarków powszechnie stosowanych w globalnej społeczności zajmującej się bezpieczeństwem AI. Te benchmarki obejmują MMLU-Pro, MMMU i OS-World, które zostały opracowane przez członków wydziału Vector Institute i Canada CIFAR AI Chairs Wenhu Chen i Victora Zhonga. Badanie opiera się również na niedawnych pracach zespołu inżynierii AI Vector w zakresie rozwoju Inspect Evals, platformy testowania bezpieczeństwa AI open source utworzonej we współpracy z UK AI Security Institute. Ta platforma ma na celu standaryzację globalnych ocen bezpieczeństwa i ułatwienie współpracy między badaczami i programistami.

MMLU-Pro, MMMU i OS-World

Te benchmarki stały się niezbędnymi narzędziami do oceny możliwości i ograniczeń modeli AI w różnych dziedzinach:

• MMLU-Pro: Benchmark zaprojektowany w celu oceny zdolności modeli AI do odpowiadania na pytania z szerokiego zakresu przedmiotów, w tym nauk humanistycznych, społecznych i STEM.
• MMMU: Benchmark koncentrujący się na ocenie zdolności modeli AI do rozumienia i rozumowania na temat danych multimodalnych, takich jak obrazy i tekst.
• OS-World: Benchmark, który testuje zdolność modeli AI do działania w złożonych, otwartych środowiskach, wymagających od nich uczenia się i dostosowywania do nowych sytuacji.

Wnosząc te benchmarki do społeczności zajmującej się bezpieczeństwem AI, Vector Institute odegrał znaczącą rolę w pogłębianiu zrozumienia i odpowiedzialnym rozwoju technologii AI.

Inspect Evals: Platforma współpracy do testowania bezpieczeństwa AI

Inspect Evals to platforma open source zaprojektowana w celu standaryzacji ocen bezpieczeństwa AI i ułatwienia współpracy między badaczami i programistami. Platforma zapewnia ramy do tworzenia, uruchamiania i udostępniania testów bezpieczeństwa AI, umożliwiając badaczom:

• Opracowywanie znormalizowanych ocen: Tworzenie rygorystycznych i znormalizowanych ocen, które można wykorzystać do porównania bezpieczeństwa różnych modeli AI.
• Udostępnianie ocen i wyników: Udostępnianie swoich ocen i wyników szerszej społeczności AI, wspieranie współpracy i przejrzystości.
• Identyfikowanie i łagodzenie ryzyka: Identyfikowanie i łagodzenie potencjalnego ryzyka związanego z technologiami AI, promowanie odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania.

Wspierając współpracę i standaryzację, Inspect Evals ma na celu przyspieszenie rozwoju bezpieczniejszych i bardziej niezawodnych systemów AI.

Rola Vector w umożliwianiu bezpiecznego i odpowiedzialnego wdrażania AI

Ponieważ organizacje coraz częściej dążą do odblokowania transformacyjnych korzyści płynących z AI, Vector ma wyjątkową pozycję, aby zapewnić niezależną, zaufaną wiedzę specjalistyczną, która umożliwia im robienie tego w sposób bezpieczny i odpowiedzialny. Pandya podkreśla programy instytutu, w których jego partnerzy branżowi współpracują z ekspertami w dziedzinie bezpieczeństwa i zastosowań AI. Programy te zapewniają cenne środowisko sandbox, w którym partnerzy mogą eksperymentować i testować modele i techniki, aby sprostać konkretnym wyzwaniom biznesowym związanym z AI.

Programy partnerstwa branżowego

Programy partnerstwa branżowego Vector oferują szereg korzyści, w tym:

• Dostęp do ekspertów: Współpraca z wiodącymi badaczami AI, którzy mogą zapewnić wskazówki i wsparcie w zakresie bezpieczeństwa i zastosowań AI.
• Środowisko sandbox: Dostęp do bezpiecznego i kontrolowanego środowiska do eksperymentowania z modelami i technikami AI.
• Rozwiązania dostosowane do potrzeb: Opracowywanie niestandardowych rozwiązań AI dostosowanych do konkretnych potrzeb i wyzwań każdego partnera.
• Transfer wiedzy: Możliwości transferu wiedzy i budowania potencjału, umożliwiające partnerom rozwój własnej wiedzy specjalistycznej w zakresie AI.

Zapewniając te zasoby, Vector pomaga organizacjom wykorzystać moc AI, jednocześnie ograniczając potencjalne ryzyko i zapewniając odpowiedzialne wdrażanie.

Rozwiązywanie konkretnych wyzwań biznesowych

Partnerzy branżowi Vector pochodzą z różnych sektorów, w tym z usług finansowych, innowacji technologicznych i opieki zdrowotnej. Partnerzy ci wykorzystują wiedzę specjalistyczną Vector, aby sprostać różnym wyzwaniom biznesowym związanym z AI, takim jak:

• Wykrywanie oszustw: Opracowywanie modeli AI do wykrywania i zapobiegania oszukańczym działaniom w transakcjach finansowych.
• Medycyna spersonalizowana: Wykorzystywanie AI do personalizacji planów leczenia i poprawy wyników leczenia pacjentów w opiece zdrowotnej.
• Optymalizacja łańcucha dostaw: Optymalizacja operacji łańcucha dostaw przy użyciu prognozowania i zarządzania logistyką opartego na AI.
• Wykrywanie zagrożeń cybernetycznych: Opracowywanie systemów AI do wykrywania i reagowania na zagrożenia cybernetyczne w czasie rzeczywistym.

Dzięki ścisłej współpracy z partnerami branżowymi Vector pomaga napędzać innowacje i odblokowywać transformacyjny potencjał AI w różnych branżach.