Vector: анализ ведущих AI моделей

Vector Institute представил углубленный анализ ведущих AI моделей

Vector Institute of Canada недавно опубликовал результаты своей независимой оценки ведущих больших языковых моделей (LLM), предоставляя объективный взгляд на то, как эти передовые модели AI соответствуют всестороннему набору эталонных показателей производительности. Это исследование тщательно изучает возможности этих моделей посредством все более сложных тестов, охватывающих общие знания, навыки кодирования, устойчивость к кибербезопасности и другие важные области. Результаты предлагают важную информацию как о сильных, так и об ограничениях этих ведущих агентов AI.

Распространение моделей AI и необходимость в эталонах

Ландшафт AI переживает беспрецедентный всплеск в разработке и выпуске новых и все более мощных LLM. Каждая новая модель обещает расширенные возможности, начиная от более человекоподобной генерации текста и заканчивая сложными способностями решения проблем и принятия решений. Этот быстрый прогресс подчеркивает критическую необходимость в широко распространенных и надежных эталонах для обеспечения безопасности AI. Эти эталоны служат важными инструментами для исследователей, разработчиков и пользователей, позволяя им тщательно понимать характеристики производительности этих моделей с точки зрения точности, надежности и справедливости. Такое понимание имеет первостепенное значение для ответственного развертывания технологий AI.

Исследование Vector Institute “Состояние оценки”

В своем всеобъемлющем исследовании “Состояние оценки” команда AI Engineering из Vector взяла на себя задачу оценки 11 ведущих LLM из разных уголков мира. Выбор включал как общедоступные (“открытые”) модели, такие как DeepSeek-R1 и Command R+ от Cohere, так и коммерчески доступные (“закрытые”) модели, включая GPT-4o от OpenAI и Gemini 1.5 от Google. Каждый агент AI был подвергнут строгому процессу тестирования, включающему 16 различных эталонных показателей производительности, что делает эту оценку одной из самых исчерпывающих и независимых, проведенных на сегодняшний день.

Ключевые эталоны и критерии оценки

16 эталонных показателей производительности, использованных в исследовании, были тщательно отобраны для оценки широкого спектра возможностей, критически важных для эффективного и ответственного развертывания моделей AI. Эти эталоны включали:

• Общие знания: Тесты, разработанные для оценки способности модели получать доступ и использовать фактическую информацию в различных областях.
• Навыки кодирования: Оценки, которые измеряют способность модели понимать, генерировать и отлаживать код на разных языках программирования.
• Устойчивость к кибербезопасности: Оценки, направленные на выявление уязвимостей и оценку устойчивости модели к потенциальным киберугрозам.
• Рассуждения и решение проблем: Эталоны, которые проверяют способность модели анализировать сложные сценарии, делать логические выводы и разрабатывать эффективные решения.
• Понимание естественного языка: Оценки, которые измеряют способность модели понимать и интерпретировать человеческий язык, включая нюансированные выражения и контекстные подсказки.
• Предвзятость и справедливость: Оценки, предназначенные для выявления и смягчения потенциальных предубеждений в выходных данных модели, обеспечивая справедливые и равноправные результаты для различных групп населения.

Подвергая каждую модель этому всестороннему набору эталонов, Vector Institute стремился предоставить целостное и нюансированное понимание их возможностей и ограничений.

Важность независимой и объективной оценки

Девал Пандья, вице-президент Vector по AI Engineering, подчеркивает критическую роль независимой и объективной оценки в понимании истинных возможностей моделей AI. Он заявляет, что такие оценки “жизненно важны для понимания того, как модели работают с точки зрения точности, надежности и справедливости”. Наличие надежных эталонов и доступных оценок позволяет исследователям, организациям и политикам глубже понимать сильные и слабые стороны, а также реальное воздействие этих быстро развивающихся моделей и систем AI. В конечном счете, это способствует большему доверию к технологиям AI и способствует их ответственному развитию и развертыванию.

Открытие результатов для прозрачности и инноваций

В новаторском шаге Vector Institute сделал результаты своего исследования, используемые эталоны и основной код общедоступными через интерактивную таблицу лидеров. Эта инициатива направлена на содействие прозрачности и стимулирование прогресса в инновациях AI. Открывая эту ценную информацию, Vector Institute позволяет исследователям, разработчикам, регулирующим органам и конечным пользователям независимо проверять результаты, сравнивать производительность моделей и разрабатывать свои собственные эталоны и оценки. Ожидается, что этот совместный подход приведет к улучшениям в моделях AI и повысит подотчетность в этой области.

Джон Виллес, менеджер Vector по инфраструктуре AI и исследованиям, руководивший проектом, подчеркивает преимущества этого подхода с открытым исходным кодом. Он отмечает, что это позволяет заинтересованным сторонам “независимо проверять результаты, сравнивать производительность моделей и разрабатывать свои собственные эталоны и оценки для повышения эффективности и подотчетности”.

Интерактивная таблица лидеров

Интерактивная таблица лидеров предоставляет удобную платформу для изучения результатов исследования. Пользователи могут:

• Сравнивать производительность моделей: Просматривать параллельные сравнения производительности различных моделей AI по различным эталонам.
• Анализировать результаты эталонов: Детализировать результаты отдельных эталонов, чтобы получить более подробное понимание возможностей модели.
• Загружать данные и код: Получать доступ к основным данным и коду, используемым в исследовании, для проведения собственных анализов и экспериментов.
• Предлагать новые эталоны: Отправлять свои собственные эталоны для включения в будущие оценки.

Предоставляя эти ресурсы, Vector Institute способствует созданию совместной экосистемы, которая ускоряет развитие технологий AI и способствует ответственным инновациям.

Основываясь на лидерстве Vector в области безопасности AI

Этот проект является естественным продолжением признанного лидерства Vector в разработке эталонов, широко используемых в глобальном сообществе безопасности AI. Эти эталоны включают MMLU-Pro, MMMU и OS-World, которые были разработаны членами факультета Vector Institute и председателями Canada CIFAR AI Венху Ченом и Виктором Чжуном. Исследование также основано на недавней работе команды AI Engineering из Vector по разработке Inspect Evals, платформы с открытым исходным кодом для тестирования безопасности AI, созданной в сотрудничестве с Институтом безопасности AI Великобритании. Эта платформа направлена на стандартизацию глобальных оценок безопасности и содействие сотрудничеству между исследователями и разработчиками.

MMLU-Pro, MMMU и OS-World

Эти эталоны стали важными инструментами для оценки возможностей и ограничений моделей AI в различных областях:

• MMLU-Pro: Эталон, разработанный для оценки способности моделей AI отвечать на вопросы по широкому кругу предметов, включая гуманитарные науки, социальные науки и области STEM.
• MMMU: Эталон, ориентированный на оценку способности моделей AI понимать и рассуждать о мультимодальных данных, таких как изображения и текст.
• OS-World: Эталон, который проверяет способность моделей AI работать в сложных, открытых средах, требуя от них учиться и адаптироваться к новым ситуациям.

Предоставляя эти эталоны сообществу безопасности AI, Vector Institute сыграл значительную роль в продвижении понимания и ответственной разработки технологий AI.

Inspect Evals: Платформа для совместной работы по тестированию безопасности AI

Inspect Evals - это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для стандартизации оценок безопасности AI и содействия сотрудничеству между исследователями и разработчиками. Платформа предоставляет основу для создания, запуска и обмена тестами безопасности AI, позволяя исследователям:

• Разрабатывать стандартизированные оценки: Создавать строгие и стандартизированные оценки, которые можно использовать для сравнения безопасности различных моделей AI.
• Делиться оценками и результатами: Делиться своими оценками и результатами с более широким сообществом AI, способствуя сотрудничеству и прозрачности.
• Выявлять и смягчать риски: Выявлять и смягчать потенциальные риски, связанные с технологиями AI, способствуя ответственной разработке и развертыванию.

Содействуя сотрудничеству и стандартизации, Inspect Evals стремится ускорить разработку более безопасных и надежных систем AI.

Роль Vector в обеспечении безопасного и ответственного внедрения AI

Поскольку организации все чаще стремятся раскрыть преобразующие преимущества AI, Vector имеет уникальные возможности для предоставления независимой, проверенной экспертизы, которая позволяет им делать это безопасно и ответственно. Пандья подчеркивает программы института, в которых его отраслевые партнеры сотрудничают с экспертами-исследователями, находящимися на переднем крае безопасности и применения AI. Эти программы предоставляют ценную среду песочницы, где партнеры могут экспериментировать и тестировать модели и методы для решения своих конкретных бизнес-задач, связанных с AI.

Программы отраслевого партнерства

Программы отраслевого партнерства Vector предлагают ряд преимуществ, в том числе:

• Доступ к экспертам-исследователям: Сотрудничество с ведущими исследователями AI, которые могут предоставить руководство и поддержку по вопросам безопасности и применения AI.
• Среда песочницы: Доступ к безопасной и контролируемой среде для экспериментов с моделями и методами AI.
• Индивидуальные решения: Разработка индивидуальных решений AI, адаптированных к конкретным потребностям и задачам каждого партнера.
• Передача знаний: Возможности для передачи знаний и наращивания потенциала, позволяющие партнерам развивать свою собственную экспертизу в области AI.

Предоставляя эти ресурсы, Vector помогает организациям использовать возможности AI, одновременно снижая потенциальные риски и обеспечивая ответственное развертывание.

Решение конкретных бизнес-задач

Отраслевые партнеры Vector представляют широкий спектр секторов, включая финансовые услуги, технологические инновации и здравоохранение. Эти партнеры используют опыт Vector для решения различных бизнес-задач, связанных с AI, таких как:

• Обнаружение мошенничества: Разработка моделей AI для обнаружения и предотвращения мошеннических действий в финансовых транзакциях.
• Персонализированная медицина: Использование AI для персонализации планов лечения и улучшения результатов лечения пациентов в здравоохранении.
• Оптимизация цепочки поставок: Оптимизация операций цепочки поставок с использованием прогнозирования на основе AI и управления логистикой.
• Обнаружение киберугроз: Разработка систем AI для обнаружения и реагирования на киберугрозы в режиме реального времени.

Тесно сотрудничая со своими отраслевыми партнерами, Vector помогает стимулировать инновации и раскрывать преобразующий потенциал AI в различных отраслях.