Vector วิเคราะห์โมเดล AI ชั้นนำ

การเพิ่มขึ้นของโมเดล AI และความจำเป็นในการมีเกณฑ์มาตรฐาน

ภูมิทัศน์ของ AI กำลังเผชิญกับการพัฒนาและการเปิดตัวของ LLM ใหม่ ๆ ที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ละโมเดลใหม่สัญญาว่าจะมีความสามารถที่ได้รับการปรับปรุง ตั้งแต่การสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์มากขึ้นไปจนถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและการตัดสินใจที่ซับซ้อน ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วนี้เน้นย้ำถึงความต้องการอย่างยิ่งสำหรับเกณฑ์มาตรฐานที่ได้รับการยอมรับและน่าเชื่อถืออย่างกว้างขวางเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของ AI เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และผู้ใช้ ช่วยให้พวกเขาเข้าใจลักษณะการทำงานของโมเดลเหล่านี้อย่างละเอียดถี่ถ้วนในแง่ของความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความเป็นธรรม ความเข้าใจดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานเทคโนโลยี AI อย่างมีความรับผิดชอบ

การศึกษา State of Evaluation ของ Vector Institute

ในการศึกษา “State of Evaluation” ที่ครอบคลุม ทีมวิศวกรรม AI ของ Vector ได้ดำเนินการประเมิน LLM ชั้นนำ 11 รายจากทั่วทุกมุมโลก การเลือกนี้รวมถึงโมเดลที่เข้าถึงได้แบบสาธารณะ (“เปิด”) เช่น DeepSeek-R1 และ Command R+ ของ Cohere และโมเดลที่จำหน่ายในเชิงพาณิชย์ (“ปิด”) รวมถึง GPT-4o ของ OpenAI และ Gemini 1.5 จาก Google AI แต่ละตัวได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน 16 รายการ ทำให้การประเมินนี้เป็นหนึ่งในการประเมินที่ครอบคลุมและเป็นอิสระมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา

เกณฑ์มาตรฐานหลักและเกณฑ์การประเมิน

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ 16 รายการที่ใช้ในการศึกษาได้รับการคัดเลือกมาอย่างพิถีพิถันเพื่อประเมินความสามารถที่หลากหลายซึ่งมีความสำคัญต่อการใช้งานโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพและมีความรับผิดชอบ เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้รวมถึง:

• ความรู้ทั่วไป: การทดสอบที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของโมเดลในการเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงในหลากหลายสาขา
• ความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด: การประเมินที่วัดความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจ สร้าง และแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ดในภาษาโปรแกรมต่างๆ
• ความแข็งแกร่งด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: การประเมินที่มุ่งเน้นการระบุช่องโหว่และการประเมินความยืดหยุ่นของโมเดลต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น
• การใช้เหตุผลและการแก้ปัญหา: เกณฑ์มาตรฐานที่ทดสอบความสามารถของโมเดลในการวิเคราะห์สถานการณ์ที่ซับซ้อน อนุมานเชิงตรรกะ และพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ
• ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ: การประเมินที่วัดความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและตีความภาษามนุษย์ รวมถึงสำนวนที่ละเอียดอ่อนและสัญญาณตามบริบท
• อคติและความเป็นธรรม: การประเมินที่ออกแบบมาเพื่อระบุและลดอคติที่อาจเกิดขึ้นในผลลัพธ์ของโมเดล เพื่อให้มั่นใจถึงผลลัพธ์ที่เป็นธรรมและเท่าเทียมกันสำหรับประชากรที่หลากหลาย

ด้วยการนำโมเดลแต่ละตัวไปใช้กับชุดเกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมนี้ Vector Institute ตั้งเป้าหมายที่จะให้ความเข้าใจแบบองค์รวมและละเอียดอ่อนเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของพวกเขา

ความสำคัญของการประเมินที่เป็นอิสระและเป็นกลาง

Deval Pandya รองประธานฝ่ายวิศวกรรม AI ของ Vector เน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของการประเมินที่เป็นอิสระและเป็นกลางในการทำความเข้าใจความสามารถที่แท้จริงของโมเดล AI เขากล่าวว่าการประเมินดังกล่าว “มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจว่าโมเดลทำงานอย่างไรในแง่ของความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความเป็นธรรม” การมีอยู่ของเกณฑ์มาตรฐานที่แข็งแกร่งและการประเมินที่เข้าถึงได้ช่วยให้นักวิจัย องค์กร และผู้กำหนดนโยบายได้รับความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับจุดแข็ง จุดอ่อน และผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของโมเดลและระบบ AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วเหล่านี้ ท้ายที่สุด สิ่งนี้ส่งเสริมความไว้วางใจในเทคโนโลยี AI และส่งเสริมการพัฒนาและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

การเปิดซอร์สผลลัพธ์เพื่อความโปร่งใสและนวัตกรรม

ในการเคลื่อนไหวที่แหวกแนว Vector Institute ได้เปิดเผยผลการศึกษา เกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ และโค้ดพื้นฐานผ่านลีดเดอร์บอร์ดแบบโต้ตอบ ความคิดริเริ่มนี้มีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมความโปร่งใสและส่งเสริมความก้าวหน้าในนวัตกรรม AI ด้วยการเปิดเผยข้อมูลอันมีค่านี้ Vector Institute กำลังเปิดใช้งานให้นักวิจัย นักพัฒนา ผู้ควบคุมกฎระเบียบ และผู้ใช้ปลายทางสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างอิสระ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล และพัฒนาเกณฑ์มาตรฐานและการประเมินของตนเอง แนวทางความร่วมมือนี้คาดว่าจะขับเคลื่อนการปรับปรุงในโมเดล AI และเพิ่มความรับผิดชอบในสาขานี้

John Willes ผู้จัดการฝ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI และวิศวกรรมการวิจัยของ Vector ซึ่งเป็นหัวหอกของโครงการนี้ เน้นย้ำถึงประโยชน์ของแนวทางการโอเพนซอร์สนี้ เขาสังเกตว่ามันช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย “ตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างอิสระ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล และสร้างเกณฑ์มาตรฐานและการประเมินของตนเองเพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงและความรับผิดชอบ”

ลีดเดอร์บอร์ดแบบโต้ตอบ

ลีดเดอร์บอร์ดแบบโต้ตอบเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายสำหรับการสำรวจผลการศึกษา ผู้ใช้สามารถ:

• เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล: ดูการเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบเคียงข้างกันของโมเดล AI ที่แตกต่างกันในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ
• วิเคราะห์ผลลัพธ์ของเกณฑ์มาตรฐาน: เจาะลึกลงไปในผลลัพธ์ของเกณฑ์มาตรฐานแต่ละรายการเพื่อให้เข้าใจถึงความสามารถของโมเดลอย่างละเอียดมากขึ้น
• ดาวน์โหลดข้อมูลและโค้ด: เข้าถึงข้อมูลและโค้ดพื้นฐานที่ใช้ในการศึกษาเพื่อดำเนินการวิเคราะห์และการทดลองของตนเอง
• มีส่วนร่วมในเกณฑ์มาตรฐานใหม่: ส่งเกณฑ์มาตรฐานของตนเองเพื่อรวมไว้ในการประเมินในอนาคต

ด้วยการจัดหาแหล่งข้อมูลเหล่านี้ Vector Institute กำลังส่งเสริมระบบนิเวศความร่วมมือที่เร่งความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI และส่งเสริมนวัตกรรมที่รับผิดชอบ

การสร้างความเป็นผู้นำของ Vector ในด้านความปลอดภัยของ AI

โครงการนี้เป็นการขยายความเป็นผู้นำที่จัดตั้งขึ้นของ Vector ในการพัฒนาเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในชุมชนความปลอดภัยของ AI ทั่วโลก เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้รวมถึง MMLU-Pro, MMMU และ OS-Worldซึ่งพัฒนาโดย Wenhu Chen และ Victor Zhong คณาจารย์ของ Vector Institute และ Canada CIFAR AI Chairs การศึกษานี้ยังสร้างขึ้นจากงานล่าสุดโดยทีมวิศวกรรม AI ของ Vector เพื่อพัฒนา Inspect Evals ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มทดสอบความปลอดภัย AI แบบโอเพนซอร์สที่สร้างขึ้นโดยความร่วมมือกับ UK AI Security Institute แพลตฟอร์มนี้มีเป้าหมายเพื่อกำหนดมาตรฐานการประเมินความปลอดภัยระดับโลกและอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิจัยและนักพัฒนา

MMLU-Pro, MMMU และ OS-World

เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ได้กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการประเมินความสามารถและข้อจำกัดของโมเดล AI ในโดเมนต่างๆ:

• MMLU-Pro: เกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของโมเดล AI ในการตอบคำถามในหลากหลายวิชา รวมถึงมนุษยศาสตร์ สังคมศาสตร์ และสาขา STEM
• MMMU: เกณฑ์มาตรฐานที่มุ่งเน้นการประเมินความสามารถของโมเดล AI ในการทำความเข้าใจและให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น รูปภาพและข้อความ
• OS-World: เกณฑ์มาตรฐานที่ทดสอบความสามารถของโมเดล AI ในการทำงานในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปิดกว้าง โดยกำหนดให้พวกเขาต้องเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ

ด้วยการมีส่วนร่วมในเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ต่อชุมชนความปลอดภัยของ AI Vector Institute ได้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาความเข้าใจและการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างมีความรับผิดชอบ

Inspect Evals: แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันสำหรับการทดสอบความปลอดภัยของ AI

Inspect Evals เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดมาตรฐานการประเมินความปลอดภัยของ AI และอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิจัยและนักพัฒนา แพลตฟอร์มนี้มีกรอบสำหรับการสร้าง การเรียกใช้ และการแบ่งปันการทดสอบความปลอดภัยของ AI ทำให้นักวิจัยสามารถ:

• พัฒนาการประเมินที่เป็นมาตรฐาน: สร้างการประเมินที่เข้มงวดและเป็นมาตรฐานที่สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบความปลอดภัยของโมเดล AI ที่แตกต่างกันได้
• แบ่งปันการประเมินและผลลัพธ์: แบ่งปันการประเมินและผลลัพธ์ของพวกเขากับชุมชน AI ที่กว้างขึ้น ส่งเสริมความร่วมมือและความโปร่งใส
• ระบุและลดความเสี่ยง: ระบุและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI ส่งเสริมการพัฒนาและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

ด้วยการส่งเสริมความร่วมมือและมาตรฐาน Inspect Evals มีเป้าหมายที่จะเร่งการพัฒนาของระบบ AI ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

บทบาทของ Vector ในการเปิดใช้งานการนำ AI มาใช้ที่ปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ

ในขณะที่องค์กรต่างๆ พยายามที่จะปลดล็อกประโยชน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของ AI มากขึ้น Vector อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการมอบความเชี่ยวชาญที่เป็นอิสระและเชื่อถือได้ซึ่งช่วยให้พวกเขาทำเช่นนั้นได้อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ Pandya เน้นย้ำถึงโปรแกรมของสถาบันที่พันธมิตรในอุตสาหกรรมทำงานร่วมกับนักวิจัยผู้เชี่ยวชาญในระดับแนวหน้าของความปลอดภัยและการใช้งาน AI โปรแกรมเหล่านี้มอบสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ที่มีค่าซึ่งพันธมิตรสามารถทดลองและทดสอบโมเดลและเทคนิคต่างๆ เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะ

โปรแกรมความร่วมมือในอุตสาหกรรม

โปรแกรมความร่วมมือในอุตสาหกรรมของ Vector นำเสนอประโยชน์มากมาย รวมถึง:

• การเข้าถึงนักวิจัยผู้เชี่ยวชาญ: ความร่วมมือกับนักวิจัย AI ชั้นนำที่สามารถให้คำแนะนำและการสนับสนุนด้านความปลอดภัยและการใช้งาน AI
• สภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์: การเข้าถึงสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีการควบคุมสำหรับการทดลองกับโมเดลและเทคนิค AI
• โซลูชันที่กำหนดเอง: การพัฒนาโซลูชัน AI ที่กำหนดเองซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการและความท้าทายเฉพาะของพันธมิตรแต่ละราย
• การถ่ายทอดความรู้: โอกาสในการถ่ายทอดความรู้และการสร้างขีดความสามารถ ช่วยให้พันธมิตรพัฒนาความเชี่ยวชาญด้าน AI ของตนเอง

ด้วยการจัดหาแหล่งข้อมูลเหล่านี้ Vector กำลังช่วยให้องค์กรต่างๆ ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ในขณะที่ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและรับประกันการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

การแก้ไขปัญหาทางธุรกิจเฉพาะ

พันธมิตรในอุตสาหกรรมของ Vector มาจากหลากหลายภาคส่วน รวมถึงบริการทางการเงิน นวัตกรรมทางเทคโนโลยี และการดูแลสุขภาพ พันธมิตรเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของ Vector เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่หลากหลาย เช่น:

• การตรวจจับการฉ้อโกง: การพัฒนาโมเดล AI เพื่อตรวจจับและป้องกันกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงในการทำธุรกรรมทางการเงิน
• เวชศาสตร์ส่วนบุคคล: การใช้ AI เพื่อปรับแผนการรักษาให้เป็นส่วนตัวและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยในการดูแลสุขภาพ
• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน: การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทานโดยใช้การพยากรณ์และการจัดการโลจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• การตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์: การพัฒนาระบบ AI เพื่อตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์แบบเรียลไทม์

ด้วยการทำงานอย่างใกล้ชิดกับพันธมิตรในอุตสาหกรรม Vector กำลังช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมและปลดล็อกศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ