С распространением больших языковых моделей растёт и потребность в эффективных инструментах для контроля их работы. Особенно это касается систем, автоматически создающих тексты — так называемых классификаторов.
Перед этими алгоритмами ставят самые разные задачи: определить тональность отзыва (восторженный или негативный), отнести новость к правильной рубрике (бизнес или технологии), выявить, содержит ли диалог финансовые советы или медицинский чат-бот распространяет недостоверную информацию.
Чтобы гарантировать точность и безопасность таких систем в реальном времени, компании внедряют специальные механизмы проверки. К примеру, банковский чат-бот должен чётко отвечать на запросы о балансе, но при этом ни в коем случае не давать финансовых рекомендаций, чтобы не нести за них ответственность.
Решение: состязательные примеры и анализ уязвимостей
Ключевым инструментом для такой проверки становятся состязательные примеры — это слегка изменённые фразы, которые сохраняют исходный смысл для человека, но заставляют алгоритм изменить своё решение по их категоризации. Чтобы удостовериться, что смысл предложения не искажён, для его анализа привлекается другая большая языковая модель, которая выступает арбитром.
Исследования с использованием этого подхода выявили любопытную закономерность: на решение классификатора непропорционально сильно влияет крайне малая доля слов из всего словаря. В некоторых случаях всего 0.1% слов (например, 30 из 30 000) могут быть причиной почти половины всех ошибочных классификаций. Это позволяет сосредоточить усилия по тестированию на самых «уязвимых» элементах языка.
С распространением больших языковых моделей растёт и потребность в эффективных инструментах для контроля их работы. Особенно это касается систем, автоматически создающих тексты — так называемых классификаторов.
Перед этими алгоритмами ставят самые разные задачи: определить тональность отзыва (восторженный или негативный), отнести новость к правильной рубрике (бизнес или технологии), выявить, содержит ли диалог финансовые советы или медицинский чат-бот распространяет недостоверную информацию.
Чтобы гарантировать точность и безопасность таких систем в реальном времени, компании внедряют специальные механизмы проверки. К примеру, банковский чат-бот должен чётко отвечать на запросы о балансе, но при этом ни в коем случае не давать финансовых рекомендаций, чтобы не нести за них ответственность.
Решение: состязательные примеры и анализ уязвимостей
Ключевым инструментом для такой проверки становятся состязательные примеры — это слегка изменённые фразы, которые сохраняют исходный смысл для человека, но заставляют алгоритм изменить своё решение по их категоризации. Чтобы удостовериться, что смысл предложения не искажён, для его анализа привлекается другая большая языковая модель, которая выступает арбитром.
Исследования с использованием этого подхода выявили любопытную закономерность: на решение классификатора непропорционально сильно влияет крайне малая доля слов из всего словаря. В некоторых случаях всего 0.1% слов (например, 30 из 30 000) могут быть причиной почти половины всех ошибочных классификаций. Это позволяет сосредоточить усилия по тестированию на самых «уязвимых» элементах языка.
Таким образом, новый метод на основе состязательных примеров позволяет целенаправленно тестировать и укреплять слабые места ИИ, делая его работу более надёжной и безопасной в критически важных сферах.
Таким образом, новый метод на основе состязательных примеров позволяет целенаправленно тестировать и укреплять слабые места ИИ, делая его работу более надёжной и безопасной в критически важных сферах.
Почему это так важно?
Повышение точности классификаторов — это не просто академическая задача. Да, сначала такие системы использовались для сортировки новостей или анализа тональности отзывов.
Почему это так важно?
Повышение точности классификаторов — это не просто академическая задача. Да, сначала такие системы использовались для сортировки новостей или анализа тональности отзывов.
Но сегодня их применяют в областях, где ошибка может иметь серьёзные последствия: - Защита конфиденциальных данных: предотвращение утечки медицинской или финансовой информации.
- Биомедицинские исследования: анализ свойств химических соединений и белков.
- Модерация контента: выявление и блокировка языка вражды и дезинформации.
- Защита конфиденциальных данных: предотвращение утечки медицинской или финансовой информации.
- Биомедицинские исследования: анализ свойств химических соединений и белков.
- Модерация контента: выявление и блокировка языка вражды и дезинформации.
