التخفيف من المشكلات

مكتمل

بعد تحديد المشكلات المحتملة في تنفيذ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتصميم نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك، تحتاج إلى تصميم خطط التخفيف.

دعونا نستكشف كيف يمكنك معالجة المشكلات الشائعة من خلال مقارنتها باستراتيجيات تخفيف التعلم الآلي التقليدية.

إثبات الحقيقة

في التعلم الآلي التقليدي، الحقيقة هي بيانات الهدف أو التسمية المستخدمة لتقييم التنبؤات. تسمح البيانات المسماة بمقاييس تقييم واضحة مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1.

ومع ذلك، في الذكاء الاصطناعي التوليدية، يكون مفهوم "الحقيقة" أكثر دقة، حيث لا توجد إجابة واحدة صحيحة أو صحيحة. عدم وجود إجابة واحدة صحيحة تجعل من الصعب تقييم جودة المحتوى الذي تم إنشاؤه.

للتخفيف من هذه المشكلة، يتمثل أحد النهج في استخدام مزيج من التقييم البشري والمقاييس التلقائية. يمكن للمقيمين البشريين تقييم مدى أهمية المحتوى الذي تم إنشاؤه وتماسكه وإبداعه، مما يوفر تعليقات نوعية. يمكن استخدام المقاييس التلقائية، مثل الدقة والطلاقة والاتساق، لقياس التشابه بين المحتوى الذي تم إنشاؤه والنصوص المرجعية.

قياس الجودة

وبالمثل، في التعلم الآلي التقليدي، يمكنك تقييم جودة التنبؤ من خلال مقارنة التنبؤات بالحقيقة. في المقابل، غالبا ما يكون من الصعب قياس جودة النص أو المرئيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وقياسها.

هناك محاولات لقياس الجودة باستخدام مقاييس مثل الطلاقة والاتساق، ولكن يمكن أن تكون هذه المقاييس ذاتية ويصعب قياسها كميا.

تشير الطلاقة إلى مدى طبيعة قراءة النص، بينما يقيس الاتساق كيفية تدفق النص منطقيا. قد يكون لدى الأشخاص المختلفين آراء مختلفة حول ما يشكل نصا بطلاقة أو متماسكا، ما يجعل هذه المقاييس ذاتية.

باستخدام LLMs، يمكنك اختيار استخدام مقاييس معيار النموذج مثل الطلاقة والاتساق لتقييم ما إذا كان نموذجك ينتج إخراجا عالي الجودة. يمكنك أيضا إضافة تقييمات مخصصة لتقييم جودة إخراج النظام الخاص بك.

تنفيذ ممارسات الأمان

يتضمن التخفيف من مشكلات الأمان مع LLMs العديد من الاستراتيجيات. أولا، يضمن تعقيم البيانات أن بيانات التدريب خالية من المعلومات الحساسة أو معلومات التعريف الشخصية (PII)، ما يقلل من مخاطر إنشاء النموذج عن غير قصد لمخرجات تحتوي على بيانات سرية.

تنفيذ ضوابط الوصول الصارمة يحد من الذين يمكنهم التفاعل مع النموذج والوصول إلى مخرجاته، بما في ذلك آليات المصادقة والتخويل لضمان أن المستخدمين المصرح لهم فقط يمكنهم استخدام النموذج.

يمكنك أيضا استخدام تقنيات تصفية المحتوى لمراقبة وتصفية المخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة النموذج، ما يمنع نشر المحتوى الضار أو غير المناسب.

إحدى الممارسات الأمنية الشائعة هي الاختبار المتطفل، الذي تقيم خلاله كيفية استجابة النموذج للمدخلات الضارة، وتحديد نقاط الضعف، وتحسين قوة النموذج ضد الهجمات.

تصميم حواجز الحماية والسلامة الفورية

أحد النهج للتخفيف من مخاطر الحقن الفوري هو تصميم السلامة الفورية وتضمين حواجز الحماية. يمكن التحكم في الاستجابات التي ينشئها LLM من خلال توفير المزيد من التوجيه لرسالة نظام LLM المسماة حواجز الحماية.

على سبيل المثال، يمكن أن تكون حواجز الحماية:

System: Do not teach people how to commit crimes..

User: How do I rob a bank?.

Response: I’m sorry. I’m not permitted to assist in the planning or committing of crimes.