Luonnollisen kielen käsittelyn mallien selitettävyys on olennainen osa vastuullista tekoälyn kehittämistä. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) tarjoaa menetelmän mallin päätösten purkamiseksi ymmärrettäviksi ihmisille. Se arvioi, mitkä syötteen osat vaikuttivat ratkaisevasti lopputulokseen, tehden mallin toiminnasta läpinäkyvämpää ja parantaen mahdollisuuksia virheiden jäljittämiseen ja mallin hienosäätöön.

LIME:n soveltaminen kielimalleihin, kuten tunnesävyanalyysiin tai nimettyjen entiteettien tunnistamiseen, tuo näkyviin mallin painotukset yksittäisiin sanoihin tai fraaseihin. Käytännön esimerkissä käytettiin DistilBERT-mallia, joka on hienosäädetty englanninkieliselle sentimenttianalyysille. Tekstissä "This movie was absolutely amazing!" malli tuotti positiivisen luokituksen, ja LIME:n avulla voitiin tarkastella, miten kukin sanan osa vaikutti tähän päätökseen. Näin voidaan päätellä, että sanat kuten "amazing" ovat korkeasti painotettuja positiivisessa tulkinnassa.

Tämä analyysi toteutetaan syöttämällä sama teksti LIME:n kautta, joka luo selityksen paikalliselle päätökselle. Visualisoinnissa näytetään selvästi mitkä sanat vaikuttivat positiivisesti ja mitkä negatiivisesti, perustuen siihen, miten pienet muutokset syötteessä muuttaisivat mallin päätöstä. Tämä ei ainoastaan auta mallin kehittäjää havaitsemaan mallin painotuksia, vaan antaa myös selityksiä päättäjille tai loppukäyttäjille, joilla ei ole syvällistä teknistä taustaa.

LIME:n avulla voidaan tunnistaa, jos malli tekee päätöksiä epäolennaisten sanojen perusteella tai jos se on liian herkkä tietylle sanastolle. Tämä auttaa sekä virheiden paikallistamisessa että luottamuksen rakentamisessa mallin käyttöön esimerkiksi terveydenhuollon, rahoituksen tai oikeuden konteksteissa.

Toinen ulottuvuus vastuullisessa kielimallin käytössä on tuotetun sisällön säätely. Esimerkiksi automaattisesti lisättävä vastuuvapauslauseke voidaan ohjelmoida liitettäväksi vastaukseen, mikäli mallin tuottamassa tekstissä esiintyy tiettyjä aihepiiriin liittyviä avainsanoja, kuten "investointi", "osakkeet" tai "rahoitus". Tämä on yksinkertainen mutta tehokas keino estää väärinkäsityksiä ja ohjata käyttäjän odotuksia.

Lisäksi tokenien penalisoiminen on keskeinen tekniikka eettisen sisällön hallinnassa. Mallin tuottamaa tekstiä voidaan muokata estämällä tiettyjen sanojen esiintyminen antamalla niille negatiivisia painokertoimia ennusteen laskennassa. Tällä tavoin voidaan esimerkiksi estää mallia käyttämästä loukkaavia tai syrjiviä ilmauksia, mikä on olennaista palveluissa, jotka on tarkoitettu laajalle yleisölle. Tämä voidaan toteuttaa luomalla kielikohtaisia kiellettyjen sanojen listoja, tai dynaamisemmin kontekstianalyysin perusteella.

Lopuksi on syytä huomioida myös mallien läpinäkyvyyden mittaamisen merkitys. Foundation Model Transparency Index, joka on Stanfordin, MIT:n ja Princetonin yhteistyön tulos, pyrkii arvioimaan suurten kielimallien kehittäjien avoimuutta sadan eri mittarin avulla. Näitä ovat muun muassa koulutusaineistojen lähteet, laskennalliset resurssit ja käytännön sovellukset. Tulokset osoittavat, että alan suuret toimijat, kuten OpenAI, Google ja Meta, jakavat niukasti tietoa mallien vaikutuksista. Tämä korostaa tarvet

Miten suojata suurten kielimallien (LLM) käyttöä tutkimuksessa ja liiketoiminnassa

LLM-mallit ovat kehittyneet merkittävästi, ja ne tarjoavat mahdollisuuksia monenlaisiin sovelluksiin, tutkimuksesta liiketoimintaan ja päivittäisiin yhteiskunnallisiin toimintoihin. Kuitenkin tämä nopea omaksuminen ja integrointi on tuonut esiin uusia haasteita, erityisesti suurten kielimallien (LLM) käytön suojaamisessa tuotannossa. Tässä osassa esitellään LLM Guard -työkalu, joka on suunniteltu suojaamaan LLM-sovelluksia, tunnistamaan ja muokkaamaan syötteitä sekä puhdistamaan LLM-mallien vastauksia, varmistamalla reaaliaikainen suojaus, turvallisuus ja sääntöjen noudattaminen.

LLM Guardin avulla on mahdollista suojata LLM-malleja monin tavoin. Voit käyttää syöteskannereita estämään ei-toivottuja syötteitä ja hallitsemaan mallin tuottamaa sisältöä. LLM Guardin käyttöönotto voidaan tehdä yksinkertaisilla toimenpiteillä, kuten mallin lataamisella kvantisoinnin avulla, ja sitten voit luoda funktion, joka suorittaa mallin johtopäätöksen määritetyillä syötteillä.

Esimerkiksi, jos työskentelet koneoppimisen insinöörinä rahoituslaitoksessa ja haluat ottaa käyttöön chatbotin, joka perustuu LLM-malliin asiakasvuorovaikutuksen ja rekisteröitymisen hallintaan, on tärkeää suojata LLM vain tiettyihin syötteisiin. Tällöin voidaan käyttää syöteskannereita, kuten:

  • BanSubstrings: Tämä skanneri takaa, että tietyt ei-toivotut merkkijonot suljetaan aina pois syötteistä.

  • BanCompetitors: Tämä skanneri estää kilpailijoiden nimien mainitsemisen käyttäjien syötteissä.

  • BanTopics: Tämä skanneri estää tietyt aiheet, ja voit mukauttaa aiheet haluamallasi tavalla.

  • Toxicity: Tämä skanneri arvioi ja vähentää tekstin toksisuutta, varmistaa digitaalisen viestinnän turvallisuuden.

  • PromptInjection: Suojaa syötekirjautumista, joka voi manipuloida LLM-mallia.

Näiden skannereiden avulla voidaan varmistaa, että LLM vastaa vain hyväksyttyihin pyyntöihin ja että se ei tuota ei-toivottua tai vahingollista sisältöä. On tärkeää muistaa, että nämä skannerit eivät ole valmiita ratkaisuja, vaan niitä voidaan mukauttaa ja laajentaa omiin tarpeisiin, esimerkiksi lisäämällä uusia suodattimia tai käyttämällä eri malleja kunkin skannerin kanssa.

Ulostulon suojaaminen on myös yhtä tärkeää. Esimerkiksi FactualConsistency-skanneri tarkistaa, onko malli antanut ristiriitaisia tai virheellisiä tietoja. MaliciousURLs-skanneri puolestaan havaitsee ja estää haitalliset URL-osoitteet, jotka voivat liittyä esimerkiksi kalastelusivustoihin. Sensitive-skanneri varmistaa, että malli ei tuota henkilökohtaisia tietoja tai muuta arkaluonteista sisältöä.

Kun nämä syöte- ja ulostuloskannerit on määritetty, voidaan toteuttaa suojatoiminto, joka yhdistää kaikki nämä suojatoimet ja antaa järjestelmän estää ei-toivotut syötteet ja varmistaa, että mallin tuottama sisältö on turvallista ja säänneltyä. Tämä voi olla erityisen tärkeää esimerkiksi rahoituslaitokselle, jossa asiakkaiden tietosuoja ja luotettavat vastaukset ovat elintärkeitä.

Ymmärryksen syventämiseksi on tärkeää, että lukija huomaa, kuinka LLM Guardin kaltaiset työkalut voivat olla ratkaisevia LLM-mallien käytön turvallisuuden takaamiseksi. LLM-mallien tehokkuus ja monipuolisuus tekevät niistä houkuttelevan vaihtoehdon monenlaisiin tehtäviin, mutta ne voivat olla myös alttiita väärinkäytöksille, kuten manipulaatioille ja väärän tiedon levittämiselle. Suojauksen lisääminen LLM-malleihin ei ole pelkästään tekninen toimenpide, vaan myös eettinen ja lainsäädännöllinen välttämättömyys, erityisesti tietyillä aloilla, kuten rahoituksessa ja terveydenhuollossa.

Lisäksi on tärkeää, että suojauksia mukautetaan jatkuvasti ja että niitä tarkastellaan säännöllisesti, sillä kyberuhkat ja haitalliset hyökkäykset kehittyvät jatkuvasti. Avoimen lähdekoodin luonteensa vuoksi LLM Guard tarjoaa mahdollisuuden räätälöidä ja laajentaa suojauksia tarpeen mukaan, jolloin organisaatiot voivat reagoida nopeasti uusiin haasteisiin ja varmistaa, että niiden käytössä olevat LLM-mallit pysyvät turvallisina ja luotettavina.

Miten mykobakteerit ja pasteurellat vaikuttavat kanin terveyteen: Yleisimmät tartuntataudit ja niiden vaikutukset
Miten valita terve kasvi ja aloittaa puutarhanhoito?
Kuinka Omega-3 Rasvahapot Vaikuttavat Lihaskasvuun ja Regeneraatioon
Laskusopimus retken ostosta
Itsearvioinnin valmistelu ja järjestäminen Makkarjevan keskikoulussa
MKOY:n Makaryevin Keskikoulu, itsearviointi 2017
Emiteerin raportti: "Aeroflot Venäjän Lentoyhtiöt"
Artem Veselij "Venäjä, veren peittämä"