Granite Guardian: Модели для безопасного использования LLM

С развитием больших языковых моделей (LLM) в последние годы возникает необходимость в надежных механизмах обнаружения рисков, чтобы предотвратить потенциальное злоупотребление и гарантировать безопасную эксплуатацию. Модели, такие как Granite Guardian, представляют собой набор средств для выявления рисков, связанных с использованием LLM, обеспечивая безопасное и ответственное взаимодействие с этими мощными инструментами. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты моделей Granite Guardian, их архитектуру, обучение и эффективность в обнаружении рисков.

Что такое Granite Guardian?

Granite Guardian — это набор моделей, разработанных для обнаружения рисков, связанных с вводом и выводом данных в LLM. Эти модели обеспечивают всестороннее покрытие по нескольким измерениям рисков, включая социальные предвзятости, ненормативную лексику, насилие, сексуальный контент, неэтичное поведение и риски, связанные с "взломом" (jailbreaking) и галлюцинациями (hallucinations) в контексте генерации ответов. Модели Granite Guardian обучены на уникальных данных, которые объединяют аннотации людей из различных источников и синтетические данные, что позволяет им эффективно справляться с рисками, которые часто игнорируются традиционными моделями обнаружения.

Ключевые особенности Granite Guardian

1. Обширное покрытие рисков

Модели Granite Guardian охватывают широкий спектр рисков, включая:

• Социальные риски: предвзятости, ненормативная лексика, насилие и сексуальный контент.
• Безопасностные риски: попытки манипуляции системами ИИ с целью генерации нежелательного контента.
• Риски, специфические для RAG: такие как релевантность контекста, обоснованность и релевантность ответов.

2. Обучение на качественных данных

Модели были обучены на богатом наборе данных, который включает как аннотированные людьми данные, так и синтетические. Это обучение позволяет моделям эффективно выявлять как явные, так и скрытые риски.

3. Открытый исходный код

Granite Guardian был выпущен как проект с открытым исходным кодом, что способствует более ответственному развитию ИИ в сообществе. Это позволяет другим исследователям и разработчикам адаптировать и улучшать модели для своих нужд.

Архитектура и обучение

1. Таксономия рисков

Разработка моделей Granite Guardian была основана на четкой таксономии рисков, которая включает в себя два основных источника: вводимые данные (промпты) и выводимые данные (ответы). Каждый из этих источников имеет свои уникальные риски, которые необходимо учитывать при проектировании и обучении моделей.

2. Аннотации и синтетические данные

Granite Guardian использует аннотации, полученные от разнообразной группы людей, а также синтетические данные для создания устойчивой модели. Процесс аннотирования включает несколько этапов, начиная от сбора данных и заканчивая проверкой качества аннотаций. Это позволяет обеспечить высокое качество данных для обучения модели.

3. Синтетическое генерирование данных

Синтетические данные играют важную роль в обучении моделей, особенно в контексте сложных и потенциально опасных запросов. Granite Guardian использует различные стратегии генерации синтетических данных, включая создание сложных примеров, которые могут включать в себя элементы манипуляции и "взлома".

Оценка и эффективность

1. Метрики оценки

Эффективность моделей Granite Guardian оценивается с помощью различных метрик, таких как площадь под кривой (AUC), точность (precision), полнота (recall) и F1-меры. Эти метрики позволяют всесторонне оценить способность модели обнаруживать риски.

2. Сравнение с другими моделями

В рамках оценки Granite Guardian был проведен сравнительный анализ с другими моделями, такими как LlamaGuard и ShieldGemma. Результаты показали, что Granite Guardian превосходит конкурентов по многим показателям, включая AUC и F1-меры, что подтверждает его высокую эффективность в обнаружении рисков.

Практическое применение

1. Использование в реальных приложениях

Granite Guardian может быть интегрирован в различные приложения, где требуется обнаружение рисков, включая системы модерации контента, чат-боты и другие LLM-приложения. Его гибкость позволяет адаптировать модель под специфические требования и контексты использования.

2. Рекомендации по внедрению

При внедрении моделей Granite Guardian важно следовать рекомендациям по использованию, чтобы избежать неожиданных и потенциально опасных результатов. Это включает в себя соблюдение заданных шаблонов и параметров, а также регулярное тестирование и обновление модели.

Заключение

Granite Guardian представляет собой важный шаг вперед в области безопасного использования больших языковых моделей. Благодаря обширному покрытию рисков, качественному обучению и открытым исходным кодом, эти модели обеспечивают надежные средства для защиты от злоупотреблений и повышения безопасности в приложениях, использующих LLM. Мы призываем сообщество исследователей и разработчиков использовать и развивать Granite Guardian для создания более безопасных и надежных систем ИИ.