یک چارچوب چند عامل برای تقویت ایمنی و حاکمیت الگوی بزرگ زبان: شورای LLM

مدل های بزرگ زبان (LLM) با قابلیت های پیشرفته خود زمینه های بی شماری را متحول می کنند. با این حال ، پذیرش گسترده آنها چالش های مهم مربوط به ایمنی ، اخلاق و قابلیت اطمینان را به پیش می برد. این پست یک چارچوب مفهومی را تشریح می کند ، شورای LLM، برای رفع این نگرانی ها طراحی شده است. این چارچوب از یک مقاله تحقیقاتی واحد حاصل نمی شود بلکه بر مسیرهای مختلف تحقیقاتی که در مطالعات مربوط به تعصب LLM ، توهم ، سمیت ، سیستم های چند عامل و مدیریت هوش مصنوعی برجسته شده است ، ادغام و ایجاد می کند.

چالش های اصلی LLM ها با آن روبرو هستند

سفر با LLMS با چندین مانع خوب مستند مشخص شده است:

• انتشار تعصب: LLM ها در مجموعه داده های گسترده آموزش دیده اند و متأسفانه می توانند تعصبات اجتماعی موجود در این داده ها را بیاموزند و ادامه دهند. این یک نگرانی اساسی است که در تحقیقات در مورد آن مورد بررسی قرار گرفته است درک و کاهش تعصب در LLMS وت وراثبشر
• توهم LLM: این مدل ها می توانند اطلاعاتی را تولید کنند که بسیار مناسب باشد اما نادرست یا مزخرف است ، که اغلب با اعتماد به نفس بالا بیان می شود. تحقیقات به طور فعال در حال کاوش است انواع ، علل و راه حل هایی برای توهم LLM، از جمله روش هایی مانند تقطیر دانش صاف وت بازیابی نسل افزوده (RAG)، گرچه خود RAG می تواند مشکلات توهم داشته باشد.
• محتوای سمی و مضر: بدون حفاظت قوی ، LLMS خطر ایجاد توهین آمیز ، نامناسب یا مضر را دارد. این امر مستلزم تحقیقات در مورد ارزیابی سمیت وت مبارزه با زبان سمی، از جمله اجرای LLM GuardRails وت تنظیم دقیق آگاهبشر
• اطلاعات نادرست و واقعیت: سهولتی که LLM ها با آن ایجاد می کنند ، نگرانی هایی در مورد گسترش آن ایجاد می کند اخبار جعلی تولید شده LLMبشر این باعث ایجاد تحقیقات در مورد بررسی خودکار با استفاده از LLMS و ارزیابی اینکه آیا LLM ها می توانند دروغ های خود را بگیریدبشر

معرفی شورای LLM: یک رویکرد مشترک و آگاهانه تحقیق

برای پرداختن به این چالش های چند وجهی ، ما پیشنهاد می کنیم شورای LLM -یک سیستم چند عامل مفهومی. این ایده الهام بخش از تحقیق است سیستم های چند عامل وت یادگیری گروه برای مدلهای بزرگ زبان، جایی که چندین عامل تخصصی هوش مصنوعی برای دستیابی به یک هدف مشترک همکاری می کنند و نتایج قوی تر و قابل اطمینان تری نسبت به یک مدل یکپارچه واحد ارائه می دهند. هدف ایجاد لایه هایی از تخصص و تخصص تخصصی برای محتوای تولید LLM است.

چگونه شورای LLM می تواند کار کند: ترسیم بینش های تحقیق

شورای LLM به طور ایده آل از چندین عامل تخصصی LLM تشکیل می شود که هر یک از یافته های اعمال شده از مناطق تحقیقاتی مجزا:

1. نماینده حسابرس تعصب:

   • عملکرد: خروجی ها را برای تعصبات مربوط به جنسیت ، نژاد ، سن و سایر خصوصیات بررسی می کند.
   • مبنای تحقیق: تکنیک های مورد بحث در تشخیص و کاهش تعصب در LLMS از طریق روش هایی مانند آموزش دانش گرافیکی دانش وت درک وراثت تعصب در کارهای پایین دستبشر

2. عامل بررسی واقعیت (واحد ضد حل و فصل):

   • عملکرد: مطالبات متقاطع در برابر پایگاههای دانش تأیید شده ، بررسی قوام داخلی و توهم بالقوه پرچم.
   • مبنای تحقیق: استراتژی های تحقیق در مورد کاهش توهم، به طور بالقوه با استفاده از تکنیک هایی مانند فرآیندهای بررسی حقایق و رویکرد به توهم را از طریق فرآیندهای دوگانه تفکر سریع و آهسته کاهش دهید یا تقطیر دانش صافبشر

3. آژانس نگهبان اخلاق و ایمنی:

   • عملکرد: به عنوان یک فیلتر محتوای پویا در برابر محتوای سمی ، غیر اخلاقی یا مضر عمل می کند.
   • مبنای تحقیق: کار تنظیم دقیق آگاه، لوازم جانبی LLM GuardRails، و از تکنیک های فیلتر مانند استفاده می کند فیلتر HAP در برابر محتوای مضر، همانطور که در تحقیقات در مورد بررسی شده است مسئولیت LLMS وت استانداردهای ایمنیبشر

4. عامل کارآگاه اطلاعات غلط:

   • عملکرد: صحت اطلاعات را ارزیابی می کند ، الگوهای معمولی اخبار جعلی را مشخص می کند و قابلیت اطمینان منبع را ارزیابی می کند.
   • مبنای تحقیق: بر اساس پیشرفت در بررسی خودکار با مدل های بزرگ زبان و مطالعات در اخبار جعلی تولید شده LLMبشر

5. هماهنگ کننده نظارت و نماینده گروه:

   • عملکرد: گردش کار بین عوامل را مدیریت می کند ، یافته های آنها را جمع می کند و به طور بالقوه از روش های گروهی برای ترکیب قابل اطمینان ترین و ایمن ترین بازده استفاده می کند. این می تواند تسهیل کند مکانیزم بازپرداخت بحث در میان عوامل
   • مبنای تحقیق: ترسیم از یادگیری گروه برای LLMS و اصول معماری از همکاری چند عامل وت شبکه های چند LLM قابل اعتمادبشر

مبتنی بر یک اکوسیستم تحقیقاتی

مفهوم “شورای LLM” راهی برای عملیاتی کردن استراتژی های متنوع ایمنی و حاکمیتی است که در چشم انداز تحقیقاتی گسترده تر AI یافت می شود. این اذعان می کند که هیچ راه حل واحد احتمالاً کافی نیست. در عوض ، آن را به آینده ای نشان می دهد که در آن:

• منبع باز LLMS (مانند انواع لاما) و LLMS اختصاصی (مانند سری GPT یا مدل های Claude) به طور بالقوه می تواند عوامل تخصصی را در چنین شوراها داشته باشد و از نقاط قوت منحصر به فرد هرکدام استفاده کند.
• پیوسته ارزیابی و نظارت همانطور که در تحقیقات در مورد معیارهای تولید کننده هوش مصنوعی برجسته شده است ، ضروری هستند.
• چارچوب های حاکمیت هوش مصنوعی وت مسئولیت های AI مسئول اصول اصلی را برای هدایت طراحی و عملکرد شورا ارائه دهید.

مزایای چارچوب شورای LLM

• دفاع لایه ای: پاسگاه های چندگانه احتمال ابتلا به خطاها ، تعصبات یا محتوای مضر را افزایش می دهد.
• تخصص تخصصی: هر نماینده بر روی یک مشکل خاص تمرکز می کند و امکان تجزیه و تحلیل عمیق تر و ظریف تر را فراهم می کند.
• افزایش اعتماد: با پرداختن به نقاط ضعف شناخته شده LLM ، خروجی ها قابل اطمینان تر می شوند.
• حاکمیت تطبیقی: با ظهور تحقیقات جدید می توان این چارچوب را به روز کرد و چالش های جدید مشخص شد.

نتیجه گیری: به سمت AI مسئول تر

شورای LLM یک الگوی مفهومی برای آینده ای است که در آن ایمنی و حاکمیت LLM پس زمینه ای نیست بلکه بخش هایی از معماری آنها است. این تلاش های تحقیقاتی مداوم را با هدف ایجاد هوش مصنوعی ایجاد می کند که نه تنها قدرتمند بلکه اصولی ، منصفانه و ایمن است. در حالی که اجرای فنی چالش هایی را ارائه می دهد ، اصول اساسی – همکاری ، تخصص و امنیت لایه بندی شده – مسیری امیدوارکننده را برای تحقق پتانسیل کامل LLM ها با مسئولیت پذیری ارائه می دهد. این با فراخوان گسترده تر برای موارد ایمنی هوش مصنوعی وت نگهبان های فنی AI در توسعه و استقرار هوش مصنوعی.