W świecie szybko rozwijającej się sztucznej inteligencji (AI) rośnie potrzeba zapewnienia jakości i bezpieczeństwa modeli AI przed ich wdrożeniem. Giskard, francuski startup, oferuje innowacyjne rozwiązanie w postaci otwartego frameworku do testowania modeli AI, który stawia sobie za cel zwiększenie przejrzystości, odpowiedzialności i bezpieczeństwa modeli AI.

Giskard: otwarty framework do testowania modeli AI

Giskard to otwarty framework do testowania wszystkich modeli ML, od modeli językowych (LLM) po modele tabelaryczne. Framework został stworzony przez zespół doświadczonych inżynierów ML, którzy zidentyfikowali potrzebę kompleksowego testowania modeli AI przed ich wdrożeniem. Giskard oferuje szereg funkcji, które pomagają w zidentyfikowaniu i rozwiązaniu potencjalnych problemów, takich jak:

– Wykrywanie stronniczości: Giskard wykorzystuje zaawansowane algorytmy do wykrywania i podkreślania stronniczości w modelach AI.
– Testowanie wydajności: Framework pozwala na ocenę wydajności modelu w różnych scenariuszach.
– Wykrywanie błędów: Giskard może wykrywać błędy w modelu, takie jak halucynacje, dezinformacja, nieprawdziwe dane wyjściowe i inne.
– Testowanie bezpieczeństwa: Framework obejmuje funkcje bezpieczeństwa, które pomagają w wykrywaniu i łagodzeniu zagrożeń bezpieczeństwa, takich jak iniekcja poleceń i wyciek danych.

Kluczowe komponenty giskarda

Framework Giskarda składa się z trzech kluczowych komponentów:

– Biblioteka Pythona: Giskard udostępnia bibliotekę Pythona o otwartym kodzie źródłowym, która może być zintegrowana z projektami LLM, a zwłaszcza z projektami generowania opartego na wyszukiwaniu (RAG). Biblioteka jest kompatybilna z innymi narzędziami w ekosystemie ML, takimi jak Hugging Face, MLFlow, Weights & Biases, PyTorch, TensorFlow i LangChAIn.
– Centrum jakości AI: Giskard oferuje centrum jakości AI, które pomaga w debugowaniu modeli językowych i porównywaniu ich z innymi modelami. Ta funkcja jest częścią oferty premium Giskarda i ma na celu zapewnienie dokumentacji zgodności modelu z przepisami.
– Narzędzie monITorowania w czasie rzeczywistym (LLMon): LLMon to narzędzie monITorowania w czasie rzeczywistym, które ocenia odpowiedzi LLM pod kątem najczęstszych problemów (toksyczność, halucynacje, weryfikacja faktów) przed wysłaniem odpowiedzi do użytkownika. Obecnie działa z firmami, które wykorzystują API i LLM OpenAI jako swój podstawowy model, ale firma pracuje nad integracją z Hugging Face, Anthropic ITp.

Giskard i regulacja AI

Giskard jest odpowiedzią na rosnące potrzeby regulacji modeli AI. Framework pomaga w zapewnieniu zgodności modeli AI z przepisami, takimi jak europejski akt AI. Giskard może pomóc w wykrywaniu potencjalnych błędów i zagrożeń, które mogą prowadzić do naruszenia przepisów i wysokich kar.

Korzyści z wykorzystania giskarda

Wykorzystanie Giskarda niesie ze sobą wiele korzyści dla firm:

– Zwiększona jakość modeli AI: Giskard pomaga w zapewnieniu wysokiej jakości modeli AI, zmniejszając ryzyko błędów i zagrożeń.
– Zwiększone bezpieczeństwo modeli AI: Framework Giskarda zawiera funkcje bezpieczeństwa, które pomagają w ochronie modeli AI przed atakami i wyciekami danych.
– Zwiększona zgodność z przepisami: Giskard pomaga w zapewnieniu zgodności modeli AI z przepisami, takimi jak akt AI.
– Ulepszona reputacja firmy: Wykorzystanie Giskarda może pomóc firmom w budowaniu reputacji firmy odpowiedzialnej i dbającej o bezpieczeństwo modeli AI.

Przyszłość giskarda

Giskard jest w fazie szybkiego rozwoju. Firma planuje rozszerzyć swoje portfolio produktów i usług, aby zapewnić kompleksowe rozwiązanie dla testowania i zarządzania modelami AI. W przyszłości Giskard może stać się standardem branżowym dla testowania modeli AI, przyczyniając się do zwiększenia bezpieczeństwa i odpowiedzialności w dziedzinie AI.

Podsumowanie

Giskard to innowacyjny framework do testowania modeli AI, który ma na celu zwiększenie przejrzystości, odpowiedzialności i bezpieczeństwa modeli AI. Framework Giskarda jest dostępny jako otwarty kod źródłowy, co czyni go dostępnym dla szerokiej gamy użytkowników. Giskard może pomóc firmom w zapewnieniu wysokiej jakości modeli AI, zwiększeniu bezpieczeństwa i zgodności z przepisami, a także w budowaniu reputacji firmy odpowiedzialnej i dbającej o bezpieczeństwo modeli AI.