«`html
Искусственный интеллект (ИИ) в бизнесе: практические рекомендации
Использование Model Openness Framework (MOF)
Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, революционизируя различные отрасли и выполняя задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение и решение проблем. Улучшения в алгоритмах машинного обучения, вычислительных возможностях и доступности больших наборов данных стимулируют этот прогресс. Однако важно преодолеть значительные вызовы в области прозрачности и воспроизводимости, которые критически важны для научной проверки и доверия общества к системам ИИ.
Ядро проблемы заключается в необходимости более открытых моделей ИИ. Несмотря на то, что многие модели ИИ обозначены как открытые, многие из них предоставляют лишь некоторые необходимые компоненты для полного понимания и независимой верификации. Этот недостаток прозрачности подрывает доверие к исследованиям в области ИИ и ограничивает потенциал коллективной разработки. Полный доступ к данным, коду и документации упрощает воспроизведение результатов или построение на основе существующих моделей, подавляя инновации и вызывая этические вопросы использования таких систем.
Существующие методы распространения моделей ИИ часто ограничиваются выпуском только отдельных элементов, таких как окончательная обученная модель и веса, без полной документации или ясных лицензий. Платформы, такие как Hugging Face и GitHub, облегчают распространение моделей, но часто требуют включения подробной информации о предварительной обработке данных, процессах обучения и метриках оценки. Такой кусочный подход оставляет пользователей и исследователей с неполной картиной, затрудняя проверку утверждений или адаптацию моделей для различных приложений. В результате сообщество ИИ сталкивается с существенными преградами в области прозрачности, воспроизводимости и доверия.
Исследователи из Linux Foundation, Университета Оксфорда, Колумбийского университета и Generative AI Commons разработали Model Openness Framework (MOF) – комплексную систему, способствующую прозрачности и воспроизводимости при разработке моделей ИИ. MOF предоставляет систему классификации, оценивающую модели ИИ на основе полноты и открытости. Эта система требует включения весь компонентов жизненного цикла разработки модели и обязательного их выпуска под соответствующими открытыми лицензиями, обеспечивая полную прозрачность.
MOF определяет 17 основных компонентов прозрачности модели, включая наборы данных, код предварительной обработки данных, архитектуру модели, обученные параметры модели, метаданные, код обучения, код вывода, код оценки, данные, вспомогательные библиотеки и инструменты. Каждый компонент должен быть выпущен под открытыми лицензиями, подходящими для его типа, такими как лицензии, утвержденные OSI, для кода и CDLA-Permissive для данных. Задавая такие требования, MOF обеспечивает возможность полного осмотра, воспроизведения и расширения моделей, соответствуя принципам открытой науки. Такой комплексный подход решает недостатки текущих методов и устанавливает новый стандарт открытости в исследованиях в области ИИ.
Изображение:
Внедрение MOF показало значительные улучшения в прозрачности и воспроизводимости исследований в области ИИ. Модели, классифицированные в рамках этой системы, продемонстрировали улучшенную доступность для обзора, модификации и расширения, способствуя более коллективной и инновационной среде. Например, данная система успешно противостоит «открытому стиранию», когда модели ошибочно маркетингуются как открытые, несмотря на значительные ограничения. Отличая подлинно открытые модели от тех, которыми они не являются, MOF помогает пользователям и исследователям доверять и проверять модели, содействуя ответственному развитию ИИ.
Изображение:
MOF также представляет систему классификации на три уровня: Класс I, Класс II и Класс III. Класс III, входной уровень, включает основные компоненты, такие как архитектура модели и окончательные параметры, а также базовую документацию и результаты оценки. Класс II дополняет это полным кодом обучения и вывода, бенчмарк-тестами и вспомогательными библиотеками. Класс I, самый высокий уровень, соответствует идеалам открытой науки, требуя подробного научного отчета, исходных наборов данных для обучения и полных протоколов.
В заключение, Model Openness Framework обязывает полное раскрытие всех компонентов модели и их соответствующих лицензий, решая критические вопросы воспроизводимости и доверия. Эта система не только помогает исследователям и разработчикам более открыто делиться своей работой, но и помогает пользователям уверенно и ответственно внедрять и использовать модели ИИ.
Проверьте статью. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit
Найдите предстоящие AI вебинары здесь
Arcee AI выпустила DistillKit: Open Source, простой в использовании инструмент для трансформации обучения модели
Публикация Model Openness Framework (MOF): Улучшение прозрачности ИИ с 17 основными компонентами для полного жизненного цикла открытости и воспроизводимости — оригинальный текст от MarkTechPost.
Как интегрировать ИИ в ваш бизнес: практические советы
Шаги к успешному внедрению ИИ решений
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
- Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, внедряйте ИИ постепенно, анализируйте результаты и KPI.
- На основе данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai.ru. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
