Çdo qasje e përgjegjshme ndaj zbatimit të inteligjencës artificiale (IA) duhet të përfshijë politika sigurie , artefakte transparence dhe masa mbrojtëse , por të jesh përgjegjës me IA-në do të thotë më shumë sesa thjesht ndjekja e listave të kontrollit.
Produktet GenAI janë relativisht të reja dhe sjelljet e një aplikacioni mund të ndryshojnë më shumë sesa format e mëparshme të softuerëve. Për këtë arsye, duhet të shqyrtoni modelet që përdoren për të shqyrtuar shembuj të sjelljes së modelit dhe për të hetuar surprizat.
Nxitja është ndërfaqja e kudondodhur për bashkëveprimin me GenAI, dhe inxhinieria e këtyre nxitjeve është po aq art sa edhe shkencë. Megjithatë, ka mjete që mund t'ju ndihmojnë të përmirësoni empirikisht nxitjet për LLM-të, siç është Mjeti i Interpretimit të të Mësuarit (LIT). LIT është një mjet me burim të hapur për të kuptuar vizualisht dhe për të debuguar modelet e IA-së, që mund të përdoret si një debugger për punën e inxhinierisë së shpejtë . Ndiqni tutorialin e ofruar duke përdorur Colab ose Codelab.
Analizoni modelet Gemma me LIT
 Filloni Codelab-in |  Filloni Google Colab |
Figura 1. Ndërfaqja e përdoruesit e LIT: Redaktuesi i Pikave të të Dhënave në krye u lejon përdoruesve të modifikojnë kërkesat e tyre. Në fund, moduli LM Salience u lejon atyre të kontrollojnë rezultatet e spikaturisë.
Mund ta përdorni LIT në makinën tuaj lokale , në Colab ose në Google Cloud .
Përfshini ekipe jo-teknike në testimin dhe eksplorimin e modelit
Interpretueshmëria është menduar të jetë një përpjekje ekipore, që përfshin ekspertizën në politika, ligjore dhe më shumë. Mjeti vizual i LIT dhe aftësia interaktive për të shqyrtuar pikat e rëndësishme dhe për të eksploruar shembuj mund të ndihmojnë palët e ndryshme të interesuara të ndajnë dhe komunikojnë gjetjet. Kjo qasje mund të mundësojë më shumë diversitet perspektivash në eksplorimin, hetimin dhe debugging-un e modelit. Ekspozimi i shokëve tuaj të ekipit ndaj këtyre metodave teknike mund të rrisë kuptimin e tyre se si funksionojnë modelet. Përveç kësaj, një grup më i larmishëm ekspertize në testimin e hershëm të modelit mund të ndihmojë gjithashtu në zbulimin e rezultateve të padëshirueshme që mund të përmirësohen.
,Çdo qasje e përgjegjshme ndaj zbatimit të inteligjencës artificiale (IA) duhet të përfshijë politika sigurie , artefakte transparence dhe masa mbrojtëse , por të jesh përgjegjës me IA-në do të thotë më shumë sesa thjesht ndjekja e listave të kontrollit.
Produktet GenAI janë relativisht të reja dhe sjelljet e një aplikacioni mund të ndryshojnë më shumë sesa format e mëparshme të softuerëve. Për këtë arsye, duhet të shqyrtoni modelet që përdoren për të shqyrtuar shembuj të sjelljes së modelit dhe për të hetuar surprizat.
Nxitja është ndërfaqja e kudondodhur për bashkëveprimin me GenAI, dhe inxhinieria e këtyre nxitjeve është po aq art sa edhe shkencë. Megjithatë, ka mjete që mund t'ju ndihmojnë të përmirësoni empirikisht nxitjet për LLM-të, siç është Mjeti i Interpretimit të të Mësuarit (LIT). LIT është një mjet me burim të hapur për të kuptuar vizualisht dhe për të debuguar modelet e IA-së, që mund të përdoret si një debugger për punën e inxhinierisë së shpejtë . Ndiqni tutorialin e ofruar duke përdorur Colab ose Codelab.
Analizoni modelet Gemma me LIT
| Filloni Codelab-in | Filloni Google Colab |
Figura 1. Ndërfaqja e përdoruesit e LIT: Redaktuesi i Pikave të të Dhënave në krye u lejon përdoruesve të modifikojnë kërkesat e tyre. Në fund, moduli LM Salience u lejon atyre të kontrollojnë rezultatet e spikaturisë.
Mund ta përdorni LIT në makinën tuaj lokale , në Colab ose në Google Cloud .
Përfshini ekipe jo-teknike në testimin dhe eksplorimin e modelit
Interpretueshmëria është menduar të jetë një përpjekje ekipore, që përfshin ekspertizën në politika, ligjore dhe më shumë. Mjeti vizual i LIT dhe aftësia interaktive për të shqyrtuar pikat e rëndësishme dhe për të eksploruar shembuj mund të ndihmojnë palët e ndryshme të interesuara të ndajnë dhe komunikojnë gjetjet. Kjo qasje mund të mundësojë më shumë diversitet perspektivash në eksplorimin, hetimin dhe debugging-un e modelit. Ekspozimi i shokëve tuaj të ekipit ndaj këtyre metodave teknike mund të rrisë kuptimin e tyre se si funksionojnë modelet. Përveç kësaj, një grup më i larmishëm ekspertize në testimin e hershëm të modelit mund të ndihmojë gjithashtu në zbulimin e rezultateve të padëshirueshme që mund të përmirësohen.
,Çdo qasje e përgjegjshme ndaj zbatimit të inteligjencës artificiale (IA) duhet të përfshijë politika sigurie , artefakte transparence dhe masa mbrojtëse , por të jesh përgjegjës me IA-në do të thotë më shumë sesa thjesht ndjekja e listave të kontrollit.
Produktet GenAI janë relativisht të reja dhe sjelljet e një aplikacioni mund të ndryshojnë më shumë sesa format e mëparshme të softuerëve. Për këtë arsye, duhet të shqyrtoni modelet që përdoren për të shqyrtuar shembuj të sjelljes së modelit dhe për të hetuar surprizat.
Nxitja është ndërfaqja e kudondodhur për bashkëveprimin me GenAI, dhe inxhinieria e këtyre nxitjeve është po aq art sa edhe shkencë. Megjithatë, ka mjete që mund t'ju ndihmojnë të përmirësoni empirikisht nxitjet për LLM-të, siç është Mjeti i Interpretimit të të Mësuarit (LIT). LIT është një mjet me burim të hapur për të kuptuar vizualisht dhe për të debuguar modelet e IA-së, që mund të përdoret si një debugger për punën e inxhinierisë së shpejtë . Ndiqni tutorialin e ofruar duke përdorur Colab ose Codelab.
Analizoni modelet Gemma me LIT
| Filloni Codelab-in | Filloni Google Colab |
Figura 1. Ndërfaqja e përdoruesit e LIT: Redaktuesi i Pikave të të Dhënave në krye u lejon përdoruesve të modifikojnë kërkesat e tyre. Në fund, moduli LM Salience u lejon atyre të kontrollojnë rezultatet e spikaturisë.
Mund ta përdorni LIT në makinën tuaj lokale , në Colab ose në Google Cloud .
Përfshini ekipe jo-teknike në testimin dhe eksplorimin e modelit
Interpretueshmëria është menduar të jetë një përpjekje ekipore, që përfshin ekspertizën në politika, ligjore dhe më shumë. Mjeti vizual i LIT dhe aftësia interaktive për të shqyrtuar pikat e rëndësishme dhe për të eksploruar shembuj mund të ndihmojnë palët e ndryshme të interesuara të ndajnë dhe komunikojnë gjetjet. Kjo qasje mund të mundësojë më shumë diversitet perspektivash në eksplorimin, hetimin dhe debugging-un e modelit. Ekspozimi i shokëve tuaj të ekipit ndaj këtyre metodave teknike mund të rrisë kuptimin e tyre se si funksionojnë modelet. Përveç kësaj, një grup më i larmishëm ekspertize në testimin e hershëm të modelit mund të ndihmojë gjithashtu në zbulimin e rezultateve të padëshirueshme që mund të përmirësohen.