GPT-4, 쥬라기-1, 제미니와 같은 대규모 언어 모델 (LLM) 의 등장은 제너레이티브 인공 지능의 급속한 발전을 입증했습니다.이 모델들은 놀랍도록 인간과 비슷한 텍스트를 생성하고 지능적으로 보이는 대화에 참여할 수 있습니다.그러나 잘못된 정보 생성, 유해한 편견 증폭, 투명성 결여와 같은 잠재적 위험에 대한 우려가 제기되고 있습니다.신뢰를 구축하고 위험을 완화하기 위해 AI 커뮤니티는 안전과 보안에 초점을 맞춘 엄격한 벤치마킹과 함께 설명 가능한 신경 생성 기술을 개발하는 데 우선 순위를 두어야 합니다.

기술적 견고성과 윤리적 조정에 맞게 조정된 해석 가능한 LLM 의사 결정 및 평가 프레임워크의 방법을 자세히 살펴보겠습니다.설명 가능성과 벤치마킹은 이러한 시스템의 기능이 계속 발전함에 따라 LLM을 안전하고 사회적으로 책임 있는 방향으로 이끄는 데 필수적인 상호 보완적인 접근 방식입니다.

설명 가능한 신경 생성

신경망 내부 피어링을 위한 해석 가능성 방법

기존의 코드 기반 소프트웨어와 달리 내부 작동 신경망 불투명하고 이해하기 어려울 수 있습니다.LLM이 입력 데이터를 분석하고 특정 출력에 도달하는 방법을 설명하는 광범위한 해석 방법 툴킷이 등장했습니다.일반적인 기술 범주는 다음과 같습니다.

주의 메커니즘: 주의 가중치는 입력의 여러 부분에 주어진 상대적 중요도를 나타내는 모델 매개변수입니다.주의 분포를 시각화하면 각 출력 토큰을 생성할 때 모델이 어떤 입력 토큰에 초점을 맞추고 있는지 파악할 수 있습니다.그러나 주의만으로는 모델의 추론 과정을 완전히 설명하지 못할 수 있습니다.

특징 속성: 이러한 방법은 주어진 모델 출력에 가장 크게 기여한 입력 특성을 강조합니다.예를 들어, 현저성 맵은 모델 기울기를 사용하여 이미지 분류 결정에 가장 큰 영향을 미친 입력 픽셀을 보여줍니다.기여도 분석 기법은 이해하기 쉽지만 모델에 따라 달라지기 때문에 해석하기 어려운 경우가 많습니다.

표현 분석: 모델의 학습된 잠재 표현에서 데이터가 인코딩되는 방식을 분석하면 해당 지식을 하향식으로 이해할 수 있습니다.모델 표현에 적용된 클러스터링, 차원 축소 및 기타 비지도 학습 기법을 통해 모델이 캡처한 관계와 의미를 파악할 수 있습니다.

지식 추적: 교육 중 모델 표현의 변화를 모니터링하면 지식이 어떻게 축적되는지 알 수 있습니다.예를 들어 단어 벡터 공간을 분석하여 시간이 지남에 따라 의미론적 관계가 어떻게 나타나는지 확인할 수 있습니다.이러한 동적 관점은 정적 표현 분석에 도움이 됩니다.

신경망 해석 가능성의 응용

설명 가능한 신경 생성을 통해 제공되는 투명성은 다음과 같은 몇 가지 중요한 용도로 사용됩니다.

모델 디버깅: 해석 기법은 오류나 편향을 특정 구성 요소에 귀속시켜 모델의 결함과 한계를 진단하는 데 도움이 됩니다.디버깅은 또한 모델이 가짜 패턴을 악용하는 “영리한 해킹”을 탐지하는 데도 도움이 됩니다.이 프로세스를 통해 문제를 해결하고 안정성을 개선할 수 있습니다.

모델 결정 감사: 모델 행동에 대한 설명을 제공하면 사용자가 추론 프로세스가 기대에 부합하는지 확인할 수 있어 신뢰가 구축됩니다.설명은 또한 보호 집단에 대한 차별과 같은 잠재적 피해를 식별하는 데도 도움이 됩니다.

성능 향상: 모델 표현, 주의 패턴 등을 해석하여 얻은 통찰력을 바탕으로 아키텍처 변경 및 교육 목표 및 하이퍼파라미터의 개선에 도움이 될 수 있습니다.설명 가능성을 통해 모델의 기능을 이해하는 데 기반을 둔 반복적인 개선이 가능합니다.

신경망 해석 가능성의 문제점

그러나 다음과 같은 상당한 과제와 미해결 질문이 여전히 남아 있습니다.

• 엄격하게 평가하지 않으면 설명 자체가 편견을 유발하거나 강화할 수 있습니다.
• 많은 기법은 상당한 계산 오버헤드를 추가하여 확장성을 제한합니다.
• 대형 모델의 블랙박스 부품은 여전히 해석이 어려울 수 있습니다.
• 정확성과 해석 가능성 간에는 본질적인 장단점이 있습니다.
• 설명에 대한 인간의 평가는 어렵고 주관적이며 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.

설명 가능한 신경 생성이 성숙함에 따라 이러한 문제를 해결하고 모범 사례를 확립하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

LLM을 위한 안전 및 보안 벤치마킹

LLM의 중요한 안전 및 보안 측면을 평가하려면 설명 가능성과 함께 포괄적인 벤치마킹 및 표준화된 지표가 필수적입니다.

사실적 정확성 평가

LLM에서 생성한 콘텐츠의 사실적 정확성을 확인하는 것은 잘못된 정보의 전파를 방지하는 데 매우 중요합니다.

• 결과를 Wikipedia와 같은 지식 기반과 비교하여 검증하여 정확도를 자동으로 확인할 수 있습니다.
• 인간 평가 패널은 사실의 정확성을 수동으로 평가할 수 있습니다.
• 불확실성을 추정하고 확신이 없을 때는 기권하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.

그러나 주관적이거나 모호하거나 논란의 여지가 있는 정보로 인해 사실적 정확도를 평가하는 것은 복잡합니다.

논리적 일관성 측정

LLM은 명확한 프롬프트가 주어지면 일관된 추론을 제시해야 합니다.논리적 일관성을 평가하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략이 있습니다.

• 모델에 모순되는 프롬프트와 적대적인 예를 적용하면 의사 결정 경계의 안정성을 조사할 수 있습니다.
• 다단계 추론 과제는 결론이 격차나 모순 없이 논리적으로 따르는지 평가합니다.
• 다양한 무작위 하이퍼파라미터 및 훈련 체계에서의 스트레스 테스트 모델은 신뢰성을 확인합니다.

논리적 불일치는 모델이 부적절하게 패턴을 일치시키거나 훈련 데이터를 패로팅하고 있음을 나타냅니다.

윤리적 조정 평가

LLM이 해로운 고정관념, 편견 및 독성을 지속하지 않는 정도를 벤치마킹하는 것이 중요합니다.

• 모델을 계측하여 인종, 성 정체성 등과 관련된 민감한 속성의 사용을 감지할 수 있습니다.
• 분류기는 유해한 언어, 미세 공격 및 기타 문제가 되는 콘텐츠를 식별할 수 있습니다.
• 적대적 테스트는 모델 입력을 조작하여 편향을 조사합니다.
• 인간의 평가는 미묘한 윤리적 문제를 판단하는 데 필수적입니다.

윤리적 위험의 모든 측면을 파악하는 단일 벤치마크는 없습니다. 일련의 테스트가 필요합니다.

보안 보호 조치 평가

LLM 및 기본 교육 데이터는 오용 및 취약성으로부터 보호되어야 합니다.

• 시뮬레이션된 공격을 통한 침투 테스트를 통해 데이터 노출 또는 모델 해킹의 잠재적 벡터를 찾아냅니다.
• 액세스 제어, 의심스러운 활동 모니터링, 데이터 익명화는 모델과 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
• 교육 데이터 및 프로세스를 감사하면 보안 관련 문제가 모델에 포함될 가능성이 줄어듭니다.
• 모델 파라미터와 통신을 암호화하면 추출이나 잘못된 방향을 방지할 수 있습니다.

심층 보안 관행과 사전 예방적 테스트를 결합하면 취약성을 식별하고 완화할 수 있습니다.

인간 피드백 (RLHF) 을 통한 강화 학습 덕분에 LLM이 지속적으로 개선됨에 따라 이러한 모델을 책임감 있게 조정하려면 설명 가능한 신경 생성과 안전 및 중요 기능에 초점을 맞춘 엄격한 벤치마킹이 필수적입니다.해석성 기법을 활용하면 “블랙박스를 열어” 결함을 진단하고 투명성을 확보할 수 있으며, 맞춤형 벤치마크는 위험 완화 진행 상황을 정량적으로 추적할 수 있습니다.

설명 가능성 방법을 개선하고, 표준 벤치마크를 개발하고, 모범 사례를 인스턴스화하기 위해서는 여전히 상당한 연구가 필요합니다.그러나 이러한 접근 방식을 결합하면 LLM의 백엔드 처리를 이해하고, 몇 가지 문제를 파악하고, 혜택을 주고 위협하지 않는 방식으로 혁신을 이끌어 낼 수 있습니다.인적 피드백을 통해 우리는 유능할 뿐만 아니라 유익하고 윤리적이며 신뢰할 수 있는 LLM을 양성할 수 있습니다.

데이터 라벨링을 위한 Sapien 활용

물론 안전하고 견고하며 윤리적인 LLM을 개발하려면 고품질 교육 데이터가 필요합니다.대규모 모델을 학습하는 데 필요한 대규모 데이터 세트에 수동으로 레이블을 지정하는 것은 어렵고 시간도 많이 걸립니다.Sapien이 확장 가능한 데이터 라벨링 솔루션을 제공하여 LLM 혁신을 가속화하는 방법은 다음과 같습니다.

Sapien의 글로벌 네트워크 및 품질 보증

Sapien은 복잡하고 미묘한 데이터에 레이블을 지정할 수 있는 액세스 권한을 전 세계 도메인 전문가에게 부여합니다.당사의 독자적인 품질 시스템은 일관성을 유지하기 위해 실시간 피드백을 제공합니다.이러한 조합을 통해 정확한 LLM 교육의 핵심인 무결성을 유지하면서 전문 사용 사례에 맞게 조정된 레이블이 지정된 데이터를 사용할 수 있습니다.

보안 및 지원되는 데이터 유형

Sapien은 256비트 AES 암호화와 엔터프라이즈급 보안을 통해 민감한 데이터를 보호합니다.당사 플랫폼은 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 비롯한 다양한 데이터 유형을 지원합니다.이러한 다양한 기능을 통해 컴퓨터 비전 및 자연어 작업 모두에 대해 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.

자동화된 워크플로우

Sapien은 데이터 분석을 자동화하여 맞춤형 견적, 결제, 모니터링 및 내보내기를 제공합니다.이를 통해 원시 데이터부터 LLM 및 기타 AI 모델을 위한 고품질 교육 세트에 이르는 엔드 투 엔드 라벨링 프로세스가 간소화됩니다.

LLM용 데이터 라벨링 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 Sapien에 문의하여 데모를 예약하세요.