테스트 및 평가, 대규모 언어 모델 (LLM) 의 안전성 향상
당사는 대형 언어 모델 (LLM) 에 대한 지속적인 평가 및 테스트를 제공하여 위험을 식별하고 운영 안전을 보장하며 AI 애플리케이션을 인증합니다.데이터 레이블링에 대한 전문 지식을 고급 테스트 방법론 및 품질 관리 조치와 결합하여 고객이 AI 모델에서 더 높은 수준의 보안 및 성능을 달성할 수 있도록 합니다.
지속적 평가 및 모니터링
지속적인 평가 및 모니터링
우리의 접근 방식에는 AI 모델의 무결성과 유용성을 장기적으로 유지하기 위해 LLM의 성능과 동작을 모니터링하는 지속적인 평가가 포함됩니다.
위험 완화를 위한 레드 팀 구성
Sapien은 자동화된 공격 시뮬레이션과 전문적인 인적 통찰력을 결합하여 잠재적인 심각한 취약성과 바람직하지 않은 행동을 탐지하는 하이브리드 레드 팀 방식을 사용합니다.
AI 시스템 인증
우리는 최신 표준에 따라 AI 애플리케이션의 안전성과 기능을 입증하는 인증을 도입할 준비를 하고 있습니다.이 서비스를 통해 고객은 AI 솔루션의 신뢰성과 안전성을 확실하게 보장할 수 있습니다.
LLM 리스크 우리가 해결한다
환각
AI가 허위 정보 또는 존재하지 않는 정보를 생성하지 못하도록 방지
잘못된 정보
부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보의 확산 문제 해결
부적격 조언
해를 끼칠 수 있는 중요한 주제에 대한 조언의 위험 완화
편향
고정관념을 영속화하고 특정 집단에 해를 끼치는 편견 제거
프라이버시 문제
개인 정보 공개에 대한 보호
사이버 위협
AI 시스템이 사이버 공격에 악용되지 않도록 보호
레드 팀 구성 및 전문 지식 LLM 평가
우리 팀은 보안, 기술 영역, 국방 및 창작 분야의 고도로 숙련된 전문가들로 구성되어 있으며 모두 정교한 평가를 수행할 수 있습니다.다양한 영역에서 얻은 전문 지식을 갖춘 Sapien의 레드 팀원들은 AI 모델의 안전성을 면밀히 조사하고 개선할 수 있는 자격을 갖추고 있습니다.
전문가와 함께하는 AI 강화 휴먼 피드백
Sapien은 AI 모델을 미세 조정하는 데 인간의 통찰력이 매우 중요하다고 생각합니다.당사의 데이터 라벨링 서비스는 실제 세계의 복잡성과 뉘앙스를 반영하는 고품질 교육 데이터를 제공하도록 설계되어 AI 애플리케이션이 높은 정확도와 적응성을 발휘할 수 있도록 합니다.
데이터 라벨링 작동 방식 보기
Sapien이 테스트 및 평가 서비스를 통해 AI 모델을 위한 확장 가능하고 안전한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.