使用 AI 模型可能伴随风险,但 AI 在标记和规避这些风险方面也正变得越来越智能。
当 IBM Research 去年发布其 Granite Guardian 模型时,团队认为它们是当时检测生成式 AI 相关广泛风险的最强大工具。如今,首个独立评估所谓 AI“护栏”模型的基准测试显示,Granite Guardian 位居榜首。
IBM Granite Guardian 模型在新的 GuardBench 排行榜前 10 名中占据了 6 个席位,这是首个第三方衡量 AI 分类器在标记有害或恶意提示以及 LLM 生成响应方面表现的基准。排名前三的模型——Granite Guardian 3.1 8B、Granite Guardian 3.0 8B 和 Granite Guardian 3.2 5B——也获得了公众的广泛认可,在开源 AI 模型中心 Hugging Face 上的下载量已接近 36,000 次。
GuardBench 由欧盟委员会联合研究中心的研究人员创建,包含 40 个数据集,其中 5 个是全新的。除了是首个用于测试 AI 安全性的独立基准外,它还是首个将测试问题扩展到英语之外的基准,提供法语、德语、意大利语和西班牙语的测试。
Granite Guardian 此前已在多种公开数据集上表现突出。GuardBench 的结果进一步证实了这些模型的能力,包括在模型未明确训练过的语言上的表现。“我们仅用英语数据训练了 Granite Guardian,”领导该项目的 IBM 研究员 Prasanna Sattigeri 表示。“我们表现如此出色,说明我们一开始就拥有一个强大的多语言 Granite LLM。”
排名前四的 Granite Guardian 模型在 GuardBench 的 40 个数据集上得分分别为 86% 和 85%。相比之下,仅有的另外两家进入前 10 的公司 Nvidia 和 Meta,其护栏模型得分分别为 82%、80%、78% 和 76%。
研究人员去年 11 月在 EMNLP 上发布了 GuardBench,这是顶级自然语言处理会议。由于他们的论文在 IBM 发布 Granite Guardian 模型之前就已发表,上周上线的 GuardBench 排行榜是对 IBM 模型的首次公开验证。
“我们并不感到意外,但很高兴看到它们在我们尚未测试过的基准上泛化和表现如此出色,”参与开发 Granite Guardian 团队的 IBM 研究员 Inkit Padhi 表示。
Granite Guardian 被设计为可与任何 LLM 配合运行,无论其权重是开放的还是专有的。这些模型还根据 IBM 的 AI Risk Atlas 进行训练,以标记社会偏见内容、仇恨、辱骂或亵渎(HAP)语言,以及用户试图‘越狱’或绕过 LLM 安全控制的任何尝试。
与许多其他护栏模型不同,Granite Guardian 还被训练用于检测可能包含不正确或误导性信息的‘幻觉’响应,包括在检索增强生成(RAG(检索增强生成))应用中。这些模型可以匹配专门的幻觉检测器的性能,并通过 build-your-own-detector 提示针对其他风险维度进行定制。
“没有其他单一的防护模型能如此全面地覆盖各种风险和危害,”IBM 院士 Kush Varshney 在 LinkedIn 上表示。
团队将 Granite Guardian 的大部分能力归功于其训练数据的质量。研究人员聘请了来自不同背景的人员来标注不良内容的示例。他们还纳入了在旧版 Granite 语言模型上进行内部红队演练时生成的合成数据。
速度是防护栏模型能否成功的决定性因素之一。当大语言模型可能正在生成数百万个词时,实时过滤不良内容可能会带来用户不愿容忍的额外延迟。
在这方面,Granite Guardian 系列同样表现出色。IBM 研究人员开发了多个轻量级变体,为用户提供更多灵活性。今年早些时候发布了仅专门用于 HAP 检测的过滤器。研究人员还通过识别和剪枝冗余层,将 Granite Guardian 8B 模型精简至 5B。
这一干预措施将推理速度提升了 1.4 倍,且没有任何精度损失。5B 模型(目前在 GuardBench 上排名第 3)还引入了新功能,包括能够在多轮对话中标记有害评论,并表达其回复的确定性程度。
Granite Guardian 系列在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证提供,也可通过 IBM 的 watsonx AI 平台获取。这些模型的最新量化版本也可在 Hugging Face 上获取。
转载声明:本文为转载整理,原文版权归原作者及原站点所有。
原文来源:IBM Research Blog
原创地址:https://research.ibm.com/blog/granite-guardian-tops-guardbench
原文作者:Kim Martineau;如有侵权,请联系管理员删除。