Yapay zeka güvenlik şirketi Plurai, özelleştirilmiş içerik koruma önlemleri için sentetik eğitim verisi üreterek yapay zeka güvenliğini artıran BARRED çerçevesini tanıttı. Bu çerçeve, 3 milyar parametreye sahip Qwen2.5-3B modelinin, 20 milyar parametreye sahip OpenAI'nin OSS-Safeguard-20B modelini; diyalog stratejisi, ajan çıktı doğrulaması ve tıbbi uyumluluk gibi görevlerde geride bırakmasını sağlıyor. BARRED çerçevesi, görevleri birden çok boyuta ayırıyor ve "asimetrik tartışma" süreci kullanarak uç durum örneklerini iyileştiriyor, böylece doğruluğu önemli ölçüde artırıyor. Değerlendirme kodu ve veri seti GitHub ve Hugging Face üzerinde erişilebilir durumda.
3 Milyar Parametreli Model, AI Güvenliği Görevlerinde 20 Milyar Parametreli Modeli Geride Bıraktı
Sorumluluk Reddi: Phemex Haberler'de sunulan içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. Üçüncü taraf makalelerden alınan bilgilerin kalitesi, doğruluğu veya eksiksizliğini garanti etmiyoruz. Bu sayfadaki içerik finansal veya yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz. Yatırım kararları vermeden önce kendi araştırmanızı yapmanızı ve nitelikli bir finans danışmanına başvurmanızı şiddetle tavsiye ederiz.