要約:
- IBMは幻覚を検出するための原型ツールとモデルの不確実性を推定するためのツールをオープンソース化した。
- 新しいLoRAは、AIコンテンツ生成時に開発者がより多くの制御を持つための実験的なアダプターであり、Granite 3.1にデータが組み込まれる可能性がある。
- LoRAは、RAGアプリケーションでの幻覚識別とモデルの信頼性評価に役立つ。新しい機能をテストするためのIBM Researchのプレイグラウンド「Granite Experiments」も導入されている。
- LoRAは、他のGranite 3.0モデルにも同じパイプラインを使用して構築される可能性があり、開発者が必要に応じて機能をオン・オフできる構造化された入力を受け入れる。
- LoRAを活用することで、AIトレーニングデータと推論時のバイアス、危険、不正確なコンテンツを検出するIBMの独立したGranite Guardianモデルを補完する目的がある。
感想:
IBMの取り組みは、AIモデルの開発サイクルを早め、イノベーションを加速させる可能性がある。LoRAを通じて、開発者のフィードバックを取り入れ、AIモデルの信頼性や精度を向上させることが期待される。Granite Experimentsのようなプレイグラウンドで新しい機能をテストするアプローチは、AI開発において有益な成果をもたらす可能性があると感じます。
元記事: https://research.ibm.com/blog/Granite-adapter-experiments