Arize запускає функцію динамічного моніторингу для виявлення збоїв у роботі моделей

Сервіс спостереження за штучним інтелектом Arize представила новий продукт, покликаний допомогти компаніям виявити проблеми, які з’являються, коли оперативні дані призводять до збоїв у роботі великих мовних моделей або видають неправильні результати. Цей інструмент, розроблений для інженерів у галузі штучного інтелекту, пропонує важливу інформацію для налагодження складних систем, визначаючи проблемні місця, які часто спричинені незначними змінами в коді.

За словами співзасновника і генерального директора Arize Джейсона Лопатецького, використання стандартних шаблонів і змінних підказок у системах штучного інтелекту може призвести до помилок і галюцинацій у великих мовних моделях. Ці помилки потенційно можуть поширювати дезінформацію або зашкодити репутації бренду, особливо в таких додатках, як чат-боти для обслуговування клієнтів або служби підтримки. Інструмент допомагає інженерам відстежувати варіативність підказок, дозволяючи їм виявляти та розв’язувати проблеми, пов’язані з введенням даних, шаблонами підказок або іншими факторами, що призводять до помилкових результатів.

За визначенням Лопатецького, варіабельність – це діапазон потенційних результатів, що генеруються моделями ШІ через варіації вхідних даних або рішень, прийнятих системою. Ця варіативність може призвести до виникнення системних проблем, оскільки результати діяльності штучного інтелекту впливають на наступні процеси прийняття рішень, посилюючи вплив помилок або невідповідностей.

Arize має на меті підтримати інженерів ШІ, надаючи інструменти для навігації в середовищі великих мовних моделей і систем ШІ. Лопатецький бачить майбутнє, в якому інженери зі штучного інтелекту відіграватимуть вирішальну роль у розробці інтелектуальних додатків, підкреслюючи потребу в спеціалізованих інструментах для управління мінливістю ШІ та забезпечення надійної продуктивності.

Позиціонуючи Arize як «Інформаційний центр для ШІ», Лопатецький визнає конкуренцію з боку таких відомих платформ, як Datadog, яка також займається моніторингом роботи штучного інтелекту. Однак він вважає, що Arize має перевагу завдяки своєму фокусу на специфічних завданнях ШІ та своїй гнучкості в адаптації до ландшафту індустрії штучного інтелекту, що постійно змінюється.

Оскільки розгортання ШІ стає все більш поширеним, попит на ефективні інструменти моніторингу та налагодження зростає. Зусилля Arize, спрямовані на вирішення цих викликів, відображають визнання індустрією складності та мінливості, притаманних системам ШІ, підкреслюючи потребу в надійних рішеннях для забезпечення стабільності та продуктивності в реальних умовах застосування.