「GiskardはHuggingFaceにGiskard Botをリリースします：HuggingFace Hubにプッシュした機械学習モデルの問題を自動的に検出するボットです」

「GiskardがHuggingFaceにGiskard Botをリリース：HuggingFace Hubへのプッシュ時の機械学習モデルの問題を自動的に検出するボット」

2023年11月8日に発表された画期的な開発では、Giskard Botが機械学習（ML）モデルのゲームチェンジャーとして登場し、大規模言語モデル（LLM）や表形式のモデルに対応しています。このオープンソースのテストフレームワークは、モデルの整合性を確保するために専用されており、HuggingFace（HF）プラットフォームとシームレスに統合された多くの機能を提供しています。

Giskardの主な目標は明確です。

• 脆弱性の特定。
• ドメイン固有のテストの生成。
• CI/CDパイプライン内でのテストスイートの自動化実行。

Giskardは、Hugging Faceのコミュニティベースの哲学に沿ったAI品質保証（QA）のオープンプラットフォームとして機能します。

• このAI論文は、大規模言語モデルに対する敵対的攻撃に対する規則遵守の評価のための新しい機械学習フレームワークであるRuLESを紹介しています
• このAI論文では、「PolyID：高性能バイオベースポリマーの発見における機械学習の先駆者」として、ポリ－ンにおける機械学習を紹介しています
• 「AIの力による消費者の支払い行動予測」

導入された最も重要な統合の1つは、HFハブ上のGiskardボットです。このボットにより、Hugging Faceのユーザーは、新しいモデルがHFハブにプッシュされるたびに自動的に脆弱性レポートを公開することができます。これらのレポートは、HFディスカッションおよびモデルカードでプルリクエストを介して表示され、バイアス、倫理的な懸念、堅牢性などの潜在的な問題の即座の概要を提供します。

記事の中で示されている魅力的な例は、Giskardボットの能力を示しています。Twitter分類にRobertaを使用した感情分析モデルがHF Hubにアップロードされたとします。Giskardボットは、テキスト特徴で特定の変換を行うことで予測を大幅に変更する5つの潜在的な脆弱性を迅速に特定します。これらの調査結果は、トレーニングセットの構築時にデータ拡張戦略を実装する重要性を強調し、モデルの性能に深く入り込むものです。

Giskardの特徴は、量だけでなく品質にもコミットしていることです。このボットは脆弱性を定量化するだけでなく、定性的な洞察も提供します。モデルカードに変更を提案し、バイアス、リスク、または制約事項を強調します。これらの提案は、HFハブ内のプルリクエストとしてシームレスに表示され、モデル開発者のレビュープロセスを効率化します。

Giskardスキャンは、標準的なNLPモデルに限定されるものではありません。これはLLMにも対応し、IPCCレポートを参照するLLM RAGモデルの脆弱性スキャンを展示します。スキャンは、幻想、誤情報、有害性、機密情報の開示、および堅牢性に関連する懸念を明らかにします。たとえば、IPCCレポートの作成に使用される方法論に関して機密情報を明らかにしない問題が自動的に特定されます。

しかし、Giskardは識別にとどまることはありません。ユーザーには、Hugging Face Spacesの専門ハブにアクセスすることができ、モデルの障害についての具体的な洞察を得ることができます。これにより、ドメインの専門家との協力や、独自のAIユースケースに合わせたカスタムテストの設計が容易になります。

Giskardによってデバッグテストが効率的に行われます。このボットは、問題の根本原因を理解し、デバッグ中に自動化された洞察を提供します。テストを提案し、予測への単語の寄与を説明し、洞察に基づいた自動アクションを提供します。

Giskardは一方通行ではありません。ドメインの専門家からのフィードバックを「招待」機能を通じて奨励しています。この集約されたフィードバックは、モデルの精度と信頼性を高めるために開発者をガイドする、潜在的なモデルの改善の包括的なビューを提供します。

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