Makine Öğrenimine Giriş: Üretken Modeller

Ayırt edici bir model p(y|x)'ı öğrenirken, üretken bir model genellikle p(x) veya p(x|c)'yi, genellikle

VAE'ler gizli değişkenler ve varyasyonel bir sınır kullanır; GAN'lar üretici ve ayırt ediciyi düşmanca eğitir; difüzyon modelleri gürültü oluşturma sürecini tersine çevirmeyi öğrenir.

Diagram 1 · Use the button to switch views

Diyagram: Duskcoil. Üretilen çıktının doğruluğunu, haklarını, kaynağını veya güvenliğini belirlemez.

Koşullara uyumu, gerçekliği, gizliliği, telif hakkını, önyargıyı, zararlı çıktıyı ve ifşayı değerlendirin—sadece görsel ölçütleri değil. Birincil kaynak doğrulaması olmadan üretilen materyali kanıt olarak ele almayın.

• Otomatik Kodlamalı Varyasyonel Bayes
• Gürültü Giderici Difüzyon Olasılıksal Modelleri

Üç aile ve uygulama ödünleşmeleri

Bir VAE, kodlayıcı q_\phi(z|x) ve kod çözücü p_\theta(x|z) kullanır ve yeniden yapılandırmayı düzenlemeyle dengeleyen bir ELBO'yu maksimize eder. Gizli dağılım. Bir GAN, minimax oyunu \min_G\max_D\mathbb E[\log D(x)]+\mathbb E[\log(1-D(G(z)))]'da bir üretici ve bir ayırıcı eğitir. Keskin çıktılar üretebilir, ancak mod çökmesi ve kararsız eğitim endişe kaynağı olmaya devam etmektedir. Bir difüzyon modeli, x_0'a kademeli olarak gürültü ekler ve ters işlemin yaklaşık olarak yapılabilmesi için gürültüyü \epsilon tahmin etmeyi öğrenir. Kalite, hız, kontrol edilebilirlik, olasılık ve bellek farklı ödünleşmelerdir.

Başarısızlık durumları ve değerlendirme

Olası görüntüler ve metinler otomatik olarak doğru değildir. Eğitim ifadelerinin ezberlenmesi, kişilerin, ticari markaların veya gizli verilerin sızdırılması, talimatlarla ilgisiz çıktılar, önyargı güçlendirmesi ve uydurma alıntılar yaygın başarısızlık nedenleridir. Tek bir otomatik ölçüte güvenmek yerine, kaynak izleme, benzerlik araması, uzman incelemesi, kırmızı ekip çalışması ve duruma özgü insan değerlendirmesini birleştirin. Üretilen çıktıyı asla tıbbi, yasal veya güvenlik işlemleri için birincil kanıt olarak kullanmayın.

Giriş koşulunu, sistem istemini, model sürümünü, rastgele tohumu, filtreleri ve üretim zamanını kaydedin. Telif hakkı, gizlilik ve kullanım koşullarını kontrol edin; gizli girdiyi harici bir hizmete göndermeyin. Tehlikeli istekleri reddedin ve belirsiz olanlar için açıklama isteyin. Üretilen görüntüler sentetik olarak etiketlenmeli ve kişiler için onay ve dağıtım yöntemi dikkate alınmalıdır.

1. Üretim amacını ve yasaklanmış kullanımları belirtin.

2. Kaynak, lisans ve silme isteklerini takip edin.

3. Uyumluluğu, gerçekliği, sızıntıyı ve önyargıyı ayrı ayrı değerlendirin.

4. İnsan onayı, kaynak kontrolü, reddetme ve geri alma sağlayın.

5. [NIST Üretken Yapay Zeka] Profil](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)

Şartlandırma, arama ve tekrarlanabilirlik

Bir şart sağlamak, ona uyulacağını garanti etmez. Güçlü sınıflandırıcı içermeyen yönlendirme, çeşitliliği azaltırken veya doygunluğa neden olurken uyumu iyileştirebilir. Sıcaklık, en iyi p, yineleme sayısı ve yönlendirme ölçeği, hem kalite ayarları hem de tekrarlanabilirlik ve hesaplama maliyeti için özelliklerdir. Varsayılanlara güvenmek yerine model tanımlayıcısını, ağırlık karmasını, zamanlayıcıyı, tohumu ve ön işlemeyi kaydedin.

Alma veya harici veri koşulları oluşturmayı etkilediğinde, oluşturulan metni alınan kanıtlardan ayrı tutun. Mevcut bir URL, bir iddianın desteklendiğini kanıtlamaz. Arama zamanını, sorguyu, belge sürümünü ve alıntılanan aralığı saklayın; kanıt yetersizse, tahmin etmek yerine bunu belirtin. Yapılandırılmış çıktıyı JSON Şeması ile doğrulayın ve sözdizimini ve doğruluğunu bağımsız olarak test edin.

Değerlendirme tasarımının karşılaştırılması

Değerlendirme kümesine belirsiz talimatları, çelişkili koşulları, bilinen kişi benzerliklerini, kişisel görünümlü dizeleri, tehlikeli alanları ve desteklenmeyen dilleri dahil edin. Ortalama değerlere ek olarak, en kötü durumları ve reddetme oranını da raporlayın. İnsan değerlendirmesi, istemleri, sıralamayı, körleştirmeyi ve değerlendiriciler arası anlaşmayı belgelemelidir.

Başarısızlık durumu: başarılı bir demodan denetimsiz sürüme

Küçük bir çekici örnek kümesi, tekrarlanan istemlerdeki istikrarsızlığı gizler, Hızlı enjeksiyon, eğitim verisi benzeri çıktı ve uzun konuşmalarda koşulların kaybı. Kullanıcı girdisinin doğrudan gelecekteki eğitime gönderilmesi, kişisel veya kötü amaçlı verilerin kalıcı olmasına neden olabilir. Onay, amaç, saklama ve silme yollarını tanımlayın; eğitim adaylarını izole edin ve inceleyin. Araç kullanan modellere en az ayrıcalık, argüman doğrulama, yürütmeden önce onay ve maliyet ve çağrı sınırları verin.

Küçük, aşamalı bir uygulama

1. Gerçekten üretim gerektiren yerleri, arama, şablonlar veya kişilerin yeterli olduğu yerlerden ayırın.

2. Kabul ve yasaklama koşullarını örneklerle sabit bir değerlendirme kümesine dönüştürün.

3. Giriş/çıkış filtrelerini, kanıt kontrollerini ve şema doğrulamasını modelden bağımsız tutun.

4. Sınırlı bir kitleyle gölge testi yapın ve başarısızlık sınıflarını, gecikmeyi, yeniden denemeleri ve inceleme çabasını ölçün.

5. Sürümleri sabitleyin, kademeli olarak yayınlayın ve ciddi bir olayda güvenli bir yanıta geri dönün veya özelliği devre dışı bırakın.

6. Gerilemeleri ve iyileştirmeleri tespit etmek için her güncellemeden sonra sabit ve olay kümelerini yeniden çalıştırın.

Kalite tek bir ölçüt değildir. Bir ürün spesifikasyonudur. Üretilmeyenleri, gösterilen kanıtları ve sonucu kimin onayladığını belirtmelidir.

• NIST AI 600-1: Üretken Yapay Zeka Profili
• OECD Yapay Zeka Prensipleri

Operasyonel sınırlar ve değişiklik yönetimi

Sorumluluk sınırı arayüzde görünür olmalıdır. Kullanıcıların düzenleyebileceği taslaklar, kanıt kontrolünden geçirilmiş özetler ve otomatik olarak yürütülen komutlar aynı görsel işleme sahip olmamalıdır. Bir çıktının üretildiğini, neyin kontrol edildiğini, referans verilen kaynakları ve son güncelleme zamanını gösterin. Yüksek etkili eylemler, doğrudan üretilen metinden yürütülmek yerine, yazılı adaylara dönüştürülmeli ve yetkilendirme ve kullanıcı onayından geçmelidir.

Sağlayıcı güncellemeleri, filtre değişiklikleri ve istem değişiklikleri davranış değişiklikleridir. Tekrarlanabilir sürümleri sabitleyin ve yeni reddedilen normal girdiler, dile özgü gerilemeler, maliyet ve gecikme dahil olmak üzere farklılıkları karşılaştırın. Kullanımdan kaldırıldığında, günlükler, gömülü dosyalar, önbellekler ve silme kapsamını kontrol edin. Veri ince ayarı. Özetlenmiş metinler de dahil olmak üzere, kimliği gizlenmiş kırmızı ekip hatalarını regresyon testlerine ekleyin ve olay sayısını kullanım, ret oranı ve inceleme redleri ile birlikte yorumlayın.