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# Informatique # Calcul et langage

Granite Guardian : La solution de sécurité IA

Granite Guardian protège les conversations IA des contenus nuisibles de manière efficace.

Inkit Padhi, Manish Nagireddy, Giandomenico Cornacchia, Subhajit Chaudhury, Tejaswini Pedapati, Pierre Dognin, Keerthiram Murugesan, Erik Miehling, Martín Santillán Cooper, Kieran Fraser, Giulio Zizzo, Muhammad Zaid Hameed, Mark Purcell, Michael Desmond, Qian Pan, Zahra Ashktorab, Inge Vejsbjerg, Elizabeth M. Daly, Michael Hind, Werner Geyer, Ambrish Rawat, Kush R. Varshney, Prasanna Sattigeri

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Révolution de la sécurité Révolution de la sécurité de l'IA interactions AI en toute sécurité. Granite Guardian assure des
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Dans un monde où l'intelligence artificielle devient de plus en plus courante, il est essentiel de s'assurer que ces systèmes agissent de manière sûre et responsable. C'est là que Granite Guardian entre en jeu. C'est un ensemble de modèles conçu pour détecter les risques dans les prompts (ce que les utilisateurs disent) et les réponses (ce que l'IA dit) des grands modèles de langage (LLMs). Son objectif est de garder les conversations à l'abri de contenus nuisibles comme les préjugés sociaux, les jurons, la Violence, et plus encore.

Qu'est-ce que Granite Guardian ?

Granite Guardian, c'est comme un bouclier protecteur pour les modèles de langage IA. Pense à ça comme un filet de sécurité conçu pour attraper du contenu nuisible ou inapproprié avant qu'il n'atteigne les utilisateurs. Cet ensemble de modèles propose une approche avancée pour identifier les risques et les comportements dangereux, garantissant que l'IA ne dit pas des choses qu'elle ne devrait pas.

Pourquoi avons-nous besoin de Granite Guardian

Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans la vie quotidienne, le potentiel d'abus augmente. Les gens peuvent demander à l'IA de faire toutes sortes de choses, dont certaines peuvent être nuisibles ou contraires à l'éthique. Par exemple, imagine quelqu'un demandant à une IA comment commettre un crime. Sans protections appropriées, l'IA pourrait par inadvertance fournir des informations dangereuses. C'est là que des modèles comme Granite Guardian interviennent—pour attraper ces demandes et réponses nuisibles.

Comment fonctionne Granite Guardian ?

Granite Guardian utilise une gamme de techniques pour détecter les risques. Il a été formé sur un ensemble de données spécial qui inclut des exemples de contenu nuisible et comment les identifier. Cet ensemble combine des retours humains réels et des exemples synthétiques pour s'assurer qu'il couvre un large éventail de situations. Il recherche différents types de risques, tels que :

  • Préjugés sociaux : C'est quand le langage reflète des préjugés contre des groupes spécifiques. Par exemple, si quelqu'un demande des opinions sur un groupe de manière négative, le modèle le signale.

  • Jurons : Si quelqu'un utilise un langage offensant, Granite Guardian peut le détecter et le marquer comme dangereux.

  • Violence : Toute demande ou réponse qui promeut la violence est signalée. Pense à ça comme si l'IA disait, "Whoa là !"

  • Contenu sexuel : Le modèle peut repérer du matériel sexuel inapproprié et empêcher sa diffusion.

  • Jailbreaking : Cela fait référence aux tentatives de tromper l'IA pour fournir des informations nuisibles ou contourner ses protections.

  • Risques d'hallucination : Cela se produit lorsque l'IA fournit des réponses qui ne sont pas basées sur le contexte donné. Par exemple, si la réponse de l'IA ne correspond pas à l'information qu'on lui a fournie, cela pourrait indiquer un problème.

Être open source

Une des super choses à propos de Granite Guardian, c'est qu'il est open source. Ça veut dire que tout le monde peut consulter le code, l'utiliser, et même l'améliorer. L'espoir est qu'en partageant cette technologie, plus de gens puissent construire des systèmes d'IA responsables et s'assurer que tout le monde joue bien dans le bac à sable.

Des résultats qui parlent d'eux-mêmes

Granite Guardian a été testé contre d'autres modèles pour voir comment il performe. Jusqu'à présent, les résultats sont impressionnants. Il a obtenu des scores élevés dans la détection des prompts et des réponses nuisibles sur divers critères. Ça signifie que lorsqu'il est mis à l'épreuve, Granite Guardian identifie constamment les contenus dangereux mieux que beaucoup d'alternatives. Dans certains domaines, il a atteint une aire sous la courbe ROC (AUC) de 0,871—un exploit impressionnant dans le monde de l'IA.

Lutter contre les risques d'hallucination RAG

Un autre domaine où Granite Guardian brille, c'est dans la génération augmentée par récupération (RAG). Cette technique aide l'IA à fournir des informations plus précises en s'appuyant sur des documents pertinents. Cependant, cela peut parfois mener à ce qu'on appelle des "hallucinations", où l'IA pourrait inventer des informations. Granite Guardian aide à garder ces hallucinations sous contrôle en s'assurant que le contexte fourni et les réponses générées s'alignent correctement.

Applications pratiques

Qu'est-ce que tout ça signifie dans la vie réelle ? Granite Guardian peut être intégré dans diverses applications, y compris des chatbots, des outils de service client, et même des plateformes éducatives. Sa polyvalence signifie qu'il peut s'adapter à différents besoins tout en protégeant les utilisateurs des contenus nuisibles.

Défis à venir

Malgré tous ses avantages, Granite Guardian n'est pas sans défis. Le monde de l'IA est complexe, et déterminer ce qui est "nuisible" peut parfois dépendre du contexte. Par exemple, quelque chose jugé nuisible dans un scénario peut ne pas l'être dans un autre. Cette ambiguïté rend nécessaire d'aborder la sécurité de l'IA avec soin et nuance.

Entraînement avec les meilleures pratiques

Granite Guardian utilise les meilleures pratiques lors de l'entraînement de ses modèles. Cela inclut la collecte d'un ensemble diversifié d'annotations humaines pour s'assurer qu'il peut reconnaître un large éventail de contenus nuisibles. Le processus de formation est rigoureux, en se concentrant sur la capacité du modèle à identifier correctement les prompts et les réponses dangereuses.

Un futur avec Granite Guardian

Granite Guardian n'est qu'un pas vers un futur IA plus sûr. Il symbolise la prise de conscience croissante de la nécessité d'une utilisation responsable de l'IA. À mesure que la société continue d'adopter la technologie IA, des modèles comme Granite Guardian seront essentiels pour atténuer les risques et garantir que les interactions avec l'IA restent positives et productives.

Conclusion

En conclusion, Granite Guardian représente un progrès significatif dans la sécurité de l'IA. Avec sa capacité à détecter une variété de risques, il offre un filet de sécurité pour les utilisateurs et les développeurs. Open-source et en constante amélioration, Granite Guardian établit une norme élevée pour le développement responsable de l'IA. C'est un modèle qui vise à garder nos conversations numériques sûres et amicales, prouvant que, bien que le monde de l'IA puisse être complexe, protéger les utilisateurs n'a pas à l'être.

Source originale

Titre: Granite Guardian

Résumé: We introduce the Granite Guardian models, a suite of safeguards designed to provide risk detection for prompts and responses, enabling safe and responsible use in combination with any large language model (LLM). These models offer comprehensive coverage across multiple risk dimensions, including social bias, profanity, violence, sexual content, unethical behavior, jailbreaking, and hallucination-related risks such as context relevance, groundedness, and answer relevance for retrieval-augmented generation (RAG). Trained on a unique dataset combining human annotations from diverse sources and synthetic data, Granite Guardian models address risks typically overlooked by traditional risk detection models, such as jailbreaks and RAG-specific issues. With AUC scores of 0.871 and 0.854 on harmful content and RAG-hallucination-related benchmarks respectively, Granite Guardian is the most generalizable and competitive model available in the space. Released as open-source, Granite Guardian aims to promote responsible AI development across the community. https://github.com/ibm-granite/granite-guardian

Auteurs: Inkit Padhi, Manish Nagireddy, Giandomenico Cornacchia, Subhajit Chaudhury, Tejaswini Pedapati, Pierre Dognin, Keerthiram Murugesan, Erik Miehling, Martín Santillán Cooper, Kieran Fraser, Giulio Zizzo, Muhammad Zaid Hameed, Mark Purcell, Michael Desmond, Qian Pan, Zahra Ashktorab, Inge Vejsbjerg, Elizabeth M. Daly, Michael Hind, Werner Geyer, Ambrish Rawat, Kush R. Varshney, Prasanna Sattigeri

Dernière mise à jour: 2024-12-16 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.07724

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.07724

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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