Llama Guard 3-1B-INT4: نوآوری در هوش مصنوعی فشرده برای تعدیل ایمنی روابط انسان و هوش مصنوعی

Llama Guard 3-1B-INT4 از متا هوش مصنوعی (Meta AI)، استاندارد جدیدی را برای تعدیل ایمنی در هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهد. این مدل فشرده و کارآمد، نه‌تنها تعاملات ایمن‌تر انسان و هوش مصنوعی را تضمین می‌کند، بلکه برای استقرار روی دستگاه‌های تلفن همراه نیز بهینه شده است. بیاموزید که چگونه تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته، این راهکار را به یکی از بهترین گزینه‌ها برای تعدیل ایمنی تبدیل کرده‌اند.

متحول کردن تعدیل ایمنی هوش مصنوعی با Llama Guard 3-1B-INT4

تکامل سریع سیستم‌های هوش مصنوعی مولد، تعاملات انسان و هوش مصنوعی را متحول کرده است. از پردازش زبان طبیعی گرفته تا تولید محتوای خلاقانه، این سیستم‌ها قابلیت‌های پیشگامانه‌ای را ارائه می‌دهند. با این حال، آن‌ها همچنین خطرات قابل توجهی مانند تولید محتوای ناامن یا ناقض سیاست‌ها را به همراه دارند. پرداختن به این چالش‌ها نیازمند ابزارهای تعدیل ایمنی قوی است که هم مؤثر و هم کارآمد باشند، به خصوص برای استقرار در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع مانند تلفن‌های هوشمند. Llama Guard 3-1B-INT4، جدیدترین راه‌حل متا هوش مصنوعی (Meta AI) برای تعدیل هوش مصنوعی فشرده و با کارایی بالا را معرفی می‌کنیم.

چالش مدل‌های تعدیل کارآمد

مدل‌های زبان بزرگ (Large language models : LLMs) معیارهای قابل توجهی را در هوش مصنوعی تعیین کرده‌اند، اما اندازه و نیازهای محاسباتی آن‌ها اغلب استقرار عملی را محدود می‌کند. در دستگاه‌های تلفن همراه با DRAM و قدرت پردازش محدود، این مدل‌ها می‌توانند باعث ایجاد گلوگاه‌های زمان اجرا یا کاملاً با شکست مواجه شوند. توسعه مدل‌های تعدیل کارآمد که عملکرد، اندازه و ایمنی را متعادل می‌کنند، یک نیاز مبرم است.

راه‌حل‌های موجود و محدودیت‌ها

برای پرداختن به این چالش‌ها، محققان تکنیک‌های مختلف فشرده‌سازی مدل را بررسی کرده‌اند:
– هرس (Pruning): پارامترهای مدل کم‌اهمیت‌تر را برای کاهش اندازه حذف می‌کند.
– کوانتیزاسیون (Quantization): وزن‌های مدل را به فرمت‌های بیت پایین‌تر تبدیل می‌کند و دقت و نیازهای حافظه را کاهش می‌دهد.

در حالی که این روش‌ها کارایی را بهبود بخشیده‌اند، بسیاری از راه‌حل‌ها برای حفظ عملکرد بالا و استانداردهای ایمنی، به ویژه در دستگاه‌های لبه، با مشکل مواجه هستند.

معرفی Llama Guard 3-1B-INT4

Llama Guard 3-1B-INT4 که در جریان متا کانکت ۲۰۲۴ رونمایی شد، یک پیشرفت در فناوری تعدیل هوش مصنوعی است. با حجم تنها ۴۴۰ مگابایت، هفت برابر کوچکتر از مدل قبلی خود، Llama Guard 3-1B است، که آن را برای استقرار در دستگاه‌های تلفن همراه ایده‌آل می‌کند. علیرغم اندازه فشرده آن، این مدل عملکرد ایمنی استثنایی را از طریق تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته حفظ می‌کند.

ویژگی‌ها و نوآوری‌های کلیدی

توسعه Llama Guard 3-1B-INT4 شامل چندین روش نوآورانه بود:
1. هرس پیشرفته:
– بلوک‌های رمزگشا از ۱۶ به ۱۲ کاهش یافته است.
– ابعاد پنهان MLP از ۸۱۹۲ به ۶۴۰۰ تنظیم شده است.
– تعداد پارامترها از ۱.۵ میلیارد به ۱.۱ میلیارد کاهش یافته است.

1. آموزش آگاه از کوانتیزاسیون:
2. دقت وزن را به INT4 و فعال‌سازی‌ها را به INT8 کاهش داده است که اندازه مدل را در مقایسه با مدل پایه ۱۶ بیتی به میزان چهار برابر کاهش می‌دهد.
3. تقطیر:
4. از تقطیر دانش از یک مدل بزرگتر Llama Guard 3-8B برای بازیابی کیفیت از دست رفته در طول فشرده‌سازی استفاده کرده است.
5. هرس لایه Unembedding:
6. بر روی تنها ۲۰ توکن لازم در لایه خروجی متمرکز شده است و سازگاری با رابط‌های موجود را تضمین می‌کند.

معیارهای عملکرد

Llama Guard 3-1B-INT4 هم در کارایی و هم در اثربخشی برتری دارد:
– توان عملیاتی: حداقل ۳۰ توکن در ثانیه را در CPUهای استاندارد اندروید پردازش می‌کند.
– تأخیر: زمان رسیدن به اولین توکن زیر ۲.۵ ثانیه است.
– دقت:
– محتوای انگلیسی: امتیاز F1 برابر با ۰.۹۰۴، که از Llama Guard 3-1B (امتیاز F1 برابر با ۰.۸۹۹) بهتر است.
– محتوای چندزبانه: در پنج زبان از هشت زبان آزمایش شده، از جمله فرانسوی، اسپانیایی و آلمانی، با مدل‌های بزرگتر مطابقت دارد یا از آن‌ها فراتر می‌رود.
– تعدیل ایمنی: در طول آزمایش zero-shot، در هفت زبان از GPT-4 بهتر عمل کرد.

قابلیت استفاده در دنیای واقعی

اندازه کاهش یافته و عملکرد بهینه شده مدل، آن را برای استقرار در دستگاه‌های تلفن همراه ایده‌آل می‌کند. به عنوان مثال، عملکرد بی‌نقصی را در یک تلفن هوشمند Moto-Razor نشان داده است که پتانسیل آن را برای کاربردهای دنیای واقعی نشان می‌دهد.

چرا Llama Guard 3-1B-INT4 مهم است

این نوآوری گامی اساسی در تعدیل ایمنی هوش مصنوعی است. با پرداختن به مسائل حیاتی اندازه، تقاضای محاسباتی و عملکرد، Llama Guard 3-1B-INT4 درهای جدیدی را برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر روی دستگاه باز می‌کند.

نکات کلیدی

1. تکنیک‌های فشرده‌سازی:
2. هرس و کوانتیزاسیون پیشرفته، اندازه مدل را بیش از ۷ برابر بدون کاهش دقت، کاهش می‌دهد.
3. برتری عملکرد:
4. امتیازهای F1 بالایی را در چندین زبان به دست می‌آورد و در وظایف ایمنی خاص از مدل‌های بزرگتر پیشی می‌گیرد.
5. استقرار در دستگاه‌های تلفن همراه:
6. به طور کارآمد بر روی سخت‌افزارهای معمولی کار می‌کند و آن را برای موارد استفاده گسترده‌تر در دسترس قرار می‌دهد.
7. استانداردهای ایمنی:
8. قابلیت‌های تعدیل قوی را در مجموعه داده‌های چندزبانه حفظ می‌کند.
9. مقیاس‌پذیری:
10. استقرار در دستگاه‌های لبه را فعال می‌کند و کاربرد آن را در صنایع مختلف گسترش می‌دهد.

آینده‌ای امیدوارکننده برای سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن‌تر

Llama Guard 3-1B-INT4 نمونه‌ای از چگونگی تعادل نوآوری در هوش مصنوعی بین کارایی و اثربخشی است. با کاهش اندازه مدل و در عین حال افزایش عملکرد آن، متا هوش مصنوعی (Meta AI) ابزاری ایجاد کرده است که نه تنها مقیاس‌پذیر است بلکه قابل اعتماد نیز می‌باشد. این پیشرفت راه را برای تعاملات ایمن‌تر انسان و هوش مصنوعی در کاربردهای متنوع هموار می‌کند و استاندارد جدیدی را برای تعدیل در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد تعیین می‌کند.

همانطور که حوزه هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، راه‌حل‌هایی مانند Llama Guard 3-1B-INT4 اهمیت فناوری اخلاقی و در دسترس را به ما یادآوری می‌کنند. با اولویت دادن به ایمنی بدون به خطر انداختن قابلیت استفاده، این مدل نشان دهنده یک جهش قابل توجه در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی مسئول برای آینده است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: marktechpost.com