Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 4. Giskard

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

4. Giskard

Giskard là một nền tảng AI nguồn mở giúp bạn đánh giá và kiểm tra dữ liệu mô hình ngôn ngữ lớn về chất lượng, độ chính xác và bảo mật. Nền tảng này được thiết kế để đảm bảo tính tuân thủ dữ liệu, giảm thiểu ảo giác thuật toán và tăng cường bảo mật tổng thể cho mã và mô hình. Bạn có thể tạo các bài kiểm tra tức thời cho từng miền cụ thể để quét lỗ hổng bảo mật, tích hợp và tự động hóa kiểm tra mô hình AI vào quy trình CI/CD, đồng thời quét sai lệch hiệu suất, chèn mã nhanh, quá tự tin và rò rỉ dữ liệu.

Trọng tâm: Nền tảng kiểm tra tính tuân thủ, bảo mật và chất lượng dữ liệu cho các mô hình AI.

Điểm mạnh

• Được thiết kế để phát hiện ảo giác và sai lệch bảo mật. Đồng thời đánh giá khả năng giải thích và độ mạnh mẽ của các mô hình.

• Tự động phát hiện lỗ hổng bảo mật và dễ dàng tích hợp vào quy trình CI/CD.

• Giúp tăng cường tính minh bạch và chất lượng dữ liệu tổng thể trong các hệ thống AI.

Điểm yếu

• Chỉ giới hạn ở chất lượng dữ liệu AI và các trường hợp sử dụng thử nghiệm.

• Có thể yêu cầu cấu hình tùy chỉnh hoặc hỗ trợ chuyên dụng cho các thiết lập phức tạp hơn hoặc các tính năng cụ thể.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Giskard is an open source AI platform that helps you evaluate and test large language model data for quality, accuracy, and security. It is designed to ensure data compliance, reduce algorithm hallucinations, and increase overall code and model security. You can generate instant domain-specific tests to scan for vulnerabilities, integrate and automate AI model testing into CI/CD pipelines, and scan for performance bias, prompt injection, overconfidence, and data leakage.

Focus: Testing platform for AI models for compliance, security, and data quality.

Strengths

• Designed to detect hallucinations and bias. Also evaluates models for explainability and robustness.

• Automates vulnerability detection and easily integrates into CI/CD pipelines.

• Helps increase overall transparency and data quality in AI systems.

Weaknesses

• Limited to AI data quality and testing use cases.

• May require custom configurations or dedicated support for more complicated setups or specific features.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com