Patronus AI 為監管行業帶來 LLM 評估工具
介紹
在監管行業，錯誤可能產生重大後果。因此評估大型語言模型（LLM）的準確性和安全性變得至關重要。這正是 Patronus AI 建立的解決方案的目標。該公司由兩位前 Meta AI 的 AI 專家於去年 3 月成立，致力於為監管行業構建一個安全分析框架。他們的產品透過提供測試和評估 LLM 的服務，幫助企業識別可能有問題的領域，特別是模型因缺乏正確答案的資料而胡思亂想的可能性。解決方案
Patronus AI 的產品旨在自動化和規模化 LLM 評估的全過程，並在識別問題時提醒使用者。評估過程包括以下三個步驟： 1. 評分：Patronus AI 幫助使用者在實際應用場景中對模型進行評分，例如金融領域會關注幻象等重要標準。 2. 建立測試案例：產品自動生成對抗性測試集，並對模型進行壓力測試。 3. 模型對比：使用不同的標準對模型進行評估，以找到最適合特定工作的模型。使用者可以比較不同模型，幫助他們鑑別出最佳模型。例如，相較於其他基本模型，某個模型可能具有更高的失敗率和幻象。目標
Patronus AI 聚焦於高度監管的行業，因為錯誤答案可能造成重大後果。該公司的目標是幫助企業確保所使用的大型語言模型是安全的。他們檢測模型生成商業敏感訊息和不適當輸出的情況。創始人 Anand Kannappan 解釋說，該新創公司希望成為評估模型的可信第三方。他表示：“誰都可以說他們的 LLM 是最好的，但需要有一個無偏見、獨立的觀點。這就是我們的定位。Patronus 是可信度的檢驗標記。”定價模型和發展
Patronus AI 計劃使用基於使用量的價格模型，因為它非常依賴於評估和樣本的數量。當前公司擁有六名全職員工，但考慮到行業快速增長的趨勢，他們計劃在接下來的幾個月內聘請更多人才，具體的數量尚未確保。在 Patronus AI 中，多樣化是公司的重要支柱。CTO Rebecca Qian 表示：“這是我們非常重視的問題。多樣化始於 Patronus 的領導層，隨著我們的發展，我們將繼續推動各種計劃和倡議，確保我們創造和維持一個包容性的工作環境。” 最後 Patronus AI 宣布完成了 300 萬美元的種子輪融資，由 Lightspeed Venture Partners 領投，Factorial Capital 和其他行業天使投資者參與。分析和評論
Patronus AI 的產品解決了監管行業的重要問題，評估和測試大型語言模型的準確性和安全性。隨著 AI 在各個領域的應用越來越廣泛，尤其是在需要高度準確性和可靠性的行業，如金融、醫療和法律等，檢測和消除 LLM 的錯誤變得至關重要。Patronus AI 的解決方案透過自動化評估過程，幫助企業確保他們所使用的模型是安全的，從而降低了風險和違規的可能性。 然而對於一個剛從隱祕狀態中走出來的新創公司來說面臨的競爭壓力是不可忽視的。隨著 AI 技術的日新月異，市場上出現了許多類似的解決方案和競爭對手。保持創新和迅速發展是 Patronus AI 所面臨的挑戰之一。作為一家新創公司，他們需要不斷調整和改進他們的產品，以滿足客戶對安全性和準確性的不斷提高的需求。 此外 Patronus AI 在建立信任和可信度方面是關鍵。在評估模型的過程中，獨立的第三方評估和取證機構的參與變得至關重要。只有透過對模型進行公正和全面的評估，企業和監管機構才能有信心使用這些模型，同時確保安全性和合規性。對監管行業的建議
對於監管行業來說選擇合適的大型語言模型以確保資料的安全和準確性是至關重要的。以下是一些建議： 1. 建立獨立的評估機制：監管機構應該建立獨立的第三方機構來評估和取證使用的大型語言模型的準確性和安全性。 2. 監督和更新：監管機構應該監督和更新大型語言模型的評估機制，以確保它們仍能滿足最新的安全和合規標準。 3. 提供準確的訓練和指導：監管機構應該提供準確的訓練和指導，讓使用大型語言模型的企業理解如何選擇合適的模型以及如何確保資料的安全性和準確性。 4. 多樣化和包容性：監管機構應該鼓勵和支援多樣化和包容性，這有助於減少偏見和不公平，並提高監管行業的效果。 結論: Patronus AI 透過提供 LLM 評估工具，為監管行業帶來了價值。他們的解決方案能夠幫助企業評估模型的準確性和安全性，抵制模型可能出現的錯誤和幻象。然而面臨的競爭和信任建立的挑戰需要公司保持創新並與時俱進。對於監管行業來說選擇合適的大型語言模型以確保資料的安全和準確性是必要的，同時監管機構也應該建立獨立的評估機制和提供相應的指導與準則。多樣性和包容性也在提高監管行業效能和公正性方面發揮著重要作用。Technology-PatronusAI,監管行業,LLM 評估工具
