Anthropic lanceert een nieuw programma om de ontwikkeling van nieuwe benchmarks te financieren voor het evalueren van de prestaties en impact van AI-modellen, waaronder generatieve modellen zoals Claude.
Deze nieuwe stap van het bedrijf zal de manier waarop AI-modellen worden geëvalueerd, radicaal veranderen. Het doel is om benchmarks te creëren die de toepassingen in de echte wereld nauwkeurig weerspiegelen en de veiligheid van AI garanderen.
Een historisch overzicht van AI-benchmarks
AI-benchmarks spelen een belangrijke rol bij het evalueren van modelprestaties. Traditioneel meten ze taken zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking. Voor geavanceerdere systemen, zoals generatieve modellen, zijn echter uitgebreidere en realistischere benchmarks nodig. Traditionele benchmarks slagen er niet in de complexiteit van real-world-applicaties vast te leggen en weerspiegelen niet de uitdagingen van moderne AI-technologieën.
Waarom heeft Anthropic dit initiatief genomen?
Anthropic wil de tekortkomingen van bestaande benchmarks aanpakken door nieuwe en uitgebreide beoordelingsmethoden te financieren. Met de focus op AI-veiligheid en maatschappelijke impact wil het bedrijf criteria ontwikkelen die geavanceerde capaciteiten meten. Het programma wil benchmarks creëren die hard genoeg zijn, realistisch en relevant voor veiligheid.
Het programma richt zich op drie hoofdgebieden: AI-veiligheidsbeoordelingen, geavanceerde capaciteits- en veiligheidsbenchmarks, en infrastructuur, tools en methoden voor beoordeling. Door deze gebieden aan te pakken, streeft Anthropic ernaar om schaalbare en gebruiksklare benchmarks te creëren.
Belangrijkste aandachtsgebieden van het programma
Een van de belangrijkste aandachtsgebieden zijn AI-beveiligingsbeoordelingen. Deze beoordelingen meten taken met significante beveiligingsimplicaties, zoals het uitvoeren van cyberaanvallen. Een ander aandachtsgebied zijn geavanceerde capaciteits- en beveiligingsbenchmarks, die de prestaties meten op complexe taken die een hoog niveau van expertise vereisen. Het derde gebied is de ontwikkeling van infrastructuur, tools en methoden voor het maken van beoordelingen.
Principes van effectieve beoordelingen
Effectieve evaluaties moeten rigoureus en zinvol zijn. Beoordelingen moeten voldoende moeilijk zijn en mogen niet worden opgenomen in de trainingsgegevens van het AI-model. Efficiëntie en schaalbaarheid zijn belangrijke principes. Evaluaties moeten worden ontwikkeld met input van domeinexperts. Goede documentatie en reproduceerbaarheid zijn essentieel voor transparantie en replicatie.
Aanvraag- en beoordelingsproces
Anthropic heeft een gestructureerd proces opgezet voor het indienen en beoordelen van voorstellen voor de nieuwe criteria. Geïnteresseerde organisaties kunnen hun voorstellen indienen via het aanvraagformulierHet bedrijf biedt financiële ondersteuning en financieringsopties die zijn afgestemd op de projectbehoeften.
Geselecteerde voorstellen krijgen de kans om samen te werken met de domeinexperts van Anthropic. De samenwerking zorgt ervoor dat evaluaties worden ontwikkeld volgens hoge normen en de meest urgente uitdagingen op het gebied van AI-veiligheid en -prestaties aanpakken.
Het initiatief van Anthropic om de volgende generatie AI-benchmarks te financieren, is gericht op het verbeteren van de evaluatie van AI-modellen. Door de beperkingen van bestaande benchmarks aan te pakken, streeft het programma ernaar om uitgebreidere en zinvollere beoordelingen te creëren. Door samenwerking met externe organisaties en ondersteuning van domeinexperts hoopt Anthropic het veld van AI-veiligheid te verheffen en waardevolle tools toe te voegen aan het AI-ecosysteem.
Bron van de hoofdafbeelding: vecstock / Freepik
Source: Anthropic wil een nieuwe en uitgebreidere generatie AI-benchmarks financieren