Découvrez Meta's Shepherd AI, le guide AI qui corrige les LLM

Shepherd est le modèle d'IA cool dans la pièce, pointant les erreurs de votre modèle d'IA.

  • Shepherd AI a été formé sur les commentaires de la communauté, en particulier les forums Reddit.
  • Le modèle a également été formé sur des entrées annotées par des humains, ce qui rend ses corrections factuelles.
  • Shepherd utilise une voix naturelle pour donner son avis.
IA de berger

Il est temps de prendre du recul par rapport à la couverture Les percées de l'IA de Microsoft, pour jeter un œil à l'un des modèles sur lesquels son récent partenaire, Meta, a travaillé.

La société Facebook a également financé elle-même la recherche sur l'IA, et le résultat est un modèle d'IA qui est capable de corriger les grands modèles de langage (LLM) et de les guider pour fournir le bon réponses.

L'équipe derrière le projet a appelé le modèle de manière suggestive IA de berger, et le modèle est conçu pour corriger les erreurs que les LLM peuvent commettre lorsqu'on leur demande d'accomplir certaines tâches.

Dans ce travail, nous introduisons Shepherd, un modèle de langage spécifiquement adapté pour critiquer les réponses des modèles et suggérer raffinements, allant au-delà des capacités d'un modèle non réglé pour identifier diverses erreurs et fournir des suggestions pour y remédier. Au cœur de notre approche se trouve un ensemble de données de rétroaction de haute qualité, que nous organisons à partir des commentaires de la communauté et des annotations humaines.

Recherche Meta AI, FAIR

Comme vous le savez peut-être, Meta a publié ses LLM, Llama 2, en partenariat avec Microsoft, il y a plusieurs semaines. Llama 2 est un modèle open source stupéfiant de 70 milliards de paramètres que Microsoft et Meta prévoient de commercialiser auprès des utilisateurs et des organisations pour créer leurs propres outils d'IA.

Mais l'IA n'est pas encore parfaite. Et plusieurs de ses solutions ne semble pas toujours correct. Shepherd est là pour résoudre ces problèmes en les corrigeant et en suggérant des solutions, selon Meta AI Research.

Shepherd AI est un enseignant d'IA informel et naturel

Nous savons tous que Bing Chat, par exemple, a tendance à suivre certains modèles: l'outil peut être créatif, mais il peut aussi limiter sa créativité. En matière professionnelle, Bing AI peut également adopter une attitude sérieuse.

Cependant, il semble que Shepherd AI de Meta fonctionne comme un enseignant informel d'IA pour les autres LLM. Le modèle, qui est considérablement plus petit aux paramètres 7B, a un ton de voix naturel et informel lors de la correction et de la suggestion solutions.

Tout cela a été possible grâce à une variété de sources de formation, notamment :

  • Commentaires de la communauté: Shepherd AI a été formé sur le contenu organisé des forums en ligne (forums Reddit, en particulier), ce qui permet ses contributions naturelles.
  • Entrée annotée par l'homme: Shepherd AI a également été formé sur un ensemble de bases de données publiques sélectionnées, ce qui permet ses corrections organisées et factuelles.

Ces deux méthodes permettent à Shepherd AI de proposer des solutions réelles et validées avec un ton très informel, ce qui en fait le meilleur choix pour ceux d'entre vous qui préfèrent un modèle d'IA plus convivial pour tester et corriger vos IA.IA de berger

Shepherd AI est parfaitement capable de fournir une meilleure correction factuelle que ChatGPT, par exemple, malgré son infrastructure relativement petite. FAIR et Meta AI Research ont constaté que l'outil d'IA fournit de meilleurs résultats que la plupart de ses alternatives concurrentes, avec un taux de réussite moyen de taux de réussite de 53 à 87 %. De plus, Shepherd AI peut également porter des jugements précis sur tout type de contenu généré par LLM.

Pour l'instant, Shepherd est un nouveau modèle d'IA, mais au fur et à mesure que la recherche y sera approfondie, le modèle sera très probablement publié à l'avenir, en tant que projet open source.

Êtes-vous excité à ce sujet? L'utiliseriez-vous pour corriger votre propre modèle d'IA? Qu'est-ce que tu en penses?

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