Der erste quelloffene mehrsprachige Sprachmodell AURORA-M, das gemäß der US-Exekutivorder "red-geteamt" wurde

Core Concepts

AURORA-M ist ein 15-Milliarden-Parameter-Sprachmodell, das auf Englisch, Finnisch, Hindi, Japanisch, Vietnamesisch und Code trainiert wurde. Es ist das erste quelloffene mehrsprachige Modell, das auf menschlich überprüften Sicherheitsanweisungen feinabgestimmt wurde, um die Entwicklung nicht nur mit herkömmlichen "Red-Teaming"-Überlegungen, sondern auch mit den spezifischen Bedenken der Biden-Harris-Exekutivorder zur sicheren, sicheren und vertrauenswürdigen Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Einklang zu bringen.

Abstract

Die Studie stellt AURORA-M, ein neues quelloffenes mehrsprachiges Sprachmodell mit 15 Milliarden Parametern, vor. AURORA-M wurde auf Basis des StarCoderPlus-Modells entwickelt und auf Englisch, Finnisch, Hindi, Japanisch, Vietnamesisch und Code trainiert. Es ist das erste quelloffene mehrsprachige Modell, das auf menschlich überprüften Sicherheitsanweisungen feinabgestimmt wurde, um die Entwicklung mit den Bedenken der Biden-Harris-Exekutivorder zur sicheren und vertrauenswürdigen KI-Entwicklung in Einklang zu bringen.
Das Modell wurde in einem zweistufigen Curriculum-basierten kontinuierlichen Vortraining trainiert, um Anpassungsfähigkeit zu maximieren, katastrophales Vergessen zu minimieren und die Ausrichtung auf Sicherheitsziele zu verbessern. Die Evaluierung zeigt, dass AURORA-M in mehrsprachigen Einstellungen überlegen ist, insbesondere bei Sicherheitsbewertungen. Um eine verantwortungsvolle quelloffene LLM-Entwicklung zu fördern, werden AURORA-M und seine Varianten hier veröffentlicht.

Stats

Das Gesamtvolumen der Trainingsdaten beträgt über 2 Billionen Token.
377 Milliarden Token wurden in der ersten Stufe des kontinuierlichen Vortrainings (CAP) verwendet.
58 Milliarden Token wurden in der zweiten Stufe des kontinuierlichen Feinabstimmens (CAT) verwendet.
Der Anteil der Sprachen und des Codes an den Trainingsdaten ist wie folgt: Englisch (35,4%), Code (16,3%), Vietnamesisch (11,7%), Japanisch (11,2%), Hindi (10,9%), Finnisch (10,8%), Sicherheitsanweisungen (3,6%).

Quotes

"AURORA-M ist das erste quelloffene mehrsprachige Modell, das auf menschlich überprüften Sicherheitsanweisungen feinabgestimmt wurde, um die Entwicklung nicht nur mit herkömmlichen 'Red-Teaming'-Überlegungen, sondern auch mit den spezifischen Bedenken der Biden-Harris-Exekutivorder zur sicheren, sicheren und vertrauenswürdigen Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Einklang zu bringen."
"Um eine verantwortungsvolle quelloffene LLM-Entwicklung zu fördern, werden AURORA-M und seine Varianten hier veröffentlicht."

Key Insights Distilled From

Aurora-M

by Taishi Nakam... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00399.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte AURORA-M in Zukunft weiterentwickelt werden, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen über den Rahmen der Biden-Harris-Exekutivorder hinaus zu verbessern?

Um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen über den Rahmen der Biden-Harris-Exekutivorder hinaus zu verbessern, könnte AURORA-M weiterentwickelt werden, indem zusätzliche Sicherheitsmechanismen implementiert werden. Dazu könnten fortgeschrittene Techniken des kontinuierlichen Vortrainings genutzt werden, um das Modell kontinuierlich auf neue Sicherheitsbedrohungen und ethische Bedenken zu sensibilisieren. Dies könnte die Integration von spezifischen Sicherheitsrichtlinien und ethischen Grundsätzen in das Modelltraining umfassen, um sicherzustellen, dass das Modell verantwortungsbewusst handelt.
Des Weiteren könnte AURORA-M durch verstärktes Training auf diversen Datensätzen aus verschiedenen kulturellen und rechtlichen Kontexten verbessert werden, um eine breitere Palette von Szenarien und Anwendungsfällen abzudecken. Dies würde dazu beitragen, die Anpassungsfähigkeit des Modells zu erhöhen und sicherzustellen, dass es in verschiedenen Umgebungen zuverlässig und sicher agiert.
Zusätzlich könnte die Implementierung von Mechanismen zur Erkennung und Verhinderung von Bias und Diskriminierung in den Trainingsprozess von AURORA-M integriert werden. Dies würde dazu beitragen, sicherzustellen, dass das Modell fair und gerecht agiert und keine unerwünschten Vorurteile verstärkt.

Welche Herausforderungen und Bedenken könnten bei der Verwendung von AURORA-M in Ländern mit anderen rechtlichen Rahmenbedingungen als den USA auftreten?

Bei der Verwendung von AURORA-M in Ländern mit anderen rechtlichen Rahmenbedingungen als den USA könnten verschiedene Herausforderungen und Bedenken auftreten. Ein zentraler Aspekt wäre die Anpassung des Modells an die spezifischen rechtlichen Anforderungen und kulturellen Normen des jeweiligen Landes. Dies könnte die Notwendigkeit einschließen, das Modell auf lokale Sprachen und kulturelle Kontexte anzupassen, um eine angemessene Leistung und Relevanz in verschiedenen Regionen zu gewährleisten.
Des Weiteren könnten Datenschutz- und Compliance-Bedenken auftreten, insbesondere in Bezug auf die Verarbeitung sensibler Daten gemäß den Datenschutzgesetzen des jeweiligen Landes. Die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien zur Datensicherheit könnte eine Herausforderung darstellen, die sorgfältig berücksichtigt werden muss.
Darüber hinaus könnten ethische Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI-Systemen in verschiedenen kulturellen Kontexten auftreten, die eine sorgfältige Abwägung der potenziellen Auswirkungen und Risiken erfordern. Die Berücksichtigung von Vielfalt, Inklusion und ethischen Grundsätzen in der Entwicklung und Implementierung von AURORA-M wäre daher entscheidend.

Wie könnte der Ansatz des kontinuierlichen Vortrainings in zwei Stufen auf andere Bereiche der KI-Entwicklung übertragen werden, um eine verantwortungsvollere und sicherere Technologie zu fördern?

Der Ansatz des kontinuierlichen Vortrainings in zwei Stufen könnte auf andere Bereiche der KI-Entwicklung übertragen werden, um eine verantwortungsvollere und sicherere Technologie zu fördern, indem ähnliche Methoden zur Verbesserung der Anpassungsfähigkeit und Sicherheit von KI-Systemen angewendet werden.
In anderen Bereichen der KI-Entwicklung könnte dieser Ansatz dazu beitragen, Modelle kontinuierlich auf neue Daten und Szenarien anzupassen, um sicherzustellen, dass sie aktuell und leistungsfähig bleiben. Durch die Implementierung von Sicherheitsmechanismen und ethischen Richtlinien im Rahmen des kontinuierlichen Vortrainings könnten KI-Systeme verantwortungsbewusster agieren und potenzielle Risiken und Bedrohungen proaktiv angehen.
Darüber hinaus könnte die Integration von Feedback-Schleifen und Mechanismen zur Überwachung und Bewertung der Leistung von KI-Systemen im Rahmen des kontinuierlichen Vortrainings dazu beitragen, die Transparenz, Rechenschaftspflicht und Sicherheit von KI-Technologien zu verbessern. Dies würde eine umfassende und nachhaltige Entwicklung von KI-Systemen fördern, die den ethischen und rechtlichen Anforderungen gerecht wird.