Musubi izlaidusi atvērtu AI modeli satura moderēšanai reāllaikā

Uzņēmums Musubi otrdien paziņoja par jaunu modeli ar nosaukumu PolicyLM-1.7B, kas paredzēts satura moderēšanai reāllaikā. Tas ir viegls lēmumu modelis, un tā svari ir izlaisti atvērti, tāpēc to var palaist patstāvīgi.

Kā modelis darbojas

Pamatideja ir ņemt satura politiku, kas uzrakstīta vienkāršā angļu valodā, un piemērot to ziņojumiem īsāk nekā 50 milisekunžu laikā. Pēc izmaksām un ātruma modelis ir veidots līdzīgi mākslīgā intelekta klasifikatoriem, uz kuriem balstās moderēšana lielākajā daļā sociālo platformu. Taču, tā kā tam piemīt mūsdienu lielo valodas modeļu elastība, tas spēj piemērot sarežģītus noteikumus bez īpašas papildu apmācības.

Nozīmīga priekšrocība ir arī tā, ka modelim nav jāmācās no jauna, kad mainās politika. Tas ļauj cilvēkiem, kas nosaka noteikumus, tos pilnveidot tik bieži, cik nepieciešams.

Lēmumu modeļi

Lēmumu modeļi kļuvuši par aktuālu tēmu MI nozarē kopš Typesafe AI modeļa Jev izlaišanas septembrī, kam drīz sekoja konkurējoši modeļi no OpenAI un Amazon. Teksta vietā lēmumu modelis izvada iznākumu varbūtības. PolicyLM gadījumā rezultāts ir binārs: saturs vai nu pieder kategorijai, vai nepieder. Ierobežojot iespējamās atbildes ar iepriekš noteiktu kopu, šādi modeļi darbojas ātrāk un lētāk nekā lielie valodas modeļi, saglabājot transformeru arhitektūras elastību.

Viens no agrīnajiem pielietojumiem ir MI aģentu nevēlamas uzvedības ierobežošana, tāpēc to ir loģiski izmantot arī cilvēku uzvedībai.

Uzņēmuma skatījums

Musubi līdzdibinātājs un galvenais MI vadītājs Filips Jankovičs (Filip Jankovic) uzskata, ka modelis dod platformu vadītājiem iespēju saturu marķēt proaktīvi. Pēc viņa teiktā, produktu komandas vēlas labāk saprast notiekošo savās platformās, jo satura apjoms strauji pieaug. Iespēja visu to marķēt mērogojamā un pielāgojamā veidā esot ļoti noderīga.

Jankovičs norāda, ka viņa interese par lēmumu modeļiem aizsākusies pirms Jev, un min 2024. gada projektu GLiNER, kurā izmantoti daudzi līdzīgi paņēmieni. Uzņēmums salīdzinājumu ar Jev neslēpj un vēlas izmantot jauno interesi par šādiem modeļiem, lai pievērstu uzmanību satura moderēšanai.