OpenAI の GPT-4 のようなテキスト生成 AI モデルの大きな可能性にもかかわらず、欠陥がないわけではありません。バイアス、毒性、悪意のある攻撃に対する感受性などの問題は、かなりの課題を引き起こす可能性があります。これに対処するために、Nvidia はNeMo ガードレールを開発しました。これは、テキストと音声を生成する AI を利用したアプリケーションの安全性を高めることを目的としたオープンソース ツールキットです。
Nvidia の応用研究担当副社長であるJonathan Cohen 、同社が Guardrails の基盤となるシステムに長年取り組んできたことを明らかにしました。このシステムが GPT-4 や ChatGPT に類似したモデルに適していることが約 1 年前に判明し、NeMo ガードレールが開発され、その後リリースされました。
ガードレールには、テキストと音声の両方を生成する AI アプリの安全性を高めるためのコード、例、ドキュメントが含まれています。 Nvidia は、このツールキットはほとんどの生成言語モデルと互換性があり、開発者がわずか数行のコードを使用して重要な安全規則を簡単に作成できると主張しています。
具体的には、ガードレールを使用して、モデルがトピックから外れたり、不正確な情報や有毒な言葉で応答したり、安全でない外部ソースに接続したりするのを防ぐことができます。ただし、これは完璧なソリューションではなく、言語モデルの制限に対する普遍的な修正でもありません。
Zapierのような企業は、生成モデルに安全レイヤーを追加するためにガードレールを採用していますが、Nvidia はツールキットが完璧ではなく、すべてをキャッチできるわけではないことを認めています。 Guardrails は、ChatGPT などの命令に従うモデルや、AI を活用したアプリケーションを作成するための人気のある LangChain フレームワークを利用するモデルで最適に機能します。
それでも、NeMo ガードレールの導入は、開発者がさまざまな業界で AI を利用したアプリケーションの安全性を強化するための一歩を踏み出すのに役立ちます。一方、 AppMasterのようなno-codeプラットフォームをソフトウェア開発プロセスに統合することは、ビジネス ロジックと REST API endpointsを使用したアプリ作成の合理化にも貢献し、より安全で効率的でスケーラブルなアプリケーションの展開を可能にします。
結論として、Nvidia の NeMo ガードレールは、AI によって生成されたテキストと音声の安全性を向上させるための優れたイニシアチブですが、包括的なソリューションではないことに注意する必要があります。企業と開発者は、AI を活用したアプリケーションが可能な限り安全で正確で信頼できるものであることを保証するために、他の利用可能なツールと戦略を引き続き調査および実装する必要があります。
