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Anthropic hat Bloom eingeführt, ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um die Bewertung von Verhaltensmustern von KI zu automatisieren. Dieses innovative Tool generiert bei jedem Lauf frische Bewertungsszenarien, misst dasselbe zugrunde liegende Verhalten und bietet quantifizierbare Sicherheitsmetriken Hauptmerkmale von Bloom Automatisierte Bewertung*: Bloom automatisiert die Erstellung von Verhaltensbewertungen für fortschrittliche KI-Modelle, wodurch der Bedarf an manuellen Tests reduziert wird. Anpassbar*: Forscher können spezifische Verhaltensweisen definieren und das System an ihre Bedürfnisse anpassen. Reproduzierbarkeit*: Bloom erhält die Reproduzierbarkeit durch eine Seed-Datei, die die Bewertungsparameter definiert. Skalierbarkeit*: Das Framework unterstützt großangelegte Experimente und integriert sich mit Weights & Biases. *So funktioniert Bloom:* 1. *Verstehen*: Analysiert Verhaltensbeschreibungen und Beispieltranskripte, um Messkriterien festzulegen. 2. *Ideation*: Generiert maßgeschneiderte Szenarien, um das gewünschte Verhalten zu fördern. 3. *Rollout*: Führt Szenarien parallel aus, simuliert Benutzeraktionen und Toolreaktionen. 4. *Urteil*: Bewertet Interaktionen auf das Vorhandensein von Verhalten und zusätzlichen Attributen. Bloom hat eine hohe Genauigkeit bei der Unterscheidung von Verhaltensmustern von KI gezeigt und stimmt eng mit menschlichen Bewertungen überein. Es ist auf GitHub unter der MIT-Lizenz verfügbar, was es Forschern und Entwicklern zugänglich macht #BloomFramework #AIEvaluation #OpenSourceAI #ArtificialIntelligence #MachineLearning $BNB $SOL $BTC
Anthropic hat Bloom eingeführt, ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um die Bewertung von Verhaltensmustern von KI zu automatisieren. Dieses innovative Tool generiert bei jedem Lauf frische Bewertungsszenarien, misst dasselbe zugrunde liegende Verhalten und bietet quantifizierbare Sicherheitsmetriken

Hauptmerkmale von Bloom

Automatisierte Bewertung*: Bloom automatisiert die Erstellung von Verhaltensbewertungen für fortschrittliche KI-Modelle, wodurch der Bedarf an manuellen Tests reduziert wird.

Anpassbar*: Forscher können spezifische Verhaltensweisen definieren und das System an ihre Bedürfnisse anpassen.

Reproduzierbarkeit*: Bloom erhält die Reproduzierbarkeit durch eine Seed-Datei, die die Bewertungsparameter definiert.

Skalierbarkeit*: Das Framework unterstützt großangelegte Experimente und integriert sich mit Weights & Biases.

*So funktioniert Bloom:*

1. *Verstehen*: Analysiert Verhaltensbeschreibungen und Beispieltranskripte, um Messkriterien festzulegen.
2. *Ideation*: Generiert maßgeschneiderte Szenarien, um das gewünschte Verhalten zu fördern.
3. *Rollout*: Führt Szenarien parallel aus, simuliert Benutzeraktionen und Toolreaktionen.
4. *Urteil*: Bewertet Interaktionen auf das Vorhandensein von Verhalten und zusätzlichen Attributen.

Bloom hat eine hohe Genauigkeit bei der Unterscheidung von Verhaltensmustern von KI gezeigt und stimmt eng mit menschlichen Bewertungen überein. Es ist auf GitHub unter der MIT-Lizenz verfügbar, was es Forschern und Entwicklern zugänglich macht

#BloomFramework
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