Controllable Safety Alignment (CoSA): Un nuovo approccio alle norme di sicurezza AI
Digital Innovation in the Era of Generative AI - A podcast by Andrea Viliotti
La puntata analizza il problema dell'allineamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) alle norme di sicurezza, evidenziando le limitazioni di un approccio uniforme e introducendo il framework Controllable Safety Alignment (CoSA). CoSA offre una soluzione adattiva che consente agli utenti di configurare le politiche di sicurezza in fase di inferenza, senza dover riaddestrare il modello. CoSAlign, la metodologia di base di CoSA, si basa su dati di addestramento sintetici e su un meccanismo di punteggio degli errori per garantire la conformità alle configurazioni di sicurezza. Il CoSA-Score, utilizzato per valutare l'efficacia del modello, tiene conto sia dell'utilità delle risposte che della loro conformità alle regole di sicurezza. Il testo sottolinea i vantaggi di CoSA in termini di personalizzazione, gestione del rischio, inclusione e coinvolgimento degli utenti, e presenta CoSA come un passo avanti per un uso più sicuro e responsabile dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
