![Anthropic은 새롭고 보다 포괄적인 AI 벤치마크 세대에 자금을 지원하고 싶어합니다. Anthropic은 새롭고 보다 포괄적인 AI 벤치마크 세대에 자금을 지원하고 싶어합니다.](https://techbriefly.com/wp-content/uploads/2024/07/Anthropic_03.jpg)
Anthropic은 Claude와 같은 생성 모델을 포함하여 AI 모델의 성능과 영향을 평가하기 위한 새로운 벤치마크 개발을 위한 자금을 지원하는 새로운 프로그램을 시작합니다.
이 회사의 새로운 움직임은 AI 모델의 평가 방식을 바꾸어, 실제 적용을 정확하게 반영하고 AI의 안전성을 보장하는 벤치마크를 만드는 것을 목표로 합니다.
AI 벤치마크의 역사적 개요
AI 벤치마크는 모델 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 전통적으로 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업을 측정합니다. 그러나 생성 모델과 같은 보다 진보된 시스템에는 보다 포괄적이고 현실적인 벤치마크가 필요합니다. 기존 벤치마크는 실제 애플리케이션의 복잡성을 포착하지 못하고 현대 AI 기술의 과제를 반영하지 못합니다.
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Anthropic이 이런 주도권을 잡은 이유는 무엇일까?
Anthropic은 새롭고 포괄적인 평가 방법에 자금을 지원하여 기존 벤치마크의 단점을 해결하는 것을 목표로 합니다. AI 안전과 사회적 영향에 초점을 맞춘 이 회사는 고급 기능을 측정하는 기준을 개발하고자 합니다. 이 프로그램은 안전과 관련성이 있고 충분히 엄격한 벤치마크를 만드는 것을 목표로 합니다.
이 프로그램은 AI 안전 평가, 고급 기능 및 안전 벤치마크, 평가를 위한 인프라, 도구 및 방법의 세 가지 주요 영역에 초점을 맞출 것입니다. 이러한 영역을 다루면서 Anthropic은 확장 가능하고 바로 사용할 수 있는 벤치마크를 만드는 것을 목표로 합니다.
프로그램의 주요 초점 영역
주요 초점 분야 중 하나는 AI 보안 평가입니다. 이러한 평가는 사이버 공격 수행과 같이 보안에 상당한 영향을 미치는 작업을 측정합니다. 또 다른 초점 분야는 고급 역량 및 보안 벤치마크로, 높은 수준의 전문성이 필요한 복잡한 작업의 성과를 측정합니다. 세 번째 분야는 평가를 만드는 인프라, 도구 및 방법의 개발입니다.
효과적인 평가의 원칙
효과적인 평가는 엄격하고 의미가 있어야 합니다. 평가는 충분히 어려워야 하며 AI 모델의 훈련 데이터에 포함되어서는 안 됩니다. 효율성과 확장성은 중요한 원칙입니다. 평가는 도메인 전문가의 의견을 수렴하여 개발해야 합니다. 투명성과 복제를 위해서는 좋은 문서화와 재현성이 필수적입니다.
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신청 및 검토 프로세스
Anthropic은 새로운 기준에 대한 제안을 제출하고 검토하기 위한 체계적인 프로세스를 구축했습니다. 관심 있는 조직은 신청서를 통해 제안을 제출할 수 있습니다. 이 회사는 재정 지원을 제공하고 프로젝트 요구 사항에 맞는 자금 조달 옵션을 제공합니다.
선정된 제안서는 Anthropic의 도메인 전문가와 협업할 기회를 갖게 됩니다. 이 협업을 통해 평가가 높은 기준에 따라 개발되고 AI 안전 및 성능에서 가장 시급한 과제를 해결할 수 있습니다.
Anthropic의 차세대 AI 벤치마크 자금 지원 이니셔티브는 AI 모델 평가를 개선하는 것을 목표로 합니다. 기존 벤치마크의 한계를 해결함으로써 이 프로그램은 보다 포괄적이고 의미 있는 평가를 만드는 것을 목표로 합니다. Anthropic은 타사 조직과의 협력과 도메인 전문가의 지원을 통해 AI 안전 분야를 격상시키고 AI 생태계에 귀중한 도구를 추가하기를 바랍니다.
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