MLCommons hat Material veröffentlicht, dass Bewertungen der Sicherheit Basismodelle nicht automatisch auf fertige Systeme übertragen werden können. Die Organisation beschreibt das Problem der Vergleichbarkeit solcher Bewertungen und berichtet über Arbeiten zu dessen Verbesserung.
Nach dem Synopsis der Veröffentlichung kann Feintuning das Profil der Sicherheit des Modells unvorhersehbar verändern, und viele bestehende Tests sind nicht empfindlich genug, solche Änderungen zu erkennen.
Für Teams, die ganze Systeme implementieren, bedeutet dies, dass sie die tatsächlich deployte Konfiguration prüfen müssen und nicht nur auf die Ergebnisse des ursprünglichen Modells verweisen. Die Quelle offenbart in dem vorgelegten Paket keine konkrete Methodik von MLCommons oder Zeiträume ihrer Umsetzung.
redaktioneller Kommentar
Warum es wichtig ist
Voraussichtliche Folge ist, dass Teams häufiger die konkreten Implementierungen nach dem Feintuning bewerten werden und nicht davon ausgehen, dass der Basisswert ausreichend ist. Als nächstes beobachtbares Signal wird die Veröffentlichung von MLCommons mit einer Beschreibung der Methodik vergleichbarer Tests erscheinen. Wesentliche Unsicherheit ergibt sich aus dem Fehlen von Details zu Methoden und Ergebnissen im ursprünglichen Paket.