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Guardrails são estruturas projetadas para prevenir e mitigar resultados indesejados. Este termo é amplamente utilizado em diversas áreas para se referir a mecanismos de proteção, como diretrizes, políticas e procedimentos que asseguram que processos, comportamentos ou sistemas permaneçam em um caminho seguro e intencionado.
No contexto da inteligência artificial, os guardrails são usados para garantir que os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) operem dentro de limites éticos, legais e técnicos. Essas proteções são essenciais para evitar danos, como injeção de prompts, decisões tendenciosas e disseminação de desinformação, além de controlar vieses e alucinações do modelo.
Basicamente, os guardrails atuam como uma camada entre o LLM e o usuário, verificando e controlando o conteúdo e a forma das respostas do LLM às perguntas do usuário.
A Engenharia de Prompt é uma prática eficaz para controlar a saída dos modelos de linguagem, e técnicas como Recuperação Assistida por Geração (RAG) podem reduzir alucinações, melhorando a precisão e a relevância das respostas.
No entanto, essas técnicas, por si só, não são suficientes para resolver completamente esses problemas. Dessa forma. guardrails são necessários para garantir a confiabilidade das interações.
Além disso, é crucial monitorar não apenas o comportamento do modelo, mas também verificar se os prompts enviados pelos usuários são livres de viés e não induzem a respostas tendenciosas.
Esses guardrails são essenciais para identificar e mitigar vieses nos modelos de linguagem, usando técnicas de detecção de vieses algorítmicos e filtros que evitam saídas ofensivas ou discriminatórias. Eles garantem que os modelos de IA operem de forma justa e inclusiva, respeitando a diversidade dos usuários.
Sem essas proteções, há o risco de perpetuar preconceitos existentes, gerando consequências sociais graves.
Protegem os modelos contra injeção de prompt e alucinações, assegurando a integridade e precisão das respostas.
Injeção de prompt refere-se ao uso de inputs maliciosos que podem manipular a saída do modelo de maneira prejudicial, enquanto alucinações são respostas incorretas ou irrelevantes geradas pelo modelo.
Os Technical guardrails implementam verificações para prevenir inputs maliciosos e respostas incorretas ou irrelevantes, sendo cruciais para manter a confiabilidade e segurança dos modelos de linguagem.
Esses guardrails garantem que os modelos de IA estejam em conformidade com regulamentações legais e políticas de proteção de dados pessoais e direitos do indivíduo.
Isso inclui garantir que as interações do modelo estejam de acordo com leis como a GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil. Esses guardrails também protegem contra a divulgação não autorizada de informações sensíveis.
Os guardrails asseguram a proteção contra conteúdo inapropriado e garantem conformidade com leis e regulamentos específicos. Isso é crucial para manter um ambiente seguro e legalmente responsável.
As respostas geradas pelo modelo tornam-se mais confiáveis e precisas. Isso aumenta a utilidade das interações e melhora a experiência do usuário.
Garantia que as mensagens estejam no formato e estrutura desejada.
Facilita a identificação de pontos críticos onde saídas inesperadas ocorrem e permite entender melhor o porquê desses eventos.
Guardrails não podem adicionar novas habilidades ao modelo; eles atuam apenas dentro das capacidades existentes. Assim, se o modelo não tem habilidades como desenvolvimento de código, os guardrails não podem suprir essa falta.
Implementar guardrails pode ser complexo, especialmente com regras extensas e complicadas, exigindo esforço significativo em desenvolvimento e manutenção.
Guardrails podem limitar a flexibilidade do modelo, restringindo a gama de respostas possíveis. Isso pode ser uma desvantagem em contextos que requerem criatividade ou respostas variadas.
A configuração e manutenção de guardrails demandam recursos extras, tanto em processamento quanto em tempo de desenvolvimento, podendo afetar a eficiência e o tempo de resposta do sistema.
Nvidia NeMo funciona como uma camada intermediária de segurança para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Ele utiliza a linguagem Colang, projetada especificamente para estabelecer restrições e fluxos de trabalho que guiem o funcionamento do LLM de maneira segura e controlada.
A base de seu funcionamento é um método baseado em K-Nearest Neighbours (KNN), que compara os inputs com formas canônicas armazenadas em um banco de vetores.
NeMo também inclui um conjunto de moderações pré implementadas dedicadas, por exemplo, à verificação de fatos, prevenção de alucinações em respostas e moderação de conteúdo.
O K-Nearest Neighbours (KNN) é um método de aprendizado de máquina baseado em instâncias utilizado para classificação e regressão. No contexto do Nvidia NeMo, KNN é usado para comparar inputs de texto com formas canônicas armazenadas em um banco de vetores, visando encontrar as entradas mais semelhantes em termos de significado e contexto.
Os principais elementos de um script Colang são: user canonical form, bot canonical form e fluxos de diálogo. Todos esses três tipos de definições também são indexados em um vector database para permitir uma pesquisa eficiente de vizinhos mais próximos (KNN) quando selecionam os poucos exemplos para o prompt.
Quando uma mensagem é recebida do usuário ou do bot, ela é codificada no mesmo espaço vetorial das formas canônicas. A similaridade semântica é calculada para identificar os enunciados mais relevantes e suas respectivas formas canônicas. A escolha de qual forma canônica usar como base para a resposta é feita com base na similaridade semântica.
O NeMo Guardrails utiliza a linguagem de modelagem Colang, uma mini linguagem desenvolvida para facilitar a criação de fluxos de diálogos e implementar proteções de segurança em sistemas conversacionais.
A Colang é projetada para ser simples e flexível, com poucas construções, o que facilita o desenvolvimento de fluxos de diálogos.
O Guardrails AI é um framework desenvolvido em Python com o objetivo de auxiliar na construção de aplicativos confiáveis e seguros. Guardrails é uma estrutura projetada para validar e estruturar dados provenientes de modelos de linguagem.
Ele oferece uma gama de validações que variam de checagens simples, como correspondência de regex, até verificações complexas, como análise de concorrentes.
Guardrails Hub é uma coleção de medidas pré-criadas que fornecem tipos específicos de validadores para facilitar a construção de aplicativos confiáveis.
Além de oferecer validadores pré-definidos, o Hub permite que os desenvolvedores agrupem esses validadores tanto para entrada quanto para saída de dados, assegurando que todo o processo esteja sob medidas de segurança e consistência rigorosas.
Para o seu uso primeiro processo é inicialize_guard, depois ele pode ser chamado usando um modelo LLM e uma mensagem, a chamada irá retornar um objeto GuardResponse, que possui a saída do LLM, a saída validada e se a validação foi bem sucedida ou não. O LLM também pode ser chamado separadamente, assim será realizado um pós processamento.
Llama Guard é uma solução desenvolvida pela Meta usando a arquitetura Llama2-7b com foco em aumentar a segurança de sistemas conversacionais. Trata-se de um modelo ajustado (fine-tuned) que recebe entradas e saídas de sistemas de linguagem (LLMs) e classifica essas informações em diversas categorias.
Seu objetivo principal é atuar como guardrails de entrada-saída, ajudando a identificar e mitigar conteúdos inseguros.
O Llama Guard pode classificar tanto os prompts (entradas) quanto as respostas (saídas) de sistemas de linguagem (LLMs). Ele recebe esses conteúdos e procede a uma avaliação, gerando um texto que indica se são seguros ou inseguros.
Quando um conteúdo é classificado como inseguro, o sistema especifica as subcategorias violadoras conforme uma política predefinida.
O modelo foi ajustado para classificar conteúdo em 6 categorias principais: Violência, Conteúdo Sexua, Armas, Substâncias Controladas, Suicídio e Planejamento Criminoso.
O TruLens foi desenvolvido pela TruEra e se trata de um kit de ferramentas open-source para desenvolver, avaliar e monitorar LLMs. Também pode ser usado para técnicas de evaluation. Ele utiliza de técnicas de feedback, com modelos de relevância ou classificadores de sentimento, para usar avaliações com RAG, incluindo a relevância do contexto, relevância da resposta e fundamentação. No TruLens o RAG garante a precisão e a relevância da saída.
Essa ferramenta permite a customização ou pré-definição de ferramentas de feedback via Python, permitindo que as avaliações sejam adaptáveis aos requisitos. Além disso, o TruLens também usa técnicas de embedding models para converter informações pré definidas em vetores numéricos, simplificando encontrar o texto relevante.
Guidance AI é um paradigma de programação que oferece controle e eficiência superiores em comparação com métodos convencionais de prompting e chaining.
Este paradigma permite aos usuários restringir gerações utilizando regex e CFGs, além de integrar controle e geração de texto de maneira contínua. A ferramenta integra geração de texto, prompts e controle lógico em um fluxo contínuo em um ambiente Python, aprimorando a abordagem de processamento de texto em modelos de linguagem de larga escala (LLMs).
O Guidance tem uma ordem de execução linear bem definida, correspondente à sequência de tokens processados pelo modelo de linguagem.
O LMQL é uma interface de programação avançada voltada para a geração controlada e segura de conteúdo em modelos de linguagem de larga escala (LLMs). Baseando-se no conceito do Guidance AI, o LMQL eleva o paradigma dos "modelos de prompt" para uma nova linguagem de programação.
O LMQL se apresenta como um superconjunto de Python, permitindo a incorporação de restrições precisas diretamente nas consultas. Isso possibilita controlar desde o conteúdo gerado até a conformidade com formatos específicos, garantindo maior precisão e segurança na saída.
A implementação utiliza mascaramento logit e suporte personalizado de operadores para aplicar um controle rigoroso sobre os resultados gerados. Isso garante que o conteúdo produzido pelo LLM siga as restrições definidas de maneira eficiente e precisa.
Possui uma sintaxe projetada para ser similar ao SQL e complementada por recursos de script, o LMQL busca simplificar as interações com LLMs. A linguagem é estruturada em torno de declarações de decodificador, como estratégias argmax, beam e sample, proporcionando uma variedade de métodos para processar a saída do modelo.
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