การตรวจสอบ AI ที่ระลึกใหม่มีบทบาทสำคัญในการระบุความผิดปกติในแบบจำลอง Deepseek-R1 โดยให้ทัศนวิสัยที่ครอบคลุมในแอปพลิเคชัน AI ซึ่งรวมถึงการติดตามตัวชี้วัดที่สำคัญเช่นปริมาณงานเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายซึ่งจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจว่าแบบจำลองทำงานอย่างไรภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ [1] [4] [9] นี่คือวิธีที่การตรวจสอบ AI ที่เกี่ยวข้องใหม่ช่วยในการระบุความผิดปกติ:
1. การตรวจสอบแบบเรียลไทม์: Relic ใหม่นำเสนอความสามารถในการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสังเกตประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek เมื่อทำงาน การมองเห็นแบบเรียลไทม์นี้มีความสำคัญต่อการตรวจจับความผิดปกติหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดในผลลัพธ์หรือประสิทธิภาพของโมเดล [3] [9]
2. การติดตามลึก: แพลตฟอร์มให้ร่องรอยลึกสำหรับทุกการตอบสนองที่สร้างขึ้นโดยโมเดล AI ความสามารถในการติดตามนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเห็นวงจรชีวิตทั้งหมดของการตอบกลับแต่ละครั้งจากพรอมต์เริ่มต้นผ่านทุกขั้นตอนของการประมวลผล มุมมองที่มีรายละเอียดนี้ช่วยในการระบุความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นไม่ว่าจะอยู่ในตรรกะการประมวลผลของโมเดลหรือในการโต้ตอบกับส่วนประกอบแอปพลิเคชันอื่น ๆ [6]
3. การระบุค่าผิดปกติและแนวโน้ม: การตรวจสอบ AI ที่ระลึกใหม่รวมการตอบสนอง AI ทั้งหมดไว้ในมุมมองแบบม้วนทำให้ง่ายต่อการระบุค่าผิดปกติและแนวโน้มในผลลัพธ์ของโมเดล Outliers สามารถระบุความผิดปกติหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดที่อาจต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม [6]
4. การเปรียบเทียบแบบจำลอง: ความสามารถในการเปรียบเทียบโมเดลของ RELIC ใหม่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถประเมินว่าโมเดลที่แตกต่างกันอย่างไรรวมถึง DeepSeek-R1, ดำเนินการภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายกัน สิ่งนี้ช่วยในการระบุว่าโมเดลใดมีแนวโน้มที่จะเกิดความผิดปกติมากขึ้นหรืออาจให้ความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพที่ดีกว่า [1] [9]
5. การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและประสิทธิภาพ: โดยการตรวจสอบตัวชี้วัดที่สำคัญเช่นปริมาณงานและเวลาแฝงนักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek ในขณะที่จัดการค่าใช้จ่าย กระบวนการปรับให้เหมาะสมนี้ยังสามารถเปิดเผยความผิดปกติที่เกี่ยวข้องกับการใช้ทรัพยากรหรือประสิทธิภาพ [3] [9]
อย่างไรก็ตามแม้จะมีความสามารถในการตรวจสอบเหล่านี้ แต่โมเดล Deepseek-R1 ได้รับการระบุด้วยช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่สำคัญรวมถึงความอ่อนแอต่อการแจ้งเตือนที่เป็นปฏิปักษ์และสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย [5] [8] ดังนั้นในขณะที่การตรวจสอบ AI Relic AI ใหม่สามารถช่วยระบุความผิดปกติของการดำเนินงานการจัดการกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเหล่านี้จำเป็นต้องมีมาตรการเพิ่มเติมเช่นการทดสอบความปลอดภัยที่แข็งแกร่งและระบบตรวจจับความผิดปกติ [8]
การอ้างอิง:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-outofdistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-7292645533943226369-BTJH
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risks
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-o-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-deepseek-ai-monitoring-8689063