Cisco Foundation AI ने जारी किया Antares: कोड भेद्यता स्थानीकरण के लिए कॉम्पैक्ट मॉडल
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Cisco Foundation AI ने भेद्यता स्थानीकरण के लिए Antares नामक सुरक्षा स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (SLM) परिवार जारी किया है। 1B पैरामीटर वाला मॉडल नए VLoc Bench पर 0.209 File F1 प्राप्त करता है, जो कुछ बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। Antares-350M और Antares-1B Apache 2.0 लाइसेंस के तहत Hugging Face पर ओपन-वेट हैं।
सिस्को फाउंडेशन एआई ने एंटारेस जारी किया, जो विशेष रूप से भेद्यता स्थानीकरण के लिए डिज़ाइन किए गए छोटे भाषा मॉडलों का एक परिवार है: किसी भेद्यता विवरण और एक भंडार को देखते हुए, वे दोष वाली फ़ाइलों को ढूंढते हैं। दो मॉडल, एंटारेस-350एम और एंटारेस-1बी, हगिंग फेस पर अपाचे 2.0 के तहत ओपन-वेट रूप में उपलब्ध हैं। सिस्को ने उसी लाइसेंस के तहत भेद्यता स्थानीकरण बेंचमार्क (वीलोक बेंच) भी जारी किया, जो 500-कार्य एजेंटिक मूल्यांकन है। एंटारेस मॉडल आईबीएम ग्रेनाइट 4.0 चेकपॉइंट पर आधारित डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर हैं। 1बी मॉडल वीलोक बेंच पर 0.209 फ़ाइल एफ1 तक पहुँचता है, जो 753 अरब पैरामीटर वाले जीएलएम-5.2 (0.186) और जेमिनी 3 प्रो से ऊपर है, जबकि जीपीटी-5.5 का स्कोर 0.229 है। 3बी मॉडल (जारी नहीं किया गया) का स्कोर 0.223 है। सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और जीआरपीओ के माध्यम से सुदृढीकरण सीखने से महत्वपूर्ण लाभ हुए; जीआरपीओ ने फ़ाइल एफ1 में 11-25% जोड़ा और विचरण को 42-65% तक कम किया। एक H100 पर 500 कार्यों का पूरा स्वीप $1 से कम खर्च होता है, जबकि जीएलएम-5.2 के लिए यह $12.50 और जीपीटी-5.5 के लिए $141 है।
स्रोत: MarkTechPost —
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