Hướng dẫn Thẻ Mô hình

Model cards là một khung tài liệu và minh bạch quan trọng cho các mô hình học máy. Chúng tôi tin rằng model cards có tiềm năng đóng vai trò là boundary objects, một artefact duy nhất mà người dùng có nền tảng và mục tiêu khác nhau khi tương tác với model cards đều có thể tiếp cận – bao gồm các nhà phát triển, sinh viên, nhà hoạch định chính sách, nhà đạo đức học, những người bị ảnh hưởng bởi các mô hình học máy và các bên liên quan khác. Chúng tôi nhận thức được rằng việc phát triển một artefact duy nhất để phục vụ cho những mục đích đa chiều như vậy là khó khăn và đòi hỏi phải xem xét kỹ lưỡng các người dùng và trường hợp sử dụng tiềm năng. Mục tiêu của nhóm khoa học Hugging Face trong vài tháng qua là giúp đưa model cards vào thực tiễn theo hướng nhìn đó, có tính đến những thách thức này, cả tại Hugging Face lẫn trong cộng đồng ML rộng lớn hơn.

Để hướng tới mục tiêu đó, điều quan trọng là phải ghi nhận những nỗ lực chu đáo và tận tâm đã giúp model card phát triển thành như ngày nay, từ việc áp dụng model card như một thực hành chuẩn tại nhiều tổ chức lớn cho đến việc phát triển các công cụ tinh vi để lưu trữ và tạo model card. Kể từ khi model card được Mitchell và cộng sự (2018) đề xuất, bối cảnh tài liệu hóa trong machine learning đã mở rộng và tiến hóa. Rất nhiều công cụ và mẫu tài liệu cho dữ liệu, mô hình và hệ thống ML đã được đề xuất và phát triển – phản ánh công việc phi thường của hàng trăm nhà nghiên cứu, các thành viên cộng đồng bị ảnh hưởng, những người ủng hộ và các bên liên quan khác. Những cuộc thảo luận quan trọng về mối quan hệ giữa tài liệu hóa ML và các lý thuyết về thay đổi trong AI có trách nhiệm đã tạo ra các cuộc thảo luận quan trọng liên tục, và đôi khi, sự khác biệt. Chúng tôi cũng ghi nhận những thách thức mà model card phải đối mặt, vốn ở một số khía cạnh phản ánh các thách thức mà tài liệu hóa machine learning và các nỗ lực AI có trách nhiệm nói chung phải đối mặt, và chúng tôi nhìn thấy những cơ hội phía trước để giúp định hình cả model card lẫn các hệ sinh thái mà chúng hoạt động một cách tích cực trong những tháng và năm tới.

Công việc của chúng tôi trình bày quan điểm về vị thế hiện tại của model card và những hướng đi tiềm năng trong tương lai, tại Hugging Face và xa hơn nữa. Công việc này là một “bức ảnh chụp nhanh” về trạng thái hiện tại của model card, được xây dựng dựa trên phân tích bối cảnh về nhiều cách mà các artefact tài liệu ML đã được triển khai. Nó đại diện cho một góc nhìn trong số nhiều góc nhìn khác nhau về cả trạng thái hiện tại lẫn những tầm nhìn đầy tham vọng hơn về model card. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi tóm tắt công việc của mình, bao gồm thảo luận về bối cảnh rộng lớn và đang phát triển của các công cụ tài liệu ML, các đối tượng độc giả đa dạng cùng quan điểm về model card, và các mẫu nội dung model card mới tiềm năng. Chúng tôi cũng khám phá và phát triển model card cho các mô hình machine learning trong bối cảnh của Hugging Face Hub, sử dụng các tính năng của Hub để cùng nhau tạo, thảo luận và phổ biến model card cho các mô hình ML.

Với việc ra mắt Cẩm nang này, chúng tôi giới thiệu một số tài nguyên mới và kết nối các công việc trước đó về Model Cards:

1) Mẫu Model Card được cập nhật, phát hành trong thư viện huggingface_hub tệp modelcard_template.md, tổng hợp các công việc liên quan đến Model Card trong học thuật và trên toàn ngành.

2) Một Mẫu Thẻ Mô hình Đã chú thích, trong đó nêu chi tiết cách điền thẻ.

3) Công cụ tạo Model Card, giúp tạo thẻ dễ dàng mà không cần lập trình và hỗ trợ các nhóm chia sẻ công việc cho các phần khác nhau.

4) Nghiên cứu người dùng về việc sử dụng Model Card trên Hugging Face

5) Phân tích tổng quan và tổng quan tài liệu về các phương pháp tiên tiến trong việc tài liệu hóa mô hình.

Chúng tôi cũng bao gồm một Phụ lục với các chi tiết bổ sung từ công việc này.

---

Vui lòng trích dẫn như sau: Ozoani, Ezi and Gerchick, Marissa and Mitchell, Margaret. Model Card Guidebook. Hugging Face, 2022. https://huggingface.co/docs/hub/en/model-card-guidebook

Update on GitHub