KI · 26. september 2026

Også publisert på Italiano, Русский, Français

Billennium lanserer Baszta-1: En polsk sikkerhetsmodell for kunstig intelligens

a woman looking at a robot in the air
Taiki Ishikawa / Unsplash

Billennium har utviklet Baszta-1, en spesialisert sikkerhetsmodell som opererer på polsk. Denne løsningen er en del av AI Governance Suite, som er ment å hjelpe organisasjoner med å kontrollere bruken av kunstig intelligens. Selskapet har gjort modellen tilgjengelig for offentlige tester og har publisert dokumentasjon som beskriver dens konstruksjon, kalibrering og begrensninger.

Baszta-1 er en klassifiseringsmodell basert på HerBERT-arkitekturen, med omtrent 124 millioner parametere. Den fungerer utelukkende på polsk og er designet for å oppdage fem kategorier av risikofylt innhold: hat, vulgært, seks, kriminalitet og selvskade. Modellen er utviklet av et polsk team fra Billennium.

Selskapet presenterer prosjektet som en del av sin strategi for å utvikle egne teknologier og lokale kompetanser innen kunstig intelligens. Baszta-1 skal være den første i en planlagt gruppe av mer spesialiserte modeller.

Billennium understreker at modellen er en del av AI Governance Suite, som hjelper bedrifter med å bestemme hvilke modeller de bruker, hvem som har tilgang til dem, hvilke data som blir behandlet og hvilke sikkerhetsregler som gjelder for ulike applikasjoner.

Modellen oppnådde en micro-F1-score på 0,927 og en macro-F1-score på 0,699 i en felles benchmark, sammenlignet med 0,582 og 0,619 for Sójka. Etter kalibrering på en balansert dataset, oppnådde Baszta-1 en macro-F1-score på 0,952, med 5,5% falske alarmer for trygge tekster.

Billennium understreker at høy benchmark-resultat ikke nødvendigvis betyr at modellen er klar for implementering. Modellen må effektivt oppdage trusler og samtidig begrense antall falske alarmer for å unngå å blokkere trygge spørsmål.

Baszta-1 er ment å støtte polske organisasjoner i trygg og kontrollert bruk av kunstig intelligens, også i lys av reguleringskrav. Modellen kan kalibreres på data som speiler organisasjonens virkelige miljø, noe som gjør den mer effektiv i å oppdage risiko og begrense falske alarmer. Dette kan støtte organisasjoner i å opprettholde overensstemmelse med krav, for eksempel fra AI Act.