«`html
Использование больших языковых моделей (LLM) в маркетинге и продажах
Проблема галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM)
Большие языковые модели (LLM) показали впечатляющие возможности в обработке естественного языка, однако они сталкиваются с проблемой галлюцинаций, когда генерируют ответы, не связанные с исходным материалом. Это подрывает надежность LLM и делает обнаружение галлюцинаций критической областью исследований.
Решение проблемы галлюцинаций в LLM
Исследователи из Microsoft Responsible AI представляют эффективный подход для обнаружения галлюцинаций в LLM. Они комбинируют небольшую классификационную модель (SLM) с модулем LLM под названием «ограниченный рассудитель» для балансировки задержек и интерпретируемости. Этот подход позволяет быстро обнаруживать галлюцинации в тексте и предоставлять подробное объяснение с использованием возможностей LLM.
Преимущества предложенного подхода
Предложенная модель состоит из SLM для начального обнаружения галлюцинаций и ограниченного рассудителя на основе LLM для объяснения. Это снижает вычислительную нагрузку на систему и обеспечивает подробное объяснение обнаруженных галлюцинаций. Также подход демонстрирует потенциал в качестве механизма обратной связи для улучшения SLM.
Экспериментальные результаты
Эксперименты показали, что категоризированный подход эффективно справляется с несогласованностью между решениями SLM и объяснениями LLM, что улучшает общую надежность и интерпретируемость модели обнаружения галлюцинаций.
«`
