
«`html
С увеличением сложности задач, которые решают языковые модели, возрастает и риск появления галлюцинаций. В этой статье мы обсудим:
Галлюцинации происходят, когда модель генерирует ответы, не основываясь на реальных данных или контексте. Например, если LLM не знает, что информация неверна, она может предоставить ошибочный ответ.
Существует несколько методов, которые помогают уменьшить количество галлюцинаций. Их можно разделить на:
Одним из простых решений является корректировка запросов. Например, можно добавить команду, чтобы модель отвечала «Я не знаю», если она не уверена в ответе.
После получения ответа от LLM можно создать фильтры, которые определяют, есть ли галлюцинация в ответе. Например, задать вопрос: «Есть ли галлюцинация в этом ответе?»
Анализ внутренних характеристик модели может помочь определить уровень уверенности в ответах. Если уверенность низкая, ответ можно отфильтровать.
Использование LLM для оценки своих ответов называется LLM как судья. Это метод, который позволяет автоматизировать процесс оценки.
Для уменьшения галлюцинаций рекомендуется использовать простую инженерию запросов и фильтрацию. Если в системе требуется минимальная ошибка, лучше использовать более сложные методы, такие как RAG и фильтрацию с использованием мощных LLM.
Если ваша система обрабатывает много запросов и стоимость приоритетна, начните с фильтрации логпробов.
Смотрите, как ИИ может изменить вашу работу. Определите места для автоматизации, выберите подходящее решение и внедряйте постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами через Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot – помощника для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу