Преодоление ошибок и эволюция знаний в машинном обучении
LLM и возможность искусственного общего интеллекта
LLM демонстрируют эмержентный интеллект с увеличением параметров, вычислений и данных, указывая на искусственный общий интеллект. Однако развернутые LLM по-прежнему демонстрируют ошибки, такие как галлюцинации, предвзятость и фактические неточности.
Проблемы при развертывании LLM
Постоянное развитие знаний представляет собой вызов для их предварительного обучения. Важно незамедлительно устранять ошибки во время развертывания, поскольку повторное обучение или настройка часто являются запретительно дорогостоящими, возникают проблемы устойчивости при обеспечении роста знаний на протяжении жизни.
Практические решения
Для обновления долговременной памяти используйте (повторное) предварительное обучение, настройку и редактирование модели. Рабочая память помогает в выводах, усиливается методами, такими как GRACE. Техники редактирования модели, включая ограниченную настройку и мета-обучение, нацелены на эффективное редактирование LLM.
Новый подход WISE
Исследователи из Университета Чжэцзян и Группы Alibaba предлагают свой метод WISE, двойную параметрическую схему памяти, включая основную память для предварительных знаний и боковую память для отредактированных знаний.
WISE демонстрирует превосходную производительность по сравнению с существующими методами как в вопросно-ответных системах, так и в устранении галлюцинаций.
Внедрение ИИ в бизнес
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите моменты для автоматизации и применения ИИ, подберите решения постепенно, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию.
Попробуйте AI Sales Bot, который поможет в ответах на вопросы клиентов и генерации контента для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
