«`html
Улучшение фактической точности моделей языковых моделей (LLM) через стратегическое формирование наборов данных для вопросно-ответных систем
Проблема:
Языковые модели (LLM) могут генерировать правдоподобные, но неверные ответы на запросы, что подрывает их надежность и затрудняет их широкое применение в задачах, требующих фактических знаний.
Решение:
Исследователи из университетов Carnegie Mellon и Stanford выяснили, что улучшение фактической точности LLM зависит от того, насколько хорошо факты закодированы в предварительно обученной модели. Использование хорошо закодированных фактов при настройке значительно улучшает фактическую точность, в то время как использование менее хорошо закодированных фактов может негативно сказаться на производительности.
Практическое применение:
Выбор подходящих данных для настройки моделей, сосредоточенных на известных фактах, может привести к улучшению фактической точности и эффективности обучения. Например, AI Sales Bot (https://itinai.ru/aisales) — это ИИ-ассистент в продажах, который помогает в общении с клиентами, генерации контента и снижении нагрузки на персонал.
Будущие перспективы:
Эти результаты предоставляют основу для дальнейших исследований по улучшению фактической точности и надежности языковых моделей в различных областях применения.
«`
