«`html
Lamini AI’s Memory Tuning Achieves 95% Accuracy and Reduces Hallucinations by 90% in Large Language Models
Lamini AI представила революционное достижение в области больших языковых моделей (LLM) с выпуском Lamini Memory Tuning. Эта инновационная техника значительно улучшает фактическую точность и снижает галлюцинации в LLM, существенно улучшая существующие методологии. Метод уже продемонстрировал впечатляющие результаты, достигнув 95% точности по сравнению с обычными 50% при других подходах и снизив уровень галлюцинаций с 50% до всего 5%.
Техническая статья
Lamini Memory Tuning решает фундаментальное противоречие в области искусственного интеллекта: как обеспечить точную фактическую точность, сохраняя обобщающие способности, делающие LLM универсальными и ценными. Этот метод включает настройку миллионов экспертных адаптеров (таких как Low-Rank Adapters или LoRAs) с точными фактами поверх любой открытой LLM, такой как Llama 3 или Mistral 3. Техника встраивает факты в модель для извлечения только наиболее актуальной информации во время вывода, драматически снижая задержки и затраты, сохраняя при этом высокую точность и скорость.
Источник изображения
Необходимость точной настройки памяти возникает из врожденного дизайна универсальных LLM, которые обучены снижать среднюю ошибку на широком спектре примеров. Этот дизайн делает их компетентными во многих задачах, но идеальными в ни одной, часто приводя к запутанным конкретным фактам, таким как даты или доходы. Однако Lamini Memory Tuning оптимизирует нулевую ошибку на конкретных фактах, позволяя модели почти идеально вспоминать эти факты, не жертвуя при этом своими обобщающими способностями.
Источник изображения
Заметный успех включает компанию из списка Fortune 500, которая использовала Lamini Memory Tuning для достижения 95% точности в критических приложениях, в то время как предыдущие передовые подходы достигали только 50%. Этот уровень точности особенно важен для приложений, требующих точного воспоминания фактов, таких как преобразование вопросов на естественном языке в запросы к базам данных SQL, где точность имеет первостепенное значение.
Источник изображения
Традиционные методы, такие как Prompting и Retrieval-Augmented Generation (RAG), имеют свое место в улучшении точности LLM, но часто не устраняют галлюцинации. Эти методы повышают вероятность правильного ответа, но все еще нужно устранять почти правильные, но неверные ответы. Lamini Memory Tuning преодолевает это, объединяя техники извлечения информации с ИИ, уча модель, что почти правильный ответ фактически так же неправильный, как полностью неправильный.
Источник изображения
Инновационный подход Lamini Memory Tuning включает создание массовой смеси экспертов по памяти (MoMEs), аналогичной специализированным индексам в системах извлечения информации. Эти эксперты настраиваются на воспоминание конкретных фактов с высокой точностью и динамически выбираются во время вывода. Этот метод сохраняет способность модели генерировать связную прозу и обеспечивает почти идеальное воспоминание критических фактов. Результатом является модель с разреженной активацией, способная масштабироваться до множества параметров, сохраняя низкие затраты на вывод, тем самым расширяя практические применения LLM в области, ранее ограниченные галлюцинациями.
В заключение, внедрение Lamini Memory Tuning представляет собой новую границу в разработке и применении LLM. Оно обещает более высокую точность, снижение затрат и более быстрые циклы разработки, обеспечивая более широкое принятие и внедрение в различных отраслях. По мере того, как Lamini AI продолжает совершенствовать эту технологию, потенциал для полностью автоматизированных, высокоточных решений, основанных на ИИ, становится все более доступным.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Lamini AI’s Memory Tuning Achieves 95% Accuracy and Reduces Hallucinations by 90% in Large Language Models.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
