Ученые из Стэнфорда представили двухэтапную модель для языковой калибровки длинных текстовых генераций

«`html

Проблема и решение

Большие языковые модели (LLM) могут вести пользователей к принятию плохих решений, если они предоставляют неверную информацию с высокой уверенностью, что называется галлюцинацией. Для решения этой проблемы LLM могут явно указывать вероятность правильности своих утверждений, что повышает надежность информации.

Практическое решение

Для достижения лингвистической калибровки исследователи из Стэнфорда предложили двухэтапную систему обучения:

1. Надзорное донастройка: Обучение LLM создавать длинные тексты с встроенными утверждениями о вероятности. Это позволяет модели отвечать с утверждениями вроде «Я уверен, что…» или «Я оцениваю вероятность в 30%».
2. Обучение с подкреплением: Дальнейшее совершенствование модели с использованием обучения с подкреплением. Модель поощряется за создание ответов, позволяющих пользователям давать калиброванные ответы на связанные запросы.

Эффективность и результаты

Эффективность метода была оценена на модели Llama 2 7B, и результаты показали значительное улучшение калибровки при сохранении точности. Калибровка модели показала хорошие результаты даже при изменении предметных областей, что подтверждает ее устойчивость к различным тематикам.

Основные выводы

Исследователи определили лингвистическую калибровку как способность LLM помогать пользователям принимать оптимальные решения путем генерации значимых и точных вероятностных прогнозов. Была разработана двухэтапная система обучения, которая позволяет улучшить калибровку модели без потери точности. Метод также успешно применяется в задачах вне своей предметной области, что подтверждает его универсальность.

Практические рекомендации

Если ваша компания хочет использовать искусственный интеллект для улучшения бизнеса, обратите внимание на возможности применения автоматизации и определите ключевые показатели эффективности для улучшения бизнес-процессов. Постепенно внедряйте решения ИИ, анализируйте результаты и опыт, чтобы расширить автоматизацию.

Связь и дополнительные ресурсы

Для консультаций по внедрению ИИ обращайтесь к нам в Telegram: itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales, который помогает в автоматизации работы с клиентами и генерации контента для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.

«`