«`html
Проблема галлюцинаций в больших языковых моделях
Большие языковые модели (LLMs) произвели революцию в области генеративного ИИ, демонстрируя удивительные способности к созданию ответов, похожих на человеческие. Однако они сталкиваются с серьезной проблемой, известной как галлюцинация, когда модели генерируют неверную или неуместную информацию. Это создает риски в критически важных областях, таких как медицинские оценки и обработка страховых заявок.
Решения для проблемы галлюцинаций
Существующие исследования предложили несколько методов для решения проблемы галлюцинаций в языковых моделях:
- FactScore: улучшает точность, разбивая длинные утверждения на атомарные единицы для лучшей проверки.
- Lookback Lens: анализирует контекст с помощью оценки внимания для выявления галлюцинаций.
- MARS: реализует взвешенную систему, сосредотачиваясь на ключевых компонентах утверждений.
Метод RAG-check
Исследователи из Университета Мэриленда и NEC Laboratories America предложили RAG-check, метод для оценки мультимодальных RAG систем. Он состоит из трех ключевых компонентов:
- Нейронная сеть для оценки релевантности данных запросу пользователя.
- Алгоритм, который сегментирует и классифицирует выводы RAG на оценимые и неоценимые части.
- Нейронная сеть для проверки правильности оценимых частей на основе исходного контекста.
Преимущества RAG-check
Архитектура RAG-check использует две основные метрики: Оценка Релевантности (RS) и Оценка Правильности (CS). Это позволяет оценивать различные аспекты работы RAG систем и анализировать эффективность различных методов извлечения данных.
Результаты оценки
Результаты показывают значительные различия в производительности различных конфигураций RAG систем. Использование моделей CLIP как визуальных кодеров повышает релевантность до 41%. Однако применение модели RS значительно улучшает результаты до 89.5% с увеличением вычислительных затрат.
Выводы
Метод RAG-check представляет собой новый подход для оценки мультимодальных RAG систем и решения проблемы галлюцинаций. Он показывает значительные улучшения в оценке производительности и подчеркивает потенциал объединенных мультимодальных языковых моделей для повышения точности и надежности RAG систем.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ и оставалась в числе лидеров, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
