«`html
Проблема галлюцинаций в больших языковых моделях (LLMs)
Большие языковые модели широко используются для выполнения задач, связанных с естественным языком, таких как ответы на вопросы и создание разговорного ИИ. Однако существует проблема, называемая «галлюцинацией», когда модель генерирует фактически неверные ответы. Это снижает надежность LLM, что особенно критично в областях, требующих точности, таких как медицинская диагностика и правовое обоснование.
Решения для повышения доверия к LLM
Исследователи сосредоточились на понимании причин галлюцинаций. Они классифицируют галлюцинации на те, которые возникают из-за недостатка знаний, и те, которые происходят при наличии правильной информации. Это различие важно, так как для каждого типа ошибок нужны разные подходы.
Методология WACK
Исследователи из Техниона и Google Research разработали метод WACK (Неверный ответ при наличии правильных знаний). Эта методология создает специфические для модели наборы данных, которые помогают различать галлюцинации из-за отсутствия информации и ошибки обработки. Это позволяет лучше анализировать причины галлюцинаций и разрабатывать более эффективные вмешательства.
Экспериментальные установки
Методология WACK использует два подхода для создания галлюцинаций: «bad-shot prompting» и «Alice-Bob prompting». Эти методы моделируют сценарии, где пользователи или модели делают мелкие ошибки, приводящие к галлюцинациям, даже если модель знает правильный ответ.
Результаты и преимущества WACK
Результаты показали, что наборы данных WACK значительно превосходят общие наборы в выявлении галлюцинаций, связанных с неправильным применением знаний. Например, точность в выявлении ошибок HK+ с использованием наборов данных WACK достигала 95%, в то время как общие наборы давали 60-70% точности.
Ключевые выводы
- Точность в различении ошибок: Специфические наборы данных захватывают тонкие различия в причинах галлюцинаций.
- Высокая точность в выявлении HK+: WACK показала до 95% точности в выявлении галлюцинаций.
- Масштабируемость: Методология WACK универсальна и адаптируема для различных архитектур LLM.
Заключение
Методология WACK предлагает надежное решение для повышения точности и надежности LLM, отличая галлюцинации из-за отсутствия знаний от тех, что происходят из-за неправильного применения знаний. Это значительный шаг вперед по сравнению с общими подходами.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите KPI, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольшого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.
Попробуйте AI Sales Bot – это AI 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 решением от saile.ru!
«`
