“`html
Преимущества использования KnowHalu: новый подход в обнаружении галлюцинаций в тексте, созданном большими языковыми моделями (LLM)
Модели LLM обладают впечатляющей способностью генерировать связный и контекстно соответствующий текст, что является ценным качеством. Однако иногда эти модели создают контент, который кажется точным, но на самом деле является неверным или несвязным – проблема, известная как “галлюцинация”. Эта проблема может быть особенно критичной в областях, требующих высокой фактической точности, таких как медицинские или финансовые приложения. Поэтому существует настоятельная необходимость в эффективном обнаружении и управлении этими неточностями для поддержания надежности информации, созданной с помощью искусственного интеллекта.
Практические решения
Для решения этой проблемы были разработаны различные методы. Изначально техники сосредотачивались на проверке внутренней согласованности, где ответы ИИ проверялись друг с другом для выявления противоречий. Позднее подходы использовали скрытые состояния ИИ или вероятности вывода для выявления потенциальных ошибок. Однако эти методы часто полагались исключительно на информацию, хранящуюся в самом ИИ, что может быть ограничено и не всегда актуально или полно. Кроме того, некоторые исследователи обратились к проверке фактов после выполнения, что улучшило точность за счет включения внешних источников данных, хотя для сложных запросов и тонких фактических деталей им требовалась помощь.
Учитывая эти ограничения, команда исследователей из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне, Университета Чикаго и Университета Калифорнии в Беркли разработала передовой метод под названием KnowHalu – подробный процесс, предназначенный для обнаружения галлюцинаций в текстах, созданных с помощью ИИ. Этот метод повышает точность, включая двухфазовый процесс. Первая фаза включает проверку наличия нефабрикационных галлюцинаций, которые технически точны, но недостаточно отвечают на запрос. Вторая фаза использует более детальный и надежный подход, используя структурированные и неструктурированные внешние источники знаний для более глубокого фактического анализа.
Подход KnowHalu использует многоэтапный процесс, начиная с разбиения исходного запроса на более простые подзапросы. Это позволяет точно извлекать соответствующую информацию из различных баз знаний. Каждый фрагмент информации затем оптимизируется и оценивается через комплексный механизм оценки, учитывающий различные формы знаний, включая семантические предложения и тройки знаний. Этот анализ многих форм знаний обеспечивает тщательную фактическую проверку и значительно повышает способности рассуждения ИИ, что приводит к более точным результатам.
Эффективность KnowHalu продемонстрирована через тщательное тестирование в различных задачах, таких как вопросно-ответные системы и суммаризация текста. Результаты показывают значительное улучшение в обнаружении галлюцинаций, превосходящее существующие передовые методы. В частности, процесс достиг улучшения точности на 15,65% для задач вопросно-ответной системы и на 5,50% для точности суммаризации текста по сравнению с лучшими предыдущими техниками.
В заключение, внедрение KnowHalu представляет собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта. Этот новый метод повышает точность и надежность приложений ИИ путем эффективного решения проблемы галлюцинаций в тексте, созданном большими языковыми моделями. Он расширяет их потенциальное использование в критических и информационно-чувствительных областях. Благодаря своему инновационному подходу и доказанной эффективности, KnowHalu устанавливает новый стандарт для проверки и доверия информации, созданной с помощью ИИ, открывая путь к более безопасным и надежным взаимодействиям с ИИ в различных областях.
Ссылки и контакты
Подробнее о работе можно узнать из статьи и на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему подразделу ML на Reddit.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам. Мы поможем вам определить области применения автоматизации и подобрать подходящие решения. Напишите нам на Telegram для консультации по внедрению ИИ. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
AI Sales Bot и другие решения
Попробуйте AI Sales Bot, который поможет вам в продажах, отвечая на вопросы клиентов, генерируя контент и снижая нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
“`
