“`html
Большие языковые модели (LLM) в различных областях применения
Большие языковые модели (LLM) используются в машинном переводе, резюмировании и создании контента. Однако их склонность к производству галлюцинаций, т.е. высказываний, которые звучат правдоподобно, но не имеют основания в фактической информации, представляет собой значительное препятствие. Это влияет на надежность контента, создаваемого искусственным интеллектом, особенно в областях, где требуется высокая точность, таких как медицинская и юридическая документация. Поэтому смягчение галлюцинаций в LLM является важным фактором для повышения их достоверности и расширения области применения.
Методы борьбы с галлюцинациями в LLM
Исследователи из IBM Research и T. J. Watson Research Center представили новый метод, использующий память для улучшения генерации текста. Их модель Larimar интегрирует контроллер внешней эпизодической памяти, что позволяет хранить и извлекать информацию эффективно. Это позволяет модели использовать прошлую информацию более точно, снижая вероятность генерации галлюцинаций.
Эффективность модели Larimar
Модель Larimar продемонстрировала превосходную производительность в экспериментах по сравнению с существующим методом GRACE, показав значительные улучшения в генерации фактического контента. Этот подход упрощает процесс и обеспечивает лучшую производительность и точность. Метод Larimar может открыть путь для более надежного применения LLM в различных критических областях, гарантируя, что созданный ИИ-контент является надежным и точным.
Использование ИИ для развития вашего бизнеса
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, определите области, где он может быть применен, и выберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малых проектов, анализируйте результаты и опыт, и расширяйте автоматизацию. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно здесь.
Все права на это исследование принадлежат его авторам. Следите за нашими новостями в Twitter и присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и LinkedIn-группе. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.