“`html
Lamini AI’s Memory Tuning Achieves 95% Accuracy and Reduces Hallucinations by 90% in Large Language Models
Lamini AI представила переломное достижение в области больших языковых моделей (LLM) с выпуском Lamini Memory Tuning. Эта инновационная техника значительно улучшает фактическую точность и снижает галлюцинации в LLM, существенно улучшая существующие методики. Метод уже продемонстрировал впечатляющие результаты, достигнув 95% точности по сравнению с обычно видимыми 50% при других подходах и снизив галлюцинации с 50% до всего лишь 5%.
Техническая статья
Lamini Memory Tuning решает фундаментальный парадокс в области ИИ: как обеспечить точную фактическую точность, сохраняя обобщающие возможности, которые делают LLM универсальными и ценными. Этот метод включает настройку миллионов экспертных адаптеров (таких как адаптеры низкого ранга или LoRA) с точными фактами поверх любой открытой LLM, такой как Llama 3 или Mistral 3. Техника внедряет факты в модель для извлечения только наиболее актуальной информации во время вывода, драматически снижая задержку и затраты, сохраняя при этом высокую точность и скорость.
Источник изображения
Необходимость точной настройки памяти возникает из врожденной конструкции универсальных LLM, которые обучены снижать среднюю ошибку по широкому спектру примеров. Это делает их умелыми во многих задачах, но не идеальными в ни одной, часто приводя к запутанным конкретным фактам, таким как даты или доходы. Однако Lamini Memory Tuning оптимизирует для нулевой ошибки на конкретных фактах, позволяя модели воспоминать эти факты почти идеально, не жертвуя при этом своими обобщающими возможностями.
Источник изображения
Одним из значительных успехов стало применение компанией из списка Fortune 500 технологии Lamini Memory Tuning для достижения 95% точности в критически важных приложениях, в то время как предыдущие передовые подходы достигали только 50%. Этот уровень точности особенно важен для приложений, требующих точного воспоминания фактов, таких как преобразование вопросов на естественном языке в запросы к базе данных SQL, где точность – залог успеха.
Источник изображения
Традиционные методы, такие как Prompting и Retrieval-Augmented Generation (RAG), имеют свое место в улучшении точности LLM, но часто не устраняют галлюцинации. Эти методы повышают вероятность правильного ответа, но всё ещё нужно устранять почти правильные, но неверные ответы. Lamini Memory Tuning преодолевает это, сочетая методы извлечения информации с ИИ, уча изучать модель, что почти правильный ответ эффективно так же неверен, как полностью неправильный.
Источник изображения
Инновационный подход Lamini Memory Tuning включает создание огромного множества экспертов по памяти (MoME), аналогичных специализированным индексам в системах информационного поиска. Эти эксперты настроены для воспоминания конкретных фактов с высокой отсечкой и динамически выбираются во время вывода. Этот метод сохраняет способность модели генерировать связную прозу и обеспечивает почти идеальное воспоминание критических фактов. Результат – модель, которая активируется редко, способна масштабироваться до многих параметров, сохраняя при этом низкие затраты на вывод, расширяя практические применения LLM, ранее ограниченные галлюцинациями.
В заключение
Внедрение Lamini Memory Tuning представляет собой новый фронт в разработке и применении LLM. Оно обещает более высокую точность, снижение затрат и более быстрые циклы разработки, обеспечивая более широкое принятие и внедрение в различные отрасли. По мере того, как Lamini AI продолжает совершенствовать эту технологию, возможность полностью автоматизированных и высокоточных решений на базе ИИ становится все более реальной.
Source: MarkTechPost
Преимущества внедрения технологии
Если ваша компания стремится к ускоренному развитию с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставаться в числе лидеров, эффективное использование Lamini AI’s Memory Tuning может принести значительные преимущества.
Применение ИИ в бизнесе
Применение ИИ и автоматизации бизнес-процессов может привести к повышению эффективности и улучшению пользовательских сервисов. Рассмотрите моменты, где ваша компания может извлечь выгоду из AI и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Внедрение ИИ решений
Выберите подходящее решение из множества вариантов на рынке ИИ. Начните внедрение постепенно, анализируя результаты и KPI малых проектов. Получившийся опыт и данные помогут расширить автоматизацию и внедрить ИИ во все более широкие области компании.
Консультации по внедрению ИИ
Для консультаций по внедрению ИИ и получения дополнительных рекомендаций свяжитесь с нами через Telegram: itinai
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале: itinainews или в нашем Twitter: @itinairu45358
AI Sales Bot
Рассмотрите применение AI Sales Bot (https://itinai.ru/aisales) – интеллектуального ассистента для продаж, который может помочь в ответах на вопросы клиентов, генерации контента и снижении нагрузки на первую линию продаж.
Решения от AI Lab
Узнайте, как решения от AI Lab (itinai.ru) могут изменить ваши бизнес-процессы и быть готовыми к будущему.
“`
