“`html
Большие языковые модели и проблема дезинформации
Большие языковые модели (LLM) имеют потенциал привести пользователей к плохим решениям, особенно когда эти модели предоставляют неверную информацию с высокой уверенностью, что называется галлюцинацией. Доверчивая дезинформация может быть очень опасной, так как она может убедить людей действовать на основе ошибочных предположений, что может иметь отрицательные последствия.
Практическое решение
Для решения этой проблемы LLM могут явно указывать вероятность того, что их утверждения являются истинными. Это позволяет пользователям иметь более ясное представление о достоверности информации, включая оценку уверенности в своих ответах. Для достижения лингвистической калибровки исследователи из Стэнфорда предложили двухэтапную систему обучения в рамках последних исследований. Эта методика включает:
Этап 1: Обучение с учителем
LLM обучается создавать информативный контент, включая встроенные утверждения о достоверности. Это позволяет модели формулировать утверждения вроде “Я уверен, что…” или “Я оцениваю вероятность в 30%…”.
Этап 2: Обучение с подкреплением
После предварительного этапа LLM дополнительно улучшается с использованием обучения с подкреплением. Модель поощряется за создание ответов, которые позволяют пользователям давать калиброванные ответы на связанные запросы, гарантируя точные вероятностные предсказания.
Оценка эффективности
Эффективность этого метода была оценена на модели Llama 2 7B. Результаты демонстрируют, что LLM может создавать длинные ответы с сопоставимой точностью, но с значительным увеличением калибровки по сравнению с базовыми моделями. Улучшение было подтверждено автоматическими и человеческими оценками.
Заключение
Предложенная методика является устойчивой к изменениям в областях знаний и типах контента, что подтверждает ее эффективность. Она также справляется с задачами за пределами своей области, что делает ее универсальным решением для различных предметных областей.
Исследователи из Стэнфорда выделяют свой вклад в разработку лингвистической калибровки как способности LLM помогать принимать оптимальные решения с помощью создания значимых и точных вероятностных прогнозов, используя двухэтапную систему обучения и модель Llama 2 7B.
Для получения дополнительной информации, ознакомьтесь с этим документом. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter, присоединиться к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Интеграция ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, обратитесь к методике лингвистической калибровки LLM, разработанной исследователями из Стэнфорда. Анализируйте, где возможно применение автоматизации и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Выбирайте подходящее решение, внедряйте его постепенно, анализируйте результаты и опыт, расширяя автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале и в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает в общении с клиентами, генерации контента для отдела продаж и снижении нагрузки на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
“`
