“`html
LLM-Check: Эффективное обнаружение галлюцинаций в больших языковых моделях для приложений в реальном времени
Большие языковые модели, такие как GPT-4 и LLaMA, привлекли много внимания благодаря своим выдающимся возможностям в области обработки естественного языка. Однако они могут генерировать результаты, которые выглядят правдоподобными, но содержат неточности и вводящие в заблуждение данные, что называется галлюцинациями. Это создает серьезные проблемы для применения LLM в задачах, требующих точности и надежности.
Практические решения для обнаружения галлюцинаций
Разработаны различные методы для обнаружения галлюцинаций, включая:
- Оценку неопределенности с использованием метрик, таких как перплексность.
- Анализ на уровне токенов и методы самосогласованности.
- Методы, комбинирующие выводы LLM с внешними базами данных для проверки фактов.
Однако многие из этих подходов требуют доступа к нескольким ответам или большим наборам данных, что может быть не всегда осуществимо.
Метод LLM-Check
Исследователи из Университета Мэриленда предложили метод LLM-Check, который позволяет обнаруживать галлюцинации в едином ответе, анализируя внутренние карты внимания и активации. Этот метод:
- Эффективно работает с различными наборами данных.
- Обеспечивает значительное улучшение точности обнаружения.
- Работает в реальном времени с ускорением до 450 раз по сравнению с существующими методами.
Как это работает
Метод LLM-Check анализирует внутренние представления и вероятности вывода в одном проходе, чтобы выявить различия между правдивыми и галлюцинированными ответами. Основные метрики включают:
- Скрытый балл, основанный на анализе собственных значений скрытых представлений.
- Баллы внимания, основанные на картах внимания.
- Метрики неопределенности на уровне токенов, такие как перплексность.
Заключение
Метод LLM-Check предлагает эффективные техники для обнаружения галлюцинаций в ответах LLM без необходимости дополнительного обучения или больших вычислительных затрат. Он подходит как для открытых, так и закрытых систем и значительно улучшает точность обнаружения, обеспечивая при этом высокую эффективность вычислений.
Как внедрить AI в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, учитывайте следующие шаги:
- Проанализируйте, как AI может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Подберите подходящее решение среди множества доступных AI технологий.
- Внедряйте AI решения постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
