“`html
Проблема галлюцинаций в ИИ
Большие языковые модели (LLMs) изменили подход к генеративному ИИ, но сталкиваются с проблемой галлюцинаций — созданием неверной или неуместной информации. Это особенно опасно в сферах, где важна точность, например, в медицине и страховании.
Решения для борьбы с галлюцинациями
Исследования предложили несколько методов для решения этой проблемы:
- FactScore: Улучшает точность, разбивая длинные утверждения на более мелкие части.
- Lookback Lens: Использует анализ оценок для выявления галлюцинаций в контексте.
- MARS: Внедряет систему оценки, сосредотачиваясь на ключевых элементах утверждений.
Новый метод RAG-check
Исследователи из Университета Мэриленда разработали метод RAG-check для оценки многомодальных систем RAG. Он состоит из трех основных компонентов:
- Нейронная сеть для оценки релевантности данных.
- Алгоритм, который сегментирует выводы RAG на оценимые и неоценимые части.
- Нейронная сеть для оценки правильности оценимых частей.
Показатели оценки
Архитектура RAG-check использует два основных показателя: Оценка Релевантности (RS) и Оценка Правильности (CS). Она позволяет гибко интегрировать различные модели, обеспечивая комплексную оценку качества ответов.
Результаты и выводы
Результаты показывают значительные различия в производительности различных конфигураций RAG. Модель GPT-4o продемонстрировала наилучшие результаты в генерации контекста, превосходя другие конфигурации на 20%.
Внедрение ИИ в бизнес
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте метод RAG-check. Определите, как ИИ может изменить вашу работу, выберите ключевые показатели эффективности (KPI) и подходящие решения.
Начните с малого
Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Для получения советов по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
