“`html
Оценка надежности LLM: исследование по анализу гармоничности от команды VISA
Большие языковые модели (LLM) часто дают уверенные ответы, что вызывает опасения относительно их надежности, особенно при фактических вопросах. Однако не существует установленного метода оценки надежности ответов LLM, и пользователи лишены “оценки надежности”, чтобы определить надежность ответов без дополнительных исследований или проверок. Цель заключается в том, чтобы LLM в основном давали высокие оценки надежности, снижая необходимость в обширной пользовательской проверке.
Оценка LLM
Оценка LLM стала ключевым моментом в оценке производительности модели и ее устойчивости к вариациям ввода, что крайне важно для применения в реальных задачах. Метод FLASK оценивает согласованность LLM при различных стилистических вводах, акцентируя навыки выравнивания для точной оценки модели. Также существуют методы измерения уверенности LLM, такие как методы черного ящика и методы, основанные на отражении.
Исследования и практические применения
Исследователи из VISA представляют инновационный подход к оценке реальной устойчивости любой черного ящика LLM, как в стабильности, так и в объяснимости. Этот метод основан на измерении локального отклонения от гармоничности и предлагает модель-независимое и ненаблюдаемое средство оценки устойчивости ответов.
Практическое применение
Внедрение решений ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе данных и опыта расширяйте автоматизацию. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
“`
“`html
Использование ИИ в продажах
Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
“`
