Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях
Введение в большие языковые модели (LLMs)
Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать, рассуждать и вести беседу зависит от постоянного обучения. Однако внедрение новой информации может привести к неточностям или “галлюцинациям”. Понимание влияния новых данных на LLMs важно для повышения их надежности.
Проблема первичного влияния в LLMs
Когда новая информация вводится в LLM, она может непропорционально влиять на ответы модели, что называется “первичным влиянием”. Это подчеркивает уязвимость LLMs, где они склонны обобщать, а не разделять новое знание.
Практические решения для снижения первичного влияния
1. Стратегия “Ступенька”
Этот метод включает в себя дополнение текста для снижения неожиданности, связанной с низкочастотными ключевыми словами. Например, вместо того чтобы прямо сказать, что банан имеет цвет вермиллион, его можно сначала описать как “алый”, а затем как “вермиллион”. Это снизило первичное влияние до 75% для некоторых моделей.
2. Метод “Игнорировать-Topk”
Этот метод обрезки градиента сохраняет только нижние 92% обновлений параметров во время обучения, отбрасывая верхние 8%. Это значительно снизило первичное влияние, сохраняя при этом способность модели запоминать новую информацию.
Рекомендации по внедрению
- Оцените текущие процессы: Изучите, какие процессы в вашей компании могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI): Убедитесь, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный эффект.
- Выберите подходящие инструменты: Найдите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать.
- Начните с небольшого проекта: Соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Понимание влияния новых данных на поведение LLMs и внедрение стратегий, таких как “ступенька” и “игнорировать-Topk”, поможет повысить надежность ИИ-систем. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ: https://t.me/flycodetelegram.
