Искусственный интеллект для обнаружения галлюцинаций в тексте, созданном большими языковыми моделями

 KnowHalu: A Novel AI Approach for Detecting Hallucinations in Text Generated by Large Language Models (LLMs)

Как KnowHalu улучшает надежность AI-систем и обеспечивает точность генерируемого текста

Модели языковых больших масштабов (LLM) обладают впечатляющей способностью генерировать когерентный и контекстно соответствующий текст, что является ценным. Однако иногда эти модели создают контент, который кажется точным, но на самом деле неверен или не имеет отношения к теме — проблема, известная как “галлюцинация”. Это может быть особенно проблематично в областях, где требуется высокая фактическая точность, например, в медицинских или финансовых приложениях. Поэтому существует необходимость в эффективном обнаружении и управлении этими неточностями для поддержания надежности информации, создаваемой с помощью искусственного интеллекта.

Решение проблемы галлюцинаций в AI-сгенерированном тексте

Для решения этой проблемы были разработаны различные методы. Начальные техники сосредотачивались на проверке внутренней согласованности, где ответы от AI тестировались между собой для выявления противоречий. Более поздние подходы использовали скрытые состояния или вероятности вывода AI для выявления потенциальных ошибок. Однако эти методы часто полагались исключительно на информацию, хранящуюся в AI, что может быть ограничено и иногда устаревшим или неполным. Кроме того, некоторые исследователи обратились к факт-чекингу, который повысил точность за счет включения внешних источников данных, хотя для сложных запросов и тонких фактических деталей им требовалась помощь.

Учитывая эти ограничения, исследовательская группа из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейне, UChicago и UC Berkeley разработала передовой метод под названием KnowHalu, подробный процесс, предназначенный для обнаружения галлюцинаций в AI-созданных текстах. Этот метод повышает точность путем включения двухфазового процесса. Первая фаза заключается в проверке на неизготовленные галлюцинации, которые технически точны, но неадекватно отвечают на запрос. Вторая фаза использует более детальный и надежный подход, используя структурированные и неструктурированные внешние источники знаний для более глубокого фактического анализа.

Подход KnowHalu использует многоэтапный процесс, начиная с разбиения исходного запроса на более простые подзапросы. Это позволяет точно извлекать соответствующую информацию из различных баз знаний. Каждый фрагмент информации затем оптимизируется и оценивается через комплексный механизм оценки, учитывающий различные формы знаний, включая семантические предложения и знаниевые триплеты. Этот анализ знаний различных форм обеспечивает тщательную фактическую проверку и значительно повышает способности рассуждения AI, что приводит к более точным результатам.

Результаты и потенциальное применение

Эффективность KnowHalu демонстрируется через тщательное тестирование в различных задачах, таких как вопросно-ответные системы и резюмирование текста. Результаты показывают значительные улучшения в обнаружении галлюцинаций, превосходящие существующие передовые методы на значительные отрезки. В частности, процесс достиг улучшения точности на 15,65% для задач вопросно-ответных систем и увеличения точности резюмирования текста на 5,50% по сравнению с лучшими предыдущими техниками.

В заключение, внедрение KnowHalu представляет собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта. Этот новый метод улучшает точность и надежность приложений искусственного интеллекта, эффективно решая проблему галлюцинаций в тексте, создаваемом большими языковыми моделями. Он расширяет их потенциальное использование в критических и информационно-чувствительных областях. С его инновационным подходом и подтвержденной эффективностью KnowHalu устанавливает новый стандарт для проверки и доверия AI-созданному контенту, открывая путь к более безопасным и надежным взаимодействиям с искусственным интеллектом в различных областях.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…