Раскрытие сомнений: управление неопределенностью в ответах LLM
Данная статья исследует область количественной оценки неопределенности в крупных языковых моделях (LLM) с целью выявления сценариев, где неопределенность в ответах на запросы является значительной. Исследование охватывает как эпистемическую, так и алеаторическую неопределенности. Эпистемическая неопределенность возникает из-за недостатка знаний или данных о истине, тогда как алеаторическая неопределенность проистекает из врожденной случайности в проблеме прогнозирования. Правильная идентификация этих неопределенностей критически важна для повышения надежности и достоверности ответов LLM, особенно для обнаружения и устранения галлюцинаций или неточных ответов, генерируемых этими моделями.
Методы выявления галлюцинаций в LLM
На данный момент существует несколько методов для выявления галлюцинаций в крупных языковых моделях (LLM), каждый из которых имеет свои ограничения. Один из распространенных методов – вероятность жадного ответа (T0), который оценивает вероятность наиболее вероятного ответа, сгенерированного моделью. Другой метод – метод семантической энтропии (S.E.), который измеряет энтропию семантического распределения ответов. Наконец, метод самопроверки (S.V.) включает в себя проверку моделью своих ответов для оценки неопределенности.
Преимущества предложенного подхода
Для преодоления ограничений текущих методов предлагается создать объединенное распределение для нескольких ответов от LLM для конкретного запроса с использованием итеративного подхода. Это позволяет исследователям получить информационно-теоретическую метрику эпистемической неопределенности путем измерения взаимной информации (MI) совместного распределения ответов, что позволяет более точно понимать уверенность LLM и улучшает обнаружение галлюцинаций.
Значение для бизнеса
Этот подход представляет собой значительное достижение в количественной оценке неопределенности в LLM путем различения эпистемической и алеаторической неопределенности. Предложенный метод предлагает более тонкое понимание уверенности LLM, улучшая обнаружение галлюцинаций и повышая общую точность ответов. Этот подход решает критическое ограничение существующих методов и предоставляет практичное и эффективное решение для реальных приложений LLM.
Применение ИИ в бизнесе
Если ваша компания хочет оставаться лидером и использовать искусственный интеллект (ИИ) для развития, обратитесь к нам для использования подобных решений. Мы поможем внедрить ИИ-решения, начиная с малых проектов и анализируя результаты, постепенно расширяя автоматизацию на основе данных и опыта. Также предлагаем использовать ИИ ассистент в продажах для обработки запросов клиентов, генерации контента и снижения нагрузки на первую линию.
