Фреймворк Trust-Align для повышения надежности генерации на основе поиска в больших языковых моделях.

 Trust-Align: An AI Framework for Improving the Trustworthiness of Retrieval-Augmented Generation in Large Language Models

Trust-Align: Фреймворк для повышения доверия к большим языковым моделям

Большие языковые модели (LLM) привлекли значительное внимание благодаря их потенциалу улучшить различные приложения искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка. Интегрированные в такие фреймворки, как Retrieval-Augmented Generation (RAG), эти модели направлены на улучшение выводов систем искусственного интеллекта, извлекая информацию из внешних документов, а не полагаясь исключительно на свою внутреннюю базу знаний. Этот подход критичен для обеспечения фактической точности контента, создаваемого искусственным интеллектом, что является постоянной проблемой для моделей, не привязанных к внешним источникам.

Проблема и ее решение

Одной из ключевых проблем в этой области является возникновение галлюцинаций в LLM, когда модели генерируют кажущуюся правдоподобной, но фактически неверную информацию. Это особенно проблематично в задачах, требующих высокой точности, таких как ответы на фактические вопросы или помощь в юридической и образовательной сферах. Многие передовые LLM сильно полагаются на параметрическую информацию, полученную в процессе обучения, что делает их непригодными для задач, в которых ответы должны строго исходить из конкретных документов. Для решения этой проблемы необходимо внедрение новых методов для оценки и улучшения надежности этих моделей.

Традиционные методы сосредотачиваются на оценке конечных результатов LLM в рамках фреймворка RAG, но мало кто исследует внутреннюю надежность самих моделей. В настоящее время подходы, такие как методы подсказок, направлены на согласование ответов моделей с информацией из документов. Однако эти методы часто оказываются неэффективными, либо не способны адаптировать модели, либо приводят к чрезмерно чувствительным выводам, которые реагируют некорректно. Исследователи выявили необходимость новой метрики для измерения производительности LLM и обеспечения того, чтобы модели предоставляли обоснованные, достоверные ответы, основанные исключительно на извлеченных документах.

Применение и результаты

Исследователи из Университета технологий и дизайна Сингапура, совместно с Национальными лабораториями DSO, представили новый фреймворк под названием “TRUST-ALIGN”. Этот метод фокусируется на повышении надежности LLM в задачах RAG путем выравнивания их выводов для предоставления более точных, подтвержденных документами ответов. Исследователи также разработали новую метрику оценки, TRUST-SCORE, которая оценивает модели по нескольким измерениям, таким как их способность определить, можно ли ответить на вопрос с использованием предоставленных документов, и их точность в цитировании соответствующих источников.

TRUST-ALIGN работает путем настройки LLM с использованием набора данных, содержащего 19 000 пар вопрос-документ, каждая помеченная предпочтительными и непредпочтительными ответами. Этот набор данных был создан путем синтеза естественных ответов от LLM, таких как GPT-4, и отрицательных ответов, выведенных из общих галлюцинаций. Основное преимущество этого метода заключается в его способности напрямую оптимизировать поведение LLM в направлении предоставления обоснованных отказов, когда это необходимо, обеспечивая, что модели отвечают на вопросы только при наличии достаточной информации. Он улучшает точность цитирования моделей, направляя их на ссылку на наиболее релевантные части документов, тем самым предотвращая чрезмерное цитирование или неправильное приписывание.

В целом, внедрение TRUST-ALIGN показало существенные улучшения на нескольких эталонных наборах данных. Например, при оценке на наборе данных ASQA, LLaMA-3-8b, выровненный с TRUST-ALIGN, достиг увеличения TRUST-SCORE на 10,73%, превзойдя модели, такие как GPT-4 и Claude-3.5 Sonnet. На наборе данных QAMPARI метод превзошел базовые модели на 29,24%, в то время как на наборе данных ELI5 показано увеличение производительности на 14,88%. Эти цифры демонстрируют эффективность фреймворка TRUST-ALIGN в генерации более точных и надежных ответов по сравнению с другими методами.

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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…