Как часто возникают галлюцинации в языковых моделях: обзор обучения на базе графов знаний и сложности их обнаружения

 Understanding Hallucination Rates in Language Models: Insights from Training on Knowledge Graphs and Their Detectability Challenges

“`html

Понимание уровня галлюцинаций в языковых моделях: Инсайты из обучения на графах знаний и вызовы их обнаружения

Языковые модели (LM) проявляют улучшенную производительность с увеличением размера и обучающих данных, однако связь между масштабом модели и галлюцинациями остается неизученной. Определение галлюцинаций в LM представляет вызовы из-за их разнообразных проявлений. Новое исследование от Google Deepmind фокусируется на галлюцинациях, когда правильные ответы появляются дословно в обучающих данных. Достижение низких уровней галлюцинаций требует более крупных моделей и больших вычислительных ресурсов, чем ранее предполагалось. Обнаружение галлюцинаций становится все более сложным с увеличением размера LM. Графы знаний (KG) предлагают многообещающий подход к предоставлению структурированных фактических обучающих данных для LM, потенциально смягчая галлюцинации.

Практические решения и ценность

Исследование рассматривает связь масштаба языковой модели (LM) и галлюцинаций, сосредотачиваясь на случаях, когда правильные ответы присутствуют в обучающих данных. Используя набор данных на основе графа знаний (KG), исследователи обучают все более крупные LM для эффективного контроля содержания обучения. Находки показывают, что более крупные, долго обученные LM галлюцинируют меньше, но достижение низких уровней галлюцинаций требует значительно больше ресурсов, чем ранее предполагалось. Исследование также показывает обратную связь между масштабом LM и обнаружимостью галлюцинаций.

Традиционные языковые модели (LM), обученные на данных естественного языка, часто производят галлюцинации и повторяющуюся информацию из-за семантической неоднозначности. Исследование использует подход на основе графа знаний (KG), используя структурированные тройки информации для более ясного понимания того, как LM искажают обучающие данные. Этот метод позволяет более точно оценить галлюцинации и их связь с масштабом модели.

Исследование создает набор данных с использованием троек графа знаний (субъект, предикат, объект), обеспечивая точный контроль обучающих данных и количественное измерение галлюцинаций. Языковые модели (LM) обучаются с нуля на этом наборе данных, оптимизируя авторегрессионную логарифмическую вероятность. Оценка включает подачу моделям субъекта и предиката, а также оценку точности завершения объекта по сравнению с графом знаний. Задачи с токенами и детекторы головы оценивают производительность обнаружения галлюцинаций. Методология сосредотачивается на галлюцинациях, когда правильные ответы появляются дословно в обучающем наборе, изучая связь масштаба LM и частоты галлюцинаций.

Исследование обучает все более крупные LM для изучения эффектов масштаба на уровни галлюцинаций и их обнаружимость. Анализ показывает, что более крупные, долго обученные LM галлюцинируют меньше, хотя более крупные наборы данных могут увеличить уровни галлюцинаций. Авторы признают ограничения обобщения на все типы галлюцинаций и использование моделей меньшего размера, чем современные. Этот всесторонний подход предоставляет понимание галлюцинаций LM и их обнаружимость, внося вклад в область обработки естественного языка.

В заключение, исследование показывает, что более крупные и долго обученные языковые модели снижают уровни галлюцинаций на фиксированных наборах данных, в то время как увеличение размера набора данных повышает уровни галлюцинаций. Детекторы галлюцинаций показывают высокую точность, улучшаясь с увеличением размера модели. Общий уровень обнаружения токенов, как правило, превосходит другие методы. Существует компромисс между запоминанием фактов и способностью обобщения, при этом продленное обучение минимизирует галлюцинации на видимых данных, но рискует переобучением на невидимых данных. AUC-PR служит надежной мерой производительности детектора. Эти результаты подчеркивают сложную связь между масштабом модели, размером набора данных и уровнями галлюцинаций, подчеркивая важность балансирования размера модели и продолжительности обучения для смягчения галлюцинаций, а также решения вызовов, которые возникают из-за более крупных наборов данных.

Практическое применение исследования

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте исследование “Понимание уровня галлюцинаций в языковых моделях: Инсайты из обучения на графах знаний и вызовы их обнаружения”.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • 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…