Что такое галлюцинации в больших языковых моделях и 6 эффективных стратегий их предотвращения

Галлюцинации в больших языковых моделях (LLMs) – это случаи, когда модель генерирует правдоподобные, но фактически неверные или бессмысленные ответы. Например, модель может ошибочно утверждать, что болезнь Аддисона вызывает “ярко-желтую кожу”, хотя на самом деле она вызывает усталость и низкое кровяное давление. Это явление вызывает серьезные опасения в области ИИ, так как может способствовать распространению ложной информации.

Шесть способов предотвращения галлюцинаций в LLMs:

1. Используйте качественные данные

Качественные данные являются основой для обучения модели. Неполные или неточные данные могут привести к ошибочным выводам. Использование широких и детализированных наборов данных помогает минимизировать риски.

2. Применяйте шаблоны данных

Шаблоны данных – это заранее определенные структуры, которые уточняют формат и допустимые ответы для конкретной задачи. Это помогает модели придерживаться требований и поддерживать согласованность в ответах.

3. Настройка параметров

Настройка ключевых параметров позволяет улучшить поведение модели в зависимости от задач. Например, можно регулировать уровень креативности или точности в ответах.

4. Инженерия запросов

Хорошо продуманные запросы помогают модели генерировать более релевантные ответы. Четкие инструкции и примеры вопросов повышают качество ответов.

5. Генерация с дополнением поиска (RAG)

Эта методика сочетает генеративные возможности модели с внешними источниками информации, что позволяет обеспечивать точность ответов.

6. Проверка фактов человеком

Человеческий контроль необходим для выявления и исправления ошибок, которые модель может пропустить. Это особенно важно в критически важных областях, таких как новости или юридические документы.

Преимущества снижения галлюцинаций:

• Повышение доверия пользователей к ИИ-системам.
• Снижение распространения ложной информации.
• Экономия времени и ресурсов на проверку и исправление ошибок.
• Улучшение разработки и обучения моделей.
• Возможность использования ИИ в более чувствительных и критических областях.

В заключение, эти шесть стратегий помогают эффективно справляться с проблемой галлюцинаций, обеспечивая надежность и точность ИИ-систем.

Как использовать ИИ для развития вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от нашей компании.