Введение в LLM и их вызовы
Большие языковые модели (LLM) изменили обработку естественного языка, позволяя автоматизировать написание текстов и помогать в принятии решений. Однако, важно, чтобы эти модели давали фактически точные ответы. Иногда LLM создают выдающиеся, но неверные результаты, что называется “галлюцинацией”. Это особенно важно в таких областях, как юриспруденция, медицина и финансы, где точность имеет критическое значение.
Решение: Фреймворк FACTS Grounding Leaderboard
Исследователи Google DeepMind разработали FACTS Grounding Leaderboard — систему для оценки способности LLM давать ответы на основе конкретного контекста. Эта система фокусируется на задачах, где модели должны генерировать ответы исключительно на основании документов длиной до 32,000 токенов.
Основные преимущества:
- Система сочетает публичные и приватные наборы данных для обеспечения прозрачности и безопасности.
- Оценка качества ответов проходит в два этапа: фильтрация и оценка точности фактов.
Технические детали и практические применения
FACTS Grounding Leaderboard построен на наборе из 860 публичных и 859 приватных примеров в сферах финансирования, юриспруденции, медицины и технологий. Каждое задание требует от моделей создавать ответы, основываясь на предоставленной информации.
Человеческие аннотаторы подготовили подсказки для обеспечения актуальности и исключения запутанных запросов. Применяемые модели, такие как Gemini 1.5 Pro и GPT-4o, оценивают точность на уровне предложений, что позволяет обеспечить соответствие фактическому контексту.
Результаты и наблюдения
Результаты показывают текущее состояние возможностей LLM. Модели, такие как Gemini 1.5 Flash, продемонстрировали высокие результаты, однако окончательные ранжирования изменились из-за исключения некорректных ответов. Модели лучше справлялись с техническими и финансовыми задачами, чем с медицинскими и юридическими.
Заключение
FACTS Grounding Leaderboard предлагает важный вклад в решение проблем фактической точности LLM. Это инициатива создана для оценки и улучшения производительности моделей. Инструменты, подобные FACTS, будут ключевыми для повышения надежности LLM, особенно в областях, где точность критична.
Как ваш бизнес может использовать ИИ
Если вы хотите развивать вашу компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите следующие шаги:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможна автоматизация.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и начните с небольших проектов, анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает генерировать контент и снижает нагрузку на сотрудников.
