Как избежать галлюцинаций в ответах модели искусственного интеллекта?

Полностью устранить галлюцинации в ответах моделей искусственного интеллекта невозможно, но есть способы уменьшить их количество и повысить надёжность результатов моделирования. www.astera.com Некоторые из них:

• Использовать генерацию дополненной извлечения (RAG). www.astera.com Модель подключается к внешним источникам, таким как базы данных или API поиска, и извлекает факты перед ответом, а не угадывает. www.astera.com
• Улучшить дизайн подсказки. www.astera.com Подсказка должна быть ясной и конкретной, следует избегать открытых вопросов, которые дают модели слишком много места для импровизации. www.astera.com
• Применить человеческий обзор. www.astera.com Для критических приложений (медицинских, юридических, финансовых) необходимо реализовывать процессы проверки с участием человека. www.astera.com Это помогает улавливать едва заметные галлюцинации, которые кажутся правильными, но на самом деле не являются таковыми. www.astera.com
• Тонкая настройка для конкретных случаев использования. www.astera.com Например, модель, обученная на юридических документах, менее склонна фабриковать прецедентное право. www.astera.com
• Прозрачность и отказ от ответственности. www.astera.com Пользователям нужно сообщать, что сгенерированные ответы не всегда могут быть точными, и поощрять независимую проверку значимых заявлений. www.astera.com
• Использовать оценочные метрики. www.astera.com Для обнаружения галлюцинаций используются различные инструменты: от контрольных наборов данных до инструментов автоматической проверки, которые отмечают результаты с низкой достоверностью. www.astera.com

Также важно помнить, что языковые модели не обладают сознанием или пониманием мира. vaiti.io Они работают на основе вероятностей и данных обучения, и поэтому необходимо всегда перепроверять критически важную информацию в надёжных источниках. vaiti.io