Какие стратегии применяются для снижения риска галлюцинаций при работе с LLM в различных сферах бизнеса?

Некоторые стратегии, которые применяются для снижения риска галлюцинаций при работе с LLM в различных сферах бизнеса:

• Использование генерации, дополненной извлечением (RAG). www.astera.com www.ultralytics.com Модель подключается к внешним источникам, таким как базы данных или API поиска. www.astera.com Вместо того, чтобы угадывать, LLM извлекает факты перед ответом. www.astera.com
• Улучшение дизайна подсказок. www.astera.com Подсказки должны быть ясными и конкретными. www.astera.com Следует избегать открытых вопросов, которые дают модели слишком много места для импровизации. www.astera.com
• Применение человеческого обзора. www.astera.com Для критических приложений (медицинских, юридических, финансовых) реализуются 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 Тонкая настройка на доменно-специфическом, проверенном контенте может помочь уменьшить галлюцинации. 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. www.astera.com Следует поощрять независимую проверку значимых заявлений. www.astera.com
• Использование оценочных метрик. www.astera.com Для обнаружения галлюцинаций используются инструменты: от контрольных наборов данных до инструментов автоматической проверки, которые отмечают результаты с низкой достоверностью. www.astera.com