استكشف كيفية التعامل مع الهلوسة في عمليات الهلوسة في عمليات التدمير الذاتي مثل GPT-3، وتعزيز دقة الذكاء الاصطناعي بتقنيات فعالة وإشراف أخلاقي.
تمتلك النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قدرات ملحوظة على توليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، لكنها في بعض الأحيان تنتج مخرجات غير صحيحة من الناحية الواقعية أو غير منطقية، تُعرف باسم "الهلوسة". تشير الهلوسات في نماذج النماذج LLMs إلى الحالات التي يولد فيها النموذج محتوى لا يعكس بيانات العالم الحقيقي أو معلومات صحيحة. يعد فهم الهلوسة وإدارتها أمرًا بالغ الأهمية لنشر الذكاء الاصطناعي بفعالية.
الطبيعة الاحتمالية: تُنشئ الآلات اللغوية الخفيفة نصًا استنادًا إلى الاحتمالات. هذه العملية غير المؤكدة بطبيعتها يمكن أن تسفر في بعض الأحيان عن مخرجات خيالية ولكنها غير صحيحة، أقرب إلى "اختلاق الأشياء".
الاستفسارات المعقدة: عند مواجهة أسئلة معقدة أو غامضة، قد يقوم مستكشفو اللغة الإنجليزية بإقحام أو إنشاء معلومات معقولة ولكنها خاطئة لملء الفجوات.
بينما تتضمن الهلوسة نتائج توليدية غير صحيحة، إلا أنها تختلف عن التحيزات في الذكاء الاصطناعي، والتي تتعلق بالأخطاء المنهجية بسبب مجموعات البيانات المتحيزة. لمعرفة المزيد عن كيفية تأثير التحيز على أنظمة الذكاء الاصطناعي، انظر التحيز في الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من التحديات التي تواجهها، إلا أن الآلات القابلة للتشغيل الآلي مثل GPT-3، التي تم استكشافها في مسرد GPT-3، توفر قدرات متقدمة لتطبيقات مختلفة، بما في ذلك روبوتات الدردشة الآلية وإنشاء المحتوى وغير ذلك، حيث يعوض الفهم السياقي بشكل عام عن الهلوسة العرضية. اكتشف تطبيقات روبوتات الدردشة الآلية لعمليات النشر في العالم الحقيقي.
الاسترجاع-التوليد المعزز (RAG): من خلال استخدام البيانات الخارجية، تعمل النماذج على تحسين الاستجابات، مما يقلل من الهلوسة. التعمق أكثر في تقنيات RAG.
الضبط الدقيق: يعمل تكييف النماذج مع مجموعات بيانات محددة على تحسين الدقة. تعرف على المزيد في طرق الضبط الدقيق.
الرقابة البشرية: يضمن تضمين نهج الإنسان داخل الحلقة التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي وهي خطوة حاسمة في قطاعات مثل الرعاية الصحية، كما تمت مناقشته في الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
دعم العملاء: إن روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل تلك التي يستخدمها Microsoft Copilot تهلوس أحياناً بتقديم معلومات غير دقيقة، مما يستلزم التدريب والتحسين المستمر.
توليد المحتوى: قد تتضمن التقارير الإخبارية التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي حقائق غير موجودة، حيث تحاول الآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بناء روايات دون سياق كافٍ أو دقة بيانات.
تثير الهلوسات مخاوف أخلاقية، لا سيما في التطبيقات التي يمكن أن يكون للتضليل فيها تأثيرات كبيرة. لا غنى عن ضمان أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمساءلة، وهو موضوع لا غنى عنه، وهو موضوع يتم استكشافه بمزيد من التفصيل في إطار أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستعزز الجهود المبذولة لتحسين دقة وموثوقية الآليات المحلية للتحقق من دقة وموثوقية التطبيقات في مختلف القطاعات مع تقليل الهلوسة. من المرجح أن يؤدي دمج أساليب التحقق الخارجي المتقدمة ومجموعات بيانات التدريب الأكثر قوة إلى تحديد الجيل التالي من آليات التعلم المنخفضة المستوى.
للاطلاع على التطورات والرؤى المستمرة في تطبيقات LLM وإدارة الهلوسة، استكشف مدونةUltralytics وفكر في تنزيل تطبيقUltralytics للحصول على أدوات المشاركة المباشرة للذكاء الاصطناعي.
