Узнай, как управлять галлюцинациями в LLM, например GPT-3, повышая точность ИИ с помощью эффективных методик и этического контроля.
Большие языковые модели (БЯМ) обладают замечательными способностями генерировать человекоподобный текст, но иногда они выдают результаты, которые фактически неверны или бессмысленны, что известно как "галлюцинации". Галлюцинации в LLM относятся к ситуациям, когда модель генерирует контент, не отражающий реальные данные или достоверную информацию. Понимание и управление галлюцинациями очень важно для эффективного внедрения ИИ.
Вероятностная природа: LLM генерируют текст на основе вероятностей. Этот по своей сути неопределенный процесс может иногда давать фантазийные, но неверные результаты, сродни "выдумыванию".
Сложные вопросы: Сталкиваясь со сложными или неоднозначными вопросами, LLM могут интерполировать или создавать правдоподобную, но ложную информацию, чтобы заполнить пробелы.
Хотя галлюцинации связаны с неправильными результатами генерации, они отличаются от предубеждений в ИИ, которые относятся к систематическим ошибкам из-за предвзятого отношения к набору данных. Подробнее о том, как предвзятость влияет на системы ИИ, читай в статье "Предвзятость в ИИ".
Несмотря на сложности, LLM, подобные GPT-3, изученные в "Глоссарии GPT-3", предоставляют расширенные возможности для различных приложений, включая чатботов, создание контента и многое другое, где контекстуальное понимание обычно компенсирует случайные галлюцинации. Открой для себя приложения для чатботов, которые можно использовать в реальном мире.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Используя внешние данные, модели уточняют ответы, уменьшая количество галлюцинаций. Погрузись глубже в технику RAG.
Тонкая настройка: Подстройка моделей под конкретные наборы данных повышает точность. Узнай больше в разделе "Методы тонкой настройки".
Человеческий контроль: включение человека в контур обеспечивает проверку результатов работы ИИ, что является крайне важным шагом в таких отраслях, как здравоохранение, о чем рассказывается в статье " ИИ в здравоохранении".
Поддержка клиентов: ИИ-чатботы вроде тех, что используются на Microsoft Copilot, иногда галлюцинируют, предоставляя неточную информацию, что требует постоянного обучения и совершенствования.
Генерация контента: Сгенерированные ИИ новостные сообщения могут содержать несуществующие факты, так как LLM пытаются построить повествование без достаточного контекста или точности данных.
Галлюцинации вызывают этические проблемы, особенно в приложениях, где дезинформация может иметь значительные последствия. Обеспечение этики и подотчетности ИИ просто необходимо, и эта тема более подробно рассматривается в разделе "Этика ИИ".
По мере того как ИИ продолжает развиваться, усилия по совершенствованию точности и надежности LLM укрепят приложения в различных отраслях, сводя к минимуму галлюцинации. Интеграция продвинутых методов внешней проверки и более надежных наборов обучающих данных, вероятно, определит следующее поколение LLM.
Для получения информации о постоянных достижениях и знаниях в области применения LLM и управления галлюцинациями изучи блогUltralytics и рассмотри возможность загрузки приложенияUltralytics App для инструментов прямого взаимодействия с искусственным интеллектом.
