Нещодавно на кількох заходах з інтелектуальних систем (ІС) однією з найпоширеніших тем було обговорення галюцинацій в моделях ІС.
Ця проблема стосується неправильних або вигаданих відповідей, які генерують моделі, що впливає на надійність додатків, які їх використовують.
Після дослідження цієї теми, я знайшов кілька корисних стратегій для подолання цієї проблеми. Ось деякі з них:
- Чисті дані
Переконайтесь, що дані, які використовуються, є якісними. Попередня обробка є ключовою: усуньте помилки та надлишки перед тим, як вводити дані в модель. - Fine-Tuning (Тонке налаштування)
Налаштуйте попередньо навчану модель за допомогою специфічних даних для вашого випадку. Це значно покращує продуктивність і зменшує ймовірність галюцинацій. - Цепочка міркувань (Chain of Thought)
Попросіть модель пояснити своє міркування крок за кроком перед тим, як дійти до висновку. Ця техніка підвищує точність відповідей. - Зовнішня валідація
Використовуйте зовнішню модель для перевірки відповідей основної моделі. Ця друга модель перевіряє правильність результату перед його поданням. - Налаштування параметрів
Налаштуйте параметри, такі як Температура, Top-K та Top-P, щоб отримати більш точні та узгоджені відповіді. Наприклад, для критичних задач використовуйте низьку температуру, щоб уникнути креативних та помилкових відповідей.
Ці стратегії можуть істотно зменшити кількість галюцинацій у моделях ІС.
Якщо у вас є питання або ви хочете поділитись своїм досвідом, не соромтесь залишити коментар або зв'язатися зі мною через соціальні мережі.
Якщо вам цікаво поглибити знання в цій темі та інших, пов'язаних з інтелектуальними системами, запрошую вас відвідати мій особистий блог.
До зустрічі в наступній статті!
Перекладено з: Reduciendo las Alucinaciones en Modelos de IA: Estrategias Clave