#проверка_фактов — Public Fediverse posts

[Перевод] Объяснение галлюцинаций LLM

Большие языковые модели, типа GPT, Claude, Gemini и другие ИИ-системы, поразили разработчиков своей способностью генерировать тексты, звучащие как человеческие. Однако, если вы когда-либо использовали ChatGPT или подобные инструменты, вероятно, они не раз уверенно говорили вам что-то совершенно неверное. Эти ошибки ИИ, часто называемые «галлюцинациями», варьируются от незначительных фактических ошибок до полных выдумок. Они могут быть забавными (например, ИИ изобретает вымышленный исторический факт) или представлять серьезную проблему (представьте, что ИИ-ассистент предлагает несуществующую функцию или чат-бот выдает медицинский совет, которого не существует). В этой статье мы рассмотрим, почему языковые модели галлюцинируют и, что более важно, как мы можем уменьшить эти галлюцинации. Мы будем использовать интуитивно понятные примеры и аналогии, чтобы все было доступно, а также предложим инструментарий бесплатных техник, которые помогут удержать результаты работы ИИ в рамках реальности.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/988076/

#галлюцинации #ai #галлюцинации_LLM #проверка_фактов #RAG #промптинжиниринг

Как эффективно бороться с галлюцинациями нейросетей

Привет, я — Олег Рогов , руководитель фронтенд-разработки. В статье рассмотрю, почему искусственный интеллект (ИИ) галлюцинирует и как с этим бороться. С развитием ИИ больших языковых моделей перед пользователями встает вопрос о достоверности информации, которую они предоставляют. Иногда ИИ может выдавать ответы, которые выглядят убедительно, но на самом деле являются вымышленными или неточными. Явление, при котором языковая модель генерирует ложную информацию, получило название «галлюцинация».

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/886706/

#нейросети #генеративный_ии #llm #обучение_моделей #проверка_фактов #автоматизация #оптимизация_нейросетей