Mākslīgais intelekts
5 populārākie AI halucināciju noteikšanas risinājumi
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/07/21771.jpg)
Jūs uzdodat jautājumu virtuālajam asistentam, un tas jums pārliecinoši saka, ka Francijas galvaspilsēta ir Londona. Tā ir AI halucinācija, kad AI ģenerē nepareizu informāciju. Pētījumi liecina, ka 3% līdz 10% no atbildēm, ko ģeneratīvais AI ģenerē, atbildot uz lietotāju vaicājumiem, ir AI halucinācijas.
Šīs halucinācijas var būt nopietna problēma, īpaši tādās jomās kā veselības aprūpe, finanses vai juridiskas konsultācijas. Paļaušanās uz neprecīzu informāciju šajās nozarēs var būt smagas sekas. Tāpēc pētnieki un uzņēmumi ir izstrādājuši rīkus, kas palīdz atklāt AI halucinācijas.
Izpētīsim 5 populārākos AI halucināciju noteikšanas rīkus un to, kā izvēlēties pareizo.
Kas ir AI halucināciju noteikšanas rīki?
AI halucinācijas noteikšanas rīki ir kā faktu pārbaudītāji mūsu arvien viedākajām iekārtām. Šie rīki palīdz noteikt, kad AI veido informāciju vai sniedz nepareizas atbildes, pat ja tās izklausās ticamas.
Šie rīki izmanto dažādas metodes, lai atklātu AI halucinācijas. Daži paļaujas uz mašīnmācīšanās algoritmiem, savukārt citi izmanto uz noteikumiem balstītas sistēmas vai statistikas metodes. Mērķis ir novērst kļūdas, pirms tās rada problēmas.
Halucināciju noteikšanas rīkus var viegli integrēt ar dažādām AI sistēmām. Viņi var arī strādāt ar tekstu, attēliem un audio, lai atklātu halucinācijas. Turklāt tie sniedz izstrādātājiem iespēju uzlabot savus modeļus un novērst maldinošu informāciju, darbojoties kā virtuāls faktu pārbaudītājs. Tas nodrošina precīzākas un uzticamākas AI sistēmas.
5 populārākie AI halucināciju noteikšanas rīki
AI halucinācijas var ietekmēt mākslīgā intelekta radītā satura uzticamību. Lai risinātu šo problēmu, ir izstrādāti dažādi rīki, lai atklātu un labotu LLM neprecizitātes. Lai gan katram rīkam ir savas stiprās un vājās puses, tiem visiem ir izšķiroša nozīme AI uzticamības un uzticamības nodrošināšanā, tam turpinot attīstīties.
1. Pitija
Pythia izmanto jaudīgu zināšanu grafiku un savstarpēji saistītas informācijas tīklu, lai pārbaudītu LLM rezultātu faktisko precizitāti un saskaņotību. Šī plašā zināšanu bāze ļauj veikt spēcīgu AI validāciju, kas padara Pythia ideāli piemērotu situācijām, kurās ir svarīga precizitāte.
Šeit ir dažas galvenās Pythia funkcijas:
- Ar savām reāllaika halucināciju noteikšanas iespējām Pythia ļauj AI modeļiem pieņemt uzticamus lēmumus.
- Pythia zināšanu diagrammu integrācija nodrošina dziļu analīzi un arī konteksta apzināšanos AI halucinācijas.
- Rīks izmanto uzlabotus algoritmus, lai nodrošinātu precīzu halucināciju noteikšanu.
- Tas izmanto zināšanu trīskāršus, lai sadalītu informāciju mazākās un vieglāk pārvaldāmās vienībās ļoti detalizētai un granulētai halucināciju analīzei.
- Pythia piedāvā nepārtrauktu uzraudzību un brīdinājumus, lai pārredzami izsekotu un dokumentētu AI modeļa veiktspēju.
- Pythia vienmērīgi integrējas ar AI izvietošanas rīkiem, piemēram LangChain un AWS Bedrock, kas racionalizē LLM darbplūsmas, lai nodrošinātu AI izvadu reāllaika uzraudzību.
- Pythia nozares vadošie veiktspējas kritēriji padara to par uzticamu rīku veselības aprūpes iestādēm, kur pat nelielām kļūdām var būt smagas sekas.
Plusi
- Precīza analīze un precīzs novērtējums, lai sniegtu uzticamu ieskatu.
- Daudzpusīgi lietojuma gadījumi halucināciju noteikšanai RAG, Chatbot, Summarization lietojumprogrammās.
- Rentabla.
- Pielāgojami informācijas paneļa logrīki un brīdinājumi.
- Atbilstības ziņojumi un paredzami ieskati.
- Īpaša kopienas platforma vietnē Reddit.
Mīnusi
- Var būt nepieciešama sākotnējā iestatīšana un konfigurācija.
2. Galileo
Galileo izmanto ārējās datu bāzes un zināšanu grafikus, lai pārbaudītu AI atbilžu faktisko precizitāti. Turklāt rīks pārbauda faktus, izmantojot tādus rādītājus kā pareizība un konteksta ievērošana. Galileo novērtē LLM tieksmi uz halucinācijām starp izplatītākajiem uzdevumu veidiem, piemēram, atbildēm uz jautājumiem un teksta ģenerēšanu.
Šeit ir dažas no tā funkcijām:
- Darbojas reāllaikā, lai atzīmētu halucinācijas, jo AI rada atbildes.
- Galileo var arī palīdzēt uzņēmumiem definēt īpašus noteikumus, lai filtrētu nevēlamus rezultātus un faktu kļūdas.
- Tas vienmērīgi integrējas ar citiem produktiem visaptverošākai AI izstrādes videi.
- Galileo piedāvā argumentāciju par atzīmētajām halucinācijām. Tas palīdz izstrādātājiem izprast un novērst galveno cēloni.
Plusi
- Mērogojams un spēj apstrādāt lielas datu kopas.
- Labi dokumentēts ar pamācībām.
- Nepārtraukti attīstās.
- Viegli lietojams interfeiss.
Mīnusi
- Trūkst dziļuma un kontekstualitātes halucināciju noteikšanā
- Mazāks uzsvars uz atbilstības analīzi.
- Saderība ar uzraudzības rīkiem nav skaidra.
3. Cleanlab
Cleanlab ir izstrādāts, lai uzlabotu AI datu kvalitāti, identificējot un labojot kļūdas, piemēram, halucinācijas LLM (lielās valodas modelī). Tas ir izstrādāts, lai automātiski noteiktu un novērstu datu problēmas, kas var negatīvi ietekmēt mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju, tostarp valodu modeļus, kuriem ir tendence uz halucinācijām.
Cleanlab galvenās funkcijas ir:
- Cleanlab AI algoritmi var automātiski identificēt etiķešu kļūdas, novirzes un gandrīz dublikātus. Viņi var arī identificēt datu kvalitātes problēmas teksta, attēlu un tabulu datu kopās.
- Cleanlab var palīdzēt nodrošināt AI modeļu apmācību par uzticamāku informāciju, notīrot un uzlabojot jūsu datus. Tas samazina halucināciju iespējamību.
- Nodrošina analītiskos un izpētes rīkus, kas palīdz noteikt un izprast konkrētas problēmas jūsu datos. Šī stratēģija ir ļoti noderīga, lai precīzi noteiktu iespējamos halucināciju cēloņus.
- Palīdz noteikt faktu neatbilstības, kas varētu veicināt AI halucinācijas.
Plusi
- Piemērojams dažādos domēnos.
- Vienkāršs un intuitīvs interfeiss.
- Automātiski nosaka nepareizi marķētus datus.
- Uzlabo datu kvalitāti.
Mīnusi
- Cenu noteikšanas un licencēšanas modelis var nebūt piemērots visiem budžetiem.
- Efektivitāte dažādās jomās var atšķirties.
4. Aizsargmargas AI
Aizsargmargas AI ir izstrādāts, lai nodrošinātu datu integritāti un atbilstību, izmantojot uzlaboto AI audits ietvarus. Lai gan tas izceļas ar AI lēmumu izsekošanu un atbilstības uzturēšanu, tā galvenā uzmanība tiek pievērsta nozarēm ar stingrām normatīvajām prasībām, piemēram, finanšu un juridiskajām nozarēm.
Šeit ir dažas galvenās Guardrail AI funkcijas:
- Guardrail izmanto uzlabotas audita metodes, lai izsekotu AI lēmumiem un nodrošinātu atbilstību noteikumiem.
- Rīks tiek integrēts arī ar AI sistēmām un atbilstības platformām. Tas ļauj reāllaikā uzraudzīt AI rezultātus un ģenerēt brīdinājumus par iespējamām atbilstības problēmām un halucinācijām.
- Veicina izmaksu efektivitāti, samazinot vajadzību pēc manuālām atbilstības pārbaudēm, kas nodrošina ietaupījumus un efektivitāti.
- Lietotāji var arī izveidot un lietot pielāgotas audita politikas, kas pielāgotas viņu īpašajām nozares vai organizācijas prasībām.
Plusi
- Pielāgojamas audita politikas.
- Visaptveroša pieeja AI auditēšanai un pārvaldībai.
- Datu integritātes audita metodes, lai identificētu novirzes.
- Piemērots nozarēm, kurām ir liela atbilstība.
Mīnusi
- Ierobežota daudzpusība, jo koncentrējas uz finanšu un regulēšanas nozarēm.
- Mazāks uzsvars uz halucināciju noteikšanu.
5. FacTool
FacTool ir pētniecības projekts, kas koncentrējas uz faktu kļūdu noteikšanu LLM, piemēram, ChatGPT, ģenerētos izvados. FacTool risina halucināciju noteikšanu no vairākiem leņķiem, padarot to par daudzpusīgu rīku.
Šeit ir apskatītas dažas no tā funkcijām:
- FacTool ir atvērtā koda projekts. Tādējādi tā ir pieejamāka pētniekiem un izstrādātājiem, kuri vēlas dot ieguldījumu AI halucināciju noteikšanā.
- Rīks nepārtraukti attīstās, nepārtraukti pilnveidojoties, lai uzlabotu tā iespējas un izpētītu jaunas pieejas LLM halucināciju noteikšanai.
- Izmanto daudzuzdevumu un vairāku domēnu sistēmu, lai identificētu halucinācijas uz zināšanām balstītā kvalitātes nodrošināšanā, koda ģenerēšanā, matemātiskajā spriešanā utt.
- Factool analizē LLM reakcijas iekšējo loģiku un konsekvenci, lai identificētu halucinācijas.
Plusi
- Pielāgojams konkrētām nozarēm.
- Atklāj faktu kļūdas.
- Nodrošina augstu precizitāti.
- Integrējas ar dažādiem AI modeļiem.
Mīnusi
- Ierobežota publiska informācija par tā darbību un salīdzinošo novērtēšanu.
- Var būt nepieciešams vairāk integrācijas un iestatīšanas.
Ko meklēt AI halucināciju noteikšanas rīkā?
Izvēloties tiesības AI halucinācijas noteikšanas rīks ir atkarīgs no jūsu īpašajām vajadzībām. Šeit ir daži galvenie faktori, kas jāņem vērā:
- Precizitāte: Vissvarīgākā iezīme ir tas, cik precīzi rīks identificē halucinācijas. Meklējiet rīkus, kas ir plaši pārbaudīti un kuriem ir augsts noteikšanas līmenis ar zemu viltus pozitīvu rezultātu.
- Lietošanas ērtums: Rīkam jābūt lietotājam draudzīgam un pieejamam cilvēkiem ar dažādu tehnisko pieredzi. Turklāt tam jābūt skaidrām instrukcijām un minimālām iestatīšanas prasībām, lai atvieglotu.
- Domēna specifika: Daži rīki ir paredzēti noteiktiem domēniem. Tāpēc meklējiet rīku, kas labi darbojas dažādos domēnos atkarībā no jūsu vajadzībām. Piemēri: teksts, kods, juridiski dokumenti vai veselības aprūpes dati.
- Pārredzamība: Labs AI halucināciju noteikšana instrumentam ir jāpaskaidro, kāpēc tas identificēja noteiktus rezultātus kā halucinācijas. Šī pārredzamība palīdzēs veidot uzticību un nodrošinās, ka lietotāji saprot rīka rezultātu pamatojumu.
- Izmaksas: AI halucināciju noteikšanas rīki ir pieejami dažādos cenu diapazonos. Daži rīki var būt bezmaksas vai tiem var būt pieejami cenu plāni. Citiem var būt lielākas izmaksas, taču tie piedāvā uzlabotas funkcijas. Tāpēc apsveriet savu budžetu un izvēlieties rīkus, kas piedāvā labu cenas un kvalitātes attiecību.
AI integrējoties mūsu dzīvē, halucināciju noteikšana kļūs arvien svarīgāka. Šo rīku pastāvīgā izstrāde ir daudzsološa, un tie paver ceļu nākotnei, kurā AI var būt uzticamāks un uzticamāks partneris dažādos uzdevumos. Ir svarīgi atcerēties, ka AI halucināciju noteikšana joprojām ir jaunattīstības joma. Neviens rīks nav ideāls, tāpēc cilvēku uzraudzība, iespējams, kādu laiku būs nepieciešama.
Vai vēlaties uzzināt vairāk par AI, lai paliktu priekšā līknei? Apmeklējums Unite.ai visaptverošiem rakstiem, ekspertu viedokļiem un jaunākajiem mākslīgā intelekta atjauninājumiem.
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/10/join-the-future-newsletter.png)
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/01/Unite-AI-Mobile-Newsletter-1.png)