Inteligjenca artificiale

5 zgjidhjet kryesore për zbulimin e halucinacioneve të AI

Publikuar

ditë 6 më parë

Korrik 19, 2024

Ju i bëni një pyetje asistentit virtual dhe ai me siguri ju thotë se kryeqyteti i Francës është Londra. Ky është një halucinacion i AI, ku AI fabrikon informacione të pasakta. Studimet tregojnë se % 3 10 tek% Nga përgjigjet që gjeneron AI në përgjigje të pyetjeve të përdoruesve përmbajnë halucinacione të AI.

Këto halucinacione mund të jenë një problem serioz, veçanërisht në fushat me aksione të larta si kujdesi shëndetësor, financat ose këshillat ligjore. Pasojat e mbështetjes në informacione të pasakta mund të jenë të rënda për këto industri. Kjo është arsyeja pse studiuesit dhe kompanitë kanë zhvilluar mjete që ndihmojnë në zbulimin e halucinacioneve të AI.

Le të eksplorojmë 5 mjetet kryesore të zbulimit të halucinacioneve të AI dhe si të zgjedhim atë të duhurin.

Cilat janë mjetet e zbulimit të halucinacioneve të AI?

halucinacione me AI mjetet e zbulimit janë si kontrollues faktesh për makinat tona gjithnjë e më inteligjente. Këto mjete ndihmojnë në identifikimin kur AI krijon informacion ose jep përgjigje të pasakta, edhe nëse ato duken të besueshme.

Këto mjete përdorin teknika të ndryshme për të zbuluar halucinacionet e AI. Disa mbështeten në algoritmet e mësimit të makinerive, ndërsa të tjerët përdorin sisteme të bazuara në rregulla ose metoda statistikore. Qëllimi është të kapni gabimet përpara se ato të shkaktojnë probleme.

Mjetet e zbulimit të halucinacioneve mund të integrohen lehtësisht me sisteme të ndryshme të AI. Ata gjithashtu mund të punojnë me tekst, imazhe dhe audio për të zbuluar halucinacione. Për më tepër, ata fuqizojnë zhvilluesit të përsosin modelet e tyre dhe të eliminojnë informacionin mashtrues duke vepruar si një kontrollues virtual i fakteve. Kjo çon në sisteme më të sakta dhe më të besueshme të AI.

5 mjetet kryesore të zbulimit të halucinacioneve të AI

Halucinacionet e AI mund të ndikojnë në besueshmërinë e përmbajtjes së krijuar nga AI. Për t'u marrë me këtë çështje, janë zhvilluar mjete të ndryshme për të zbuluar dhe korrigjuar pasaktësitë e LLM. Ndërsa çdo mjet ka pikat e tij të forta dhe të dobëta, të gjitha ato luajnë një rol vendimtar në sigurimin e besueshmërisë dhe besueshmërisë së AI ndërsa vazhdon të zhvillohet.

1. Pithia

Burimi i figurës

Pitia përdor një grafik të fuqishëm njohurish dhe një rrjet informacioni të ndërlidhur për të verifikuar saktësinë faktike dhe koherencën e rezultateve të LLM. Kjo bazë e gjerë njohurish lejon një vërtetim të fortë të AI që e bën Pythia ideale për situatat ku saktësia është e rëndësishme.

Këtu janë disa karakteristika kryesore të Pythia:

Me aftësitë e saj të zbulimit të halucinacioneve në kohë reale, Pythia u mundëson modeleve të AI të marrin vendime të besueshme.

Integrimi i grafikut të njohurive të Pythia mundëson analizë të thellë dhe gjithashtu zbulim të vetëdijshëm për kontekstin Halucinacionet e AI.
Mjeti përdor algoritme të avancuara për të ofruar zbulimin e saktë të halucinacioneve.
Ai përdor treshe njohurish për të zbërthyer informacionin në njësi më të vogla dhe më të menaxhueshme për analiza shumë të detajuara dhe të grimcuara të halucinacioneve.
Pythia ofron monitorim dhe alarm të vazhdueshëm për gjurmimin dhe dokumentimin transparent të performancës së një modeli AI.
Pythia integrohet pa probleme me mjetet e vendosjes së AI si LangChain dhe AWS Bedrock që thjeshtojnë rrjedhat e punës LLM për të mundësuar monitorimin në kohë reale të rezultateve të AI.
Standardet kryesore të performancës së industrisë së Pythia e bëjnë atë një mjet të besueshëm për mjediset e kujdesit shëndetësor, ku edhe gabimet e vogla mund të kenë pasoja të rënda.

rekuizitë

Analizë e saktë dhe vlerësim i saktë për të dhënë njohuri të besueshme.
Rastet e përdorimit të gjithanshëm për zbulimin e halucinacioneve në aplikacionet RAG, Chatbot, Përmbledhje.
Kosto-efektive.
Pajisje dhe sinjalizime të personalizueshme të panelit të kontrollit.
Raportimi i pajtueshmërisë dhe njohuri parashikuese.
Platformë e përkushtuar e komunitetit në Reddit.

Cons

Mund të kërkojë konfigurim dhe konfigurim fillestar.

2. Galileo

Burimi i figurës

Galileo përdor bazat e të dhënave të jashtme dhe grafikët e njohurive për të verifikuar saktësinë faktike të përgjigjeve të AI. Për më tepër, mjeti verifikon faktet duke përdorur metrika si korrektësia dhe respektimi i kontekstit. Galileo vlerëson prirjen e një LLM për të halucinuar në të gjitha llojet e detyrave të zakonshme si përgjigjet e pyetjeve dhe gjenerimi i tekstit.

Këtu janë disa nga veçoritë e tij:

Funksionon në kohë reale për të shënuar halucinacione pasi AI gjeneron përgjigje.
Galileo gjithashtu mund të ndihmojë bizneset të përcaktojnë rregulla specifike për të filtruar rezultatet e padëshiruara dhe gabimet faktike.
Ai integrohet pa probleme me produkte të tjera për një mjedis më gjithëpërfshirës të zhvillimit të AI.
Galileo ofron arsyetim pas halucinacioneve të shënuara. Kjo i ndihmon zhvilluesit të kuptojnë dhe rregullojnë shkakun rrënjësor.

rekuizitë

I shkallëzuar dhe i aftë për të trajtuar grupe të mëdha të dhënash.
E mirë-dokumentuar me mësime.
Në zhvillim të vazhdueshëm.
Ndërfaqe e lehtë për t’u përdorur.

Cons

I mungon thellësia dhe kontekstualiteti në zbulimin e halucinacioneve
Më pak theks në analitikën specifike të pajtueshmërisë.
Përputhshmëria me mjetet e monitorimit është e paqartë.

3. Cleanlab

Burimi i figurës

Cleanlab është zhvilluar për të përmirësuar cilësinë e të dhënave të AI duke identifikuar dhe korrigjuar gabime, të tilla si halucinacionet në një LLM (Large Language Model). Është krijuar për të zbuluar dhe rregulluar automatikisht çështjet e të dhënave që mund të ndikojnë negativisht në performancën e modeleve të mësimit të makinerive, duke përfshirë modelet gjuhësore të prirura ndaj halucinacioneve.

Karakteristikat kryesore të Cleanlab përfshijnë:

Algoritmet e inteligjencës artificiale të Cleanlab mund të identifikojnë automatikisht gabimet e etiketave, pikat e jashtme dhe pothuajse dublikatat. Ata gjithashtu mund të identifikojnë problemet e cilësisë së të dhënave në tekst, imazh dhe grupe të dhënash tabelare.
Cleanlab mund të ndihmojë që modelet e AI të trajnohen për informacione më të besueshme duke pastruar dhe rafinuar të dhënat tuaja. Kjo zvogëlon mundësinë e halucinacioneve.
Ofron mjete analitike dhe eksploruese për t'ju ndihmuar të identifikoni dhe kuptoni çështje specifike brenda të dhënave tuaja. Kjo strategji është shumë e dobishme për të identifikuar shkaqet e mundshme të halucinacioneve.
Ndihmon në identifikimin e mospërputhjeve faktike që mund të kontribuojnë në Halucinacionet e AI.

rekuizitë

E aplikueshme në fusha të ndryshme.
Ndërfaqe e thjeshtë dhe intuitive.
Zbulon automatikisht të dhënat e etiketuara gabimisht.
Rrit cilësinë e të dhënave.

Cons

Modeli i çmimeve dhe i licencimit mund të mos jetë i përshtatshëm për të gjitha buxhetet.
Efektiviteti mund të ndryshojë në fusha të ndryshme.

4. UA mbrojtëse

Burimi i figurës

Gardiane AI është projektuar për të siguruar integritetin dhe pajtueshmërinë e të dhënave përmes avancuara Auditimi i AI kornizat. Ndërsa shkëlqen në ndjekjen e vendimeve të AI dhe ruajtjen e pajtueshmërisë, fokusi i tij kryesor është në industritë me kërkesa të rënda rregullatore, si financat dhe sektorët ligjorë.

Këtu janë disa karakteristika kryesore të Guardrail AI:

Guardrail përdor metoda të avancuara auditimi për të gjurmuar vendimet e AI dhe për të siguruar përputhjen me rregulloret.
Mjeti gjithashtu integrohet me sistemet e AI dhe platformat e pajtueshmërisë. Kjo mundëson monitorimin në kohë reale të rezultateve të AI dhe gjenerimin e sinjalizimeve për çështje të mundshme të pajtueshmërisë dhe halucinacione.
Promovon efektivitetin e kostos duke reduktuar nevojën për kontrolle manuale të pajtueshmërisë, gjë që çon në kursime dhe efikasitet.
Përdoruesit gjithashtu mund të krijojnë dhe aplikojnë politika të personalizuara auditimi të përshtatura për kërkesat e tyre specifike të industrisë ose organizimit.

rekuizitë

Politika të personalizueshme të auditimit.
Një qasje gjithëpërfshirëse për auditimin dhe qeverisjen e AI.
Teknikat e auditimit të integritetit të të dhënave për të identifikuar paragjykimet.
E mirë për industritë e rënda të pajtueshmërisë.

Cons

Shkathtësi e kufizuar për shkak të përqendrimit në sektorët financiarë dhe rregullatorë.
Më pak theks në zbulimin e halucinacioneve.

5. FacTool

Burimi i figurës

FacTool është një projekt kërkimor i fokusuar në zbulimin e gabimeve faktike në rezultatet e krijuara nga LLM si ChatGPT. FacTool trajton zbulimin e halucinacioneve nga këndvështrime të shumta, duke e bërë atë një mjet të gjithanshëm.

Ja një vështrim në disa nga veçoritë e tij:

FacTool është një projekt me burim të hapur. Prandaj, është më i arritshëm për studiuesit dhe zhvilluesit që duan të kontribuojnë në përparimet në zbulimin e halucinacioneve të AI.
Mjeti evoluon vazhdimisht me zhvillimin e vazhdueshëm për të përmirësuar aftësitë e tij dhe për të eksploruar qasje të reja për zbulimin e halucinacioneve LLM.
Përdor një kornizë me shumë detyra dhe shumë domene për të identifikuar halucinacionet në QA të bazuara në njohuri, gjenerimin e kodit, arsyetimin matematik, etj.
Factool analizon logjikën e brendshme dhe qëndrueshmërinë e përgjigjes së LLM për të identifikuar halucinacionet.

rekuizitë

I personalizueshëm për industri të veçanta.
Zbulon gabimet faktike.
Siguron saktësi të lartë.
Integrohet me modele të ndryshme të AI.

Cons

Informacion i kufizuar publik mbi performancën dhe krahasimin e tij.
Mund të kërkojë më shumë përpjekje për integrim dhe konfigurim.

Çfarë duhet të kërkoni në një mjet për zbulimin e halucinacioneve të AI?

Zgjedhja e së drejtës halucinacione me AI mjeti i zbulimit varet nga nevojat tuaja specifike. Këtu janë disa faktorë kyç për t'u marrë parasysh:

Saktësi: Karakteristika më e rëndësishme është se sa saktë mjeti identifikon halucinacionet. Kërkoni mjete që janë testuar gjerësisht dhe janë vërtetuar se kanë një shkallë të lartë zbulimi me rezultate të ulëta false.
Lehtësinë e përdorimit: Mjeti duhet të jetë i përshtatshëm për përdoruesit dhe i aksesueshëm për njerëzit me prejardhje të ndryshme teknike. Gjithashtu, duhet të ketë udhëzime të qarta dhe kërkesa minimale të konfigurimit për më shumë lehtësi.
Specifikimi i domenit: Disa mjete janë të specializuara për fusha specifike. Prandaj, kërkoni një mjet që funksionon mirë në fusha të ndryshme në varësi të nevojave tuaja. Shembujt përfshijnë tekstin, kodin, dokumentet ligjore ose të dhënat e kujdesit shëndetësor.
Transparenca: Një AI e mirë zbulimi i halucinacioneve mjeti duhet të shpjegojë pse identifikoi rezultate të caktuara si halucinacione. Kjo transparencë do të ndihmojë në ndërtimin e besimit dhe do të sigurojë që përdoruesit të kuptojnë arsyetimin pas rezultatit të mjetit.
Kosto: Mjetet e zbulimit të halucinacioneve të AI vijnë në vargje të ndryshme çmimesh. Disa mjete mund të jenë falas ose të kenë plane çmimesh të përballueshme. Të tjerët mund të kenë kosto më të larta, por ato ofrojnë veçori më të avancuara. Pra, merrni parasysh buxhetin tuaj dhe shkoni për mjetet që ofrojnë vlerë të mirë për paratë.

Ndërsa AI integrohet në jetën tonë, zbulimi i halucinacioneve do të bëhet gjithnjë e më i rëndësishëm. Zhvillimi i vazhdueshëm i këtyre mjeteve është premtues dhe ato hapin rrugën për një të ardhme ku AI mund të jetë një partner më i besueshëm dhe më i besueshëm në detyra të ndryshme. Është e rëndësishme të mbani mend se zbulimi i halucinacioneve të AI është ende një fushë në zhvillim. Asnjë mjet i vetëm nuk është i përsosur, prandaj mbikëqyrja njerëzore ka të ngjarë të mbetet e nevojshme për ca kohë.

Të etur për të ditur më shumë rreth AI për të qëndruar përpara kurbës? Vizitoni Bashkohu.ai për artikuj gjithëpërfshirës, opinione ekspertësh dhe përditësimet më të fundit në inteligjencën artificiale.