5 geriausi AI haliucinacijų aptikimo sprendimai

Jūs užduodate klausimą virtualiam asistentui ir jis užtikrintai sako, kad Prancūzijos sostinė yra Londonas. Tai AI haliucinacija, kai AI sukuria neteisingą informaciją. Tyrimai rodo, kad 3% iki 10% atsakymų, kuriuos generuojantis AI generuoja atsakydami į vartotojų užklausas, yra AI haliucinacijų.

Šios haliucinacijos gali būti rimta problema, ypač svarbiose srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra, finansai ar teisinės konsultacijos. Pasitikėjimo netikslia informacija pasekmės šioms pramonės šakoms gali būti sunkios. Štai kodėl mokslininkai ir įmonės sukūrė įrankius, padedančius aptikti AI haliucinacijas.

Išnagrinėkime 5 populiariausius AI haliucinacijų aptikimo įrankius ir kaip pasirinkti tinkamą.

Kas yra AI haliucinacijų aptikimo įrankiai?

AI haliucinacijos aptikimo įrankiai yra tarsi faktų tikrinimo priemonės mūsų vis išmanesnėms mašinoms. Šie įrankiai padeda nustatyti, kada dirbtinis intelektas sudaro informaciją arba pateikia neteisingus atsakymus, net jei jie skamba patikimai.

Šios priemonės naudoja įvairius metodus AI haliucinacijoms aptikti. Kai kurie remiasi mašininio mokymosi algoritmais, o kiti naudoja taisyklėmis pagrįstas sistemas arba statistinius metodus. Tikslas yra pastebėti klaidas, kol jos nesukelia problemų.

Haliucinacijų aptikimo įrankiai gali būti lengvai integruoti su skirtingomis AI sistemomis. Jie taip pat gali dirbti su tekstu, vaizdais ir garsu, kad aptiktų haliucinacijas. Be to, jie įgalina kūrėjus patobulinti savo modelius ir pašalinti klaidinančią informaciją veikiant kaip virtualus faktų tikrintojas. Tai leidžia sukurti tikslesnes ir patikimesnes AI sistemas.

5 populiariausi AI haliucinacijų aptikimo įrankiai

DI haliucinacijos gali turėti įtakos AI sukurto turinio patikimumui. Siekiant išspręsti šią problemą, buvo sukurti įvairūs įrankiai, skirti aptikti ir ištaisyti LLM netikslumus. Nors kiekvienas įrankis turi savo privalumų ir trūkumų, jie visi atlieka lemiamą vaidmenį užtikrinant dirbtinio intelekto patikimumą ir patikimumą jam besivystant.

1. Pitija

Vaizdo šaltinis

Pythia naudoja galingą žinių grafiką ir tarpusavyje sujungtos informacijos tinklą, kad patikrintų faktinį LLM rezultatų tikslumą ir nuoseklumą. Ši plati žinių bazė leidžia atlikti patikimą AI patvirtinimą, todėl Pythia idealiai tinka situacijose, kuriose svarbus tikslumas.

Štai keletas pagrindinių Pythia funkcijų:

• „Pythia“, naudodama haliucinacijų aptikimo realiuoju laiku galimybes, leidžia dirbtinio intelekto modeliams priimti patikimus sprendimus.

• „Pythia“ žinių grafiko integracija leidžia giliai analizuoti ir taip pat aptikti kontekstą AI haliucinacijos.
• Įrankis naudoja pažangius algoritmus, kad būtų galima tiksliai aptikti haliucinacijas.
• Jis naudoja žinių trejetus, kad suskirstytų informaciją į mažesnius ir lengviau valdomus vienetus, kad būtų atlikta labai išsami ir smulkmeniška haliucinacijų analizė.
• Pythia siūlo nuolatinį stebėjimą ir įspėjimus, kad būtų galima skaidriai sekti ir dokumentuoti AI modelio veikimą.
• Pythia sklandžiai integruojasi su AI diegimo įrankiais, pvz LangChain ir AWS Bedrock, kurie supaprastina LLM darbo eigą, kad būtų galima stebėti AI išvestį realiuoju laiku.
• Pramonėje pirmaujantys „Pythia“ našumo etalonai daro jį patikimu įrankiu sveikatos priežiūros įstaigoms, kur net nedidelės klaidos gali turėti rimtų pasekmių.

Argumentai "už"

• Tiksli analizė ir tikslus įvertinimas suteikia patikimų įžvalgų.
• Universalūs haliucinacijų aptikimo atvejai RAG, Chatbot, Summarization programose.
• Taupus.
• Pritaikomi prietaisų skydelio valdikliai ir įspėjimai.
• Atitikties ataskaitos ir nuspėjamosios įžvalgos.
• Speciali bendruomenės platforma „Reddit“.

Trūkumai

• Gali prireikti pradinės sąrankos ir konfigūracijos.

2. Galilėjus

Vaizdo šaltinis

"Galileo" naudoja išorines duomenų bazes ir žinių grafikus, kad patikrintų AI atsakymų faktinį tikslumą. Be to, įrankis patikrina faktus naudodamas tokias metrikas kaip teisingumas ir konteksto laikymasis. „Galileo“ įvertina LLM polinkį haliucinuoti įprastų užduočių tipų, tokių kaip atsakymas į klausimus ir teksto generavimas, atveju.

Štai keletas jo funkcijų:

• Veikia realiuoju laiku, kad pažymėtų haliucinacijas, nes AI generuoja atsakymus.
• „Galileo“ taip pat gali padėti įmonėms apibrėžti konkrečias taisykles, skirtas išfiltruoti nepageidaujamus rezultatus ir faktines klaidas.
• Jis sklandžiai integruojamas su kitais produktais, kad sukurtų išsamesnę AI kūrimo aplinką.
• „Galileo“ siūlo pagrindžiančius haliucinacijas. Tai padeda kūrėjams suprasti ir pašalinti pagrindinę priežastį.

Argumentai "už"

• Keičiamas ir gali tvarkyti didelius duomenų rinkinius.
• Gerai dokumentuota su vadovėliais.
• Nuolat tobulėja.
• Paprasta naudoti sąsaja.

Trūkumai

• Trūksta haliucinacijų aptikimo gylio ir kontekstualumo
• Mažiau dėmesio su atitiktimi susijusiai analizei.
• Suderinamumas su stebėjimo įrankiais neaiškus.

3. Cleanlab

Vaizdo šaltinis

Cleanlab sukurta siekiant pagerinti AI duomenų kokybę, nustatant ir ištaisant klaidas, tokias kaip haliucinacijos LLM (didelės kalbos modelyje). Jis sukurtas taip, kad automatiškai aptiktų ir išspręstų duomenų problemas, kurios gali neigiamai paveikti mašininio mokymosi modelių, įskaitant kalbų modelius, linkusius į haliucinacijas, veikimą.

Pagrindinės Cleanlab savybės:

• „Cleanlab“ AI algoritmai gali automatiškai nustatyti etikečių klaidas, iškrypimus ir beveik dublikatus. Jie taip pat gali nustatyti duomenų kokybės problemas teksto, vaizdo ir lentelių duomenų rinkiniuose.
• „Cleanlab“ gali padėti užtikrinti, kad dirbtinio intelekto modeliai būtų mokomi gauti patikimesnę informaciją, išvalydami ir patikslindami jūsų duomenis. Tai sumažina haliucinacijų tikimybę.
• Pateikiami analizės ir tyrinėjimo įrankiai, padedantys nustatyti ir suprasti konkrečias duomenų problemas. Ši strategija yra labai naudinga norint tiksliai nustatyti galimas haliucinacijų priežastis.
• Padeda nustatyti faktinius neatitikimus, kurie gali turėti įtakos AI haliucinacijos.

Argumentai "už"

• Taikoma įvairiose srityse.
• Paprasta ir intuityvi sąsaja.
• Automatiškai aptinka klaidingai pažymėtus duomenis.
• Pagerina duomenų kokybę.

Trūkumai

• Kainodaros ir licencijavimo modelis gali netikti visiems biudžetams.
• Veiksmingumas įvairiose srityse gali skirtis.

4. Guardrail AI

Vaizdo šaltinis

Guardrail AI sukurta siekiant užtikrinti duomenų vientisumą ir atitiktį naudojant išplėstinius AI auditas karkasai. Nors jis puikiai seka AI sprendimus ir palaiko atitiktį, pagrindinis dėmesys skiriamas pramonės šakoms, kurioms taikomi griežti reguliavimo reikalavimai, pavyzdžiui, finansų ir teisės sektoriams.

Štai keletas pagrindinių „Guardrail AI“ funkcijų:

• „Guardrail“ naudoja pažangius audito metodus dirbtinio intelekto sprendimams stebėti ir taisyklių laikymuisi užtikrinti.
• Įrankis taip pat integruojamas su AI sistemomis ir atitikties platformomis. Tai leidžia realiuoju laiku stebėti AI rezultatus ir generuoti įspėjimus apie galimas atitikties problemas ir haliucinacijas.
• Skatina ekonomiškumą, nes sumažina rankinių atitikties patikrų poreikį, o tai leidžia sutaupyti ir efektyviai.
• Vartotojai taip pat gali kurti ir taikyti pasirinktines audito strategijas, pritaikytas pagal jų specifinius pramonės ar organizacinius reikalavimus.

Argumentai "už"

• Pritaikoma audito politika.
• Išsamus požiūris į AI auditą ir valdymą.
• Duomenų vientisumo audito metodai šališkumui nustatyti.
• Tinka pramonės šakoms, kurios griežtai laikosi reikalavimų.

Trūkumai

• Ribotas universalumas, nes dėmesys skiriamas finansų ir reguliavimo sektoriams.
• Mažiau dėmesio haliucinacijų aptikimui.

5. FacTool

Vaizdo šaltinis

FacTool yra mokslinių tyrimų projektas, orientuotas į faktinių klaidų aptikimą LLM, pvz., ChatGPT, sugeneruotuose išvestiuose. „FacTool“ sprendžia haliucinacijų aptikimą iš kelių pusių, todėl tai yra universalus įrankis.

Štai keletas jo funkcijų:

• „FacTool“ yra atvirojo kodo projektas. Taigi ji yra labiau prieinama tyrėjams ir kūrėjams, norintiems prisidėti prie AI haliucinacijų aptikimo pažangos.
• Įrankis nuolat tobulinamas, siekiant pagerinti jo galimybes ir ištirti naujus metodus LLM haliucinacijų aptikimui.
• Naudoja kelių užduočių ir kelių sričių sistemą, kad nustatytų žiniomis pagrįstą kokybės užtikrinimą, kodų generavimą, matematinius samprotavimus ir kt.
• Factool analizuoja vidinę LLM atsako logiką ir nuoseklumą, kad nustatytų haliucinacijas.

Argumentai "už"

• Pritaikomas konkrečioms pramonės šakoms.
• Aptinka faktines klaidas.
• Užtikrina aukštą tikslumą.
• Integruojamas su įvairiais AI modeliais.

Trūkumai

• Ribota vieša informacija apie jos veiklą ir lyginamąją analizę.
• Gali prireikti daugiau integravimo ir sąrankos pastangų.

Ko ieškoti naudojant AI haliucinacijų aptikimo įrankį?

Teisės pasirinkimas AI haliucinacijos aptikimo įrankis priklauso nuo jūsų konkrečių poreikių. Štai keletas pagrindinių veiksnių, į kuriuos reikia atsižvelgti:

• Tikslumas: Svarbiausias bruožas yra tai, kaip tiksliai įrankis nustato haliucinacijas. Ieškokite įrankių, kurie buvo nuodugniai išbandyti ir įrodyta, kad jų aptikimo dažnis yra didelis ir klaidingai teigiami rezultatai.
• Lengva naudoti: Priemonė turi būti patogi ir prieinama žmonėms, turintiems įvairių techninių žinių. Be to, jame turėtų būti aiškios instrukcijos ir minimalūs sąrankos reikalavimai, kad būtų lengviau.
• Domeno specifiškumas: Kai kurie įrankiai yra skirti tam tikroms sritims. Todėl ieškokite įrankio, kuris gerai veiktų įvairiose srityse, atsižvelgiant į jūsų poreikius. Pavyzdžiui, tekstas, kodas, teisiniai dokumentai arba sveikatos priežiūros duomenys.
• Skaidrumas: Geras AI haliucinacijų aptikimas Priemonė turėtų paaiškinti, kodėl tam tikri rezultatai buvo nustatyti kaip haliucinacijos. Šis skaidrumas padės sukurti pasitikėjimą ir užtikrinti, kad vartotojai suprastų įrankio rezultato priežastis.
• Kaina: AI haliucinacijų aptikimo įrankiai yra skirtingų kainų intervalų. Kai kurie įrankiai gali būti nemokami arba turėti prieinamų kainų planus. Kiti gali turėti didesnes išlaidas, tačiau jie siūlo daugiau pažangių funkcijų. Taigi apsvarstykite savo biudžetą ir rinkitės įrankius, kurie siūlo gerą kainos ir kokybės santykį.

Dirbtiniam intelektui integruojantis į mūsų gyvenimą, haliucinacijų aptikimas taps vis svarbesnis. Nuolatinis šių įrankių tobulinimas yra daug žadantis, ir jie atveria kelią ateičiai, kurioje AI gali būti patikimesnis ir patikimesnis partneris atliekant įvairias užduotis. Svarbu atsiminti, kad dirbtinio intelekto haliucinacijų aptikimas vis dar yra besivystanti sritis. Nė vienas įrankis nėra tobulas, todėl tikriausiai kurį laiką bus reikalinga žmogaus priežiūra.

Norite sužinoti daugiau apie dirbtinį intelektą, kad būtumėte priešakyje? Aplankykite Unite.ai Išsamių straipsnių, ekspertų nuomonių ir naujausių dirbtinio intelekto atnaujinimų.