Штучний Інтелект
5 найкращих рішень для виявлення галюцинацій ШІ
Ви задаєте запитання віртуальному помічнику, і він впевнено повідомляє, що столиця Франції – Лондон. Це галюцинація штучного інтелекту, коли штучний інтелект створює невірну інформацію. Дослідження показують, що 3% до 10% Відповідей, які генеративний ШІ генерує у відповідь на запити користувача, містять галюцинації ШІ.
Ці галюцинації можуть бути серйозною проблемою, особливо в таких сферах, як охорона здоров’я, фінанси чи юридичні консультації. Наслідки покладання на неточну інформацію можуть бути серйозними для цих галузей. Ось чому дослідники та компанії розробили інструменти, які допомагають виявляти галюцинації ШІ.
Давайте розглянемо 5 найпопулярніших інструментів ШІ для виявлення галюцинацій і розглянемо, як вибрати правильний.
Що таке інструменти виявлення галюцинацій штучного інтелекту?
ШІ галюцинація Інструменти виявлення схожі на перевірку фактів для наших дедалі розумніших машин. Ці інструменти допомагають визначити, коли ШІ створює інформацію або дає неправильні відповіді, навіть якщо вони звучать правдоподібно.
Ці інструменти використовують різні методи для виявлення галюцинацій ШІ. Деякі покладаються на алгоритми машинного навчання, а інші використовують системи на основі правил або статистичні методи. Мета полягає в тому, щоб виявляти помилки, перш ніж вони спричинять проблеми.
Інструменти виявлення галюцинацій можна легко інтегрувати з різними системами ШІ. Вони також можуть працювати з текстом, зображеннями та аудіо для виявлення галюцинацій. Крім того, вони дають змогу розробникам удосконалювати свої моделі та усувати інформацію, що вводить в оману, діючи як віртуальна перевірка фактів. Це призводить до більш точних і надійних систем ШІ.
Топ-5 інструментів ШІ для виявлення галюцинацій
Галюцинації ШІ можуть впливати на надійність створеного ШІ контенту. Щоб вирішити цю проблему, були розроблені різні інструменти для виявлення та виправлення неточностей LLM. Хоча кожен інструмент має свої сильні та слабкі сторони, усі вони відіграють вирішальну роль у забезпеченні надійності та надійності ШІ, оскільки він продовжує розвиватися
1. Піфії
Піфія використовує потужний граф знань і мережу взаємопов’язаної інформації для перевірки фактичної точності та узгодженості результатів LLM. Ця обширна база знань забезпечує надійну перевірку штучного інтелекту, що робить Pythia ідеальним для ситуацій, коли важлива точність.
Ось деякі ключові особливості Pythia:
- Завдяки можливостям виявлення галюцинацій у реальному часі Pythia дозволяє моделям AI приймати надійні рішення.
- Інтеграція графа знань Pythia забезпечує глибокий аналіз, а також контекстне виявлення ШІ галюцинації.
- Інструмент використовує розширені алгоритми для точного виявлення галюцинацій.
- Він використовує триплети знань, щоб розбити інформацію на менші та більш керовані одиниці для дуже детального та детального аналізу галюцинацій.
- Pythia пропонує постійний моніторинг і сповіщення для прозорого відстеження та документування продуктивності моделі ШІ.
- Pythia плавно інтегрується з такими інструментами розгортання ШІ, як LangChain і AWS Bedrock, які оптимізують робочі процеси LLM, щоб забезпечити моніторинг результатів ШІ в реальному часі.
- Провідні в галузі тести продуктивності Pythia роблять його надійним інструментом для закладів охорони здоров’я, де навіть незначні помилки можуть мати серйозні наслідки.
профі
- Точний аналіз і точна оцінка для надання достовірної інформації.
- Універсальні випадки використання для виявлення галюцинацій у програмах RAG, Chatbot, Summarization.
- Економічно ефективним.
- Настроювані віджети та сповіщення інформаційної панелі.
- Звітування про відповідність і прогнозна інформація.
- Спеціальна платформа спільноти на Reddit.
мінуси
- Може знадобитися початкове налаштування та налаштування.
2. Галілей
Галілео використовує зовнішні бази даних і графіки знань для перевірки фактичної точності відповідей ШІ. Крім того, інструмент перевіряє факти за допомогою таких показників, як правильність і дотримання контексту. Galileo оцінює схильність LLM до галюцинацій у загальних типах завдань, таких як відповіді на запитання та створення тексту.
Ось деякі з його особливостей:
- Працює в режимі реального часу, щоб позначити галюцинації, коли ШІ генерує відповіді.
- Galileo також може допомогти підприємствам визначити конкретні правила для фільтрації небажаних результатів і фактичних помилок.
- Він плавно інтегрується з іншими продуктами для більш комплексного середовища розробки ШІ.
- Галілей пропонує міркування, що стоять за позначеними галюцинаціями. Це допомагає розробникам зрозуміти та усунути першопричину.
профі
- Масштабований і здатний обробляти великі набори даних.
- Добре задокументований з підручниками.
- Постійно розвивається.
- Простий у користуванні інтерфейс.
мінуси
- Не вистачає глибини та контекстуальності у виявленні галюцинацій
- Менше уваги до аналітики відповідності.
- Сумісність із інструментами моніторингу незрозуміла.
3. Cleanlab
Cleanlab розроблено для підвищення якості даних штучного інтелекту шляхом виявлення та виправлення помилок, таких як галюцинації в LLM (Large Language Model). Він призначений для автоматичного виявлення та усунення проблем із даними, які можуть негативно вплинути на продуктивність моделей машинного навчання, зокрема мовних моделей, схильних до галюцинацій.
Ключові особливості Cleanlab:
- ШІ-алгоритми Cleanlab можуть автоматично визначати помилки міток, викиди та майже дублікати. Вони також можуть виявити проблеми з якістю даних у тексті, зображеннях і табличних наборах даних.
- Cleanlab може допомогти переконатися, що моделі штучного інтелекту навчаються більш надійній інформації, очищаючи та вдосконалюючи ваші дані. Це знижує ймовірність галюцинацій.
- Надає інструменти аналітики та дослідження, які допоможуть вам визначити та зрозуміти конкретні проблеми у ваших даних. Ця стратегія надзвичайно корисна для точного визначення потенційних причин галюцинацій.
- Допомагає виявити фактичні невідповідності, які можуть сприяти ШІ галюцинації.
профі
- Застосовується в різних доменах.
- Простий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.
- Автоматично виявляє неправильно позначені дані.
- Покращує якість даних.
мінуси
- Модель ціноутворення та ліцензування може підходити не для всіх бюджетів.
- Ефективність може відрізнятися в різних сферах.
4. Огородження А.І
Огородження А.І призначений для забезпечення цілісності даних і відповідності за допомогою передових Аудит ШІ каркаси. Незважаючи на те, що він чудово підходить для відстеження рішень штучного інтелекту та підтримки відповідності, його основна увага приділяється галузям із суворими нормативними вимогами, таким як фінансовий і юридичний сектори.
Ось деякі ключові особливості Guardrail AI:
- Guardrail використовує передові методи аудиту для відстеження рішень ШІ та забезпечення відповідності нормам.
- Інструмент також інтегрується з системами ШІ та платформами відповідності. Це дає змогу в режимі реального часу відстежувати результати штучного інтелекту та генерувати сповіщення про потенційні проблеми відповідності та галюцинації.
- Сприяє економічній ефективності, зменшуючи потребу в ручних перевірках відповідності, що призводить до економії та ефективності.
- Користувачі також можуть створювати та застосовувати власну політику аудиту, налаштовану відповідно до вимог конкретної галузі чи організації.
профі
- Настроювана політика аудиту.
- Комплексний підхід до аудиту та управління ШІ.
- Методи аудиту цілісності даних для виявлення упереджень.
- Добре підходить для важких галузей промисловості.
мінуси
- Обмежена універсальність через зосередженість на фінансовому та регуляторному секторах.
- Менший акцент на виявленні галюцинацій.
5. FacTool
FacTool це дослідницький проект, зосереджений на виявленні фактичних помилок у результатах, створених LLMs, такими як ChatGPT. FacTool виявляє галюцинації під різними кутами, що робить його універсальним інструментом.
Ось деякі з його функцій:
- FacTool є проектом з відкритим кодом. Таким чином, він більш доступний для дослідників і розробників, які хочуть зробити свій внесок у розвиток ШІ-детектування галюцинацій.
- Інструмент постійно розвивається разом із постійними розробками, щоб покращити свої можливості та дослідити нові підходи до виявлення галюцинацій LLM.
- Використовує багатозадачну та багатодоменну структуру для виявлення галюцинацій у перевірці якості на основі знань, створенні коду, математичному міркуванні тощо.
- Factool аналізує внутрішню логіку та послідовність реакції LLM для виявлення галюцинацій.
профі
- Можливість налаштування для конкретних галузей.
- Виявляє фактичні помилки.
- Забезпечує високу точність.
- Інтегрується з різними моделями ШІ.
мінуси
- Обмежена публічна інформація щодо його продуктивності та порівняльного аналізу.
- Може знадобитися додаткова інтеграція та налаштування.
Що шукати в інструменті виявлення галюцинацій AI?
Вибір права ШІ галюцинація інструмент виявлення залежить від ваших конкретних потреб. Ось кілька ключових факторів, які слід враховувати:
- Точність: Найважливіша особливість полягає в тому, наскільки точно інструмент визначає галюцинації. Шукайте інструменти, які пройшли ретельне тестування та мають високий рівень виявлення з низьким рівнем помилкових спрацьовувань.
- Простота використання: Інструмент має бути зручним і доступним для людей з різними технічними знаннями. Крім того, він повинен мати чіткі інструкції та мінімальні вимоги до налаштування для більшої простоти.
- Специфіка домену: Деякі інструменти спеціалізовані для певних доменів. Тому шукайте інструмент, який добре працює в різних доменах залежно від ваших потреб. Приклади включають текст, код, юридичні документи або дані про медичне обслуговування.
- Прозорість: Хороший ШІ виявлення галюцинацій інструмент повинен пояснити, чому він визначив певні результати як галюцинації. Така прозорість допоможе зміцнити довіру та переконатися, що користувачі розуміють причини результатів інструменту.
- Вартість: Інструменти виявлення галюцинацій AI мають різні цінові діапазони. Деякі інструменти можуть бути безкоштовними або мати доступні тарифні плани. Інші можуть мати вищу вартість, але вони пропонують більш розширені функції. Тому враховуйте свій бюджет і вибирайте інструменти, які пропонують хороше співвідношення ціни та якості.
Оскільки штучний інтелект інтегрується в наше життя, виявлення галюцинацій ставатиме все більш важливим. Постійний розвиток цих інструментів є багатообіцяючим, і вони прокладають шлях до майбутнього, де штучний інтелект стане більш надійним і надійним партнером у різних завданнях. Важливо пам’ятати, що виявлення галюцинацій ШІ все ще розвивається. Жоден інструмент не є досконалим, тому нагляд з боку людини, ймовірно, ще деякий час залишатиметься необхідним.
Бажаєте дізнатися більше про штучний інтелект, щоб бути попереду? Відвідайте Unite.ai для вичерпних статей, експертних думок і останніх оновлень штучного інтелекту.
