検索
ホームページテクノロジー周辺機器AI大規模な言語モデルの幻覚を軽減する方法

大規模な言語モデルの幻覚を軽減する方法

Nov 03, 2023 am 10:47 AM
大規模な言語モデル

LLM 幻覚とは、大規模言語モデル (LLM) が実際のパターンやオブジェクトに準拠しない無意味または不正確な出力を生成する現象です。これらの誤った AI 出力は、次のようなさまざまな要因から生じます。

  1. 過学習: LLM はトレーニング データのノイズとバイアスをパターンとして学習し、テスト データに対するモデルのパフォーマンスが低下し、誤った出力が生成されます。 。

  2. モデルの複雑性が高い: LLM はモデルの複雑性が高いため、存在しない相関関係を認識して、錯覚を引き起こす可能性があります。

生成 AI システムを開発している大手企業は、AI 幻覚の問題に対処するための措置を講じていますが、一部の専門家は、誤った出力を完全に排除することは不可能である可能性があると考えています。

Google はモデルをインターネットに接続して、データとネットワーク情報からの地上応答をトレーニングすることで、過剰学習を削減します。

OpenAI は人間によるフィードバックと強化学習を使用して、ChatGPT の出力を改良します。彼らは、最終的な答えだけでなく、正しい推論ステップに対してモデルに報酬を与える「プロセス監視」を提案しています。これにより説明可能性は向上しますが、捏造に対する有効性を疑問視する人もいます。

AI 幻覚のリスクにもかかわらず、企業とユーザーは潜在的な害を相殺し、制限するための措置を講じることができます。これを解決する方法をいくつか紹介します。

高品質のトレーニング データを使用する

高品質のトレーニング データを使用することが、人工知能による幻覚を軽減する鍵となります。高品質のトレーニング データは、多様性があり、バランスが取れており、適切に構造化されており、現実世界の状況を反映している必要があります。

明確な使用目的

AI システムの特定の目的と許可された用途を明確に定義すると、AI システムを幻覚コンテンツから遠ざけることができます。開発者とユーザーは、人工知能モデルの機能と用途を明確に理解し、使用する際にはそれらを厳密に遵守する必要があります。

データ テンプレートを使用して人工知能の出力をガイドする

構造化データ テンプレートを使用すると、人工知能モデルが予想されるパターンに準拠した出力を生成するのに役立ちます。これらのテンプレートは、モデルへのデータ入力に一貫した形式を提供し、モデルの推論の範囲を制限します。

リミットリアクション

潜在的なモデル出力に制約と制限を設定すると、制御されない推測を減らすことができます。たとえば、明確な確率しきい値を定義し、フィルタリング ツールを使用して、期待を満たさない応答を除外できます。

システムの継続的なテストと改善

包括的なテストと継続的な監視を通じて、人工知能システムのパフォーマンスを継続的に改善できます。出力を評価すると、調整が必要な領域を特定でき、新しいデータを使用してモデルを再トレーニングし、その知識を更新できます。

人間の監視に依存する

人間の監視を含めることで、重要な保護を実現できます。人間の専門家が出力をレビューすると、状況に応じた判断を通じて、幻想的なコンテンツを捉えて修正できます。

アイデア プロンプト チェーン

アイデア プロンプト チェーンは、論理的思考チェーンを提供することで、人工知能モデルが複数ステップの推論を実行できるようにするテクノロジーです。このアプローチにより、数学などのタスクにおける人工知能モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

タスクの分解とエージェンシー

タスクの分解とエージェンシーは、複雑なタスクを複数のサブタスクに分解することにより、人工知能モデルのパフォーマンスを向上させる方法です。この方法では、さまざまな人工知能モデルの利点を活用し、人工知能モデルの推論能力を向上させることができます。

人工知能 錯覚は人工知能の開発における課題ですが、効果的な対策を講じることで、そのリスクを効果的に軽減できます。

以上が大規模な言語モデルの幻覚を軽減する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
AIエージェントを使用してパーソナライズされたニュースダイジェストを作成しますAIエージェントを使用してパーソナライズされたニュースダイジェストを作成しますApr 12, 2025 am 11:18 AM

導入 大規模な言語モデル(LLM)の機能は迅速に進んでいます。これらにより、さまざまなLLMアプリケーションを構築できます。これらは、タスクの自動化からワークフローの最適化にまで及びます。 1つのエキサイティングなアプリケーションはです

米国のAIポリシーは、「安全」から「セキュリティ」に急激にピボットします米国のAIポリシーは、「安全」から「セキュリティ」に急激にピボットしますApr 12, 2025 am 11:15 AM

ドナルド・トランプ大統領は、彼の任期の1日目にジョー・バイデン前大統領のAIの大統領命令を取り消しました(開示:私はバイデン政権中に国土安全保障省でAIの上級カウンセラーを務めました)、およびJD VA副大統領

データベースの非正規化とは何ですか?データベースの非正規化とは何ですか?Apr 12, 2025 am 11:10 AM

導入 毎秒数が重要な忙しいカフェを走らせることを想像してみてください。個別の在庫リストと注文リストを常にチェックする代わりに、すべての重要な詳細を1つの読みやすいボードに統合します。これはデノマリザに似ています

コンテンツモデレートのためのマルチモーダルモデルの構築コンテンツモデレートのためのマルチモーダルモデルの構築Apr 12, 2025 am 10:51 AM

導入 攻撃的な投稿がポップアップ表示されないときに、お気に入りのソーシャルメディアプラットフォームをスクロールしていると想像してください。レポートボタンを押す前に、それはなくなりました。それはコンテンツモデラティです

Insightmateでデータの洞察を自動化しますInsightmateでデータの洞察を自動化しますApr 12, 2025 am 10:44 AM

導入 今日のデータが多い世界では、巨大なデータセットの処理はかなり圧倒される可能性があります。それが洞察客の出番です。それはあなたのデータを簡単にするように設計されています。データセットをアップロードするだけで、Instanが表示されます

ベクトルストリーミング:錆を使用したメモリ効率の高いインデックスベクトルストリーミング:錆を使用したメモリ効率の高いインデックスApr 12, 2025 am 10:42 AM

導入 埋め込みのベクトルストリーミングが導入されています。これは、大規模なドキュメントの埋め込みを最適化するように設計されています。 Rustの並行性を使用して非同期チャンクと埋め込みを可能にすると、メモリの使用が減少し、

レプリットエージェントとは何ですか? |入門ガイド - 分析Vidhyaレプリットエージェントとは何ですか? |入門ガイド - 分析VidhyaApr 12, 2025 am 10:40 AM

導入 会話と同じように簡単にアプリを開発することを想像してください。セットアップする複雑な開発環境はなく、構成ファイルを調べる必要はありません。コンセプトを貴重なアプリに変換する

ラミニを使用してオープンソースLLMを微調整します。分析vidhyaラミニを使用してオープンソースLLMを微調整します。分析vidhyaApr 12, 2025 am 10:20 AM

最近、大規模な言語モデルとAIの台頭により、自然言語処理における無数の進歩が見られました。テキスト、コード、画像/ビデオ生成などのドメインのモデルは、人間のような推論とPをアーカイブしています

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい