Надежность ИИ в бизнесе: развеиваем мифы о галлюцинациях

Большие языковые модели (БЯМ) при генерации текста используют семплирование, выбирая на каждом шаге из нескольких вариантов продолжения. Это приводит к вариативности ответов, включая так называемые «галлюцинации» – нелогичные или неправдивые результаты. Для бизнес-задач, где важна точность, такое поведение неприемлемо.

Управляя параметрами семплирования, такими как temperature, top_p и top_k, можно минимизировать «галлюцинации». Снижение температуры, например, уменьшает случайность выбора, делая ответы более предсказуемыми. Полное отключение семплирования путем задания минимальных значений этих параметров, обеспечивает получение практически одинакового ответа на один и тот же запрос.

Для критически важных задач можно использовать многократное дублирование запросов. Отправляя один и тот же запрос несколько раз, а затем выбирая наиболее часто встречающийся ответ, можно значительно повысить надежность и уменьшить вероятность ошибки. Это масштабируемый метод, подходящий для бизнес-применений, где цена запроса обычно невелика.

Внедрение БЯМ в бизнес требует внимательного контроля параметров генерации и, в некоторых случаях, использования дополнительных мер предосторожности, таких как дублирование запросов. В целом, уровень ошибок, достигаемый при правильном использовании, может быть ниже, чем у людей. Важно пересмотреть представление об ИИ как о «болталке» и рассматривать его как мощный инструмент для решения бизнес-задач.

Источник: exwill