6 cách "trị bệnh ảo giác" cho các mô hình ngôn ngữ lớn
- Sử dụng dữ liệu có nhãn: Huấn luyện LLM trên tập dữ liệu tin cậy, có chú thích để giảm thiểu việc tạo ra nội dung sai lệch.
- Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (retrieval augmented generation): Kết hợp kiến thức từ các nguồn bên ngoài để cải thiện tính chính xác của LLM.
- Học tập từ phản hồi của con người: Thu thập phản hồi từ người dùng để điều chỉnh và cải thiện hiệu suất của mô hình.
- Kiểm soát đầu ra: Sử dụng các kỹ thuật như lọc, kiểm duyệt hoặc xác suất để hạn chế các đầu ra không mong muốn.
- Sử dụng bộ nhớ ngoài: Tích hợp các cơ chế bộ nhớ bên ngoài để lưu trữ và truy xuất thông tin chính xác.
- Kết hợp đa phương thức: Sử dụng dữ liệu từ nhiều phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh) để bổ sung ngữ cảnh và giảm thiểu ảo giác.
📌 Việc áp dụng 6 kỹ thuật trên, bao gồm sử dụng dữ liệu có nhãn, tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài, học từ phản hồi, kiểm soát đầu ra, bộ nhớ ngoài và kết hợp đa phương thức, sẽ giúp giảm đáng kể hiện tượng ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn, từ đó nâng cao độ tin cậy và tính ổn định của công nghệ AI.
Citations:
[1] https://analyticsindiamag.com/6-techniques-to-reduce-hallucinations-in-llms/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
