các phương pháp giảm thiểu ảo giác trong mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để sử dụng đáng tin cậy trong doanh nghiệp

• Ảo giác trong mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thách thức lớn đối với việc sử dụng AI trong doanh nghiệp, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính.

• Retrieval augmented generation (RAG) là một phương pháp hiệu quả để giảm ảo giác. RAG kết hợp truy xuất thông tin với quá trình tạo sinh, cho phép LLM truy cập dữ liệu bên ngoài để tạo ra câu trả lời chính xác hơn.

• Fine-tuning LLM trên dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp giúp cải thiện độ chính xác và giảm ảo giác. Quá trình này điều chỉnh mô hình để phù hợp với ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể của tổ chức.

• Sử dụng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và đa dạng là chìa khóa để giảm ảo giác. Dữ liệu cần được làm sạch, có cấu trúc tốt và đại diện cho nhiều khía cạnh của vấn đề.

• Kỹ thuật few-shot learning cho phép LLM học từ một số ít ví dụ, giúp cải thiện hiệu suất trong các tác vụ cụ thể mà không cần fine-tuning toàn bộ mô hình.

• Sử dụng các kỹ thuật như constitutional AI và các ràng buộc đầu ra có thể giúp kiểm soát hành vi của LLM và giảm khả năng tạo ra nội dung không mong muốn.

• Việc triển khai hệ thống giám sát và đánh giá liên tục là cần thiết để phát hiện và khắc phục ảo giác. Điều này bao gồm việc sử dụng các metric đánh giá và phản hồi của người dùng.

• Kết hợp nhiều LLM hoặc sử dụng ensemble learning có thể giúp cải thiện độ chính xác và giảm ảo giác bằng cách tận dụng điểm mạnh của từng mô hình.

• Việc thiết lập các cơ chế xác minh và kiểm tra chéo có thể giúp đảm bảo tính chính xác của thông tin được tạo ra bởi LLM.

• Đào tạo và nâng cao nhận thức cho người dùng về khả năng và hạn chế của LLM là quan trọng để sử dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm trong môi trường doanh nghiệp.

• Các công ty cần xây dựng chiến lược quản lý rủi ro toàn diện khi triển khai LLM, bao gồm các biện pháp bảo mật, quy trình kiểm tra và kế hoạch ứng phó sự cố.

• Việc áp dụng các nguyên tắc AI có trách nhiệm và tuân thủ các quy định về AI đang phát triển là cần thiết để đảm bảo việc sử dụng LLM an toàn và đáng tin cậy trong doanh nghiệp.

📌 Giảm ảo giác trong LLM đòi hỏi kết hợp nhiều phương pháp như RAG, fine-tuning và dữ liệu chất lượng cao. Các doanh nghiệp cần áp dụng chiến lược toàn diện, bao gồm giám sát liên tục và quản lý rủi ro, để sử dụng LLM một cách đáng tin cậy và có trách nhiệm.

https://analyticsindiamag.com/how-to-reduce-hallucinations-in-llms-for-reliable-enterprise-use/