Tại sao RAG không thể giải quyết triệt để vấn đề ảo giác của AI tạo sinh?
- Ảo giác của AI tạo sinh gây ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp muốn tích hợp công nghệ này vào hoạt động của họ. Những ảo giác này là sự sai lệch hoặc thông tin sai lệch do các mô hình tạo ra.
- Nguyên nhân là do AI tạo sinh thiếu trí tuệ thực sự và sử dụng lược đồ riêng để dự đoán từ, hình ảnh, giọng nói và dữ liệu khác.
- Một ví dụ gần đây cho thấy mô hình AI tạo sinh của Microsoft đã bịa ra những người tham dự cuộc họp và ngụ ý rằng các cuộc gọi hội nghị thảo luận về những chủ đề không thực sự được đề cập.
- Một số nhà cung cấp AI tạo sinh đề xuất giải pháp gọi là Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG cho phép người dùng xác minh tính xác thực của phản hồi bằng cách gắn thông tin được tạo ra với tài liệu được truy xuất.
- RAG cũng cho phép các doanh nghiệp không muốn tài liệu của họ được sử dụng để đào tạo mô hình có thể cho phép các mô hình truy cập chúng một cách an toàn và tạm thời hơn.
- Tuy nhiên, RAG không thể loại bỏ hoàn toàn ảo giác và có những hạn chế mà một số nhà cung cấp bỏ qua.
📌 Mặc dù Retrieval Augmented Generation (RAG) mang lại nhiều lợi ích trong việc giảm thiểu ảo giác của AI tạo sinh, nhưng nó không thể loại bỏ hoàn toàn vấn đề này. RAG vẫn có những hạn chế nhất định mà một số nhà cung cấp đã bỏ qua, do đó các doanh nghiệp cần cẩn trọng khi áp dụng giải pháp này.
Citations:
[1] https://techcrunch.com/2024/05/04/why-rag-wont-solve-generative-ais-hallucination-problem/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
