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金融、医療、法律などの垂直的なアプリケーション分野で大規模なAIモデルを実装する際の最大の障壁は、実際のユースケースでの精度の要件を満たさない結果の「錯覚」の問題であることは誰の目にも明らかです。それを解決する方法は?@Mira_Network最近、一連のソリューションを提供するパブリックテストネットを立ち上げたので、何が起こっているのかを詳しく説明します。
まず第一に、大規模AIモデルのツールには、誰もが感じることができる「幻想」のケースがあり、その主な原因は二つあります:
AI LLMの学習データは十分に完全ではありませんが、データの量は非常に大きいです。それでも、一部のニッチな情報や専門的な情報をカバーすることができず、その場合、AIは「創造的な補完」に陥り、結果としてリアルタイムでいくつかのエラーが発生することになります。
AI LLMsは本質的に「確率的サンプリング」に依存しており、これはトレーニングデータ内の統計的パターンや相関関係を特定することに関係しており、実際の「理解」ではありません。したがって、確率的選択のランダム性、トレーニング結果の不一致、そして推論は、AIが高精度の事実に関する質問を処理する際にエラーを引き起こす可能性があります;
この問題をどう解決しますか?コーネル大学のArXivプラットフォームに、LLMsの結果の信頼性を高めるための複数のモデルによる
原文表示まず第一に、大規模AIモデルのツールには、誰もが感じることができる「幻想」のケースがあり、その主な原因は二つあります:
AI LLMの学習データは十分に完全ではありませんが、データの量は非常に大きいです。それでも、一部のニッチな情報や専門的な情報をカバーすることができず、その場合、AIは「創造的な補完」に陥り、結果としてリアルタイムでいくつかのエラーが発生することになります。
AI LLMsは本質的に「確率的サンプリング」に依存しており、これはトレーニングデータ内の統計的パターンや相関関係を特定することに関係しており、実際の「理解」ではありません。したがって、確率的選択のランダム性、トレーニング結果の不一致、そして推論は、AIが高精度の事実に関する質問を処理する際にエラーを引き起こす可能性があります;
この問題をどう解決しますか?コーネル大学のArXivプラットフォームに、LLMsの結果の信頼性を高めるための複数のモデルによる