В России создали методику избавления нейросети от "галлюцинаций"

Wait 5 sec.

Краткий пересказ от РИА ИИКоманда из Университета Решетнева создала методику избавления нейросети от недостоверных или выдуманных фактов.Методика включает классификатор типовых сценариев «галлюцинаций» нейросетей и автоматизированный пайплайн стресс-тестирования.Главным достижением стал прототип универсального модуля мониторинга, который работает в режиме реального времени и оценивает риск выдачи недостоверного ответа.КРАСНОЯРСК, 31 мая - РИА Новости. Команда из Университета Решетнева создала методику избавления нейросети от недостоверных или выдуманных фактов, разработка может применяться в образовании, на "Госуслугах", в медицине и юриспруденции, сообщили РИА Новости в вузе.Проблема у нейросетей в том, что они могут уверенно врать, отмечают в университете. Это называют "галлюцинациями". Сейчас для устранения таких ошибок используются RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненной выборкой - ред.), где нейросеть сначала ищет релевантную информацию в базе знаний, а затем формирует ответ. В целом такой подход снижает риск выдумывания фактов, но ошибки могут случаться из-за опечаток, противоречий в запросе или неполноты базы данных, отметили в вузе.Московский кейс: цифровые сущности теперь убивают всех, кто им доверяет6 февраля, 08:00"Чтобы решить эту задачу, команда под руководством доцента кафедры систем автоматизированного и интеллектуального обеспечения Анастасии Поляковой проанализировала типовые сценарии "галлюцинаций" и создала их классификатор. Затем был разработан автоматизированный пайплайн стресс-тестирования: система генерирует тестовые запросы, сравнивает ответы с эталоном и оценивает точность с помощью специальных метрик и семантического сходства", - рассказали в вузе.Уточняется, что главным достижением стал прототип модуля мониторинга, который работает в режиме реального времени. Он логирует все входящие запросы и контекст диалога, оценивает риск выдачи недостоверного ответа и присваивает модели балл уверенности. В случае ошибки или низкой уверенности модуль сигнализирует об этом оператору.Отмечается, что важным преимуществом методики является ее универсальность. Она не привязана к конкретной нейросети и может быть масштабирована для использования в самых разных сферах - от чат-ботов для абитуриентов до сервисов на "Госуслугах" и медицинских и юридических помощников."Как раньше уже не будет". Россиянам придется навсегда изменить образ жизни13 февраля 2025, 08:00