გაუმჯობესება AI ჰოლუზიანები: შეამციროს ჰოლუზიანები AI Apps ერთად ადამიანის-in-the-Loop ტესტირება

გაუმჯობესება AI hallucinations - Introduction “მომცველია, რომ ეს გულისხმობს, მაგრამ გულისხმობს, რომ ეს უფრო მეტია.” ეს არის, ისევე, რომ ეს არის პრობლემა. როგორც ყველა ინდუსტრიაში – ჯანმრთელობის, ფინანსების, სამართლის, სავაჭრო, განათლების – ადვილია ავტომატიზაციის შერჩევა. და, როგორც ბიზნესები სწრაფად ინტეგრირებენ დიდი ენის მოდელები მომხმარებლის მხარდაჭერა, ჯანმრთელობის, სამედიცინო და ფინანსური განაცხადებში, მშვიდობა saboteur წაიკითხა თითოეული მოთხოვნა: AI hallucination პრობლემა. Generative AI გადაწყვეტილებები AI ჰოლუზიანები ხდება, როდესაც მოდელი იღებს ინფორმაცია, რომელიც ხდის რეზოლუციური, მაგრამ ფაქტობრივად არ არის რეზოლუციური, გაფართოებული, ან შეცდომატი. მიუხედავად იმისა, რომ LLMs, როგორიცაა GPT, Claude, და LLaMA აქვს შეუზღუდავი გენერატული უნარები, ისინი არ “ი იცნებენ” ნამდვილად. ისინი იღებენ მოდელები, რომელიც დაფუძნებულია სტატისტიკური რეზოლუციების, არა შეამოწმებული ფაქტობები. ეს იძლევა მათ ძლიერი - და რისკული - შეუზღუდავი. როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ, თუ როგორ უნდა გაიგოთ. რა არის hallucinations? AI hallucinations ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტურობის სისტემა აწარმოებს არასწორი ან შეცდომატიანი გამოცემები, რომელიც დაფუძნებულია ნიმუშები, რომლებიც არ არსებობს რეალურად. ძირითადად, მოდელი "ინახავს" მონაცემები ან ურთიერთობები, რომელიც არ იყო ტრენინგი, რაც შეიმუშავებული ან შეცდომა რეაგენტები. ეს hallucinations შეიძლება ზედაპირზე ტექსტი, სურათები, აუდიო ან გადაწყვეტილებების პროცესები. Hallucinations in AI შეიძლება ფართოდ შეიცავდეს ორი ტიპის: როდესაც ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტენსიური ინტ Intrinsic hallucinations: ფაქტობრივი hallucinations მოდელი იპოვებს სახელი, თარიღი, ფაქტი ან ურთიერთობა, რომელიც არ არსებობს. მაგალითად: "მარი კერის ინზოლინი აღმოაჩინეს 1921 წელს" (საც არ იყო. ეს იყო Frederick Banting და Charles Best). კონტექსტალური ჰლოცინაციები პასუხი არ შეესაბამება მოთხოვნის ან მომხმარებლის მიზნით. მაგალითად: თქვენ გთხოვთ ნარკოტიკების გვერდითი ეფექტი, და AI გთავაზობთ უპირატესობა. ლოგიკური ჰლოცინატები მოდელი აწარმოებს შეცდომა, შეესაბამება თავს, ან შეუზღუდავი განიხილება. მაგალითად, ყველა კაცი არის ცხოველები. ყველა ცხოველები აქვს ფუნები. ასე რომ, ყველა კაცი აქვს ფუნები. მიუხედავად იმისა, რომ ეს შეიძლება გამოიყურებოდეს სასიამოვნო ჩატიბოტი, ისინი რისკის, სამედიცინო, ან ფინანსური კონტაქტში. OpenAI- ის კვლევა აჩვენა, რომ თითქმის 40% AI- ის გენერირებული პასუხები ჯანმრთელობის დაკავშირებული საქმიანობას შეიცავს ფაქტობრივი შეცდომები ან ჰალუინაციები. რეალურ მსოფლიოში განაცხადების, როგორიცაა AI chatbots, რომელიც რეკომენდაციებს სამედიცინო მკურნალობის ან შეამოწმოთ სამედიცინო დოკუმენტები, ჰოლუზიანები შეიძლება იყოს არა მხოლოდ უარყოფითი, არამედ რთული. რა იწვევს hallucinations? რამდენიმე ფაქტორები დაეხმარება hallucinations AI მოდელები, მათ შორის: როდესაც მოდელი ძალიან მკაცრად შეესაბამება მისი სასწავლო მონაცემებს, ის შეიძლება არ გააუმჯობესოს ახალი ინტენსიებს, რაც შეცდომებს და ჰოლუზიანებს იწვევს ახალი სიტუაციებში. Overfitting: მოდელი შეიძლება იპოვოს არასწორი ნიმუშები და აწარმოოს არასდროს საიმედო შედეგები, თუ ტრენინგი მონაცემები ხმაური, შეკუმშული, ან არ აქვს მრავალფეროვნება. გარდა ამისა, თუ მონაცემების გაფართოება ცვლილებები დროის განმავლობაში, მოდელი შეიძლება ჰოლუზინირება დაფუძნებული საწყისი ნიმუშები. Poor Quality Training Data: AI სისტემები შეიძლება გაუმჯობესოს სასწავლო მონაცემებს, რაც გამოწვევს შეკრილებული ან უარყოფითი პროგნოზი. ეს არა მხოლოდ შეამციროს მოდელის სიზუსტით, არამედ შეკრილებს მისი საიმედოობის. Biased Data: Why AI Hallucinations Persist in Even the Most Advanced მოდელები გაცნობისათვის, ჩვენ უნდა იცოდეთ, თუ როგორ მუშაობს LLMs. ეს მოდელები არის probabilistic next-token პროგნოზორები, რომლებიც სასწავლოთ დიდი მონაცემთა კომპლექტიზე. ისინი არ შეამოწმებენ ფაქტებს - ისინი სრული მოდელები. მიუხედავად იმისა, რომ fin-tuning, instruction-tuning, და სწრაფი ინჟინრირება დაეხმარება შეამციროს ჰოლუზიანები, ისინი არ იღებენ მათ. აქ არის მიზეზი: LLMs არ "ი იცის" ფაქტები. ისინი იწვევს დაფუძნებული კონვერტაციები. Lack of grounded knowledge: შეუზღუდავი, კონფერენციური, ან შეუზღუდავი მონაცემები იწვევს რბილი გენერირება. Training data noise: მოდელები შეიძლება ფართოდ გამოიყენოთ მოდელები, მაშინაც კი, როდესაც ისინი არ შეესაბამება. Over-generalization: მიუხედავად იმისა, რომ მოდელები შეგვიძლია მულტფილმი, ისინი ნამდვილად არ იცით ლოგიკას ან კუნძულეობა. Lack of reasoning: LLMs ხშირად შეუზღუდავი რეალური და ფარული წყაროები, როდესაც გენერირება ციტირების. ასე რომ, როგორ ჩვენ შექმნათ AI პროგრამები, რომ ჩვენ ნამდვილად შეგვიძლია საიმედო? ტესტირება იგი სწორი მიზნით! Unverifiable sources: რატომ ტრადიციული ტესტირება მოკლე თქვენ შეიძლება ფიქრობთ, "მე არ შეგვიძლია უბრალოდ ტესტირება AI, როგორც ჩვენ პროგრამული უზრუნველყოფა?" არ არის სწორი. ტრადიციული პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირება დამოკიდებულია დეტალური ქცევის - თქვენ მოითხოვებთ იგივე გამოცემა იგივე input. LLMs, ამავე დროს, არ არის დეტალური. იგივე მოთხოვნა შეიძლება წარმოადგინოს განსხვავებული გამოცემა დამოკიდებულია კონტაქტი, მოდელის ტემპერატურა, ან fin-tuning. მიუხედავად იმისა, რომ ავტომატური ტესტირების Frameworks ცდილობენ შედარებით LLM პასუხები სიზუსტით, კონტექსტში შეესაბამება, ტონი, და მომხმარებლის მიზნით, განსაკუთრებით, როდესაც პასუხები ხედავს სწორი. ეს არის, სადაც HITL ტესტირება შეესაბამება, როგორც თამაშის შეცვლა. Human-in-the-Loop (HITL) ტესტირება: Antidote AI Overconfidence Human-in-the-Loop ტესტირება არის სტრუქტურული ხელმისაწვდომობა, რომელიც დააყენებს ადამიანებს - დონეის ექსპერტები, ტესტირების, მომხმარებლებს - LLM ტესტირების ცენტრი. ეს არის კერამიკის, განიხილება, გააუმჯობესება და გაუმჯობესება AI- ის წარმოებული პასუხი, გამოყენებით ადამიანის განიხილება, კონტაქტური აღიარება და კერძო ფიზიკური. ეს არ იმას ნიშნავს, რომ ავტომატიზაციის გაქირავება. ეს იმას ნიშნავს, რომ ალგორტიული ინტელექტურობა შეუერთდება ადამიანის ცოდნათან - silicon და soul- ის ჰორმონი. ადამიანები შეფასებენ AI- ის წარმოების შედეგებს, განსაკუთრებით მაღალი რისკის გამოყენების შემთხვევაში, და უზრუნველყოფს მიმოხილვა: ფაქტობრივი სიზუსტით კონტექსტალური მნიშვნელობა Ethical or Bias შეკითხვები Hallucination მოვლენები Tone და intention შეესაბამება HITL ტესტირების ძირითადი კომპონენტები: Prompt Evaluation Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt. Fact Verification თითოეული გამოცემა შეამოწმებულია საიმედო წყაროების ან თემის ექსპერტის შესახებ. შეცდომა შეტყობინება შეცდომები კატეგორიაში (გალითად, ფაქტობრივი შეცდომა, ლოგიკური შეცდომა, ტონების ცოდნა, ჰლოცინაციის ტიპი). Gravity სიჩქარე შეცდომები ეფექტურობის მიხედვით - მცირე შეუზღუდვა vs. ძირითადი საინფორმაციო. Feedback მიმოხილვა პასუხები ან გამოიყენება მოდელი (RLHF), გაფართოების მოდელები, ან შავი სიაში ცუდი მოდელები. The Workflow: HITL ტესტირება ეტაპზე დააკმაყოფილეთ ეს ჩვეულებრივი კურსი: PROMPT & RESPONSE GENERATION- ს AI- ს აწარმოებს პასუხისმგებლობის წინასწარ განმარტებული რეკომენდაციებს, რომლებიც მოწინავე გამოყენების შემთხვევაში შეიცავს. Human Evaluation & Tagging Domain ექსპერტები (ან სასწავლო ტესტერი) შეამოწმებენ პასუხი, როგორიცაა სიზუსტით, კონცენტრაცია, სრულყოფილება, სიზუსტით და ა.შ. Annotation & Feedback Logging Tester’s tag hallucinated პასუხები, რეიტინგი მათი სიზუსტით, და გთავაზობთ რედაქტები. Model Tuning ან Prompt Iteration ეფუძნება ანალიზი, ან მოდელი finest-tuned უკეთესი მონაცემები, ან prompts განკუთვნილია სიზუსტით და შეზღუდვები. გაუმჯობესებული მოდელი განახლებულია. შემდეგ გაითვალისწინეთ და განახლეთ, სანამ ჰოლუზიანები აღემატება აღემატება. HITL in Action: Sample ტესტირება Framework მივიღეთ ძირითადი HITL ტესტირების ციკლი: : Input დასაწყისში: "სახლეთ ძირითადი პირობები US Clean Air Act". Model Output: "კონტალური საჰაერო კანონით, რომელიც შეესაბამება 1990 წელს, შეუზღუდავი ყველა დიზელის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის საწვავის სა Human Review: ა.შ. 1963 წელს გამოქვეყნდა Clean Air Act, რომელიც შეიცვალა 1970, 1977 და 1990 წელს. Fact 1: ეს რეგულარებს დიზაინის გაზომვა, მაგრამ არ დაეხმარება მათ. Fact 2: ეს ფოკუსირება საჰაერო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო საწინააღმდეგო. Fact 3: Action Taken: გამოგზავნილია “Hallucinated” ერთად 3 ძირითადი შეცდომები. გაუმჯობესებული ვერსია გადაიხადოს. სწრაფად გაფართოებული იყოს უფრო სპეციფიკური. პასუხი გამოიყენება, როგორც შემთხვევაში, სწრაფი ინჟინერი სახელმძღვანელო. Real-world მაგალითია: AI ჯანმრთელობის განიხილეთ ჯანმრთელობის ჩატიბოტი, რომელიც უზრუნველყოფს LLM- ს. პაციენტი კითხვებს: "მინ შეუძლია იბოპროფენის მიიღოს ჩემი ჰოსტენის მედიკამენტებთან ერთად?" AI პასუხი: “და, იბოპროფენის უსაფრთხოა ჰოსტენსიის ნარკოტიკების გამოყენებით.” გარდა ამისა, ეს არ არის ყოველთვის უსაფრთხო. ზოგიერთი შემთხვევაში, იბოპროფენის შეუძლია გაზრდის თუნდაც სითბოს წნევა ან ინტეგრირება ACE ინბატორები. ამ სცენარიში, HITL ტესტირების setup იქნება: შეტყობინეთ AI- ის რეაგირება hallucinated და რისკული. შეამოწმოთ ფაქტობრივი რედაქტირება (გ.გ., “გამოწმოთ თქვენი ექიმს; იბოპროფენის შეიძლება გაზრდის ჰოსტენსიის ზოგიერთი შემთხვევაში.”) მოდელი გადაიხადოს ან შეინახოთ შეტყობინებები workflow- ში. დამატება Fallback გააუმჯობესოს სქესობრივი კითხვებს ადამიანის მენეჯერი. HITL ტესტირება Reduced Hallucination Rate LLMs შეიძლება განკუთვნილია უფრო ფაქტობრივი და მნიშვნელოვანია პასუხისმგებლობა მეშვეობით ინტენსიური ტესტირება და ადამიანის მიმოხილვა. Trust & Compliance ძირითადი სფეროებში (მაგ. ჯანმრთელობა, ფინანსები, და სამართლიანი) მოითხოვს რეგულარული კონფიდენციალურობის და აღიარებულობა - ადამიანის მონიტორინგი უზრუნველყოფს ორივე. HITL ტესტირება საშუალებას იძლევა ფაქტობრივი შეცდომები და პრობლემური შინაარსი - ფსიქიაზები, სტერეოპები, ტკივილია - რომ ავტომატური ტესტიები შეიძლება შეუზღუდოს. უკეთესი მომხმარებლის გამოცდილება Hallucination-free პასუხები გაუმჯობესებს მომხმარებლის Trust, კმაყოფილება, და მიღება. HITL ტესტირების გამოყენება განსაკუთრებით domain-specific LLMs ან სინამდვილე პროგრამები. During model development: სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო, სამედიცინო და სამედიცინო. For high-risk applications: დააყენეთ მიმოხილვა კურსი მოკლე გარემოში. ჯანმრთელობის სპეციფიკაციური კვლევის დროს, AI- ის დიაგნოზაციის ინსტრუმენტების შეცდომა დიაგნოზების 80%-ზე შეესაბამება იყო, როდესაც ადამიანის კლინიკატორები შეესაბამება გადაწყვეტილებების მიღების პროცესში. ეს აჩვენებს, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია, რომ ადამიანური შეზღუდვა შეამციროს მიმოხილვა ძირითადი განაცხადებში. In post-deployment monitoring: Scaling HITL: კომბინაცია ავტომატიზაციის და ადამიანის გამოცდილება HITL ტესტირება, როგორც სასარგებლო, ეფექტურად მოითხოვს ინოვაციური მეშვეობით ინსტრუმენტები და ადამიანები. აქ არის, თუ როგორ ორგანიზაციები გააკეთებენ: Red teaming and adversarial testing to stress-test models. Synthetic prompt generation to cover edge cases. Crowdsourced reviewers for low-risk assessments. ავტომატური classifiers to flag potential hallucinations (და შემდეგ escalate to human testers). Feedback UI dashboards სადაც ბიზნეს პარტნიორები და მცირე და მცირე კომპანიები შეუძლია რეიტინგი და შეტყობინება outputs. How To Prevent AI Hallucination? როგორ უნდა თავიდან ავიცილოთ hallucination? Best Practices for HITL Testing შეიმუშავეთ სტრუქტურული შეფასების კურსი ადამიანისათვის, რათა შეფასოთ LLM შედეგებს. მოიცავს სხვადასხვა დონეის ექსპერტები, რათა იპოვოთ ნანატრირებული შეცდომები. ავტომატური დაბალი შეჩერების ტესტირება, ხოლო რისკული რეაგენტების გაფართოება ადამიანისთვის. შექმნათ მიმოხილვა კურსი, რათა გააუმჯობესოთ და გააუმჯობესოთ. არ მხოლოდ ტესტირება ერთხელ - ტესტირება მუდმივად. როდესაც HITL- ის ტესტირება არ არის გაქირავებული არ არის ყველა გამოყენების შემთხვევაში მოითხოვს იგივე დონე შეამოწმება. მაგრამ მიზნით მნიშვნელოვანია, შეესაბამება, ან ეტიკურად სქესობრივი პროგრამები, HITL არის frontline დაცვა. Use Cases That Demand HITL: Diagnosis, მკურნალობის რეკომენდაციები, გარანტია მოთხოვნები. Healthcare: Case Law ანალიზი, კონტაქტის შექმნა, რეგულარული დისკები. Legal: : საინვესტიციო რჩევები, პორტფოლი მიმოხილვა, რისკის შეფასება. Finance კონფიგურაცია, კონფიგურაცია და პროდუქტის მიმოხილვა. Customer Service: Fact Reporting, Citation Generation, Bias კონტროლი. News & Media: Future Outlook: ჩვენ შეგვიძლია გააუმჯობესოთ AI hallucination? მაგრამ ჩვენ შეგვიძლია მართოთ და შეზღუდოთ მათ ხელმისაწვდომი დონეზე, განსაკუთრებით მგრძნობიარე გამოყენების შემთხვევაში. AI არის ძლიერი co-pilot, მაგრამ არ არის უარყოფითი. შეუზღუდავი, hallucinations შეიძლება შეუზღუდავი კონფიგურაცია, შეუზღუდავი მომხმარებელს და დაეხმაროს ორგანიზაციები. ერთად Human-in-the-Loop ტესტირება, ჩვენ არ მხოლოდ ტესტირება სიზუსტით - ჩვენ გთავაზობთ მოდელი, რომ იყოს უკეთესი. მას შემდეგ, რაც LLMs გახდეს ძირითადი ფართობი Enterprise AI stacks, HITL ტესტირება განვითარდება არჩეული QA ნაბიჯი სტანდარტული governance პრაქტიკა. ისევე, როგორც კოდი მიიღებს peer-reviewed, LLMs უნდა იყოს ადამიანის რეიტინგი და უკვე გაკეთებული. რა თქმა უნდა, ინტელექტურობა შეიძლება იყოს ხელოვნური, მაგრამ პასუხისმგებლობა არის ადამიანის. Indium- ში, ჩვენ უზრუნველყოფს მაღალი AI ხარისხის უზრუნველყოფა და ეს გაუმჯობესებს მოდელის შესრულებას, უზრუნველყოფს, რომ თქვენი AI სისტემები არის საიმედო, სიზუსტით და ინტეგრირებული განაცხადებისთვის. ჩვენი ექსპერტი მიმოხილვა უზრუნველყოფს, რომ AI მოდელები და AI ვალუტაჟები არის მათი საუკეთესო, შეამციროს შეცდომები და აშენებას ავტომატური სისტემები. დარწმუნდით, რომ თქვენი AI არასდროს არ შეუწყობს. LLM ტესტირების მომსახურება Frequently Asked Questions on AI Hallucinations და HITL ტესტირება Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time? Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited. Are AI hallucinations completely preventable? No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation. Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss? Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.