Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, имеют тенденцию...

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, имеют тенденцию "галлюцинировать" или генерировать текст, который не основан на входных данных и не является достоверным.

Вот пять практических советов по уменьшению галлюцинаций в LLM.

1. Предоставляйте больше контекста

Предоставляя модели вводные данные, старайтесь включать в них как можно больше контекста. Это поможет модели лучше понять задачу и снизит вероятность галлюцинаций.

2. Используйте модель меньшего размера

Размер модели прямо пропорционален ее способности запоминать и генерировать реалистичный текст, но он также увеличивает склонность к галлюцинациям. Попробуйте использовать модель меньшего размера, которая лучше подходит для решения поставленной задачи, чтобы избежать галлюцинаций.

3. Ограничьте количество предсказываемых токенов

При генерации текста ограничьте количество токенов, которые может генерировать модель. Чем дольше процесс генерации текста, тем выше риск возникновения галлюцинаций.

4. Внешние фильтры

Добавьте определенные ограничения или пороговые значения для генерируемого текста, чтобы отфильтровать нереалистичный или бессмысленный генерируемый результат.

5. Finetune (файн-тюнинг)

Используйте файн-тюнинг с помощью разнообразных, высококачественных и специфических для конкретной задачи данных, чтобы помочь модели лучше обобщать и избегать галлюцинаций.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/1163...