Методы снижения ошибок в больших языковых моделях (LLM)

Высокий уровень ошибок, галлюцинаций и некорректных ответов в LLM, что мешает их широкому применению в критически важных сферах.

Использование различных методов и практик, таких как детекция и валидация ошибок, RAG/grounding, калибровка вероятностей, контроль декодирования, фильтрация, ансамблирование, дообучение и human-in-the-loop, для снижения ошибок и повышения точности моделей.

детекция ошибок, валидация ответов, Retrieval-Augmented Generation (RAG), grounding, калибровка вероятностей, контроль декодирования, фильтрация, ансамблирование, дообучение, human-in-the-loop

Анализ типов ошибок (галлюцинации, bias, токсичность) Модификация модели и процесса обучения (fine-tuning, RLHF, Constitutional AI) Применение методов на этапе вывода (RAG, промптинг, self-correction) Оценка ошибок с помощью метрик и бенчмарков Постоянное улучшение через обратную связь и тестирование