Ako Zvýšiť Presnosť AI: Techniky RAG, Chain of Thought a LLM Chaining

V dnešnej dobe, kedy sa umelá inteligencia stáva neoddeliteľnou súčasťou nášho života, je dôležité zabezpečiť jej presnosť a spoľahlivosť. V novom videu od IBM Technology Jeff Crume a Martin Keen predstavujú niekoľko pokročilých techník, ktoré pomáhajú minimalizovať halucinácie a optimalizovať veľké jazykové modely (LLM) pre lepšie výsledky. Od RAG cez Chain of Thought až po LLM Chaining – toto video ponúka praktické rady, ako zlepšiť spoľahlivosť AI systémov.

Kľúčové poznatky

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Táto technika kombinuje silu jazykových modelov s možnosťou vyhľadávať a načítavať relevantné informácie z externých zdrojov, čím sa minimalizuje riziko halucinácií.
• Chain of Thought: Táto metóda núti LLM postupovať krok za krokom pri riešení problému, čo vedie k logickejšiemu a presnejšiemu výsledku.
• LLM Chaining: Spája viacero jazykových modelov do reťazca, kde výstup jedného modelu slúži ako vstup pre ďalší, čím sa dosahuje komplexnejšie spracovanie informácií.

RAG: Posilnenie AI pomocou externých zdrojov

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je kľúčová technika na zvýšenie presnosti LLM. Namiesto spoliehania sa len na internú znalostnú bázu modelu, RAG umožňuje vyhľadávať a načítavať relevantné informácie z externých zdrojov – napríklad databáz alebo webových stránok – a integrovať ich do generovaného textu. To výrazne redukuje riziko halucinácií, pretože model má k dispozícii overené zdroje na podporu svojich tvrdení. Predstavte si to ako pomocníka, ktorý pred odpoveďou vyhľadá relevantné články a knihy, aby sa uistil, že jeho informácie sú presné.

Kumulatívny počet rozsiahlych AI modelov podľa oblasti od roku 2017.

Chain of Thought: Logické myslenie pre AI

Chain of Thought (CoT) je metóda, ktorá zameriava na zlepšenie logického uvažovania LLM. Namiesto priamej odpovede na otázku, model je nútený postupovať krok za krokom a vysvetliť svoj proces myslenia. To umožňuje nielen dosiahnuť presnejšie výsledky, ale aj lepšie porozumieť tomu, ako model dospel k určitému záveru. Je to ako keby ste sa pýtali niekoho na matematický problém a on vám ukázal všetky kroky výpočtu – takto môžete overiť správnosť jeho postupu.

LLM Chaining: Spojenie síl viacerých modelov

LLM Chaining predstavuje sofistikovanejší prístup, ktorý využíva viacero jazykových modelov v reťazci. Výstup jedného modelu slúži ako vstup pre ďalší, čím sa dosahuje komplexnejšie spracovanie informácií a riešenie zložitejších úloh. Napríklad, jeden model môže byť zodpovedný za sumarizáciu textu, druhý za extrahovanie kľúčových informácií a tretí za generovanie odpovede na otázku. Tento prístup umožňuje rozložiť komplexné úlohy na menšie, ľahko zvládnutelné kroky, čo vedie k lepším výsledkom.

Počet rozsiahlych systémov umelej inteligencie vydaných ročne

Zlepšenie AI: Odporúčania a Zamyslenia

Techniky ako RAG, Chain of Thought a LLM Chaining predstavujú významný krok vpred v oblasti presnosti a spoľahlivosti AI. Implementácia týchto metód môže výrazne znížiť riziko halucinácií a optimalizovať výkon jazykových modelov pre rôzne aplikácie. Je však dôležité si uvedomiť, že žiadna technika nie je dokonalá a neustále monitorovanie a ladenie AI systémov zostáva nevyhnutné.

V budúcnosti očakávame ďalší vývoj v tejto oblasti, vrátane nových algoritmov a architektúr, ktoré ešte viac zlepší spoľahlivosť a presnosť AI. Je dôležité, aby sme sa neustále učili a adaptovali na nové trendy, aby sme mohli plne využiť potenciál umelnej inteligencie pre dobro spoločnosti.

Dôležité odkazy:

• IBM Trustworthy AI

Približne 112 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.56 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.