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通过研究支持的指标降低 LLM 幻觉风险.pdf

上传人: 张** 编号:167731 2024-06-15 42页 5.33MB

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本文探讨了在自然语言处理(NLP)向生成式人工智能(GenAI)转变的背景下,如何评估这些新型“AI系统”的问题。文章提出了两种高准确度的评估方法:非确定性AI的评估和基于人类反馈的评估。作者指出,现有的评估技术如BLEU、ROUGE和METEOR等存在局限性,例如依赖于精确匹配和无法捕捉语义理解。因此,文中介绍了两种新的评估方法:一种是通过询问大型语言模型(LLM)自身来评估其输出,另一种是使用链式思维(Chaining)和投票或集成(Polling or Ensembling)技术。研究还引入了一种新的评估LLM的方法论,称为“链式思维评估”,并通过实验证明了其比现有技术更准确。此外,文章还提到了一种名为“Evaluation Foundation Models”的模型,该模型在实时评估LLM响应方面具有低延迟、低成本和高准确度的优势。最后,文中强调了在企业级生产应用中,实时、准确、低成本的评估指标的重要性,并介绍了“Galileo Protect®”实时评估防火墙,该防火墙可以实现真正的实时、准确的LLM响应评估。
如何减少模型幻觉风险?" 新型 metrics 实际应用与挑战" Galileo Protect®如何改变游戏规则?"
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