在人工智能中导航幻觉:强力文档自动化策略
随着人工智能与营销技术的交汇点不断演变,出现了一个紧迫的挑战,即人工智能系统中的"吸食"现象,这个术语指的是人工智能模型生成信息不正确或完全捏造的情况,对于文件自动化和信息提取领域的专业人士来说,管理这些幻觉对确保准确性和可靠性至关重要,在本篇文章中,我们将探索有效的策略来缓解幻觉,吸取行业实践的洞察力.
理解人工智能的幻觉现象
幻觉可能导致重大错误,比如误解发票金额,并导致严重的财务差异。 比如,人工智能可能会错误地将发票总额理解为10万美元而不是1000美元,从而导致100倍的超额付款。 为了防止这种风险,必须执行强有力的措施,消除产生幻觉的可能性。
实施人类监督
管理幻觉的一个有效办法就是将人类监督纳入人工智能过程。
- 人类评论: 提取的数据在最后提交之前提交给人审查员,例如,当为申请人跟踪系统(ATS)解析时,人可以确认解析信息的准确性。
- 自动标记:在人类审查对每个实例都不可行的情景中,系统可以自动标出根据预先确定的验证规则看来值得怀疑的数据.
审定规则的类型
为提高人工智能产出的可靠性,考虑实施这些验证战略:
- 基本检查:简单规则确保行项目总数与发票总数一致.
- 交叉核查: 将检查与现有系统相结合,例如根据定购单或历史记录核实付款数额。
尽管这些保障措施至关重要,但保持平衡很重要;过度的人工干预触发器会破坏人工智能所要提供的效率。
利用小语言模型(小语言模型)
减少幻觉的另一种有效策略是使用小语言模型(小语言模型 ) 。 与大型语言模型不同的是,小语言模型是为采掘任务设计的,通过标注文件部分内容而不是生成新内容提供结构化产出。 这种方法可以产生更快、更准确的结果 — — 特别是在恢复解析等具有时间敏感性的应用中至关重要,在这种应用中,延迟可能是有害的。
在实践中,文档可以使用多种模型处理——其中只有一小部分是大型语言模型(大型语言模型). 通过仔细选择哪些任务分配给大型语言模型,哪些由小语言模型或其他专门模型处理,组织可以在保持高处理速度的同时,尽量减少幻觉的风险.
区分幻觉与一般错误
在人工智能输出中区分两类错误至关重要:
- 幻觉:模型生成完全捏造信息的例子。
- 错误: 误解现有信息引起的错误。
比如,如果人工智能从收据中选择错误的美元数额,那就是一个错误;但是,如果人工智能完全发明了不存在的数额,那就是幻觉。 理解这种区别有助于更有效地调整缓解战略。
基因模型的基础技术
在使用基因模型时,地基技术对尽量减少幻觉至关重要。 地基要求模型根据权威来源或背景证明其产出合理性。 所应用的地基水平应与项目的风险承受能力相一致。
风险评估和定位水平
- 坚固的地基: 模型必须逐字引用可信来源。 当高精度至关重要时, 优先使用这种方法 。
- 定位薄弱:模型引用了信任的源,但根据上下文综合了信息。这种方法允许一定的灵活性,但需要仔细监测。
例如,在风险容忍度较低的环境中——如财务文件处理——强有力的地基定位能够确保提取的数据与源文件完全吻合。
以系统方法解决复杂问题
随着人工智能应对日益复杂的挑战,实施定位变得更加复杂。
- 打破下调任务: 将复杂的决定分解为可以单独处理的较小的组成部分.
- 使用结构化工具: 开发将模型输出限制于特定格式或结构的工具.
- 审定机制: 建立核查程序,根据既定标准或背景验证最后产出。
关键外卖
简而言之,有效管理人工智能系统中的幻觉需要多方面的方法:
- 优先采用强有力的基础技术,以确保产出符合原始情况。
- 实施核查步骤,及早发现错误和幻觉。
- 认真评估风险,并根据项目需要调整基础水平。
- 将复杂问题分为可管理的任务,并为每个组成部分确定适当的模式。
通过采取这些战略,营销技术的专业人员可以提高其人工智能驱动解决方案的可靠性,并减轻与幻觉相关的风险.
对于任何问题或进一步澄清,请随时联系 mtr@martechrichard.com.
引文:
[1] https://towardsdatascience.com/how-i-deal-with-hallucinations-at-a-ai-startup-9fc4121295cc (中文(简体) ).