Какие типы галлюцинаций бывают в LLM и как их можно минимизировать
Существует два основных типа галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM):
1. Intrinsic Hallucinations: Модель генерирует текст, который противоречит предоставленному вводу. Это может происходить, когда модель «выдумывает» факты или не следуют контексту.
2. Extrinsic Hallucinations: Модель генерирует текст, который фактически неверен или не подтверждается входными данными. Например, создание неверных статистических данных или ссылок на несуществующие источники.
Как уменьшить галлюцинации?
1. Оптимизация стратегии декодирования: Использование таких методов, как beam search или top-k sampling, может помочь улучшить качество вывода, избегая нелогичных или противоречивых утверждений.
2. Генерация с дополнительным поисковым механизмом (retrieval-augmented generation): Этот подход использует внешние базы данных или поисковые системы для получения точной и релевантной информации перед тем, как сгенерировать окончательный ответ, что помогает избежать фактических ошибок.
Какие типы галлюцинаций бывают в LLM и как их можно минимизировать
Существует два основных типа галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM):
1. Intrinsic Hallucinations: Модель генерирует текст, который противоречит предоставленному вводу. Это может происходить, когда модель «выдумывает» факты или не следуют контексту.
2. Extrinsic Hallucinations: Модель генерирует текст, который фактически неверен или не подтверждается входными данными. Например, создание неверных статистических данных или ссылок на несуществующие источники.
Как уменьшить галлюцинации?
1. Оптимизация стратегии декодирования: Использование таких методов, как beam search или top-k sampling, может помочь улучшить качество вывода, избегая нелогичных или противоречивых утверждений.
2. Генерация с дополнительным поисковым механизмом (retrieval-augmented generation): Этот подход использует внешние базы данных или поисковые системы для получения точной и релевантной информации перед тем, как сгенерировать окончательный ответ, что помогает избежать фактических ошибок.
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
