Tagraíonn siabhránachtaí AI do chásanna ina ngineann múnlaí AI, go háirithe múnlaí móra teanga (LLManna), faisnéis a fheictear go bhfuil fíor ach atá mícheart nó nach mbaineann leis an ionchur. Cruthaíonn an feiniméan seo dúshláin shuntasacha, mar is féidir faisnéis bhréagach nó mhíthreorach a scaipeadh dá bharr.
Ní earráidí randamacha iad na siabhránachtaí seo ach is minic a eascraíonn siad ó:
- Idirghníomhartha casta na sonraí a ndéanann tú oiliúint ar na samhlacha orthu,
- Dearadh an mhúnla,
- Leideanna conas a léirmhíníonn an tsamhail.
Mar sin, tá sé ríthábhachtach dul i ngleic le siabhránachtaí AI maidir le hiontaofacht agus iontaofacht na gcóras AI. Tá sé riachtanach in iarratais ina bhfuil cruinneas agus cruinneas fíorasach uait. Tuigimid é seo níos mine.
Cúiseanna siabhránachtaí AI
Is féidir le siabhránachtaí AI eascairt as fachtóirí éagsúla, mar shampla:
Míthuiscintí AI De bharr Drochshonraí Oiliúna
Bíonn tionchar ag cáilíocht, éagsúlacht agus ionadaíochas na sonraí oiliúna ar an gcaoi a ndéanann samhlacha AI léirmhíniú agus freagairt ar ionchuir. D’fhéadfadh aschuir bhréagacha nó mhíthreoracha a bheith mar thoradh ar shonraí oiliúna neamhleor nó claonta. Tá sé ríthábhachtach na sonraí oiliúna cearta a roghnú a chinntiú go bhfuil tuiscint chothrom agus chuimsitheach ag an múnla ar an ábhar.
Earráidí Meaisín Foghlama ó Rófheisteas
Tarlaíonn ró-fheistiú nuair a chuirtear oiliúint ar mhúnla AI ar thacar sonraí srianta. Fágann sé go gcuireann an tsamhail ionchuir agus aschuir shonracha de ghlanmheabhair seachas a bheith ag foghlaim conas ginearálú. Is féidir leis an easpa ginearálaithe seo a bheith ina chúis leis an tsamhail siabhránachtaí a tháirgeadh nuair a bhíonn sonraí nua á dtabhairt aige.
Earráidí Léirmhínithe AI le Teangacha nó Slang
D’fhéadfadh go mbeadh deacrachtaí ag samhlacha AI le nathanna cainte nó le habairtí slang nár thángthas orthu ina gcuid sonraí oiliúna. D’fhéadfadh aimhrialtachtaí aschuir AI a bheith mar thoradh ar an neamhaithne seo.
Saobhadh Sonraí AI ó Ionsaithe Sáraíochta
Is féidir le hionsaithe sáraíochta a bhaineann le leideanna a ceapadh d'aon ghnó chun AI a chur amú nó a chur amú, siabhránachtaí a spreagadh. Baineann na hionsaithe seo leas as leochaileachtaí deartha agus oiliúna an mhúnla.
Innealtóireacht Droch Pras
D'fhéadfadh tionchar suntasach a bheith ag an gcaoi a ndéanann tú leideanna do mhúnla AI a struchtúrú agus a chur i láthair ar a haschuir. Is féidir le leideanna doiléir nó débhríoch a bheith mar thoradh ar an tsamhail bréagchéadfaíocht a dhéanamh nó faisnéis nach mbaineann le hábhar nó mícheart a sholáthar. Os a choinne sin, is féidir le leideanna dea-thógtha a sholáthraíonn comhthéacs agus treoir shoiléir an tsamhail a threorú chun freagraí níos cruinne agus níos ábhartha a ghiniúint.
Teicnící chun siabhránachtaí AI a Laghdú
Tá meascán de straitéisí teicniúla i gceist le siabhránachtaí a laghdú i múnlaí AI, go háirithe múnlaí móra teanga:
Paraiméadair Múnla a Choigeartú
Má shocraítear an paraiméadar teochta go 0 is féidir torthaí níos cruinne a thabhairt. Rialaíonn an teocht an randamacht i nginiúint freagartha an mhúnla. Ciallaíonn teocht níos ísle gur féidir leis an tsamhail na focail agus na frásaí is dóichí a roghnú le haghaidh aschuir níos intuartha agus níos iontaofa. Tá an coigeartú seo thar a bheith luachmhar le haghaidh tascanna a éilíonn cruinneas fíorasach agus comhsheasmhacht.
Boinn Eolais Sheachtracha
Is féidir earráidí giniúna a laghdú go suntasach trí fhoinsí seachtracha sonraí a úsáid le haghaidh fíoraithe. Féadfaidh sé tagairt a dhéanamh do na sonraí seachtracha seo agus freagraí á nginiúint aige trí fhaisnéis atá cothrom le dáta agus fíoraithe a sholáthar don tsamhail. Athraíonn an cur chuige seo an fhadhb ghinideach amháin go tasc cuardaigh nó achoimre níos simplí bunaithe ar na sonraí a cuireadh ar fáil.
Léiríonn uirlisí cosúil le Perplexity.ai agus You.com éifeachtacht an mhodha seo trí aschuir LLM a shintéisiú le sonraí éagsúla aisghafa ó fhoinsí seachtracha .
Mionchoigeartú le Sonraí Fearainn-Shonracha
Feabhsaíonn samhlacha oiliúna le sonraí a bhaineann go sonrach leis an bhfearann a gcruinneas agus laghdaítear siabhránachtaí. Nochtann an próiseas seo an tsamhail do phatrúin agus do shamplaí a bhaineann le réimse nó topaic ar leith. Ar an mbealach seo, is féidir leat a haschuir a ailíniú leis an spriocfhearann.
Cuireann mionchoigeartú den sórt sin ar chumas an mhúnla freagraí níos oiriúnaí agus níos cruinne a ghiniúint. Tá sé riachtanach i bhfeidhmchláir speisialaithe cosúil le leigheas, dlí, nó airgeadas.
Innealtóireacht Pras
Tá ról lárnach ag dearadh leideanna chun siabhránachtaí a mhaolú. Treoraíonn leideanna soiléire comhthéacs-saibhir an tsamhail AI ar bhealach níos éifeachtaí. Féadfaidh siad míthuiscintí agus débhríochtaí AI a laghdú agus an tsamhail a threorú i dtreo freagraí ábhartha agus cruinne a ghiniúint.
Is lú an seans go gcruthóidh do mhúnla aschuir nach mbaineann le hábhar nó mícheart má shonraíonn tú na riachtanais faisnéise go soiléir agus má sholáthraíonn tú an comhthéacs riachtanach.
Ardstraitéisí chun Siamsaí a Mhaolú
Is féidir leat trí mhodh chun cinn a ghiaráil chun siabhránachtaí AI a laghdú i múnlaí móra teanga, lena n-áirítear:
Giniúint Mhéadaithe Aisghabhála (RAG)
Comhcheanglaíonn an modh seo cumais ghiniúna LLManna le bunachar sonraí veicteora a fheidhmíonn mar bhunachar eolais. Nuair a chuirtear ceist isteach, athraíonn an tsamhail ina veicteoir shéimeantach é agus aisghabhann sé doiciméid le veicteoirí cosúla.
Úsáideann an LLM na doiciméid seo agus an bhuncheist ansin chun freagra níos cruinne agus níos ábhartha ó thaobh an chomhthéacs a chruthú. Go bunúsach tugann RAG foirm de don LLM cuimhne fadtéarmach. Cuireann sé seo ar chumas LLM sonraí seachtracha a rochtain agus a chomhtháthú.
Réasúnaíocht le Spreagadh Slabhra na Smaointe
Baineann LLManna barr feabhais ar thascanna mar thuar focal, achoimre a dhéanamh ar fhaisnéis, agus eastóscadh sonraí de bharr dul chun cinn i gclaochladáin. Is féidir leo dul i mbun pleanála agus réasúnaíochta casta freisin.
Cuidíonn leideanna slabhra smaoinimh le LLManna fadhbanna ilchéime a bhriseadh síos ina gcéimeanna níos soláimhsithe. Feabhsaíonn sé a gcumas tascanna casta réasúnaíochta a réiteach. Cuirtear leis an modh seo trí shamplaí ó bhunachar sonraí veicteora a ionchorprú, a sholáthraíonn comhthéacs agus samplaí breise don LLM le tarraingt orthu. Tá na freagraí a thagann as seo cruinn agus cuimsíonn siad an réasúnaíocht taobh thiar díobh, agus iad á stóráil sa bhunachar sonraí veicteora chun freagraí a fheabhsú amach anseo.
Ceistiú atriallach
Is éard atá i gceist leis an bpróiseas seo ná gníomhaire AI a éascaíonn idirghníomhaíochtaí atriallacha idir an LLM agus bunachar sonraí veicteoirí. Cuireann an gníomhaire ceist ar an mbunachar sonraí, déanann sé an cuardach a mhionchoigeartú bunaithe ar cheisteanna comhchosúla a fuarthas, agus ansin déanann sé achoimre ar na freagraí.
Má cheapann tú go bhfuil an freagra achomair míshásúil, déantar an próiseas arís. Cuireann an modh seo, atá léirithe ag Giniúint Ghníomhach Aisghabhála Breathnú Chun Cinn (FLARE), le cáilíocht an fhreagra deiridh tríd an gceist agus an fhreagairt a scagadh de réir a chéile trí atriallta iolracha.
Conclúid
Teastaíonn cur chuige ilghnéitheach chun siabhránachtaí i múnlaí AI a shárú. Ní mór dó coigeartuithe teicniúla a chumasc le hardstraitéisí réasúnaíochta. Is féidir feabhas suntasach a chur ar chruinneas agus ar iontaofacht na bhfreagairtí AI trí mhodhanna maolaithe a chomhtháthú. Tugann na straitéisí seo aghaidh ar na saincheisteanna láithreacha a bhaineann le siabhránachtaí AI agus réitigh siad an bealach do chórais AI níos láidre agus níos iontaofa amach anseo.
