在人工智能中導航幻覺:強力文檔自動化策略
隨着人工智能與營銷技術的交匯點不斷演變,出現了一個緊迫的挑戰,即人工智能系統中的"吸食"現象,這個術語指的是人工智能模型生成信息不正確或完全捏造的情況,對於文件自動化和信息提取領域的專業人士來說,管理這些幻覺對確保準確性和可靠性至關重要,在本篇文章中,我們將探索有效的策略來緩解幻覺,吸取行業實踐的洞察力.
理解人工智能的幻覺現象
幻覺可能導致重大錯誤,比如誤解發票金額,並導致嚴重的財務差異。 比如,人工智能可能會錯誤地將發票總額理解爲10萬美元而不是1000美元,從而導致100倍的超額付款。 爲了防止這種風險,必須執行強有力的措施,消除產生幻覺的可能性。
實施人類監督
管理幻覺的一個有效辦法就是將人類監督納入人工智能過程。
- 人類評論: 提取的數據在最後提交之前提交給人審查員,例如,當爲申請人跟蹤系統(ATS)解析時,人可以確認解析信息的準確性。
- 自動標記:在人類審查對每個實例都不可行的情景中,系統可以自動標出根據預先確定的驗證規則看來值得懷疑的數據.
審定規則的類型
爲提高人工智能產出的可靠性,考慮實施這些驗證戰略:
- 基本檢查:簡單規則確保行項目總數與發票總數一致.
- 交叉覈查: 將檢查與現有系統相結合,例如根據定購單或歷史記錄覈實付款數額。
儘管這些保障措施至關重要,但保持平衡很重要;過度的人工干預觸發器會破壞人工智能所要提供的效率。
利用小語言模型(小語言模型)
減少幻覺的另一種有效策略是使用小語言模型(小語言模型 ) 。 與大型語言模型不同的是,小語言模型是爲採掘任務設計的,通過標註文件部分內容而不是生成新內容提供結構化產出。 這種方法可以產生更快、更準確的結果 — — 特別是在恢復解析等具有時間敏感性的應用中至關重要,在這種應用中,延遲可能是有害的。
在實踐中,文檔可以使用多種模型處理——其中只有一小部分是大型語言模型(大型語言模型). 通過仔細選擇哪些任務分配給大型語言模型,哪些由小語言模型或其他專門模型處理,組織可以在保持高處理速度的同時,儘量減少幻覺的風險.
區分幻覺與一般錯誤
在人工智能輸出中區分兩類錯誤至關重要:
- 幻覺:模型生成完全捏造信息的例子。
- 錯誤: 誤解現有信息引起的錯誤。
比如,如果人工智能從收據中選擇錯誤的美元數額,那就是一個錯誤;但是,如果人工智能完全發明了不存在的數額,那就是幻覺。 理解這種區別有助於更有效地調整緩解戰略。
基因模型的基礎技術
在使用基因模型時,地基技術對儘量減少幻覺至關重要。 地基要求模型根據權威來源或背景證明其產出合理性。 所應用的地基水平應與項目的風險承受能力相一致。
風險評估和定位水平
- 堅固的地基: 模型必須逐字引用可信來源。 當高精度至關重要時, 優先使用這種方法 。
- 定位薄弱:模型引用了信任的源,但根據上下文綜合了信息。這種方法允許一定的靈活性,但需要仔細監測。
例如,在風險容忍度較低的環境中——如財務文件處理——強有力的地基定位能夠確保提取的數據與源文件完全吻合。
以系統方法解決複雜問題
隨着人工智能應對日益複雜的挑戰,實施定位變得更加複雜。
- 打破下調任務: 將複雜的決定分解爲可以單獨處理的較小的組成部分.
- 使用結構化工具: 開發將模型輸出限制於特定格式或結構的工具.
- 審定機制: 建立覈查程序,根據既定標準或背景驗證最後產出。
關鍵外賣
簡而言之,有效管理人工智能系統中的幻覺需要多方面的方法:
- 優先採用強有力的基礎技術,以確保產出符合原始情況。
- 實施覈查步驟,及早發現錯誤和幻覺。
- 認真評估風險,並根據項目需要調整基礎水平。
- 將複雜問題分爲可管理的任務,併爲每個組成部分確定適當的模式。
通過採取這些戰略,營銷技術的專業人員可以提高其人工智能驅動解決方案的可靠性,並減輕與幻覺相關的風險.
對於任何問題或進一步澄清,請隨時聯繫 mtr@martechrichard.com.
引文:
[1] https://towardsdatascience.com/how-i-deal-with-hallucinations-at-a-ai-startup-9fc4121295cc (中文(簡體) ).