Несмотря на значительные достижения в области искусственного интеллекта, крупные языковые модели, такие как ChatGPT, по-прежнему имеют склонность к ошибкам и могут уверенно предоставлять как правильные, так и откровенно ложные ответы. Основная проблема заключается в неопределенности, с которой работают такие модели. Однако швейцарские ученые разработали метод, который помогает снижать эту неопределенность, «подпитывая» ИИ дополнительными релевантными данными для повышения точности ответов. Препринт их исследования опубликован на портале arxiv.
Разработанный алгоритм выделяет данные, которые наилучшим образом дополняют заданный вопрос, а не просто повторяют уже известную информацию. Это достигается путем анализа векторов смысловой связи между словами в многомерном пространстве: чем ближе находятся векторы, тем выше их корреляция. В отличие от традиционного метода «ближайшего соседа», новый подход SIFT ищет различные, но взаимодополняющие сведения.
К примеру, при ответе на вопрос «Сколько лет Роджеру Федереру и сколько у него детей?» стандартный ИИ может сосредоточиться только на дате рождения, игнорируя информацию о детях. В то время как SIFT успешно находит как возраст спортсмена, так и данные о его семье, обогащая ответ.
Этот подход не только улучшает качество ответов, но и снижает количество избыточной информации, что уменьшает нагрузку на систему. SIFT позволяет адаптировать вычислительные ресурсы в зависимости от сложности вопроса, что делает возможным создание надежных моделей с меньшими затратами. В ходе испытаний исследователи достигли высокой производительности, которая превосходит показатели лучших ИИ, при этом их модель была в 40 раз меньше.
Кроме того, ученые отметили, что SIFT может быть полезен для анализа данных, например, в определении значимости лабораторных показателей для диагностики. Это открывает новые горизонты для применения в медицине, науке и бизнесе.
В недавних новостях исследователи также обсуждали, есть ли шансы на обнаружение свидетельств существования инопланетной жизни. Как вы считаете, что из этого следует?