Университет Решетнёва

Краткий пересказ от РИА ИИ

•    Команда из Университета Решетнёва создала методику избавления нейросети от недостоверных или выдуманных фактов
•    Методика включает классификатор типовых сценариев «галлюцинаций» нейросетей и автоматизированный пайплайн стресс-тестирования
•    Главным достижением стал прототип универсального модуля мониторинга, который работает в режиме реального времени и оценивает риск выдачи недостоверного ответа

Команда из Университета Решетнёва создала методику избавления нейросети от недостоверных или выдуманных фактов, разработка может применяться в образовании, на Госуслугах, в медицине и юриспруденции, сообщили   РИА Новости в вузе. 

Проблема у нейросетей в том, что они могут уверенно врать, отмечают в университете. Это называют «галлюцинациями». Сейчас для устранения таких ошибок используются RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненной выборкой - ред.), где нейросеть сначала ищет релевантную информацию в базе знаний, а затем формирует ответ. В целом такой подход снижает риск выдумывания фактов, но ошибки могут случаться из-за опечаток, противоречий в запросе или неполноты базы данных, отметили в вузе. 

- Чтобы решить эту задачу, команда под руководством доцента кафедры системного анализа и  исследования операций Анастасии Поляковой проанализировала типовые сценарии «галлюцинаций» и создала их классификатор. Затем был разработан автоматизированный пайплайн стресс-тестирования: система генерирует тестовые запросы, сравнивает ответы с эталоном и оценивает точность с помощью специальных метрик и семантического сходства, - рассказали в вузе. 

Уточняется, что главным достижением стал прототип модуля мониторинга, который работает в режиме реального времени. Он логирует все входящие запросы и контекст диалога, оценивает риск выдачи недостоверного ответа и присваивает модели балл уверенности. В случае ошибки или низкой уверенности модуль сигнализирует об этом оператору. 

Отмечается, что важным преимуществом методики является ее универсальность. Она не привязана к конкретной нейросети и может быть масштабирована для использования в самых разных сферах - от чат-ботов для абитуриентов до сервисов на Госуслугах и медицинских и юридических помощников.

Подробно