Ученые Сбера предложили новый способ борьбы с галлюцинациями моделей ИИ
:format(webp)/YXJ0aWNsZXMvaW1hZ2UvMjAyNS84L2xvcmktdGVobm9sb2dpaV92UDRFVGZTLmpwZw.webp)
Исследователи Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка разработали метод, который значительно снижает риски галлюцинаций больших языковых моделей (LLM), передает пресс-служба Сбера.
Результаты исследования опубликованы в статье «Эффективные мета-модели для оценки вопросов и ответов Больших Языковых Моделей на основании контекста» (Data-efficient Meta-models forEvaluation of Context-based Questions and Answers in LLMs) на престижной конференции SIGIR 2025. Работа посвящена оценке ответов моделей искусственного интеллекта (AI) в RAG-системах — ключевом элементе современных мультиагентных решений.
Проблема галлюцинаций больших языковых моделей — одна из самых распространенных в индустрии. LLM могут генерировать правдоподобные, но ложные ответы. Наиболее эффективные современные методы обнаружения галлюцинаций — обучаемые, они требуют большого количества качественных размеченных данных для обучения.
Ученые Сбера предложили решение. Они исследовали актуальные методы детекции галлюцинаций искусственного интеллекта и разработали метамодели, которые повышают точность обнаружения ложных ответов почти на 30%, используя всего 250 примеров для обучения. Это в разы меньше, чем нужно другим решениям.
Такой подход позволяет компаниям заметно экономить ресурсы на разметкуданных и улучшать качество RAG-систем. Ученые и разработчики получают новый инструмент для анализа больших языковых моделей, а пользователи — более точные ответы от AI-моделей.
«Наше исследование меняет подход к оценке ответов искусственного интеллекта. Мы показали, что даже при небольшом объёме данных можно добиться высокой точности AI-систем. Это особенно важно для индустриальных решений, где разметка требует дополнительных ресурсов. Предложенный нами способ использует метамодели и умное понижение размерности — это прорыв в детекции галлюцинаций искусственного интеллекта. Мы не просто улучшаем технологии, но и снижаем риски дезинформации, что критично для доверия к современным моделям», — заключил директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Глеб Гусев.