Boom metrics
НовостиОбщество27 августа 2025 12:18

Ученые предложили новый способ борьбы с галлюцинациями моделей искусственного интеллекта

Новый метод повышает точность обнаружения некорректных ответов больших языковых моделей почти на 30%
Новое исследование меняет подход к оценке ответов искусственного интеллекта

Новое исследование меняет подход к оценке ответов искусственного интеллекта

Фото: Валерий ЗВОНАРЕВ. Перейти в Фотобанк КП

Исследователи Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка разработали метод, который значительно снижает риски галлюцинаций больших языковых моделей (LLM). Результаты исследования опубликованы в статье «Эффективные мета-модели для оценки вопросов и ответов Больших Языковых Моделей на основании контекста» 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.

Российские ученые 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 разметку данных 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 объеме 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», - прокомментировал директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Глеб Гусев.

К ЧИТАТЕЛЯМ

Узнавайте новости первыми, подпишитесь на наш телеграм-канал

Обсуждаем новости в нашем канале ВК. Подписывайтесь и оставайтесь на связи

Хотите больше историй и видео? Подпишитесь на наш дзен-канал