Создание llm, осведомленной о неопределенности

Данная статья представляет собой реализацию кодирования для создания системы LLM, осведомленной о неопределенности, с оценкой достоверности, самооценкой и автоматическим веб-поиском.

Система включает в себя три основных компонента: оценка достоверности, самооценка и автоматический веб-поиск. Оценка достоверности направлена на количественное определение уровня уверенности LLM в своих предсказаниях. Самооценка позволяет LLM критически оценивать свои собственные ответы и определять потенциальные ошибки. Автоматический веб-поиск позволяет LLM получать доступ к внешней информации для уточнения своих ответов и повышения их точности.

В процессе кодирования использовался подход, включающий в себя построение модели и ее последующее обучение. Модель обучалась на большом наборе данных, состоящем из текстовых и веб-данных. Для оценки достоверности использовалась техника Монте-Карло дроп-аут. Самооценка была реализована с помощью механизма обратной связи, при котором LLM оценивает свои собственные ответы на основе заданных критериев. Автоматический веб-поиск был реализован с использованием API поисковых систем.

Результаты показывают, что система демонстрирует улучшенную осведомленность о неопределенности по сравнению с традиционными LLM. Это приводит к более надежным и точным ответам, особенно в ситуациях, когда входные данные неоднозначны или неполны.