AI21 Labs a récemment lancé Contextual Solutions, un moteur de questions-réponses pour les grandes tendances linguistiques (LLM).
Lorsqu'il est lié à un LLM, le nouveau moteur permet aux utilisateurs d'ajouter leurs propres bibliothèques d'informations pour limiter les sorties du mannequin à des informations spécifiques.
L'apparition de ChatGPT et de produits comparables d'intelligence synthétique (IA) a provoqué un changement de paradigme pour le secteur de l'IA, mais le manque de croyance rend l'adoption difficile pour de nombreuses organisations.
En accord avec les employés d'analyse passer Ils passent pratiquement la moitié de leurs journées de travail à essayer de trouver des informations. Cela représente une alternative fantastique pour les chatbots capables d'effectuer des fonctionnalités de recherche ; Néanmoins, la plupart des chatbots ne doivent pas être orientés vers les entreprises.
AI21 a développé des solutions contextuelles pour combler le fossé entre les chatbots à usage général et les fournisseurs de questions-réponses au niveau de l'entreprise en donnant aux clients le pouvoir de canaliser leurs propres bibliothèques d'informations et de documents.
Selon un blog mis en place par AI21, Contextual Solutions permis Les clients peuvent piloter les réponses de l'IA sans avoir à recycler les modes, ce qui lève quelques-uns des plus grands obstacles à l'adoption :
"La plupart des entreprises découvrent que la mise en œuvre [de l'IA] pose des problèmes, citant la valeur, la complexité et le manque de spécialisation de la mode sur leurs informations organisationnelles, conduisant à des réponses incorrectes, "hallucinantes" ou inappropriées au contexte."
L'un des nombreux grands défis dans la création de LLM utiles comme ChatGPT d'OpenAI ou Bard de Google est de leur demander de préciser l'insécurité.
Lorsqu'un consommateur interroge un chatbot, celui-ci répond généralement, même lorsque sa fiche ne contiendrait pas suffisamment d'informations pour fournir des informations factuelles. Dans ces circonstances, au lieu d'émettre une réponse peu fiable comme "Je ne sais pas", les LLM fabriquent généralement des informations sans aucun fondement factuel.
Les chercheurs nomment ces résultats « hallucinations » parce que les machines créent des informations qui ne ressemblent pas à la version actuelle de leurs ensembles de données, comme des personnes qui voient des problèmes qui ne sont pas vraiment là.
Nous sommes ravis de présenter Contextual Solutions, une solution d'API dans laquelle les solutions sont basées principalement sur des informations d'entreprise et ne laissent aucune place aux hallucinations de l'IA.
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– Laboratoires AI21 (@AI21Labs) 19 juillet 2023
Conformément à A121, les réponses contextuelles devraient atténuer complètement le problème d'hallucination en ne produisant que des informations lorsqu'elles sont liées à la documentation fournie par l'utilisateur, ou en ne produisant rien du tout.
Dans les secteurs où la précision est plus vitale que l'automatisation, comme la finance et la réglementation, l'introduction de méthodes de transformateur pré-formé génératif (GPT) a donné des résultats mitigés.
Les conseillers financiers continuent de conseiller l'avertissement lors de l'utilisation des méthodes GPT car ils ont tendance à halluciner ou à confondre les informations même lorsqu'elles sont liées au Web et peuvent créer des hyperliens vers des sources. Et maintenant un avocat dans la zone autorisée visages Amendes et pénalités pour compter sur les résultats générés par ChatGPT tout au long d'une affaire.
En préalimentant les méthodes d'IA avec des informations connexes et en intervenant avant que le système ne puisse halluciner des informations non factuelles, AI21 semble avoir réussi à atténuer le problème des hallucinations.
Cela pourrait entraîner une adoption massive, en particulier au sein de la maison fintech où les établissements monétaires conventionnels ont existé jusqu'à présent. ils hésitent Ils ont adopté le savoir-faire GPT, et les communautés de crypto-monnaie et de blockchain ont eu un succès mitigé au maximum avec l'utilisation de chatbots.
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