AI21 Labs ha recentemente lanciato le soluzioni contestuali, un motore di domande e risposte per i grandi modelli linguistici (LLM).
Se collegato a un LLM, il nuovo motore consente agli utenti di aggiungere le proprie librerie di informazioni per limitare gli output del modello a determinate informazioni.
La comparsa di ChatGPT e di simili prodotti di intelligenza sintetica (AI) ha causato un cambio di paradigma per il business dell'IA, ma la mancanza di fiducia sta rendendo l'adozione problematica per molte organizzazioni.
In linea con i dipendenti di analisi spendere Trascorrono praticamente la metà delle loro giornate lavorative cercando di trovare informazioni. Questa rappresenta una fantastica alternativa ai chatbot in grado di eseguire funzioni di ricerca; Tuttavia, la maggior parte dei chatbot non dovrebbe essere orientata verso le aziende.
AI21 ha sviluppato soluzioni contestuali per colmare il divario tra i chatbot di uso generale e i fornitori di domande e risposte a livello aziendale, offrendo ai clienti il potere di canalizzare le proprie informazioni e librerie di documenti.
Secondo un blog creato da AI21, Soluzioni contestuali consentito I clienti possono guidare le risposte AI senza dover riqualificare i modelli, attenuando alcuni dei maggiori ostacoli all'adozione:
"La maggior parte delle aziende scopre che l'implementazione [AI] è problematica citando il valore, la complessità e la mancanza di specializzazione delle mode sui propri dati organizzativi, portando a risposte errate," allucinanti "o inadeguate al contesto."
Una delle grandi sfide nella creazione di utili LLM come ChatGPT di OpenAI o Bard di Google è istruirli sull'insicurezza precisa.
Quando un consumatore interroga un chatbot, di solito risponde, anche quando il suo file non contiene informazioni sufficienti per fornire informazioni fattuali. In queste circostanze, invece di emettere una risposta inaffidabile come "Non lo so", gli LLM in genere fabbricano informazioni prive di fondamento fattuale.
I ricercatori chiamano questi risultati "allucinazioni" perché le macchine creano informazioni che non sembrano attuali dei loro set di dati, come persone che vedono problemi che in realtà non esistono.
Siamo entusiasti di presentare le soluzioni contestuali, una risoluzione API in cui le soluzioni si basano principalmente sui dati aziendali e non lasciano spazio alle allucinazioni dell'IA.
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— Laboratori AI21 (@AI21Labs) Luglio 19, 2023
In linea con A121, le risposte contestuali dovrebbero mitigare completamente l'inconveniente dell'allucinazione sia emettendo solo informazioni relative alla documentazione fornita dall'utente, sia non emettendo nulla in alcun modo.
Nei settori in cui l'accuratezza del luogo è più importante dell'automazione, come la finanza e l'autorizzazione, l'introduzione di metodi di trasformazione generativa pre-addestrata (GPT) ha prodotto risultati misti.
I consulenti monetari continuano a consigliare l'avvertimento quando utilizzano i metodi GPT poiché tendono ad avere allucinazioni o confondere le informazioni anche se correlate al Web e possono collegarsi a fonti. E ora un avvocato all'interno dell'area autorizzata facce Multe e sanzioni per il conteggio dei risultati generati da ChatGPT durante un caso.
Pre-alimentando i metodi di intelligenza artificiale con informazioni correlate e intervenendo prima che il sistema possa allucinare informazioni non fattuali, AI21 sembra essere riuscito ad alleviare il problema dell'allucinazione.
Ciò potrebbe portare a un'adozione di massa, in particolare all'interno della casa fintech, dove fino ad ora sono esistiti istituti monetari convenzionali esitano Hanno abbracciato il know-how GPT e le comunità di criptovaluta e blockchain hanno avuto un successo al massimo con l'utilizzo dei chatbot.
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