Neue Methode erkennt, wann KI-Modelle halluzinieren – ein Durchbruch für verlässliche Sprachmodelle.
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Die University of Oxford hat ein Verfahren entwickelt, um die Unsicherheit von Sprachmodellen zu testen und Halluzinationen zu erkennen.
- KI-„Halluzinationen“ sind fließende und plausible Antworten von Sprachmodellen, die nicht wahrheitsgemäß oder konsistent sind.
- Durch die semantische Entropie können Forscher das Vertrauen von Sprachmodellen in ihre Antworten abschätzen und erkennen, wann sie halluzinieren.
- Die semantische Entropie misst die Unsicherheit in der Bedeutung von Antworten eines Sprachmodells und hilft, falsche oder inkonsistente Informationen zu erkennen.
- Die semantische Entropie-Methode des Oxford-Teams ist ein großer Fortschritt, um die Grenzen von KI-Sprachmodellen zu verstehen und sicherzustellen, dass sie zuverlässige Werkzeuge bleiben.
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KI-Update in Kurzform:
In einer bahnbrechenden Studie der University of Oxford wurde ein Verfahren entwickelt, um die „Halluzinationen“ von Sprachmodellen zu testen und zu erkennen. Diese Halluzinationen sind fehlerhafte Antworten, die von großen Sprachmodellen erzeugt werden und nicht der Realität entsprechen. Die Forscher haben die semantische Entropie eingeführt, um die Unsicherheit der Antworten von Sprachmodellen zu messen und festzustellen, wann sie halluzinieren. Indem sie verschiedene Antworten auf dieselbe Frage analysieren, können sie erkennen, ob das Modell zuverlässige Informationen liefert oder nicht. Die semantische Entropie hat sich als effektive Methode erwiesen, um falsche oder inkonsistente Antworten von Sprachmodellen zu identifizieren.
Diese Erkenntnisse sind entscheidend, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen in Bereichen wie Gesundheit, Recht und Finanzen zu gewährleisten und potenziell katastrophale Fehler zu vermeiden. Die Forschung des Oxford-Teams markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Technologien und ebnet den Weg für eine vertrauenswürdige Nutzung dieser Systeme in der Zukunft.