Специалисты Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали программную библиотеку, которая повышает надежность и точность ответов нейросетей, а также снижает вероятность возникновения так называемых "галлюцинаций" — ситуаций, когда искусственный интеллект выдает ложную или выдуманную информацию за достоверную, пишет ТАСС.
Одним из методов организации информации является граф знаний — система взаимосвязанных элементов, которая отличается от стандартных таблиц тем, что показывает, как связаны между собой разные данные. Такой подход помогает машинам лучше понимать контекст, обнаруживать скрытые закономерности и давать более точные ответы.
Новая библиотека, получившая название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility), предназначена для интеграции графов знаний с языковыми моделями и обеспечивает более точные и надежные ответы, а также уменьшает риск ошибок типа галлюцинаций.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
