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接地AI：迈向智能，稳定的语言模型
在人工智能中的人工智能中介绍人工智能，大型语言模型（LLM）已成为产生类似人类文本的强大工具。但是，这些输出并不总是准确或上下文适当的。这就是AI的基础 - 建立模型以改善事实和相关性。未接地的模型听起来很连贯[…]
来源:Shaip 博客人工智能中的接地简介
在人工智能的快速变化景观中，大语言模型（LLM）已成为产生类似人类文本的强大工具。但是，这些输出并不总是准确或上下文适当的。这就是AI的基础 - 建立模型以改善事实和相关性。
接地AI未接地的模型听起来可能连贯，但可能是误导性的或错误的错误。在医疗保健，金融和法律服务等高风险部门中，基础对于确保信任和减少有害结果至关重要。
在语言模型中接地的重要性
没有接地，AI模型通常“幻觉” - 生产不基于实际数据的内容。这可能导致危险的错误信息，例如有缺陷的医疗建议或法律建议。
幻觉现实世界中的示例显示了风险：AI聊天机器人曾经共享不准确的法律信息，造成混乱和侵蚀信任。接地对于保持逻辑和可靠的模型至关重要。
接地AI
这是有助于AI保持现实世界真理的关键方法：
这些技术增强了AI系统的准确性和上下文意识。
接地AI系统的优势
接地的AI模型提供了重大好处：
像医疗保健，金融和法律这样的行业尤其受益于这一精度。
实践实施基础
有效实施接地：
- 识别可靠的数据来源：使用与您的用例相关的可信赖的存储库。集成数据检索工具：构建允许实时访问外部数据的系统。实现人类反馈：使用RLHF通过人类评论来教授模型。Monitor和评估输出：连续检查AI输出的事实和根据需要进行调整。