Amin'ny alàlan'ny fanadihadiana amin'ny alàlan'ny alàlan'ny alàlan'ny alàlan'ny alàlan'ny alàlan'ny “Ny AI dia nilaza izany tamin'ny fahatokiana, fa diso tamin'ny fahatokiana bebe kokoa.” Izany, eto ny olana. Ny Fihetsiketsehana any amin'ny indostria rehetra - ny fahasalamana, ny varotra, ny lalàna, ny fivarotana, ny fanabeazana - dia mora ny ho voasambotra amin'ny fanentanana ny automation. Ary raha mikatsaka ny fampidirana modely fiteny lehibe amin'ny fanampiana mpanjifa, ny fanampiana ara-pahasalamana, ny lalàna ary ny fampiharana ara-bola ny orinasa, dia misy sabotera maizina ao ambadiky ny tsirairay: ny olana amin'ny fahafantarana AI. Ny vahaolana dia Ny fanahy AI dia mitranga rehefa modely mamokatra fampahalalana izay toa azo antoka fa tsy marina, voamarina, na mampihomehy. Raha ny LLM toy ny GPT, Claude, ary LLaMA dia manana fahaiza-manao mahatalanjona, dia tsy mahalala ny marina izy ireo. Mamokatra endrika mifototra amin'ny probabilities antontan-kevitra, fa tsy ny zava-misy voamarina. Izany no mahatonga azy ireo mahery - ary mampidi-doza - raha tsy misy fanaraha-maso ara-drariny. Ahoana no ahafahan'ny olona mampihetsi-po amin'ny alalan'ny fanandramana (HITL)? Inona no fanantenana? Amin'ny ankapobeny, ny modely dia "fantatra" ny angon-drakitra na ny fifandraisana izay tsy voaomana, izay mitarika amin'ny valiny na diso valiny valiny. Ireo fanadihadiana ireo dia mety mifantoka amin'ny lahatsoratra, sary, feo, na fanapahan-kevitra. Ny hallucinations amin'ny AI dia azo ampiharina amin'ny karazana roa: Rehefa mifanohitra amin'ny AI na manazava diso ny entany (ohatra, manondro ny loharanon-teny na mampifangaro ny zava-misy). Hallucinations Extrinsic: Rehefa ny AI mamorona vaovao tsy misy fototry ny entana na fampiofanana angon-drakitra. Intrinsic hallucinations: 
 
 Ny zava-misy hallucinations Ny modely dia mamorona anarana, daty, zava-misy na fifandraisana izay tsy misy. Ohatra: "Marie Curie dia nahita insuline tamin'ny 1921" (Tsy izy, fa Frederick Banting sy Charles Best). 
 
 Ny toe-javatra hallucinations Ny valiny dia tsy mifanaraka amin'ny fangatahana na ny tanjon'ny mpampiasa. Ohatra: Manontany ny fiantraikany amin'ny zava-mahadomelina ianao, ary ny AI dia manome anao tombontsoa. 
 
 Ny fanantenana ara-dalàna Ny modely dia mahatonga ny vokatry ny fahadisoana, mifanohitra amin'ny tenany, na manitsakitsaka ny saina. Ohatra: "Ny saka rehetra dia biby; Ny biby rehetra dia manana vorona; Noho izany, ny saka rehetra dia manana vorona." Na dia mety ho mampihomehy ho an'ny chatbot mahazatra aza izy ireo, dia mampidi-doza amin'ny toe-javatra ara-dalàna, ara-pitsaboana na ara-bola. Ny fanadihadiana nataon'ny OpenAI dia hita fa ny 40 isan-jato amin'ireo valin'ny AI amin'ny asa mifandraika amin'ny fahasalamana dia ahitana fahadisoana na fahadisoana. Ao amin'ny tontolo tena zava-misy, toy ny chatbots AI izay manoro hevitra fitsaboana ara-pitsaboana na manangona antontan-taratasy ara-dalàna, ny halisiana dia mety tsy ho sarotra fotsiny fa mety ho mampidi-doza. Inona no mahatonga ny fanahy? Misy antony maromaro mandray anjara amin'ny fanahy ao amin'ny modely AI, anisan'izany: Rehefa lasa modely mihoatra mifanaraka amin'ny fampiofanana ny angon-drakitra, dia mety tsy hahatongavana amin'ny fidirana vaovao, mitarika amin'ny fahadisoana sy ny fahadisoana rehefa miatrika toe-javatra vaovao. Overfitting: Ny modely dia mety hianatra endrika tsy marina ary hiteraka vokatra tsy azo itokisana raha ny angon-drakitra fampiofanana dia mihomehy, tsy feno, na tsy misy fahasamihafana. Ankoatra izany, raha miova ny famoahana ny angon-drakitra amin'ny fotoana, ny modely dia mety ho faly mifototra amin'ny endrika efa lasa. Poor Quality Training Data: Ny rafitra AI dia afaka mampitombo ny fahasamihafana ao amin'ny angon-drakitra fampiofanana, izay mitarika amin'ny famantarana tsy marina na tsy ara-drariny. Biased Data: Nahoana ny fanahy AI dia mitohy amin'ny modely malaza indrindra Mba hahatakatra ny fahatsapana, ilaintsika ny mahafantatra ny fomba miasa ny LLMs. Ireo modely ireo dia mpaminany avy amin'ny token vitsivitsy izay nianatra amin'ny angon-drakitra goavana. Tsy manamarina ny zava-misy izy ireo - izy ireo dia manatanteraka endrika. Na dia ny fanitsiana tsara, ny fanitsiana fampiofanana, ary ny injeniera haingana dia manampy amin'ny fanapahan-kevitra, dia tsy manakana azy ireo. Ny LLM dia tsy "fantatra" ny zava-misy. Mifototra amin'ny fifandraisana izy ireo. Lack of grounded knowledge: Ny angon-drakitra tsy feno, mifanohitra, na tsiambaratelo dia mitarika amin'ny fanitarana ratsy. Training data noise: Ny modely dia afaka mampihatra endrika amin'ny ankapobeny, na dia izay tsy mifanaraka aza. Over-generalization: Raha ny modely dia afaka mamitaka ny saina, dia tsy mahatakatra tena ny loha na ny antony. Lack of reasoning: Ny LLM matetika mampifangaro loharanom-baovao marina sy diso rehefa mamokatra famantarana. Noho izany, ahoana no mamorona fampiharana AI azontsika azo antoka? Amin'ny fanandramana izany amin'ny fomba tsara! Unverifiable sources: Nahoana ny fanandramana mahazatra dia mihena Azonao atao ny manontany tena, "Tsy azontsika atao ve ny manandrana ny AI tahaka ny manandrana rindrambaiko?" Tsy ny marina. Ny fanandramana rindrambaiko nentim-paharazana dia miankina amin'ny fitondran-teny deterministika - manantena ny vokatra mitovy amin'ny fidirana mitovy. ny LLM, amin'ny lafiny iray, dia tsy deterministika. Ny fangatahana mitovy dia mety hiteraka vokatra samihafa miankina amin'ny toe-javatra, ny hafanana modely, na ny fanitsiana tsara. Na dia ny rafitra fanadinana automatique aza dia miady mba hanara-maso ny valin'ny LLM noho ny fahamarinana, ny fifandraisana, ny feon'ny mpampiasa ary ny fikasana, indrindra raha toa ka tsara ny valiny. Ny fitsapana amin'ny olona ao amin'ny dingana (HITL): ny antitra amin'ny fitokisan'ny AI Human-in-the-Loop Testing dia fomba fiasa izay mametraka ny olona - manam-pahaizana ny sehatra, ny mpamatsy, ny mpampiasa - ao amin'ny foiben'ny fanamarinana ny LLM. Ity dia momba ny fanapahan-kevitra, ny fitsarana, ny fanatsarana ary ny fanatsarana ny valin'ny AI amin'ny fampiasana ny hevitry ny olombelona, ny fahalalana momba ny toe-javatra, ary ny fikarohana manan-danja. Izany dia midika hoe mampifandray ny fahalalana algorithmic amin'ny fanapahan-kevitry ny olombelona - fandriampahalemana eo amin'ny silicon sy ny fanahy. Ny olombelona dia manara-maso ny vokatra nateraky ny AI, indrindra amin'ny toe-javatra mahery vaika, ary manome valiny momba: 
 
 
 
 
 
 Ny marina marina Ny fifandraisana ara-tsosialy Ny olana ara-toekarena na ara-toekarena Ny fisian'ny fanahy Ny endrika sy ny fikasana amin'ny fanitsiana Ny singa fototra amin'ny fanandramana HITL: 
 
 
 
 
 
 Prompt Evaluation Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt. 
 
 Fact Verification Ny vokatra tsirairay dia voamarina amin'ny loharano azo itokisana na manam-pahaizana momba ny lohahevitra. 
 
 Ny fahadisoan'ny famantarana Ny fahadisoana dia voasoratra (ohatra, fahadisoana ara-toekarena, fahadisoana ara-logika, tsy mifanaraka amin'ny feo, karazana fanahy). 
 
 Ny fahasarotana dia Ny fahadisoana dia voafaritra amin'ny fiantraikany - tsy fitoviana kely vs. disinformation lehibe. 
 
 Mandeha amin'ny Feedback Ny valiny dia ampiasaina amin'ny fanaraha-maso ny modely (RLHF), ny fanamafisana fangatahana, na ny lisitry ny tsy fahombiazana. The Workflow: HITL Testing amin'ny hetsika Aoka isika hanapaka izany amin'ny lalana mahazatra: 
 
 
 
 
 
 Prompt & Response Generation ny AI dia mamokatra valiny amin'ny fangatahana voafaritra izay ahitana ny fampiasana azo antoka. Human Evaluation & Tagging Domain manam-pahaizana (na mpamatsy voaomana) manomana valiny amin'ny fampiasana lohahevitra voafaritra, toy ny fahamarinana, ny fandriampahalemana, ny fahatsapana, sns. Annotation & Feedback Logging Tester's tag hallucinated valiny, manamarika ny fahasarotana, ary manoro hevitra fanitsiana. Model Tuning na Prompt Iteration Miorina amin'ny fanadihadiana, na ny modely dia tsara tarehy amin'ny angon-drakitra tsara kokoa, na ny fangatahana dia voavolavola noho ny fahamarinana sy ny fetra. Validation Loop Ny modely fanatsarana dia novolavolaina indray. Avy eo, misakafo ary mamerina mandra-pahatongan'ny halecinations ambany ambany ny fihenjanana azo ekena. HITL amin'ny hetsika: Fandaharan'ny fitsapana amin'ny ohatra Aoka isika handeha amin'ny alalan'ny tsingerin'ny fitsapana HITL fototra: : Input Manamarika ny fepetra fototra ao amin'ny Lalàna momba ny rivotra madio any Etazonia. Model Output: “Ny Lalàna momba ny rivotra madio, navoaka tamin'ny 1990, dia manakana ny fihenan'ny solika rehetra avy amin'ny solika dizel ary no lalàna voalohany hanatanterahana ny hafanana eran-tany.” Human Review: Ny Lalàna momba ny rivotra madio dia navoaka tamin'ny 1963, navoaka tamin'ny 1970, 1977 ary 1990. Fact 1: Izany dia manara-maso ny famoahana diesel, fa tsy manakana azy ireo. Fact 2: Mifantoka amin'ny fiarovana ny rivotra, fa tsy amin'ny fanamafisana ny toetr'andro manokana. Fact 3: Action Taken: 
 
 
 
 
 Ny vokatra dia voamarika ho "Hallucinated" miaraka amin'ny fahadisoana manan-danja 3. Ny dikan'ny fanavaozana dia navoaka ho an'ny fanavaozana. Mandeha haingana mba ho mazava kokoa. Ny valiny dia ampiasaina ho toy ny tranga ao amin'ny torohevitra ara-teknika haingana. Ny zava-misy amin'izao tontolo izao: ny AI amin'ny fahasalamana Omeo an-tsaina ny chatbot amin'ny fitsaboana miasa amin'ny LLM. Ny marary dia manontany hoe: "Ahoana no azoko ny ibuprofen amin'ny fanafody amin'ny hafanana?" Ny AI namaly: “Eny, ny ibuprofen dia azo antoka amin'ny fanafody amin'ny hafanana.” Amin'ny tranga sasany, ny ibuprofen dia afaka mampitombo ny hafanana na mifandray amin'ny ACE inhibitor. Amin'ity tranga ity, ny fametrahana fitsapana HITL dia: 
 
 
 
 
 Asehoy ny valin'ny AI ho halalin'ny sy mampidi-doza. Ampahafantaro ny fanitsiana marina (ohatra, "Mitsara amin'ny dokotera; Ibuprofen dia mety hampitombo ny hafanana amin'ny tranga sasany.") Miverina amin'ny modely na misintona fampitandremana fampitandremana ao amin'ny dingana asa. Ampidiro indray ny famerenana ny fanontaniana mahatsiravina ho an'ny mpiasan'olombelona. Ny tombony avy amin'ny HITL Testing Ny LLMs amin'ny tahan'ny hallucination ambany dia azo aseho amin'ny famokarana valiny marina sy manan-danja kokoa amin'ny alalan'ny fitsapana iterative sy ny valin'ny olombelona. Ny sehatra manan-danja (ohatra ara-pahasalamana, ara-bola, ary ara-dalàna) dia mitaky ny fanarahan-dalàna sy ny fanazavana - ny fanaraha-maso ny olombelona dia manome azy ireo. Ny fanandramana HITL dia manampy amin'ny fanapahan-kevitra ny fahadisoana sy ny votoatin'ny olana - fanandramana, stereotypes, toxicity - izay mety hohadinoin'ny fanandramana automatique. Better User Experience Ny valin-teny tsy misy hallucinations dia manatsara ny fahatokisan'ny mpampiasa, ny fahafaham-po ary ny fankatoavana. Rehefa mampiasa ny HITL Testing Indrindra indrindra ho an'ny sehatra manokana LLM na ny fampiharana tsara. During model development: ara-pahasalamana, ara-dalàna, ara-bola, na inona na inona mifandraika amin'ny fiarovana ny olona. For high-risk applications: Ao amin'ny fanadihadiana manokana momba ny fahasalamana, ny 80% amin'ireo fahadisoana ao amin'ny fitaovana fanadihadiana AI dia voamarina rehefa tafiditra ao amin'ny dingana fanapahan-kevitra ny dokotera olombelona. In post-deployment monitoring: Scaling HITL: Mifandray ny automation sy ny fahaiza-manaon'ny olombelona Na dia mahasoa aza ny fitsapana amin'ny HITL, ny fanamafisana azy amin'ny fomba mahomby dia mitaky fitaovana vaovao sy olona. Red Teaming sy Adversarial Testing ho an'ny stress-test modely. Synthetic prompt generator mba hanatanterahana ny toe-javatra. Crowdsourced reviewers ho an'ny fiantraikany ambany fanombanana. Automated classifiers to flag potential hallucinations (ary miakatra ho amin'ny olona testers). Feedback UI dashboards izay orinasa mpandray anjara sy ny SMEs dia afaka manamarina sy manamarina ny vokatra. How To Prevent AI Hallucination? Ahoana no ahafahan'ny olona manakana ny fankahalana? Best Practices for HITL Testing Mamorona sehatra fanombanana voajanahary ho an'ny olombelona mba handrefesana ny vokatra LLM. Anisan'izany ireo manam-pahaizana isan-karazany mba hahafantarana ny fahadisoan'ny fahadisoana. Automatize ny fanandramana ambany mandritra ny fampitomboana ny valin'ny loza ho an'ny olombelona. Mamorona valin'ny valin'ny valin'ny valin'ny fanavaozana sy ny fanamafisana. Aza manao fanandramana indray mandeha fotsiny - manandrana hatrany. Rehefa ny fanandramana HITL dia lasa tsy azo alaina Tsy ny fampiasana rehetra dia mitaky ny tahan'ny fanaraha-maso mitovy. Fa ho an'ny fampiharana manan-danja, mifanaraka, na ara-tsiansa, ny HITL dia ny fiarovana voalohany. Use Cases That Demand HITL: Fanamarinana, toro-hevitra momba ny fitsaboana, fanehoan-kevitra momba ny fangatahana fiantohana. Healthcare: Ny fanadihadiana ny lalàna momba ny raharaha, ny famolavolana fifanarahana, ny fisoratana anarana ara-dalàna. Legal: : Torohevitra momba ny fampiasam-bola, fahatsapana momba ny portfolio, fanombanana ny loza. Finance Ny fanapahan-kevitra momba ny fifanarahana, ny fanontaniana momba ny faktiora ary ny toro-hevitra momba ny vokatra. Customer Service: Ny fampahafantarana ny zava-misy, ny famoronana famantarana, ny fanaraha-maso ny fiheverana. News & Media: Hoavy Outlook: Azontsika atao ve ny manafoana ny AI hallucination? Na izany aza, afaka manara-maso sy hampihenana azy ireo amin'ny ambaratonga azo ekena isika, indrindra fa amin'ny toe-javatra mahatsiravina. Ny AI dia co-pilot mahery vaika, fa tsy tsy azo diso. Tsy voafehin'ny fanaraha-maso, ny fankahalana dia afaka manimba ny fitokisana, mampahafantatra ny mpampiasa, ary mametraka ny fikambanana ao amin'ny loza. Amin'ny fanandramana Human-in-the-Loop, tsy manandrana fotsiny ny fahamarinana isika - mampianatra ny modely mba ho tsara kokoa. Miaraka amin'ny LLM dia lasa loharano fototra amin'ny orinasa AI stacks, HITL fitsapana dia hivoatra avy amin'ny safidy QA dingana ho an'ny fitsipika fitantanana standard. Na izany aza, ny fahalalana dia azo atao amin'ny zavakanto, fa ny andraikitra dia olombelona. Ao amin'ny Indium, manome fiantohana avo lenta amin'ny AI & Izany dia manatsara ny fahombiazan'ny modely, manome antoka fa ny rafitra AI dia azo antoka, marina ary azo ampiharina ho an'ny fampiharana orinasa. Ny fomba fiasan'ny manam-pahaizana dia manome antoka fa ny modely AI sy ny fanamarinana AI dia amin'ny tsara indrindra, mampihena ny fahadisoana ary manangana fitokisana amin'ny rafitra miasa. LLM fanadinana tolotra Fanontaniana matetika momba ny fanadihadiana momba ny AI sy ny HITL 
 
 
 
 
 
 
 Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time? Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited. 
 
 
 Are AI hallucinations completely preventable? No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation. 
 
 
 Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss? Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.

Ity horonam-peo ity dia novokarina tamin'ny fiteny niandohan'ny tantara!

Lava loatra; Mamaky

Make resilience your competitive advantage

Manamaivana ny fanahy AI: Manamaivana ny fanahy ao amin'ny fampiharana AI amin'ny fitsapana amin'ny olona amin'ny dingana

About Author

COMMENTS

HANG TAGS

ITY ARTICLE ITY NO NARESAKA TAMIN'NY

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps