Ученые создали метод, который убивает двусмысленность в ИИ: ChatGPT больше не будет путаться

Швейцарские ученые разработали метод SIFT, который значительно улучшает точность ответов языковых моделей, таких как ChatGPT. Этот подход снижает двусмысленность ответов ИИ за счет интеллектуального выбора релевантной информации, что было описано в исследовании, опубликованном на arxiv.org.

В отличие от традиционного подхода, который фокусируется на нахождении ближайших по смыслу текстовых фрагментов, SIFT выбирает информацию, которая не просто повторяет известные факты, а дополняет контекст запроса. Это достигается через анализ векторных представлений слов, где учитывается не только их семантическая близость, но и взаимодополняемость. Например, если задать вопрос о возрасте и семье Роджера Федерера, обычная модель может сосредоточиться лишь на одном аспекте, тогда как SIFT найдет информацию как о возрасте, так и о детях.

Кроме того, метод помогает оптимизировать ресурсы, адаптируя объем вычислений под сложность задачи, что делает модель более эффективной. В тестах SIFT показал лучшие результаты по сравнению с существующими решениями, при этом имея в 40 раз меньший размер.

Метод SIFT также имеет потенциал для применения в других сферах, таких как медицина, где он может помочь определить ключевые показатели для диагностики заболеваний, а также в научных исследованиях и бизнес-аналитике.