🤯 Почему LLM ошибаются? Можно ли избежать галлюцинаций?

Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что LLM выдают неправдоподобные, но уверенные ответы? Надеюсь, что вы это заметили ;) Это явление называется общим словом ""галлюцинации"", и в новом видео мы разбираем: - Что такое галлюцинации больших языковых моделей? - Почему LLM склонны к фактическим ошибкам и выдумкам? - Как снизить вероятность галлюцинаций в работе с LLM? 📲 Больше полезного контента на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs Что вы узнаете из видео? - Основные виды галлюцинаций и примеры: от фактических ошибок до бессвязных ответов. - Причины, из-за которых модели ""выдумывают"" данные. - Практические советы для уменьшения ошибок: настройка параметров, точные запросы, стратегии multi-shot. - Разберем, как качество данных, метод генерации текста и контекст запроса влияют на ответы моделей. Почему это важно? Галлюцинации LLM могут быть безобидными, а могут ввести в заблуждение или даже создать серьезные проблемы. Научитесь работать с LLM правильно, чтобы извлечь максимум пользы от этой технологии. 🎥 Смотрите видео и делитесь своим мнением в комментариях! Хотите внедрить ИИ или LLM в свой бизнес? Пишите нам в Telegram: https://t.me/smirnoff_ai #AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering