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How to increase accuracy in the age of agents (with Grokbot): Hallucination in LLMs is closer to a principle than a side effect. Because LLMs inevitably involve prediction, fact-based answers and plausibly written text are generated by the same mechanism. While chatting with AI or writing a novel, moderate hallucination can add fun, but for real work, it poses many major problems. So humans had to verify important tasks, but in such cases, humans often become the bottleneck, as human verification speed is the slowest. However, with the advent of Grokbot, which allows the use of multiple AI Agents, several ways to further increase accuracy have emerged. Today, I'll share the method I use, and it's actually quite simple. Goal: Take the earnings of all companies in the S&P 500 and generate outputs not typically found in the earnings reports, such as P/E Ratio, EV/EBITDA, PSR, etc.

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Comments 2

  • @goldenpigshome Reply ♥ 2

    @ContrarianinKor 환각이 원리에 가깝다는 데는 동의하는데, 그래서 출처를 달게 해도 그럴듯한 출처를 지어낼 위험은 그대로 아닐까요? 결국 마지막 확인은 사람이 원문을 직접 여는 수밖에 없는 것 같아서요.

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    • @ContrarianinKor Nested ♥ 1

      맞습니다. 환각을 없앤다는 게 아니라, 최소한으로 줄이는게 지금으로서는 최선일 것 같네요. 아직까지는 출처를 지어내지는 않았고, 두 명의 에이전트가 정보를 취합하니, 둘 다 동일한 출처를 만들어내지 않는 이상 검토하는 봇에게 걸리는 것 같습니다. 아직까지는 제가 하는 일에서는 거의 100% 완벽해요. 다만 저는 현재 데이터를 캐내는 일을 많이 하고 있으니 그리 어려운 일이 아니긴 합니다.

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