@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.
OriginaleCome aumentare la precisione nell'era degli agenti (con Grokbot): L'allucinazione nei LLM è più vicina a un principio che a un effetto collaterale. Poiché i LLM implicano inevitabilmente la previsione, le risposte basate sui fatti e i testi scritti in modo plausibile vengono generati dallo stesso principio. Quando si chiacchiera con l'IA o si scrive un romanzo, una moderata allucinazione può aggiungere divertimento, ma per il lavoro reale comporta molti problemi importanti. Perciò i compiti importanti dovevano essere verificati dagli umani, ma in questi casi l'umano diventa spesso il collo di bottiglia, poiché la velocità di verifica umana è la più lenta. Tuttavia, con l'arrivo di Grokbot, che consente di utilizzare più agenti IA, sono nati diversi modi per aumentare ulteriormente la precisione. Oggi condividerò il metodo che uso, ed è in realtà piuttosto semplice. Obiettivo: Prendere i risultati di tutte le aziende dell'S&P 500 e generare output che solitamente non si trovano nei risultati stessi, come P/E Ratio, EV/EBITDA, PSR, ecc.
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Commenti 2
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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.
Originale
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