@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.
OriginalComo aumentar a precisão na era dos agentes (com o Grokbot): A alucinação em LLMs está mais próxima de um princípio do que de um efeito colateral. Como os LLMs envolvem previsão inevitavelmente, respostas baseadas em fatos e textos escritos de forma plausível são gerados pelo mesmo princípio. Conversar com a IA ou escrever um romance com uma alucinação moderada pode adicionar diversão, mas para o trabalho real, isso traz muitos problemas sérios. Portanto, os humanos precisavam verificar as tarefas importantes, mas nesses casos, o humano geralmente se torna o gargumento/gargalo, já que a velocidade de verificação humana é a mais lenta. No entanto, com o advento do Grokbot, que permite o uso de múltiplos agentes de IA, surgiram várias maneiras de aumentar ainda mais a precisão. Hoje, vou compartilhar o método que uso, e na verdade é bem simples. Objetivo: Pegar os resultados de todas as empresas do S&P 500 e gerar saídas que geralmente não aparecem nos relatórios de resultados, como P/E Ratio, EV/EBITDA, PSR, etc.
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Comentários 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.
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