Гениальное решение Chainlink для борьбы с галлюцинациями ИИ

В приятном повороте событий компания Chainlink представила новый подход к решению неприятной проблемы галлюцинаций ИИ, когда большие языковые модели (LLM) генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию.

🔥 Если твои крипто-беседы напоминают скучный чат поддержки –
Криптоклуб взбодрит их таким миксом сарказма и юмора, что даже биткойн засмеётся!

Присоединиться в Telegram

Лоуренс Морони, выдающийся консультант Chainlink и бывший руководитель направления ИИ в Google, рассказал, как Chainlink сокращает количество ошибок ИИ, используя несколько моделей ИИ вместо того, чтобы полагаться только на одну.

Chainlink оказались в затруднительном положении, когда им понадобился ИИ для анализа корпоративных действий и преобразования их в структурированный машиночитаемый формат JSON. Вместо того чтобы доверять ответу одной модели ИИ, они использовали несколько больших языковых моделей (LLM) и давали им разные подсказки для обработки одной и той же информации.

Модели ИИ генерировали разные ответы, которые затем сравнивались. Если все или большинство моделей давали одинаковый результат, он считался более надежным. При таком процессе риск полагаться на один, потенциально ошибочный ответ, сгенерированный ИИ, снижается.

После достижения консенсуса проверенная информация записывается в блокчейн, что обеспечивает прозрачность, безопасность и неизменность.

Данный подход был успешно опробован в совместном проекте с UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, Vontobel, Sygnum Bank и другими финансовыми учреждениями, что доказало его потенциал для сокращения ошибок при обработке финансовых данных.

Объединяя ИИ с блокчейном, метод Chainlink повышает надежность информации, генерируемой ИИ в сфере финансов, создавая прецедент для повышения точности данных и в других отраслях.

Смотрите также

2025-02-11 22:28