BlockBeats notícia, 16 de junho, a startup de IA Probably concluiu uma rodada de financiamento seed de 9 milhões de dólares, liderada pela a16z, a empresa está tentando construir uma abordagem mais rigorosa para reduzir as «alucinações» e erros factuais em grandes modelos de linguagem (LLM).
O primeiro produto da empresa é uma ferramenta de ciência de dados, capaz de gerar rapidamente resultados de análise a partir de conjuntos de dados complexos, cada saída acompanhada de fontes de referência e um caminho de auditoria completo, para aumentar a transparência e verificabilidade. Este design está se tornando a direção padrão de cada vez mais produtos de IA.
Para evitar que erros se infiltrarem nos resultados, Probably construiu um sistema complexo de «barreiras», que o fundador Peter Elias descreve como uma «armadura de ciência de dados». Este sistema usa verificadores de determinismo para validar as saídas preliminares do grande modelo; se os resultados não coincidirem com os dados, eles são rejeitados diretamente e gerados novamente. Além disso, esse mecanismo de validação também realiza um treinamento reverso do modelo para reduzir a ocorrência de erros subsequentes.
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