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      克服“大模型幻覺(jué)” 知識(shí)圖譜融合大模型應(yīng)用平臺(tái)發(fā)布

      2023-09-08 22:48:50    來(lái)源:揚(yáng)子晚報(bào)

      中新網(wǎng)北京9月8日電 (楊宏偉)8日,中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、海致科技首席科學(xué)家鄭緯民在北京演示發(fā)布了由海致科技與高性能圖計(jì)算院士工作站共同開(kāi)發(fā)的“Atlas LLM知識(shí)圖譜與大模型融合應(yīng)用平臺(tái)”。

      該平臺(tái)面向廣大B端用戶(hù),運(yùn)用知識(shí)圖譜這項(xiàng)人工智能基礎(chǔ)技術(shù),幫助大模型在企業(yè)級(jí)和工業(yè)界應(yīng)用中克服“幻覺(jué)”,實(shí)現(xiàn)基于行業(yè)與場(chǎng)景的精準(zhǔn)推演。該產(chǎn)品目前已經(jīng)在能源、金融、政務(wù)等領(lǐng)域的場(chǎng)景中進(jìn)行部署和應(yīng)用,力圖打通通用人工智能進(jìn)入B端和工業(yè)應(yīng)用的“最后一公里”。

      大語(yǔ)言模型(LLM)所表現(xiàn)出的跨領(lǐng)域通用性、快速自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能力無(wú)疑是革命性的。但由于它的基本工作方式是分析文本中的詞匯、句法結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義信息等,并捕捉它們之間的模式和概率分布,因此,它更傾向于基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成回答,而非進(jìn)行深入的邏輯推理或形成高級(jí)的認(rèn)知能力。

      另外,它在生成文本時(shí)可能會(huì)受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見(jiàn)和誤導(dǎo)性信息,在某些情況下可能會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確或不合理的回答。對(duì)于這種基于技術(shù)特征產(chǎn)生的瑕疵,人們將其形象比喻為“大模型幻覺(jué)”,這也是以大模型為代表的通用人工智能進(jìn)入嚴(yán)謹(jǐn)B端應(yīng)用的最大挑戰(zhàn)。

      知識(shí)圖譜是另一種被廣泛應(yīng)用的人工智能基礎(chǔ)技術(shù),通過(guò)對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀(guān)世界中實(shí)體及關(guān)系,被廣泛應(yīng)用于知識(shí)推理。基于知識(shí)圖譜的知識(shí)推理在離散符號(hào)表示的基礎(chǔ)上,通過(guò)推理路徑、邏輯規(guī)則等輔助手段,對(duì)推理過(guò)程進(jìn)行解釋?zhuān)瑸閷?shí)現(xiàn)“可解釋人工智能”提供了重要途徑。

      “當(dāng)大模型從C端走向B端,它就像從玩具走向工具,而工具的精確性至關(guān)重要。”鄭緯民在接受記者采訪(fǎng)時(shí)表示,“知識(shí)圖譜作為更加類(lèi)腦的人工智能工具,其精確的知識(shí)推導(dǎo)能力就可以跟大模型構(gòu)成非常好的相互補(bǔ)充,反過(guò)來(lái),大模型的快速學(xué)習(xí)能力,對(duì)于知識(shí)圖譜的知識(shí)生成也產(chǎn)生了很好的促進(jìn)。"

      海致科技CTO楊娟博士介紹說(shuō),海致 Atlas LLM大模型融合應(yīng)用平臺(tái)有三個(gè)非常獨(dú)特的定位:一是在全過(guò)程實(shí)現(xiàn)了知識(shí)圖譜與大模型的交互,有效克服大模型幻覺(jué)對(duì)工業(yè)應(yīng)用的干擾;二是更好管理了客戶(hù)已有的豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn),將其與大模型成果統(tǒng)一整理,避免重復(fù)造輪子,使得計(jì)算更高效,應(yīng)用更精確;三是能夠幫助客戶(hù)切換和靈活應(yīng)用不同的開(kāi)源大模型,實(shí)現(xiàn)更高性?xún)r(jià)比的場(chǎng)景應(yīng)用。

      海致科技高級(jí)副總裁瞿珂介紹稱(chēng),通過(guò)大模型極大地提高知識(shí)抽取和融合的過(guò)程效率,一方面,通過(guò)大模型對(duì)故障設(shè)備及關(guān)聯(lián)量測(cè)值的快速提取,幫助知識(shí)圖譜完成特征圖的快速構(gòu)建,提高效率;另一方面,也可以通過(guò)業(yè)務(wù)專(zhuān)家對(duì)大模型自動(dòng)生成的特征圖進(jìn)行更為高效的校驗(yàn),固化和校準(zhǔn)故障特征的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),確保質(zhì)量。”

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