اختناق الموثوقية في نماذج اللغات الكبيرة: أربع استراتيجيات لبناء منتجات الذكاء الاصطناعي

تتناول هذه المقالة عدم موثوقية نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المتأصلة وتأثيرها على بناء منتجات الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تنحرف مخرجات LLMs بشكل كبير عن النتيجة المقصودة، ويكون هذا الافتقار إلى الموثوقية واضحًا بشكل خاص في المهام التي تتضمن إجراءات متعددة الخطوات واستخدام الأدوات. يجادل المؤلفون بأن هذا الافتقار الأساسي إلى الموثوقية من غير المرجح أن يتغير بشكل كبير على المدى القصير والمتوسط. يتم تقديم أربع استراتيجيات لإدارة تباين LLMs: الأنظمة التي تعمل بدون التحقق من المستخدم (السعي وراء الحتمية أو الدقة "الكافية")، والأنظمة التي تتضمن خطوات التحقق الصريحة (التحقق من المستخدم النهائي أو التحقق على مستوى المزود). لكل استراتيجية نقاط قوتها وضعفها وسيناريوهاتها القابلة للتطبيق؛ يعتمد الاختيار على قدرات الفريق وأهدافه.