عيادة مايو تحل مشكلة الهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة باستخدام تقنية RAG العكسية

تعاني نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من مشكلة "الهلوسة" - وهي توليد معلومات غير دقيقة - وهي مشكلة خطيرة بشكل خاص في مجال الرعاية الصحية. عالجت عيادة مايو هذه المشكلة باستخدام تقنية "RAG العكسية" المبتكرة. من خلال ربط المعلومات المستخرجة بمصدرها الأصلي، أزالت هذه الطريقة تقريبًا جميع الهلوسات المرتبطة باسترجاع البيانات، مما سمح بنشر النموذج في جميع أنحاء ممارستها السريرية. تجمع هذه التقنية بين خوارزمية CURE وقواعد بيانات المتجهات، مما يضمن إمكانية تتبع كل نقطة بيانات إلى مصدرها الأصلي. وهذا يعزز موثوقية وصدق النموذج، ويقلل بشكل كبير من عبء العمل على الأطباء، ويفتح آفاقًا جديدة للطب الشخصي.