La clinique Mayo résout le problème d'hallucinations des LLM avec RAG inversé

Les grands modèles de langage (LLM) souffrent d'« hallucinations » - générant des informations inexactes - un problème particulièrement dangereux dans le domaine de la santé. La clinique Mayo a abordé ce problème avec une nouvelle technique de « RAG inversé ». En reliant les informations extraites à leur source originale, cette méthode a éliminé presque toutes les hallucinations basées sur la récupération de données, permettant le déploiement du modèle dans toute sa pratique clinique. La technique combine l'algorithme CURE et des bases de données vectorielles, garantissant la traçabilité de chaque point de données à son origine. Cela améliore la fiabilité et la crédibilité du modèle, réduisant considérablement la charge de travail des médecins et ouvrant de nouvelles voies pour la médecine personnalisée.