Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Vectara (Palo Alto, California) đã thông báo rằng nền tảng sản phẩm AI tổng quát của họ sẽ kết hợp điểm nhất quán thực tế (FCS) vào mọi phản hồi tổng quát. Điểm này dựa trên sự phát triển của Mô hình đánh giá ảo giác Hughes (HHEM) và có liên quan đến Bảng xếp hạng ảo giác tiêu chuẩn ngành. Nền tảng RAGaaS của Vectara đặt ra các tiêu chuẩn mới để mang lại tính minh bạch cao hơn và cho phép người dùng cá nhân hóa các ngưỡng chấp nhận phản hồi.

Tỷ lệ ảo giác trung bình của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) trên thị trường dao động từ 3% đến 16,2% và nguy cơ phản hồi không chính xác cản trở việc áp dụng kinh doanh. Vectara giảm bớt sự mơ hồ này bằng cách cung cấp điểm số nhất quán với thực tế, cho phép các công ty triển khai AI tổng hợp một cách có trách nhiệm. Người dùng có thể đặt ngưỡng dựa trên điểm chính xác, giúp nhóm sản phẩm có sự linh hoạt.

Điểm nhất quán thực tế của Vectara đặt ra tiêu chuẩn mới và cải thiện độ tin cậy trong việc phát hiện ảo giác theo thời gian thực. Các công ty có thể triển khai AI tổng quát cho các trường hợp sử dụng sản phẩm quan trọng mà không phải lo lắng về những rủi ro do phản hồi ảo gây ra. Điểm này mang lại cho các nhà phát triển khả năng tinh chỉnh và nâng cao ứng dụng của họ. Điểm số được hiệu chỉnh và có thể được hiểu là xác suất trực tiếp.

Ahmed Reza, Giám đốc điều hành của Yobi Apps cho biết: “Bằng cách tích hợp điểm nhất quán thực tế của Vectara, chúng tôi đang cách mạng hóa cách chúng tôi xử lý tính minh bạch và độ chính xác trong AI”. Giám đốc điều hành của Vectara, Amr Awadallah cũng nhấn mạnh rằng ``Bằng cách cởi mở về những nỗ lực của chúng tôi nhằm giảm ảo giác trong AI có tính tổng hợp, chúng tôi đang đi đầu trong lĩnh vực AI có trách nhiệm.'' Vectara giả định không có rủi ro vi phạm dữ liệu hoặc quyền riêng tư khi kết hợp các khả năng AI tổng hợp. Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy tại vectara.com.