Snilld

RAG-Check: Et vigtigt skridt inden for AIs hallucinationproblematik

RAG-Check markerer en vigtig udvikling i AI's evne til præcisionforbedring og reduktion af hallucinationer. Snilld anerkender værktøjets relevans og potentielle anvendelsesområder i erhvervslivet.

13. januar 2025 Peter Munkholm

Indledning

Store sprogmodeller har introduceret en ny æra inden for generativ AI, men står overfor kritiske udfordringer, herunder fænomenet hallucination. Hallucination refererer til modellers tendens til at generere ukorrekt eller irrelevant information, hvilket udgør en betydelig risiko, især i højrisiko-applikationer som medicinske evalueringer og autonome beslutningstagende systemer.

 

**Billedbeskrivelse:** Forestil dig et futuristisk kontormiljø, hvor et team af forskere og udviklere arbejder intensivt foran skærme, der lyser op med komplekse datasæt og grafiske visualiseringer. I forgrunden ses en ung kvinde med briller, der koncentreret analyserer data på sin laptop, hvor skærmen viser en graf med præcisionsmålinger, der stiger dramatisk fra 41% til 89,5%. Bag hende står en mand, der peger på en stor digital tavle, hvor der er skitseret en struktur for RAG-Check med tre komponenter: relevansscoring, span-kategorisering, og korrekthedsvurdering. Rummet er oplyst af naturligt lys, der strømmer ind gennem store vinduer, og der er avanceret teknologi såsom VR-headset og AI-assistenter, der giver en fornemmelse af det højteknologiske miljø. På væggene hænger motiverende plakater om innovation og samarbejde. I baggrunden ses en stor skærm, der præsenterer en live-demo af systemernes effektivitet, mens grupper af folk diskuterer energisk. Billedet formidler en følelse af fremskridt, samarbejde og den strøm af kreativitet, der driver udviklingen af løsninger mod hallucination i AI-systemer. Afgørende detaljer som diagrammer, noter og avancerede grafikker fylder rummet og giver en dybdegående forståelse af det komplekse arbejde der udføres.

Problemet med hallucination

Hallucination i AI-modeller er et kendt problem, som kan skade deres anvendelighed i felt såsom jura og medikoteknik. Det er vigtigt at adresserer disse problemer, da fejlinformation fra modeller kan have alvorlige konsekvenser i virkelige anvendelser.

 

Snillds kommentar til RAG-Check

Snilld ser RAG-Check som en milepæl i udviklingen af værktøjer til tackling af hallucinationer i multi-modale retrieval-augmented generation (RAG) systemer. Det vil sige systemer, hvor AI arbejder med informationer fra et stort antal dokumenter. Det kunne for eksempel være en virksomheds samlede produkt, kontrakt og kundekartotek. Dette innovative værktøj kan betydeligt forbedre præcisionen og pålideligheden af AI-baserede systemer, som anvendes i komplekse og dynamiske miljøer.

Vi arbejder hos Snilld selv med sammensatte assistent forløb, hvor vi lader specialdesignede assistener vurdere validitet, kvalitet og output fra andre assistenter. Så vi udnytter allerede mulighederne fra ligenende processer i praksis i dag. Og vi kan derfor bekræfte, at teorierne virker.

 

Kompleksitet i evalueringen

RAG-Checks tre-komponent struktur – bestående af relevansscoring, span-kategorisering, og korrekthedsvurdering – giver en grundig analysemetode, der er nødvendig for effektiv evaluering af multimodale data.

 

**Billedbeskrivelse:** Forestil dig et moderne forskningslaboratorium med et minimalistisk design, hvor laserfokuserede forskere arbejder ved ergonomiske skriveborde. I forgrunden står en ung, etnisk mangfoldig kvinde i en hvid labfrakke, dybt koncentreret over sin bærbare computer. Hendes ansigt lyser op i skæret fra skærmen, som viser en kompleks dataanalyse: en kurve, der dramatisk viser en stigning i præcisionsmålinger fra 41% til 89,5%. Denne graf indikerer resultaterne af en avanceret AI-evaluering. Bag hende, i en anderledes del af rummet, står en ældre mand med et gråt skæg iført briller og en blå skjorte, der ivrigt peger på en stor, interaktiv digital tavle. Tavlen er fyldt med visuelt komplekse skemaer og farvekodede diagrammer, herunder tre hovedkomponenter af RAG-Check: relevansscoring, span-kategorisering og korrekthedsvurdering. Rummet er lyst og åbent, oplyst af naturligt lys, der strømmer ind gennem massive vinduer, og det moderne interiør er dekoreret med inspirerende plakater om innovation og teamwork. I baggrunden kan man ane en stor, væghængt skærm, der viser en live-demonstration af de AI-systemer, teamet arbejder med, mens små grupper af mennesker diskuterer livligt og gestikulerer. Der er en følelse af intensitet og kreativitet i atmosfæren, med avanceret teknologi som VR-headset placeret diskret på borde. Notater, diagrammer og avancerede grafikker ligger spredt over bordene, hvilket understreger den dybdegående forskning og det komplekse arbejde, der udføres for at tackle problemet med hallucination i AI-modeller. Billedet udstråler en stolthed over fremskridt, samarbejde og en fælles stræben efter at innovere inden for teknologiens verden.

Forbedringer gennem relevansscoring

Den drastiske stigning i præcisionen fra 41% til 89.5% ved anvendelse af RS-modellen er et bevis på metodens potentiale. Dog medfølger der høje beregningskrav, noget Snilld mener kræver intelligent ressourceoptimering.

 

Fleksibilitet i arkitekturen

Muligheden for at integrere en række VLM- og LLM-kombinationer, gør RAG-Check til et meget alsidigt værktøj. Dette giver virksomheder mulighed for at eksperimentere med og finde den bedste løsning til deres specifikke behov.

 

Erhvervslivets relevans

For virksomheder som Snilld er RAG-Check et værktøj der åbner døren til nye muligheder for at udvikle og evaluere AI-systemer, hvilket er afgørende i industrier som kundeservice og dokumentanalyse.

 

**Billedbeskrivelse:** Forestil dig et dybdegående og realistisk foto af et moderne forskningslaboratorium, hvor lysstråler fra store vinduer kaster et blødt, naturligt lys ind i det stilfulde rum. På billedet ses en ung, etnisk mangfoldig kvinde iført en hvid labfrakke, der står koncentreret, bøjet over sin bærbare computer. Hendes ansigt er oplyst af skærmens bløde lys, som tydeligt viser en kompleks datasæt-graf, der dramatisk stiger fra 41% til 89,5% i præcisionsmålinger – et oplagt fokuspunkt der indikerer hendes arbejde med AI-evaluering. I baggrunden ses en ældre mand med gråt skæg og briller i en blå skjorte, der ivrigt gestikulerer mod en stor interaktiv digital tavle. Tavlen er fyldt med detaljerede, farvekodede diagrammer og skemaer der illustrerer tre hovedkomponenter af RAG-Check: relevansscoring, span-kategorisering, og korrekthedsvurdering. Hver komponents kompleksitet er indfanget i strålende farver, hvilket fremhæver den teknologiske innovation. Laboratoriets minimalistiske design er prydet med inspirerende plakater om samarbejde og innovation, der hænger på væggene. I rummet er der synlige spor af avanceret teknologi, såsom VR-headset og tablets, der ligger spredt ud over ergonomiske skriveborde. En stor væghængt skærm viser en live-demonstration af de AI-systemer, teamet arbejder med, mens små grupper af mennesker engagerer sig i ivrige diskussioner, der tilføjer liv til scenen. Atmosfæren i rummet er fyldt med intensitet og kreativ energi, som tydeligt fremgår af de koncentrerede ansigtstræk hos forskerne og de detaljerede notater og diagrammer, der ligger på bordene. Hele kompositionen udstråler en følelse af fremskridt og innovation, idet det komplekse arbejde mod hallucination i AI-modeller bliver tydeligt og håndgribeligt i dette dynamiske og fremadskuende miljø.

Udfordringer for mindre virksomheder

Snilld påpeger, at de øgede computationale krav er en potentiel barriere for små og mellemstore virksomheder. Dette understreger behovet for balance mellem præcision og omkostningseffektivitet i udviklingen af AI-værktøjer.

 

Real-time applikationer

Det er vigtigt at overveje, hvordan disse modeller kan tilpasses til hurtigere løsninger uden at ofre væsentlig præcision, især i realtidssystemer.

 

Udvidelse til flere modaliteter

Mens RAG-Check fokuserer på tekst og billeder, er det muligt at udvide metoden til at inkludere lyd og video. Dette kan yderligere øge relevansen for mange forskellige applikationsområder.

 

Fremtidsperspektiver

Snilld ser et potentiale i at anvende RAG-Checks principper i deres egne AI-løsninger, såsom indholdsmoderation og kontekstuel databehandling, hvilket kan føre til yderligere forbedringer i systemernes præcision og pålidelighed.

 

Kritisk betydning af RAG-Check

RAG-Check markerer en vigtig udvikling i styrkelsen af AIs evne til at reducere hallucination og øge pålideligheden af outputs i komplekse systemsammenhænge.

 

Samlet vurdering

Samlet set giver RAG-Check et stærkt grundlag for yderligere forbedringer i AI-teknologier og præsenterer klare muligheder for innovation i både kommercielle og offentlige sektorer.</p…

Kilder:

 

Målgruppens mening

Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):

Jeg vurderer artiklen til 65. Den beskriver godt de udfordringer, vi står overfor ved integrationen af AI i vores processer, især problemer som hallucination, der kan påvirke pålideligheden af de systemer, vi implementerer. Dog kunne artiklen være mere fokuseret på praktiske løsninger og case-studier fra industrien.

Laura Thomsen, Operation Manager:

Jeg vil give artiklen en 70. Jeg synes, den er relevant, fordi den understreger de vigtige aspekter af AI’s anvendelighed i erhvervslivet og de udfordringer, som vi, i operationelle roller, skal forholde os til. Artiklen kunne dog have lagt mere vægt på kost-effektivitet og anvendelse i mellemstore virksomheder.

Ole Jensen, IT-Manager:

Jeg giver artiklen 60. Den indeholder interessante punkter omkring AI’s evne til at håndtere komplekse data, men jeg savner flere konkrete eksempler på, hvordan dette kan anvendes direkte i IT-afdelinger for at forbedre processer.

Kirsten Andersen, Digitaliseringsekspert:

Artiklen lander på 75 fra min side. Den rejser vigtige spørgsmål om AI’s nuværende begrænsninger og muligheder, hvilket er meget relevant for vores arbejde med at implementere nye digitale løsninger i den offentlige sektor. Artiklen kunne dog godt have dykket længere ned i metodernes specifikke tekniske egenskaber.

Martin Poulsen, CEO:

Jeg ville give artiklen en 68. Den diskuterer en central problemstilling – hallucination i AI – som både kan true og forbedre vores virksomheds processer. Artiklen manglede dog noget dybdegående analyse af, hvordan man konkret kan overvinde disse udfordringer med realistiske strategier i virksomhedsopsætning.


*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Dall-E3 fra OpenAI.

Book Din Gratis AI-Samtale


– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!

Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.

I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.

Fordele ved samtalen:

  • Samtalen handler om dig og dine behov
  • Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
  • Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
  • Personlig rådgivning uden teknisk jargon

Det handler om at skabe værdi for dig