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大模型「幻觉」全无?图神经网络成破解核心,精准预测因果消除「幻觉」
7995点击    2024-06-17 21:51

原来大模型的「幻觉」,真的可以完全消除!


近日,AI初创公司Alembic首次宣布,一种全新AI系统完全解决了LLM虚假信息生成问题。


也就是说,饱受诟病的LLM幻觉,被彻底攻破了。



联创兼首席执行官Tomás Puig在接受Venture Beat独家采访时透露,「取得这一关键突破在于,AI能够在海量企业数据集中,识别随时间变化的因果关系,而不仅仅是相关性」。


他接着表示,我们基本上让生成式AI免于产生幻觉。它可以确定性输出,也可以谈论因果关系。



解决幻觉问题


「幻觉」一直是企业采用聊天机器人和虚拟助理等人工智能系统的主要障碍。


此前的AI模型即使可以生成看似逼真的文本,还是经常会产生错误或无意义的信息,也就是所谓的「幻觉」,导致在关键业务应用中的部署存在风险。


为了消除这种「幻觉」,Alembic通过技术手段把AI变得足够安全可靠,方便企业获得各种数据分析、预测和决策支持等服务。



根据公司提供的图表,Alembic AI系统可以从各种来源摄取数据。


处理「可观测性和分类器」模块和几何数据组件,然后将结果输入因果图神经网络(GNN),生成确定性预测和战略建议。


Alembic为此不但建立了超级计算机基础设施,还开发了新的数字技术,将企业数据表示为时间感知图神经网络。


Puig解释说「每当我们看到其中一个连锁反应或杠杆时,我们就能了解企业的所有原始组成部分」。


「这些就像一个个小型神经元,我们把它们放入一个巨大的图神经网络中。」


「但这是一个具有因果意识和时间意识的图神经网络。」


因果推理引擎驱动确定性人工智能


Alembic突破的核心是一种新型图神经网络。


它充当因果推理引擎获取数据,组织成一个复杂节点和连接网络,捕捉事件和数据点随着时间推移形成的关联。


Puig对VentureBeat说「这几乎就是企业的3D呈现。想象一下,你可以看到每个客户和企业每个部门之间的每一次互动,以及这些互动是如何通过组织串联起来推动结果的」。


关键在于,AlembiAI不仅能从这些数据中学习模式和相关性,还能识别实际推动业务成果的因果关系。


通过了解历史结果背后的「原因」,它可以高度预测未来行动的影响,甚至推荐实现预期目标的最佳干预措施。




Alembic技术演示视频展示了分析复杂数据并生成具体战略建议的过程。


事实上,Alembic不仅仅是在技术上实现了突破,它在市场化应用过程中也取得了相当的进步。



财富500强兴趣浓厚



人们对Alembic兴趣斐然,该公司与财富500强企业私下里进行了充分的交流,并获得了Nvidia公司的博士专家和未公开的大客户的广泛认可。


「当我们把它展示给Forrester和Gartner时,他们基本上都傻眼了。我从未见过这样的场景,到目前为止,他们让我找了26位分析师,既有IT方面的,也有MarComms方面的」。


根据IDC的数据,到2024年,人工智能技术的支出预计将超过5000亿美元。


凭借早期客户的浓厚兴趣,以及Gartner和Forrester等有影响力的分析公司的认可,Alembic似乎已做好准备,撼动拥挤的企业人工智能市场。


但该公司仍然面临着挑战,即如何证明其最终技术能够超越早期试点,为大型企业带来更加准确的结果产出。


随着人工智能竞争的白热化,Alembic的「无幻觉」方法可能会成为一个关键卖点,也可能成为研究突破与实际影响之间差距的警示故事。


文章来源于“新智元”,作者“新智元”