LLM firmy generuje halucynacje (nieprawidłowe wyniki). Które działanie może zmniejszyć halucynacje podczas wnioskowania?

Zmniejszenie parametru temperature podczas wnioskowania sprawia, że model jest bardziej deterministyczny i mniej kreatywny, co redukuje prawdopodobieństwo generowania nieprawdziwych informacji (halucynacji). Wyższe wartości temperature prowadzą do bardziej zróżnicowanych, ale potencjalnie mniej dokładnych wyników. Agents for Amazon Bedrock służą do orkiestracji i automatyzacji zadań, a nie do nadzorowania trenowania modelu w celu redukcji halucynacji. Usunięcie danych powodujących halucynacje jest trudne do zidentyfikowania i nie jest praktycznym rozwiązaniem. Nie istnieje model podstawowy, który jest "wytrenowany tak, aby nie halucynował", ponieważ halucynacje są inherentnym problemem w LLM.