الوسم: الهلاوس
-
استخدام LLM مخصص كقاضي للكشف عن الهلوسات باستخدام Braintrust
في عالم التكنولوجيا الحديثة، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) جزءًا لا يتجزأ من تحسين جودة التفاعلات بين الإنسان والآلات، لا سيما في مجالات مثل خدمة العملاء. إن تقييم دقة الإجابات التي يقدمها روبوت الدردشة، على سبيل المثال، يعتبر تحديًا حقيقيًا. في هذا المقال، نستعرض تقنية مبتكرة تُعرف باسم “LLM كقاضي”، والتي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة…
-
تعزيز استرجاع البيانات لجهاز GPT-4 باستخدام Pinecone
في عصر التكنولوجيا الحديثة، تُعد نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 من أبرز الابتكارات التي تساهم في تحويل الطريقة التي نتفاعل بها مع المعلومات. لكن، على الرغم من القوة التي تتمتع بها هذه النماذج، إلا أنها قد تواجه تحديات، مثل قضية “الهلاوس” أو إنتاج معلومات غير دقيقة. في هذا المقال، سنستعرض كيفية تعزيز أداء نموذج GPT-4…
-
تحسين نموذج OpenAI لزيادة الأداء في جيل مضاف للاسترجاع مع Qdrant
في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، يجذب مفهوم “التوليد المعزز بالاسترجاع” (RAG) اهتمامًا متزايدًا من الباحثين والممارسين على حد سواء. يهدف هذا المقال إلى تقديم دليل شامل حول كيفية تحسين نماذج OpenAI لتناسب حالات الاستخدام المحددة من خلال تقنية Fine-Tuning. سنقوم بالتعمق في دمج Qdrant وتعلم القليل من الأمثلة (Few-Shot Learning) كوسائل لتعزيز أداء النموذج وتقليل…