Sok felhasználó számára az egyik legnagyobb problémát a mesterséges intelligenciával kapcsolatban az úgynevezett ‘hallucinációk’ jelentik – amikor a rendszer magabiztosan téves információkat közöl vagy teljesen kitalált tényeket állít.
A videó betekintést nyújt abba, hogy ezek a hibák mennyire elterjedtek a legújabb AI modelleknél – például a ChatGPT, a Gemini, a Claude vagy a Grock esetében –, és bemutat jól bevált módszereket, amelyekkel jelentősen csökkenthetőek a hallucinációk.
Feltárja a Retrieval Augmented Generation (RAG) módszert, amely külső források bevonásával ‘talajba ágyazza’ a válaszokat, valamint kiemeli a Notebook LM eszközt, amely automatikus hivatkozásokat használ a források átláthatóságának növelése érdekében.
Felmerül a kérdés, hogy a források megbízhatósága, a különböző szemléletmódok feltérképezése és az ellentmondások felismerése mennyire befolyásolja a mesterséges intelligencia teljesítményét. Szó esik arról is, hogyan lehet a különböző promptok segítségével rávenni a rendszert, hogy pontosabban jelezze a saját bizonytalanságát, vagy éppen azt, ha nem tudja a választ.
A témák között szerepel több AI-eszköz, auditálási és önellenőrzési technikák használata, valamint az, hogyan lehet modelleket összevetni egymással, és miként lehet a ‘tanács’ módszerrel kombinálni különböző rendszerek válaszait a megalapozottabb döntésekhez.
