Mesterséges intelligencia alkalmazások esetén, különösen kritikus és érzékeny projektekben, egyre nagyobb szükség van arra, hogy egy ellenőrző modell objektíven értékelje egy másik modell válaszait. A videó bemutat egy újszerű és hatékony eszközt, a TinyLettuce nevű, mindössze 17 millió paraméteres modellt, amely képes lokálisan, egyszerű CPU-n futva detektálni az úgynevezett ‘hallucinációkat’ a generált szövegekben.
Felmerül annak kérdése, hogy a nagy, költséges és felhő alapú API-megoldások helyett hogyan lehet olcsón, gyorsan és lokálisan, valós időben kiszűrni a hibás vagy veszélyes információkat a LLM válaszok közül. A bemutatott modell képes támogatni számos gyakorlati esetet, például gyógyszerészeti chatbotokat vagy banki compliance folyamatokat, ahol emberek élete, szabályozási bírságok vagy anyagi veszteségek forognak kockán.
A példák révén megismerhető, hogyan működik a TinyLettuce egy gyakorlati Jupyter Notebook környezetben, miként telepíthető, hogyan használható ki annak előnye, hogy nem igényel erős hardvert, és hogyan alkalmazható különféle szakterületeken. Valamint fontos gondolatokat vet fel a videó azzal kapcsolatban, hogy mennyire elengedhetetlen az emberi kontroll az AI által adott válaszok esetén, különösen az orvosi és pénzügyi alkalmazásokban, ahol a szabályszegés vagy téves információ széleskörű károkat okozhat.
