Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

Подпишитесь на новости

Яндекс Станцию взломали без вскрытия, корпорация уже выпускает патч

Энтузиасты нашли способ получить root-доступ к собственной «Яндекс Станции» через ошибку в системе доверенных сертификатов. Разбирать колонку для этого не понадобилось. Алису попросили включить музыку, а владельцы заодно решили разобраться, кто здесь администратор.

Яндекс подтвердил уязвимость в комментарии «Код.ру». Техногигант уже распространяет обновление, которое должно закрыть найденный способ доступа.

Root — это права суперпользователя, позволяющие менять программное обеспечение устройства с гораздо меньшими ограничениями. Для любителей экспериментов такая находка открывает больше возможностей, чем стандартные настройки умной колонки.

При этом в Яндексе подчёркивают: описанный способ позволял получить контроль именно над собственной Станцией. По оценке компании, доступ к чужому устройству до обновления был почти невозможен, а после установки исправления исключён. Поэтому объявлять все колонки готовыми устройствами для удалённой прослушки оснований нет.

Представители Яндекса также отметили, что владельцы и раньше могли экспериментировать со своими устройствами — разобрать колонку и установить собственную прошивку. Новая находка позволила обойтись без вскрытия корпуса.

Отдельно компания работает над сценарием со сбросом до заводских настроек. Его подробности в публикации не раскрыты, поэтому считать этот вопрос окончательно закрытым пока рано.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru