ハルシネーションの課題解決？“AIを評価するAI”でハルシネーションを大幅低下　AI insideが独自技術　“SLM”との組み合わせで挑むビジネス戦略とは

ハルシネーションの課題解決？
“AIを評価するAI”でハルシネーションを大幅低下　AI insideが独自技術　“SLM”との組み合わせで挑むビジネス戦略とは
　

元NTT基礎研究所AI研究者&サッカー理論に基づくAI（旧IT）人材育成法提案者
岡田康義です。いつもご愛読ありがとうございます

AI産業革命時代! chatgptなどのハルシネーションの課題は解決の方向、日進月歩で進んでいますね！　更なる進歩を

記事要旨）
* **AI insideが開発したAI「Critic Intelligence」**は、AIが生成した文章の誤りを評価し、ハルシネーション（幻覚）を大幅に減らす。
* PolySphere-2という大規模言語モデルとの組み合わせにより、GPT-4やClaude 3.5よりも高い精度を実現。
* ハルシネーション低減の仕組みは、人間の自然な判断をAIに学習させることで、AIが生成した文章の整合性をチェックする。
* **SLM（小規模言語モデル）**に注力し、特定のタスクに特化したAIを開発。スマートフォンなどでも利用可能。
* AIエージェントを開発し、AI-OCR処理後のデータチェックを自動化。
* 目指す未来は、AIが人間のパートナーとして働く「Work with Buddy」の実現。
詳細
* Critic Intelligenceは、AIが生成した文章と入力データを比較し、人間が気にしないような細かな部分までチェックすることで、誤りを発見する。
* SLMは、大規模言語モデルよりも軽量で、特定のタスクに特化できるため、効率的なAI開発が可能。
* AIエージェントは、AI-OCRだけでなく、さまざまな業務の自動化に活用できる。
キーワード
* ハルシネーション
* 大規模言語モデル
* 小規模言語モデル
* AIエージェント
* AI-OCR
* Work with Buddy
補足
* この記事は、AI insideが開発したAI「Critic Intelligence」が、ハルシネーション問題を解決し、AIの精度向上に貢献していることを伝えています。
* SLMやAIエージェントなど、AI insideの今後の展開についても触れられています。

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/spv/2410/29/news167.html

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2023.3.１日
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