Methodik der Anpassung an die Fachgebiete
Für Bereiche mit hohem Risiko, wie z. B. den medizinischen/juristischen Bereich, werden die folgenden Arbeitsabläufe empfohlen:
- Grundprüfung:: Führen Sie zuerst den generischen Realismus-Benchmark durch
alignlab eval run truthfulqa --judge llm_rubric - Domain-Erweiterung:
- Hinzufügen von professionellen Quiz-Testsätzen (z. B. MedQA-Datensatz)
- Konfiguration der Terminologieprüfung (über die YAML-Registrierung hinzugefügt)
- Gemischte Bewertung:
- Simulation von realen Benutzerszenarien mit alignlab-Agenten
- Festlegung eines Schwellenwerts für den Konservatismus, um zu optimistische Prognosen zu verhindern
- Vergleich der Kennzeichnungsergebnisse von Fachleuten Kalibrierungskriterien
Die Praxis eines AI-Teams im Gesundheitswesen zeigte, dass die Kombination aus TruthfulQA und professionellen Überprüfungen die Modellhalluzinationsrate von 18% auf 5% reduzierte. Vertrauen_Intervall In den Daten ist eine Indikatorstabilität zu beobachten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAlignLab: Ein umfassendes Toolset für den Abgleich großer SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Realitätsmetriken für domänenspezifische Modelle optimieren?
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