首頁該計劃很可能將籌集900萬美元的資金，用於打造更可靠的AI系統。
儘管大語言模型的能力不斷提升，幻覺問題依然是一個長期存在的挑戰。即便是最先進的模型也會產生錯誤，雖然已有檢測方法存在，但整個行業仍在不斷最佳化最佳解決方案。
Recently獲得了Andreessen Horowitz 900萬美元種子輪融資的Probably公司，旨在開發一種更為可靠的錯誤檢測方法。
該公司創始人Peter Elias（見上圖）表示，公司的使命是防止幻覺和事實性錯誤傳遞給使用者，力求達到確定性系統通常所具備的99.99%準確率——這一水平對人工智慧而言極為難以實現。他指出，若要用大語言模型達成這一目標，就必須重新思考人工智慧工程領域的核心假設。
Probably的初始產品是一款資料科學工具，可用於從複雜資料集中快速生成答案。每個結果都會附帶引用資訊以及其推導過程的審計軌跡，這種做法正逐漸成為人工智慧工具的標準配置。
為避免錯誤混入這些總結內容中，該公司構建了一套複雜的約束系統，Elias將其稱為“資料科學機械戰衣”。大語言模型的初始響應會由一個確定性系統進行驗證，任何與資料集不一致的結果都會被剔除。據該公司介紹，該大語言模型已針對這一驗證器進行了訓練，整個系統也在持續最佳化，以提升速度和準確率。
“我們發現，約束系統的設計越完善，模型所需的算力就越低，”Elias說道，“如果能夠充分最佳化上下文，模型就不必費力去生成正確結果。歸根結底，這是為了減少歧義。”
正因如此，Probably的資料科學工具即便使用規模更小的人工智慧模型也能正常執行。Elias指出，當前版本使用的模型“比最先進的模型弱四個層級”，因此可以在本地硬體——即普通桌上型電腦而非資料中心——上執行，從而大幅降低與人工智慧使用相關的Token成本。
在Token成本不斷上升、許多客戶都在重新評估其人工智慧預算的當下，這種方案顯得尤為及時。Elias的願景不僅限於資料科學領域；同樣的技術架構還可以應用於會計或醫療服務等場景——用他的話來說，就是“任何對精度要求較高的應用場景”。
“令人驚訝的是，各大人工智慧實驗室甚至都沒有嘗試過這種方法，”Elias說道，“他們沒有動力去這麼做，因為重複修正的需求正是他們的盈利來源。”
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