Nieuws

Guardrails voor LLMs: Meten van AI-hallucinaties en overbodige taal

Een infrastructuur kan worden opgezet om overbodige taal in reacties van grote taalmodellen (LLMs) te meten en te beheersen. Overbodige taal kan leiden tot hallucinaties, waarbij modellen afwijken van feiten. Met behulp van de Textstat-bibliotheek in Python kan de complexiteit van tekst worden gemeten en beperkt, bijvoorbeeld door een maximum leesniveau van 10. Deze aanpak kan helpen om hallucinaties te verminderen en de kwaliteit van de uitvoer te verbeteren.