Mira Network có thể giải quyết vấn đề "ảo giác" của mô hình AI lớn không?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Mira Network có thể giải quyết vấn đề "ảo giác" của mô hình AI lớn không?
Mira Network là một mạng trung gian chuyên xây dựng xác thực AI LLMs, tạo ra một lớp xác thực đáng tin cậy giữa người dùng và mô hình AI nền tảng.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Haotian
Tất cả chúng ta đều hiểu rằng trở ngại lớn nhất khi triển khai mô hình AI lớn vào các ứng dụng chuyên biệt như tài chính, y tế, pháp lý chính là vấn đề "ảo giác" (hallucination) trong kết quả đầu ra của AI – điều này không phù hợp với các tình huống thực tế đòi hỏi độ chính xác cao. Vậy làm thế nào để giải quyết? Gần đây, @Mira_Network đã ra mắt mạng thử nghiệm công cộng và đưa ra một giải pháp. Tôi xin trình bày rõ hơn dưới đây:
Trước hết, hiện tượng "ảo giác" ở các công cụ mô hình lớn AI là điều ai cũng có thể cảm nhận được, nguyên nhân chủ yếu đến từ hai điểm:
1. Dữ liệu huấn luyện của các LLMs AI chưa đủ toàn diện. Mặc dù quy mô dữ liệu hiện tại đã rất lớn, nhưng vẫn không thể bao phủ toàn bộ thông tin trong các lĩnh vực chuyên biệt hoặc ngách. Trong trường hợp này, AI có xu hướng “bổ sung sáng tạo”, dẫn đến những sai sót về tính cập nhật;
2. Bản chất hoạt động của các LLMs AI đều dựa trên “lấy mẫu theo xác suất” – chúng nhận diện các mẫu thống kê và mối tương quan trong dữ liệu huấn luyện chứ không thực sự “hiểu”. Do đó, tính ngẫu nhiên của việc lấy mẫu xác suất, sự không nhất quán giữa quá trình huấn luyện và suy luận sẽ khiến AI dễ bị sai lệch khi xử lý các câu hỏi yêu cầu độ chính xác cao.
Vậy làm sao để giải quyết vấn đề này? Một phương pháp nhằm nâng cao độ tin cậy của kết quả LLMs bằng cách sử dụng nhiều mô hình cùng xác minh đã được công bố trên nền tảng ArXiv của Đại học Cornell.
Hiểu đơn giản là: trước tiên để mô hình chính tạo ra kết quả, sau đó tích hợp nhiều mô hình xác minh để tiến hành “phân tích biểu quyết đa số”, qua đó giảm thiểu “ảo giác” do mô hình tạo ra.
Trong một loạt các bài kiểm tra, phương pháp này có thể nâng độ chính xác đầu ra của AI lên tới 95,6%.
Nếu vậy, hiển nhiên cần một nền tảng xác minh phi tập trung để quản lý và xác minh quá trình tương tác giữa mô hình chính và các mô hình xác minh. Mira Network chính là một mạng trung gian được xây dựng chuyên biệt cho việc xác minh các LLMs AI, tạo nên một lớp xác minh đáng tin cậy giữa người dùng và mô hình AI nền tảng.
Sự tồn tại của mạng lưới xác minh này cho phép tích hợp các dịch vụ như bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo độ chính xác, thiết kế mở rộng và giao diện API tiêu chuẩn hóa. Bằng cách giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" trong đầu ra của các LLMs AI, nó mở rộng khả năng ứng dụng của AI trong nhiều lĩnh vực chuyên biệt, đồng thời cũng là một minh chứng thực tiễn cho thấy mạng xác minh phân tán trong hệ sinh thái Crypto có thể đóng vai trò trong quá trình triển khai kỹ thuật các LLMs AI.
Ví dụ, Mira Network đã chia sẻ một vài trường hợp ứng dụng trong lĩnh vực tài chính, giáo dục và hệ sinh thái blockchain:
1) Gigabrain, một nền tảng giao dịch, sau khi tích hợp Mira, hệ thống có thể thêm bước xác minh độ chính xác của các phân tích và dự đoán thị trường, lọc bỏ các đề xuất không đáng tin cậy, từ đó nâng cao độ chính xác của tín hiệu giao dịch AI, giúp AI LLMs hoạt động đáng tin cậy hơn trong các tình huống DeFi;
2) Learnrite sử dụng Mira để xác minh các câu hỏi thi chuẩn hóa do AI tạo ra, cho phép các tổ chức giáo dục tận dụng nội dung do AI tạo ra ở quy mô lớn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của nội dung kiểm tra, duy trì các tiêu chuẩn giáo dục nghiêm ngặt;
3) Dự án Kernel trong hệ sinh thái blockchain đã tận dụng cơ chế đồng thuận LLM của Mira và tích hợp vào hệ sinh thái BNB, tạo ra mạng xác minh phi tập trung (DVN), qua đó phần nào đảm bảo độ chính xác và an toàn khi thực hiện các phép toán AI trên blockchain.
Trên đây là toàn bộ thông tin.
Thực tế, Mira Network cung cấp dịch vụ mạng trung gian đạt đồng thuận – rõ ràng không phải con đường duy nhất để tăng cường khả năng ứng dụng của AI. Trên thực tế, còn có nhiều hướng tiếp cận khác như tăng cường dữ liệu huấn luyện, cải thiện tương tác qua các mô hình đa phương tiện (multimodal), hay tăng cường tính toán riêng tư thông qua các công nghệ mật mã tiềm năng như ZKP, FHE, TEE... Tuy nhiên, so sánh tổng thể, giải pháp của Mira nổi bật ở chỗ triển khai nhanh chóng và hiệu quả trực tiếp.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Haotian | CryptoInsight
