Tópico sobre avanços em modelos de IA, com foco em pesquisa do Google…
INEMA
.Esse artigo do Search Engine Journal apresenta uma pesquisa do Google sobre como melhorar os modelos de IA baseados em Retrieval-Augmented Generation (RAG) ao introduzir um sinal de "contexto suficiente". A ideia central é ajudar os modelos a reconhecer quando a informação recuperada não tem detalhes suficientes para responder corretamente a uma pergunta, reduzindo assim alucinações.
Principais pontos da pesquisa:⌗
- Problema das alucinações em RAG: Modelos como Gemini e GPT frequentemente tentam responder mesmo quando a informação recuperada é insuficiente, resultando em respostas incorretas.
- Definição de contexto suficiente: Significa que a informação recuperada contém todos os detalhes necessários para derivar uma resposta plausível, mas não necessariamente verificada.
- Sistema Sufficient Context Autorater: Um modelo que classifica se um conjunto de dados tem contexto suficiente ou não, sendo o Gemini 1.5 Pro (1-shot) o mais eficiente, com 93% de precisão.
- Geração Seletiva: O modelo usa pontuações de confiança e sinais de contexto suficiente para decidir se responde ou se abstém, evitando respostas erradas.
- Impacto para SEO e conteúdo: Páginas bem estruturadas e completas tendem a ser mais usadas por IA, pois oferecem contexto suficiente. Conteúdos incompletos, enganosos ou que exigem conhecimento prévio podem ser menos utilizados.
Isso pode afetar como as IAs geram respostas em assistentes e buscas, favorecendo conteúdos bem organizados e com informações completas.
aistudio.google.com
1