Новият подход демонстрира увеличаване на точността на откриване на неправилни отговори с почти 30% в сравнение със съществуващите методи. Особеността на решението се състои във възможността за ефективна работа с малко количество данни – само 250 примера са достатъчни за обучение.
Методът е предназначен за използване в Rag Systems, които са ключов компонент на съвременните многоагентни решения на изкуствения интелект. Тези системи работят с въпроси и отговори, зависими от контекста.
Развитието позволява на компаниите да спестят ресурси, които преди това са били необходими за маркиране на данни с големи мащаби. Подобряването на качеството на грешките, откриващи AI, помага да се увеличи надеждността и доверието на изкуствения интелект в индустриалните решения.
Резултатите от проучването бяха представени на Международната конференция Sigir 2025. Работата на учените Сбербар помага да се реши един от най -належащите проблеми в областта на изкуствения интелект – минимизирайки риска от разпространение на неточна информация.
