文:ハオティアン
誰もが知っているように、AI大モデルが金融、医療、法律などの垂直アプリケーションシーンに落とし込まれる際の最大の障害は一つだけです：AIが出力する結果に存在する「幻覚」問題が、精度を必要とする実際のアプリケーションシーンにマッチしないということです。これをどう解決するのでしょうか？最近、 @Mira_Network が公共テストネットを立ち上げ、一つの解決策を示しました。私がその内容についてお話ししましょう：
まず、AI大規模モデルツールには「幻覚」が存在する状況があり、誰もがそれを感じることができます。その理由は主に二点あります：
1、AI LLMs のトレーニングデータは完全ではなく、既にデータの規模は非常に大きいですが、一部のニッチまたは専門分野の情報をカバーすることはできません。この場合、AI は「創造的補完」を行う傾向があり、その結果、いくつかのリアルタイムのエラーが発生します；
2、AI LLMsの作業は本質的に「確率サンプリング」に依存しており、それはトレーニングデータ内の統計的なパターンや関連性を認識することであって、真に「理解」するものではありません。したがって、確率サンプリングのランダム性、トレーニングおよび推論結果の不一致などが原因で、AIが高精度の事実問題を処理する際に偏りが生じることがあります；
この問題をどう解決するのでしょうか？コーネル大学のArXivプラットフォームに、複数のモデルを用いてLLMsの結果の信頼性を向上させる方法を検証した論文が掲載されました。
簡単に言うと、まずメインモデルに結果を生成させ、その後複数の検証モデルを統合してその問題について「多数決分析」を行うことで、モデルが生み出す「幻覚」を減少させることができます。
一連のテストで、この方法がAIの出力精度を95.6%に向上させることができることがわかりました。
それなら、主モデルと検証モデルの協力的相互作用プロセスを管理および検証するために、分散型の検証プラットフォームが必要です。Mira Network は、ユーザーと基盤となる AI モデルの間に信頼性のある検証レイヤーを構築する、AI LLMs の検証専用に構築されたミドルウェアネットワークです。
この検証層ネットワークの存在により、プライバシー保護、精度保障、スケーラブルな設計、標準化されたAPIインターフェースなどの統合サービスを実現できます。AI LLMsの出力幻想を減少させることで、さまざまな細分化されたアプリケーションシナリオでのAIの実現可能性を拡大することができるのは、Crypto分散検証ネットワークがAI LLMsのエンジニアリング実現プロセスに作用する実践の一環です。
例えば、Mira Network は金融、教育、ブロックチェーンエコシステムにおけるいくつかの事例を共有しました。
1）Gigabrain が Mira を統合した取引プラットフォームでは、システムが市場分析と予測の正確性を検証するための一環の検証を追加でき、不確かな提案をフィルタリングすることで、AI 取引信号の正確性を向上させ、AI LLMs が DeFai シーンでより信頼性を持つようになります；
2）Learnriteは、教育機関がAI生成のコンテンツを大規模に利用できるように、miraを利用してAIが生成した標準化試験問題を検証しますが、教育テストの内容の正確性に影響を与えず、厳格な教育基準を維持します；
3）ブロックチェーンKernelプロジェクトは、MiraのLLMコンセンサスメカニズムを利用してBNBエコシステムに統合し、分散型検証ネットワークDVNを作成しました。これにより、ブロックチェーン上でのAI計算の正確性と安全性がある程度保証されます。
上。
実際、Mira Networkが提供しているのはミドルウェアコンセンサスネットワークサービスであり、AIアプリケーションの能力を高めるための唯一の方法ではありません。実際には、データエンドでのトレーニング強化、マルチモーダル大モデルの相互作用強化、ZKP、FHE、TEEなどの潜在的な暗号技術によるプライバシー計算の強化など、選択肢は多様です。しかし、Miraのソリューションは実践の迅速さと直接的な効果が際立っています。
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Mira Networkは大規模AIモデルの「錯覚」問題を解決できるのか?
文:ハオティアン
誰もが知っているように、AI大モデルが金融、医療、法律などの垂直アプリケーションシーンに落とし込まれる際の最大の障害は一つだけです：AIが出力する結果に存在する「幻覚」問題が、精度を必要とする実際のアプリケーションシーンにマッチしないということです。これをどう解決するのでしょうか？最近、 @Mira_Network が公共テストネットを立ち上げ、一つの解決策を示しました。私がその内容についてお話ししましょう：
まず、AI大規模モデルツールには「幻覚」が存在する状況があり、誰もがそれを感じることができます。その理由は主に二点あります：
1、AI LLMs のトレーニングデータは完全ではなく、既にデータの規模は非常に大きいですが、一部のニッチまたは専門分野の情報をカバーすることはできません。この場合、AI は「創造的補完」を行う傾向があり、その結果、いくつかのリアルタイムのエラーが発生します；
2、AI LLMsの作業は本質的に「確率サンプリング」に依存しており、それはトレーニングデータ内の統計的なパターンや関連性を認識することであって、真に「理解」するものではありません。したがって、確率サンプリングのランダム性、トレーニングおよび推論結果の不一致などが原因で、AIが高精度の事実問題を処理する際に偏りが生じることがあります；
この問題をどう解決するのでしょうか？コーネル大学のArXivプラットフォームに、複数のモデルを用いてLLMsの結果の信頼性を向上させる方法を検証した論文が掲載されました。
簡単に言うと、まずメインモデルに結果を生成させ、その後複数の検証モデルを統合してその問題について「多数決分析」を行うことで、モデルが生み出す「幻覚」を減少させることができます。
一連のテストで、この方法がAIの出力精度を95.6%に向上させることができることがわかりました。
それなら、主モデルと検証モデルの協力的相互作用プロセスを管理および検証するために、分散型の検証プラットフォームが必要です。Mira Network は、ユーザーと基盤となる AI モデルの間に信頼性のある検証レイヤーを構築する、AI LLMs の検証専用に構築されたミドルウェアネットワークです。
この検証層ネットワークの存在により、プライバシー保護、精度保障、スケーラブルな設計、標準化されたAPIインターフェースなどの統合サービスを実現できます。AI LLMsの出力幻想を減少させることで、さまざまな細分化されたアプリケーションシナリオでのAIの実現可能性を拡大することができるのは、Crypto分散検証ネットワークがAI LLMsのエンジニアリング実現プロセスに作用する実践の一環です。
例えば、Mira Network は金融、教育、ブロックチェーンエコシステムにおけるいくつかの事例を共有しました。
1）Gigabrain が Mira を統合した取引プラットフォームでは、システムが市場分析と予測の正確性を検証するための一環の検証を追加でき、不確かな提案をフィルタリングすることで、AI 取引信号の正確性を向上させ、AI LLMs が DeFai シーンでより信頼性を持つようになります；
2）Learnriteは、教育機関がAI生成のコンテンツを大規模に利用できるように、miraを利用してAIが生成した標準化試験問題を検証しますが、教育テストの内容の正確性に影響を与えず、厳格な教育基準を維持します；
3）ブロックチェーンKernelプロジェクトは、MiraのLLMコンセンサスメカニズムを利用してBNBエコシステムに統合し、分散型検証ネットワークDVNを作成しました。これにより、ブロックチェーン上でのAI計算の正確性と安全性がある程度保証されます。
上。
実際、Mira Networkが提供しているのはミドルウェアコンセンサスネットワークサービスであり、AIアプリケーションの能力を高めるための唯一の方法ではありません。実際には、データエンドでのトレーニング強化、マルチモーダル大モデルの相互作用強化、ZKP、FHE、TEEなどの潜在的な暗号技術によるプライバシー計算の強化など、選択肢は多様です。しかし、Miraのソリューションは実践の迅速さと直接的な効果が際立っています。