SpikeScore: זיהוי הזיות חוצה-תחומים במודלי שפה גדולים

בעידן שבו מודלי שפה גדולים (LLMs) משמשים בכלים עסקיים קריטיים, הזיות – תשובות שקריות ומציאותיות – מהוות איום משמעותי. שיטות זיהוי קיימות מצטיינות בתוך התחום, אך נכשלות בהכללה חוצה-תחומים. מאמר חדש מציג את הבעיה של זיהוי הזיות כללי (GHD): אימון על תחום אחד בלבד עם ביצועים חזקים בתחומים מגוונים. החוקרים גילו תופעה מרתקת: דיאלוגים רב-תוריים שמתחילים בהזיה מראים תנודות אי-ודאות גדולות יותר מאשר דיאלוגים עובדתיים, בכל התחומים. על בסיס זאת, פותח SpikeScore – ציון המכמת תנודות חדות באי-ודאות. המאמר, שפורסם ב-arXiv (2601.19245v1), בוחן את GHD באמצעות סימולציה של דיאלוגים רב-תוריים בעקבות תגובת LLM ראשונית. התופעה נצפתה באופן אוניברסלי: הזיות יוצרות תנודות חדות באי-ודאות, בעוד עובדות שומרות על יציבות. SpikeScore מחשב את גודל התנודות הללו ומבדיל ביעילות בין הזיות לתגובות נכונות. ניתוח תיאורטי ומחקרי מאמתים את ההפרדה החוצה-תחומית החזקה. בניסויים על מודלים מרובים ובנצ'מרקים שונים, SpikeScore עלה על שיטות בסיס קיימות בהכללה חוצה-תחומים. הוא אף עקף שיטות מתקדמות המיועדות להכללה, מה שמאמת את יעילותו בזיהוי הזיות חוצה-תחומים. השיטה פשוטה ליישום ומסתמכת על מאפיינים טבעיים של דיאלוגים, ללא צורך באימון כבד. למנהלי עסקים ישראלים, זהו פריצת דרך: LLMs כמו ChatGPT משולבים בכלים פיננסיים, משפטיים ורפואיים. SpikeScore מאפשר פריסה בטוחה יותר של AI בעסקים, מפחית סיכונים מחוץ לתחומי האימון. בהשוואה לשיטות אחרות, הוא מציע הפרדה טובה יותר ללא נתונים נוספים. SpikeScore משנה את חוקי המשחק בזיהוי הזיות. מנהלים צריכים לשקול אינטגרציה שלו בכלים מבוססי LLM. האם השיטה הזו תהפוך לסטנדרט? קראו את המאמר המלא ונסו ליישם.