Halucynacje AI odnoszą się do przypadków, w których modele AI, zwłaszcza modele dużych języków (LLM), generują informacje, które wydają się prawdziwe, ale są nieprawidłowe lub niezwiązane z danymi wejściowymi. Zjawisko to stwarza istotne wyzwania, gdyż może prowadzić do rozpowszechniania fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji.
Te halucynacje nie są przypadkowymi błędami, ale często wynikają z:
- Złożone interakcje danych, na których trenujesz modele,
- Konstrukcja modelu,
- Jak model interpretuje podpowiedzi.
Zatem zajęcie się halucynacjami sztucznej inteligencji staje się kluczowe dla niezawodności i wiarygodności systemów sztucznej inteligencji. Jest to niezbędne w zastosowaniach, w których wymagana jest dokładność i poprawność merytoryczna. Rozumiemy to bardziej szczegółowo.
Przyczyny halucynacji AI
Halucynacje AI mogą wynikać z różnych czynników, takich jak:
Błędne interpretacje AI spowodowane słabymi danymi szkoleniowymi
Jakość, różnorodność i reprezentatywność danych szkoleniowych wpływają na sposób, w jaki modele AI interpretują dane wejściowe i reagują na nie. Nieodpowiednie lub stronnicze dane szkoleniowe mogą prowadzić do generowania przez modele sztucznej inteligencji fałszywych lub wprowadzających w błąd wyników. Wybór właściwych danych treningowych jest kluczowy aby zapewnić, że model ma zrównoważone i wszechstronne zrozumienie tematu.
Błędy uczenia maszynowego wynikające z nadmiernego dopasowania
Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy model sztucznej inteligencji jest szkolony na ograniczonym zestawie danych. Powoduje, że model zapamiętuje określone dane wejściowe i wyjściowe, zamiast uczyć się uogólniania. Ten brak uogólnienia może spowodować, że model będzie wywoływał halucynacje w przypadku napotkania nowych danych.
Błędy interpretacji AI w idiomach lub slangu
Modele AI mogą mieć problemy z idiomami lub wyrażeniami slangowymi, których nie napotkały w swoich danych szkoleniowych. Ta nieznajomość może prowadzić do anomalii wyjściowych AI.
Zniekształcenia danych AI spowodowane atakami przeciwnika
Wrogie ataki obejmujące podpowiedzi celowo zaprojektowane w celu wprowadzenia w błąd lub zmylenia sztucznej inteligencji mogą wywoływać halucynacje. Ataki te wykorzystują luki w zabezpieczeniach projektu i uczenia modelu.
Zła szybka inżynieria
Sposób, w jaki konstruujesz i prezentujesz podpowiedzi w modelu AI, może znacząco wpłynąć na jego wyniki. Niejasne lub niejednoznaczne podpowiedzi mogą prowadzić do halucynacji modelu lub podawania nieistotnych lub nieprawidłowych informacji. I odwrotnie, dobrze skonstruowane podpowiedzi, które zapewniają jasny kontekst i kierunek, mogą poprowadzić model w celu wygenerowania dokładniejszych i trafniejszych odpowiedzi.
Techniki zmniejszania halucynacji AI
Ograniczanie halucynacji w modelach AI, szczególnie w dużych modelach językowych, wymaga połączenia strategii technicznych:
Dostosowywanie parametrów modelu
Ustawienie parametru temperatury na 0 może dać dokładniejsze wyniki. Temperatura kontroluje losowość generowania odpowiedzi modelu. Niższa temperatura oznacza, że model może wybrać najbardziej prawdopodobne słowa i frazy w celu uzyskania bardziej przewidywalnych i niezawodnych wyników. Korekta ta jest szczególnie cenna w przypadku zadań wymagających dokładności i spójności merytorycznej.
Zewnętrzne bazy wiedzy
Wykorzystanie zewnętrznych źródeł danych do weryfikacji może znacząco ograniczyć błędy generatywne. Może odwoływać się do tych danych zewnętrznych podczas generowania odpowiedzi, dostarczając modelowi aktualne i zweryfikowane informacje. Takie podejście przekształca problem czysto generatywny w prostsze zadanie wyszukiwania lub podsumowania w oparciu o dostarczone dane.
Narzędzia takie jak Perplexity.ai i You.com demonstrują skuteczność tej metody poprzez syntezę wyników LLM z zróżnicowane dane pobrane ze źródeł zewnętrznych.
Dostrajanie za pomocą danych specyficznych dla domeny
Modele szkoleniowe z danymi specyficznymi dla domeny zwiększają ich dokładność i zmniejszają halucynacje. Proces ten udostępnia modelowi wzorce i przykłady istotne dla określonej dziedziny lub tematu. W ten sposób możesz dopasować jego wyniki do domeny docelowej.
Takie dostrojenie umożliwia modelowi generowanie bardziej odpowiednich kontekstowo i dokładnych odpowiedzi. Jest niezbędny w specjalistycznych zastosowaniach, takich jak medycyna, prawo czy finanse.
Szybka inżynieria
Projekt podpowiedzi odgrywa kluczową rolę w łagodzeniu halucynacji. Jasne, kontekstowe podpowiedzi skuteczniej kierują modelem AI. Mogą ograniczyć błędne przekonania i niejasności dotyczące sztucznej inteligencji oraz ukierunkować model na generowanie odpowiednich i dokładnych odpowiedzi.
Jest mniej prawdopodobne, że Twój model wygeneruje nieistotne lub nieprawidłowe wyniki, jeśli jasno określisz potrzeby informacyjne i zapewnisz niezbędny kontekst.
Zaawansowane strategie łagodzenia halucynacji
Możesz wykorzystać trzy zaawansowane metody, aby zmniejszyć halucynacje AI w dużych modelach językowych, które obejmują:
Generacja wzmocniona odzyskiwaniem (RAG)
Metoda ta łączy możliwości generatywne LLM z wektorową bazą danych, która działa jako baza wiedzy. Po wprowadzeniu zapytania model konwertuje je na wektor semantyczny i pobiera dokumenty z podobnymi wektorami.
Następnie LLM wykorzystuje te dokumenty i oryginalne zapytanie do wygenerowania dokładniejszej i odpowiedniej kontekstowo odpowiedzi. RAG zasadniczo wyposaża LLM w formę pamięć długoterminowa. Umożliwia to LLM dostęp do danych zewnętrznych i ich integrację.
Rozumowanie za pomocą podpowiedzi w postaci łańcucha myśli
LLM wyróżniają się zadaniami takimi jak przewidywanie słów, podsumowywanie informacji i ekstrakcja danych dzięki postępowi w transformatorach. Mogą także angażować się w planowanie i złożone rozumowanie.
Podpowiadanie na podstawie łańcucha myślowego pomaga LLM rozbić wieloetapowe problemy na łatwiejsze do opanowania etapy. Poprawia ich zdolność do rozwiązywania złożonych zadań rozumowania. Metodę tę udoskonalono poprzez włączenie przykładów z bazy danych wektorów, która zapewnia dodatkowy kontekst i przykłady do wykorzystania przez LLM. Uzyskane odpowiedzi są dokładne i zawierają uzasadnienie, które jest następnie przechowywane w bazie danych wektorów, aby ulepszyć przyszłe odpowiedzi.
Zapytania iteracyjne
Proces ten obejmuje agenta AI ułatwiającego iteracyjne interakcje między LLM a bazą danych wektorowych. Agent zadaje pytanie w bazie danych, udoskonala wyszukiwanie w oparciu o znalezione podobne pytania, a następnie podsumowuje odpowiedzi.
Jeśli uznasz, że podsumowana odpowiedź jest niezadowalająca, proces jest powtarzany. Metoda ta, na przykładzie Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE), poprawia jakość ostatecznej odpowiedzi poprzez stopniowe udoskonalanie zapytania i odpowiedzi w wielu iteracjach.
Wnioski
Pokonanie halucynacji w modelach AI wymaga wieloaspektowego podejścia. Musi łączyć dostosowania techniczne z zaawansowanymi strategiami rozumowania. Integracja metod łagodzenia może znacznie zwiększyć dokładność i niezawodność reakcji sztucznej inteligencji. Strategie te rozwiązują bezpośrednie problemy związane z halucynacjami sztucznej inteligencji i torują drogę dla bardziej niezawodnych i godnych zaufania systemów sztucznej inteligencji w przyszłości.
