A mesterséges intelligencia hallucinációi azokra az esetekre utalnak, amikor a mesterséges intelligencia modellek, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) igaznak tűnő, de helytelen vagy a bemenethez nem kapcsolódó információkat generálnak. Ez a jelenség jelentős kihívásokat jelent, mivel hamis vagy félrevezető információk terjesztéséhez vezethet.
Ezek a hallucinációk nem véletlenszerű hibák, hanem gyakran a következőkből származnak:
- A modelleket betanított adatok összetett kölcsönhatásai,
- A modell kialakítása,
- Hogyan értelmezi a modell a promptokat.
Így a mesterséges intelligencia hallucinációinak kezelése kritikus fontosságúvá válik az AI-rendszerek megbízhatósága és megbízhatósága szempontjából. Ez elengedhetetlen azokban az alkalmazásokban, ahol pontosságra és tényszerűségre van szükség. Értsük meg ezt részletesebben.
Az AI hallucinációk okai
A mesterséges intelligencia hallucinációi különböző tényezőkből fakadhatnak, például:
AI félreértelmezések a gyenge képzési adatok miatt
A képzési adatok minősége, sokfélesége és reprezentativitása hatással van arra, hogy az AI-modellek hogyan értelmezik és reagálnak a bemenetekre. A nem megfelelő vagy elfogult képzési adatok AI modellekhez vezethetnek, amelyek hamis vagy félrevezető kimeneteket generálnak. A megfelelő edzési adatok kiválasztása elengedhetetlen annak biztosítása érdekében, hogy a modell kiegyensúlyozott és átfogó megértése legyen a témakörben.
Gépi tanulási hibák túlillesztésből
A túlillesztés akkor fordul elő, amikor egy mesterséges intelligencia-modellt egy korlátozott adatkészletre tanítanak. Ez arra készteti a modellt, hogy memorizálja a konkrét bemeneteket és kimeneteket, ahelyett, hogy megtanulna általánosítani. Az általánosítás hiánya miatt a modell hallucinációkat produkál, amikor új adatokkal találkozik.
AI értelmezési hibák idiómákkal vagy szlenggel
Az AI-modellek olyan idiómákkal vagy szlengkifejezésekkel küzdhetnek, amelyekkel nem találkoztak a képzési adataikban. Ez az ismeretlenség AI kimeneti anomáliákhoz vezethet.
AI adattorzulások ellenséges támadásokból
A szándékosan a mesterséges intelligencia félrevezetésére vagy megzavarására irányuló felszólításokat tartalmazó ellenséges támadások hallucinációkat válthatnak ki. Ezek a támadások a modell tervezési és képzési sebezhetőségeit használják ki.
Rossz azonnali tervezés
Az, hogy miként strukturálja és jeleníti meg a promptokat egy AI-modell számára, jelentősen befolyásolhatja annak kimeneteit. A homályos vagy kétértelmű felszólítások oda vezethetnek, hogy a modell hallucinál, vagy irreleváns vagy helytelen információkat közöl. Ezzel szemben a jól felépített felszólítások, amelyek világos kontextust és irányt adnak, irányíthatják a modellt, hogy pontosabb és relevánsabb válaszokat generáljon.
Technikák a mesterséges intelligencia hallucinációinak csökkentésére
A hallucinációk csökkentése a mesterséges intelligencia modellekben, különösen a nagy nyelvi modellekben, technikai stratégiák kombinációját foglalja magában:
Modellparaméterek beállítása
A hőmérsékleti paraméter 0-ra állítása pontosabb eredményeket adhat. A hőmérséklet szabályozza a véletlenszerűséget a modell válaszgenerálásában. Az alacsonyabb hőmérséklet azt jelenti, hogy a modell kiválaszthatja a legvalószínűbb szavakat és kifejezéseket a kiszámíthatóbb és megbízhatóbb kimenetek érdekében. Ez a beállítás különösen értékes a tényszerű pontosságot és következetességet igénylő feladatoknál.
Külső tudásbázisok
Külső adatforrások felhasználása az ellenőrzéshez jelentősen csökkentheti a generatív hibákat. Hivatkozni tud ezekre a külső adatokra a válaszok generálásakor azáltal, hogy naprakész és ellenőrzött információkkal látja el a modellt. Ez a megközelítés a tisztán generatív problémát egy egyszerűbb keresési vagy összegző feladattá alakítja át, amely a megadott adatokon alapul.
Az olyan eszközök, mint a Perplexity.ai és a You.com, demonstrálják ennek a módszernek a hatékonyságát az LLM-kimenetek szintetizálásával változatos adatok külső forrásból származnak.
Finomhangolás tartományspecifikus adatokkal
A tartományspecifikus adatokkal rendelkező képzési modellek növelik a pontosságukat és csökkentik a hallucinációkat. Ez a folyamat egy adott területre vagy témára vonatkozó mintáknak és példáknak teszi ki a modellt. Így a kimeneteit a céltartományhoz igazíthatja.
Az ilyen finomhangolás lehetővé teszi a modell számára, hogy kontextusnak megfelelőbb és pontosabb válaszokat generáljon. Elengedhetetlen olyan speciális alkalmazásokban, mint az orvostudomány, a jog vagy a pénzügy.
Prompt Engineering
A felszólítások kialakítása kulcsszerepet játszik a hallucinációk enyhítésében. A világos, kontextusban gazdag utasítások hatékonyabban irányítják az AI-modellt. Csökkenthetik a mesterséges intelligencia félreértéseit és kétértelműségét, és a modellt releváns és pontos válaszok generálása felé irányíthatják.
A modell kevésbé valószínű, hogy irreleváns vagy helytelen kimeneteket produkál, ha egyértelműen meghatározza az információigényeket, és megadja a szükséges kontextust.
Speciális stratégiák a hallucinációk enyhítésére
Három fejlett módszert használhat a mesterséges intelligencia hallucinációinak csökkentésére nagy nyelvi modellekben, amelyek a következők:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Ez a módszer egyesíti az LLM-ek generatív képességeit egy tudásbázisként működő vektoradatbázissal. Lekérdezés bevitelekor a modell szemantikai vektorokká alakítja azt, és lekéri a hasonló vektorokkal rendelkező dokumentumokat.
Az LLM ezután ezeket a dokumentumokat és az eredeti lekérdezést használja fel pontosabb és kontextus szempontjából relevánsabb válasz generálására. A RAG lényegében felvértezi az LLM-et egy formával hosszú távú memória. Ez lehetővé teszi az LLM számára a külső adatok elérését és integrálását.
Érvelés a gondolatlánc-felhívással
Az LLM-ek a transzformátorok fejlődésének köszönhetően olyan feladatokban jeleskednek, mint a szó előrejelzése, az információk összegzése és az adatkinyerés. Tervezésben és összetett érvelésben is részt vehetnek.
A gondolatlánc-felhívás segít az LLM-eknek a többlépcsős problémákat jobban kezelhető lépésekre bontani. Javítja az összetett érvelési feladatok megoldására való képességüket. Ezt a módszert a vektoradatbázisból származó példák beépítése javítja, amely további kontextust és példákat biztosít az LLM számára. Az eredményül kapott válaszok pontosak, és tartalmazzák a mögöttük meghúzódó érvelést, amelyeket tovább tárolnak a vektoros adatbázisban a jövőbeli válaszok javítása érdekében.
Iteratív lekérdezés
Ez a folyamat egy AI-ügynököt foglal magában, amely elősegíti az LLM és a vektoradatbázis közötti iteratív interakciókat. Az ügynök egy kérdéssel lekérdezi az adatbázist, a lekérdezett hasonló kérdések alapján finomítja a keresést, majd összegzi a válaszokat.
Ha az összefoglaló választ nem találja kielégítőnek, a folyamat megismétlődik. Ez a módszer, amelyre a Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE) példa, javítja a végső válasz minőségét azáltal, hogy több iteráción keresztül fokozatosan finomítja a lekérdezést és a választ.
Következtetés
Az AI-modellek hallucinációinak leküzdése sokoldalú megközelítést igényel. A technikai kiigazításokat a fejlett érvelési stratégiákkal kell ötvöznie. A mérséklő módszerek integrálása jelentősen növelheti az AI-válaszok pontosságát és megbízhatóságát. Ezek a stratégiák a mesterséges intelligencia hallucinációinak azonnali problémáit kezelik, és megteremtik az utat a robusztusabb és megbízhatóbb AI-rendszerek számára a jövőben.
