Alucinación (en los LLM)

Por qué se producen las alucinaciones

Los LLM, a menudo construidos sobre arquitecturas como el Transformer, son fundamentalmente modelos probabilísticos. Aprenden patrones y relaciones a partir de grandes cantidades de datos de texto durante el entrenamiento. Sin embargo, carecen de verdadera comprensión o conciencia. Las alucinaciones pueden deberse a varios factores:

• Limitaciones de los datos de entrenamiento: El modelo puede haberse entrenado con datos ruidosos, sesgados o incompletos, lo que le lleva a generar afirmaciones plausibles pero falsas. La calidad de los datos de entrenamiento influye significativamente en la fiabilidad de los resultados.
• Arquitectura del modelo: La naturaleza inherente a la predicción de secuencias puede llevar a los modelos a dar prioridad a la fluidez sobre la precisión factual, a veces "inventando" detalles para completar un patrón.
• Estrategia de descodificación: El método utilizado para seleccionar el siguiente token durante la generación (por ejemplo, búsqueda codiciosa frente a búsqueda por haz) puede influir en la probabilidad de alucinaciones.
• Falta de fundamentación: Los modelos suelen carecer de acceso directo a información verificable en tiempo real o de un mecanismo para fundamentar sus afirmaciones en bases de conocimiento externas, a menos que se diseñen específicamente con sistemas como la Generación Mejorada por Recuperación (RAG).
• Ambigüedad de las instrucciones: Las indicaciones vagas o mal construidas pueden llevar al modelo por caminos de generación no deseados. La ingeniería eficaz de las instrucciones es clave.

Ejemplos reales e impacto

Las alucinaciones pueden manifestarse de diversas formas, y plantear riesgos como difundir información errónea o erosionar la confianza de los usuarios.

1. Citaciones legales ficticias: En un incidente ampliamente difundido, los abogados utilizaron un chatbot para la investigación jurídica, que generó citas de casos totalmente inventadas que se presentaron en un expediente judicial. Esto pone de relieve el peligro de confiar en los LLM para obtener información crítica sin verificarla.
2. Biografías inventadas: Un LLM al que se le pida una biografía de una persona poco conocida puede inventarse detalles sobre su vida, educación o logros, mezclando hechos reales con afirmaciones verosímiles pero falsas. Esto puede ser especialmente problemático en campos como el periodismo o la investigación académica.

El impacto va más allá de los simples errores; pone en tela de juicio la fiabilidad de los sistemas de IA, especialmente a medida que se integran en motores de búsqueda, asistentes virtuales y herramientas de creación de contenidos. Abordar este problema es un reto fundamental para la ética y la seguridad de la IA.

Distinguir las alucinaciones

Es importante diferenciar las alucinaciones de otros tipos de errores:

• Sesgo: Las alucinaciones son distintas del sesgo en la IA, que refleja sesgos sistemáticos aprendidos de los datos de entrenamiento (por ejemplo, perpetuar estereotipos). Las alucinaciones suelen ser fabricaciones más aleatorias y sin sentido.
• Errores simples: Un modelo puede cometer un error factual basado en información obsoleta en su conjunto de entrenamiento. Una alucinación, sin embargo, implica generar información que probablemente nunca existió en los datos de entrenamiento.
• Sobreadaptación: Mientras que la sobreadaptación implica que un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no consigue generalizar, las alucinaciones tienen más que ver con la generación de contenido novedoso e incorrecto.

Estrategias de mitigación

Los investigadores e ingenieros están desarrollando activamente métodos para reducir las alucinaciones LLM:

• Mejorar los datos de entrenamiento: Conservación de conjuntos de datos de mayor calidad, diversidad y veracidad.
• Generación Recuperada-Aumentada (RAG): Integrar fuentes de conocimiento externas para fundamentar las respuestas en hechos verificables. Comprueba cómo funciona la RAG en la práctica con herramientas como LangChain.
• Ajuste fino: Adaptación de modelos preentrenados a conjuntos de datos específicos y de alta calidad mediante técnicas como el ajuste fino o el ajuste fino eficiente de parámetros (PEFT).
• Ingeniería de instrucciones: Diseñar indicaciones que guíen al modelo hacia respuestas objetivas y contextualmente relevantes.
• Capas de comprobación de hechos: Implementar pasos de post-procesamiento para verificar las afirmaciones generadas con fuentes de confianza.
• Puntuación de confianza: Entrenar modelos para que emitan un nivel de confianza para sus afirmaciones, aunque esto sigue siendo un reto. Las técnicas relacionadas con la IA explicable (XAI) pueden ayudar a comprender la certeza de los modelos.

Comprender y mitigar las alucinaciones es vital para construir sistemas de IA fiables que puedan integrarse con seguridad en diversas aplicaciones, desde simples chatbots a complejas herramientas utilizadas en flujos de trabajo de aprendizaje automático y tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN ). La investigación y el desarrollo continuos, incluidas plataformas como Ultralytics HUB, que facilitan la gestión y evaluación de modelos, son esenciales en este esfuerzo continuo.