Галлюцинации (у людей с низким уровнем образования)

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT и другие, предназначены для генерации текста на основе паттернов, выученных из огромных наборов данных. Однако иногда эти модели могут выдавать информацию, которая кажется фактической, но полностью сфабрикована или неточна. Это явление известно как "галлюцинация" в LLM. Галлюцинация возникает, когда модель генерирует контент, не основанный на данных, на которых она обучалась, или отклоняющийся от предполагаемого вывода.

Понимание того, что такое галлюцинации у LLM

Галлюцинация возникает из-за вероятностной природы LLM. Эти модели предсказывают следующее слово в последовательности, основываясь на вероятности, полученной из обучающих данных. Иногда этот процесс может приводить к выводам, которые звучат правдоподобно, но являются ложными. Галлюцинации могут варьироваться от незначительных неточностей до полностью сфабрикованных фактов, событий или цитат.

Например:

• LLM может уверенно заявить, что историческая личность родилась в определенном году, даже если дата неверна.
• Он может сфабриковать ссылку на несуществующую научную работу, когда его попросят привести цитаты.

Галлюцинации особенно опасны в приложениях, где точность и надежность имеют решающее значение, например в здравоохранении, юриспруденции или научных исследованиях. Узнай больше о более широких последствиях этики ИИ и о том, как важно обеспечить ответственное развитие ИИ.

Причины возникновения галлюцинаций

Галлюцинация может быть следствием нескольких факторов:

1. Ограниченность тренировочных данных: Модель может не иметь достаточно точных данных по конкретной теме, что заставляет ее "угадывать", основываясь на неполной или несвязанной информации.
2. Чрезмерное обобщение: LLM могут чрезмерно обобщать или применять шаблоны из обучающих данных к контекстам, где они неуместны.
3. Неоднозначность подсказки: если подсказка неясна или слишком широка, модель может генерировать нерелевантные или сфабрикованные ответы.
4. Дизайн модели: Архитектура, лежащая в основе LLM, таких как Transformers, сосредоточена на лингвистической связности, а не на фактической точности. Узнай больше об архитектуре трансформеров и их применении.

Реальные примеры галлюцинаций

Пример 1: медицинский диагноз

LLM, используемый в медицинском чатботе, может неверно предложить лечение, основываясь на галлюцинаторных симптомах или рекомендациях. Например, он может порекомендовать несуществующее лекарство для лечения конкретного заболевания. Чтобы смягчить эту проблему, разработчики интегрируют объяснимый ИИ (XAI), чтобы обеспечить прозрачность и прослеживаемость предложений, генерируемых ИИ.

Пример 2: Юридическая помощь

При создании юридических документов магистр может сфабриковать прецедентное право или неправильно процитировать законодательные акты. Это особенно проблематично в приложениях, где юристы полагаются на точные прецеденты. Использование методов, основанных на поиске, таких как Retrieval Augmented Generation (RAG), может помочь обосновать ответы в проверенных документах.

Устранение галлюцинаций

Техники уменьшения галлюцинаций

1. Улучшенное курирование данных: Предоставление разнообразных и качественных обучающих наборов данных снижает вероятность возникновения галлюцинаций. Например, наборы данных, предназначенные для приложений машинного обучения (ML), часто подвергаются тщательной проверке для обеспечения точности.
2. Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF): Этот подход позволяет точно настроить модели, используя обратную связь с человеком, чтобы привести результаты в соответствие с желаемыми и фактическими ответами.
3. Разработка подсказок: Создание точных и конкретных подсказок может направить модель к более точным результатам. Узнай больше о разработке подсказок и их роли в оптимизации работы LLM.
4. Интеграция внешних знаний: Включение внешних баз знаний или API гарантирует, что модель сможет получить доступ к актуальной и точной информации во время умозаключений.

Инструменты и фреймворки

• OpenAI и другие организации активно исследуют методы обнаружения и минимизации галлюцинаций в своих моделях. Например, GPT-4 от OpenAI включает механизмы для уменьшения фактических неточностей.

Применение и риски

Хотя галлюцинации создают проблемы, они также имеют творческое применение. В таких областях, как создание историй или контента, галлюцинации могут способствовать инновациям, генерируя образные или спекулятивные идеи. Однако в критически важных приложениях, таких как здравоохранение или самодвижущиеся автомобили, галлюцинации могут привести к серьезным последствиям, включая дезинформацию или угрозу безопасности.

Будущие направления

Решение проблемы галлюцинаций требует прогресса как в обучении моделей, так и в их оценке. Такие методы, как интеграция объяснимого ИИ и разработка моделей, специфичных для конкретной области, являются многообещающими путями. Кроме того, такие платформы, как Ultralytics HUB, позволяют разработчикам экспериментировать с современными ИИ-решениями, уделяя особое внимание надежным методам оценки и внедрения.

Понимая и смягчая галлюцинации, мы сможем раскрыть весь потенциал LLM, одновременно обеспечивая надежность и достоверность их результатов в реальных приложениях.