Галлюцинации ИИ относятся к случаям, когда модели ИИ, особенно модели большого языка (LLM), генерируют информацию, которая кажется правдивой, но неверна или не связана с входными данными. Это явление создает серьезные проблемы, поскольку может привести к распространению ложной или вводящей в заблуждение информации.
Эти галлюцинации не являются случайными ошибками, а часто возникают в результате:
- Сложные взаимодействия данных, на которых вы обучаете модели,
- Дизайн модели,
- Как модель интерпретирует подсказки.
Таким образом, борьба с галлюцинациями ИИ становится критически важной для надежности и достоверности систем ИИ. Это важно в приложениях, где вам нужна точность и достоверность фактов. Давайте разберемся в этом более подробно.
Причины галлюцинаций ИИ
Галлюцинации ИИ могут быть вызваны различными факторами, такими как:
Неверные интерпретации ИИ из-за плохих обучающих данных
Качество, разнообразие и репрезентативность обучающих данных влияют на то, как модели ИИ интерпретируют входные данные и реагируют на них. Неадекватные или предвзятые данные обучения могут привести к тому, что модели ИИ будут генерировать ложные или вводящие в заблуждение выходные данные. Выбор правильных данных для обучения имеет важное значение обеспечить, чтобы модель имела сбалансированное и всестороннее понимание предмета.
Ошибки машинного обучения из-за переобучения
Чрезмерная подгонка происходит, когда модель ИИ обучается на ограниченном наборе данных. Это заставляет модель запоминать конкретные входные и выходные данные, а не учиться обобщать. Отсутствие обобщения может привести к тому, что модель будет вызывать галлюцинации при обнаружении новых данных.
Ошибки интерпретации ИИ идиом или сленга
Модели ИИ могут испытывать трудности с идиомами или жаргонными выражениями, с которыми они не сталкивались в своих обучающих данных. Это незнакомство может привести к аномалиям выходных данных ИИ.
Искажения данных ИИ в результате состязательных атак
Состязательные атаки с использованием подсказок, намеренно созданных для того, чтобы ввести в заблуждение или запутать ИИ, могут спровоцировать галлюцинации. Эти атаки используют уязвимости конструкции и обучения модели.
Плохое оперативное проектирование
То, как вы структурируете и представляете подсказки модели ИИ, может существенно повлиять на ее результаты. Расплывчатые или двусмысленные подсказки могут привести к галлюцинациям модели или к выдаче нерелевантной или неверной информации. И наоборот, хорошо продуманные подсказки, которые обеспечивают четкий контекст и направление, могут помочь модели генерировать более точные и релевантные ответы.
Методы уменьшения галлюцинаций ИИ
Уменьшение галлюцинаций в моделях ИИ, особенно в больших языковых моделях, предполагает сочетание технических стратегий:
Настройка параметров модели
Установка параметра температуры на 0 может дать более точные результаты. Температура контролирует случайность в генерации ответа модели. Более низкая температура означает, что модель может выбирать наиболее вероятные слова и фразы для получения более предсказуемых и надежных результатов. Эта настройка особенно ценна для задач, требующих фактической точности и последовательности.
Внешние базы знаний
Использование внешних источников данных для проверки может значительно уменьшить порождающие ошибки. Он может ссылаться на эти внешние данные при формировании ответов, предоставляя модели актуальную и проверенную информацию. Этот подход превращает чисто генеративную задачу в более простую задачу поиска или обобщения, основанную на предоставленных данных.
Такие инструменты, как Perplexity.ai и You.com, демонстрируют эффективность этого метода, синтезируя результаты LLM с разнообразные данные получено из внешних источников.
Точная настройка с использованием данных, специфичных для предметной области
Модели обучения с использованием данных, специфичных для предметной области, повышают их точность и уменьшают галлюцинации. Этот процесс раскрывает в модели шаблоны и примеры, относящиеся к конкретной области или теме. Таким образом, вы можете согласовать его выходные данные с целевым доменом.
Такая тонкая настройка позволяет модели генерировать более контекстуально соответствующие и точные ответы. Это важно в специализированных приложениях, таких как медицина, право или финансы.
Быстрый инжиниринг
Дизайн подсказок играет ключевую роль в смягчении галлюцинаций. Четкие, контекстно-ориентированные подсказки более эффективно управляют моделью ИИ. Они могут уменьшить ошибочные представления и двусмысленности ИИ и направить модель на создание релевантных и точных ответов.
Ваша модель с меньшей вероятностью будет давать нерелевантные или неправильные результаты, если вы четко укажете потребности в информации и предоставите необходимый контекст.
Передовые стратегии уменьшения галлюцинаций
Вы можете использовать три передовых метода для уменьшения галлюцинаций ИИ в больших языковых моделях, в том числе:
Поисково-дополненная генерация (RAG)
Этот метод сочетает в себе генеративные возможности LLM с векторной базой данных, которая действует как база знаний. При вводе запроса модель преобразует его в семантический вектор и извлекает документы со схожими векторами.
Затем LLM использует эти документы и исходный запрос для создания более точного и контекстуально релевантного ответа. RAG, по сути, снабжает LLM формой Долгосрочная память. Это позволяет LLM получать доступ к внешним данным и интегрировать их.
Рассуждение с помощью цепочки мыслей
LLM преуспевают в таких задачах, как предсказание слов, обобщение информации и извлечение данных, благодаря достижениям в области преобразователей. Они также могут заниматься планированием и сложными рассуждениями.
Подсказки по цепочке мыслей помогают специалистам LLM разбивать многоэтапные проблемы на более управляемые этапы. Это улучшает их способность решать сложные логические задачи. Этот метод усовершенствован за счет включения примеров из базы данных векторов, которая предоставляет дополнительный контекст и примеры для LLM. Полученные ответы являются точными и включают обоснование, которое в дальнейшем сохраняется в базе данных векторов для улучшения будущих ответов.
Итеративный запрос
В этом процессе участвует агент искусственного интеллекта, обеспечивающий итеративное взаимодействие между LLM и базой данных векторов. Агент запрашивает базу данных с вопросом, уточняет поиск на основе полученных похожих вопросов, а затем суммирует ответы.
Если обобщенный ответ вас не устраивает, процесс повторяется. Этот метод, примером которого является перспективная генерация активного извлечения (FLARE), повышает качество окончательного ответа за счет постепенного уточнения запроса и ответа посредством нескольких итераций.
Заключение
Преодоление галлюцинаций в моделях ИИ требует многогранного подхода. Он должен сочетать технические корректировки с передовыми стратегиями рассуждения. Интеграция методов смягчения последствий может значительно повысить точность и надежность ответов ИИ. Эти стратегии решают насущные проблемы галлюцинаций ИИ и открывают путь к более надежным и надежным системам ИИ в будущем.
