AI халюцинациите се отнасят до случаи, когато AI модели, особено големи езикови модели (LLM), генерират информация, която изглежда вярна, но е неправилна или несвързана с входа. Това явление създава значителни предизвикателства, тъй като може да доведе до разпространение на невярна или подвеждаща информация.
Тези халюцинации не са случайни грешки, а често са резултат от:
- Сложните взаимодействия на данните, върху които обучавате моделите,
- Дизайнът на модела,
- Как моделът интерпретира подканите.
По този начин справянето с AI халюцинациите става критично за надеждността и надеждността на AI системите. Това е от съществено значение в приложения, където се нуждаете от точност и фактическа коректност. Нека разберем това по-подробно.
Причини за AI халюцинации
AI халюцинациите могат да произтичат от различни фактори, като например:
Погрешни тълкувания на AI поради лоши данни за обучение
Качеството, разнообразието и представителността на данните за обучение оказват влияние върху начина, по който AI моделите интерпретират и реагират на входящи данни. Неадекватните или пристрастни данни за обучение могат да доведат до AI модели, генериращи фалшиви или подвеждащи резултати. Изборът на правилните данни за обучение е от съществено значение за да се гарантира, че моделът има балансирано и цялостно разбиране на предмета.
Грешки в машинното обучение от прекомерно оборудване
Прекомерно напасване възниква, когато AI модел се обучава на ограничен набор от данни. Това кара модела да запаметява конкретни входове и изходи, вместо да се учи да обобщава. Тази липса на обобщение може да накара модела да произведе халюцинации при среща с нови данни.
Грешки при тълкуване на AI с идиоми или жаргон
AI моделите може да се борят с идиоми или жаргонни изрази, които не са срещали в своите данни за обучение. Това непознаване може да доведе до аномалии в изхода на AI.
Изкривяване на AI данни от противникови атаки
Съперническите атаки, включващи подкани, умишлено предназначени да подведат или объркат ИИ, могат да провокират халюцинации. Тези атаки използват уязвимостите в дизайна и обучението на модела.
Лошо бързо инженерство
Начинът, по който структурирате и представяте подкани към AI модел, може значително да повлияе на неговите резултати. Неясните или двусмислени подкани могат да доведат до халюцинации на модела или до генериране на неуместна или неправилна информация. Обратно, добре изградените подкани, които предоставят ясен контекст и насока, могат да насочат модела към генериране на по-точни и подходящи отговори.
Техники за намаляване на AI халюцинациите
Намаляването на халюцинациите в AI моделите, особено в големите езикови модели, включва комбинация от технически стратегии:
Регулиране на параметрите на модела
Задаването на температурния параметър на 0 може да доведе до по-точни резултати. Температурата контролира произволността в генерирането на отговор на модела. По-ниската температура означава, че моделът може да избере най-вероятните думи и фрази за по-предвидими и надеждни резултати. Тази корекция е особено ценна за задачи, изискващи фактическа точност и последователност.
Външни бази знания
Използването на външни източници на данни за проверка може значително да намали генериращите грешки. Той може да препраща към тези външни данни, когато генерира отговори, като предоставя на модела актуална и проверена информация. Този подход трансформира чисто генеративния проблем в по-ясна задача за търсене или обобщаване, основана на предоставените данни.
Инструменти като Perplexity.ai и You.com демонстрират ефективността на този метод чрез синтезиране на LLM резултати с разнообразни данни извлечени от външни източници.
Фина настройка с данни, специфични за домейна
Моделите за обучение с данни, специфични за домейна, повишават тяхната точност и намаляват халюцинациите. Този процес излага модела на модели и примери, свързани с конкретна област или тема. По този начин можете да приведете в съответствие неговите резултати с целевия домейн.
Такава фина настройка позволява на модела да генерира по-контекстуално подходящи и точни отговори. Това е от съществено значение в специализирани приложения като медицина, право или финанси.
Бърз инженеринг
Дизайнът на подканите играе ключова роля за смекчаване на халюцинациите. Ясни, богати на контекст подкани насочват по-ефективно AI модела. Те могат да намалят погрешните схващания и двусмислията на AI и да насочат модела към генериране на подходящи и точни отговори.
Вашият модел е по-малко вероятно да произведе неуместни или неправилни резултати, ако посочите ясно информационните нужди и предоставите необходимия контекст.
Усъвършенствани стратегии за смекчаване на халюцинациите
Можете да използвате три усъвършенствани метода за намаляване на AI халюцинациите в големи езикови модели, които включват:
Генериране с разширено извличане (RAG)
Този метод съчетава генеративните възможности на LLMs с векторна база данни, която действа като база от знания. Когато се въведе заявка, моделът я преобразува в семантичен вектор и извлича документи с подобни вектори.
След това LLM използва тези документи и оригиналната заявка, за да генерира по-точен и контекстуално подходящ отговор. RAG по същество оборудва LLM с форма на дългосрочна памет. Това позволява на LLM достъп и интегриране на външни данни.
Разсъждение с подсказване по веригата от мисли
LLM се справят отлично със задачи като предсказване на думи, обобщаване на информация и извличане на данни благодарение на напредъка в трансформаторите. Те също могат да участват в планиране и сложни разсъждения.
Подсказването на веригата от мисли помага на магистърите по право да разделят многоетапните проблеми на по-управляеми стъпки. Подобрява способността им да решават сложни задачи за разсъждение. Този метод е подобрен чрез включване на примери от векторна база данни, която предоставя допълнителен контекст и примери, на които LLM да черпи. Получените отговори са точни и включват мотивите зад тях, допълнително съхранени във векторната база данни за подобряване на бъдещите отговори.
Итеративно запитване
Този процес включва AI агент, улесняващ итеративни взаимодействия между LLM и векторна база данни. Агентът прави заявка в базата данни с въпрос, прецизира търсенето въз основа на извлечени подобни въпроси и след това обобщава отговорите.
Ако намирате обобщения отговор за незадоволителен, процесът се повтаря. Този метод, илюстриран чрез генериране на активно извличане с перспектива (FLARE), подобрява качеството на крайния отговор чрез прогресивно прецизиране на заявката и отговора чрез множество итерации.
Заключение
Преодоляването на халюцинациите в AI моделите изисква многостранен подход. Той трябва да съчетава технически корекции с усъвършенствани стратегии за разсъждение. Интегрирането на методи за смекчаване може значително да подобри точността и надеждността на отговорите на AI. Тези стратегии се занимават с непосредствените проблеми на AI халюцинациите и проправят пътя за по-стабилни и надеждни AI системи в бъдеще.
