كشف لغز هلوسات LLM: الأسباب والآثار واستراتيجيات التخفيف

الهلوسات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تشير إلى المخرجات التي تنحرف عن الحقائق أو المنطق السياقي. وقد تتراوح هذه من تناقضات طفيفة إلى بيانات مصنعة أو متناقضة تمامًا. ويمكن تصنيف الهلوسات على مستويات مختلفة من التفصيل، بما في ذلك:

1. تناقض الجملة: عندما ينشئ LLM جملة تتناقض مع جملة سابقة.
2. تناقض المطالبة: عندما تتناقض الجملة المولدة مع المطالبة الأصلية.
3. التناقضات الحقيقية: عندما يقدم LLM معلومات غير صحيحة حقيقيًا.
4. معلومات لا معنى لها أو غير ذات صلة: عندما يتضمن LLM معلومات لا علاقة لها بالسياق.

أسباب الهلوسات في LLMs ليست واضحة تمامًا، ولكن يمكن إرجاعها إلى عوامل مثل:

1. جودة البيانات: يتم تدريب LLMs على مجموعات كبيرة من النصوص قد تحتوي على ضوضاء وأخطاء وتحيزات أو تناقضات.
2. طريقة التوليد: التقنيات المحددة المستخدمة بواسطة LLMs لتوليد النص، مثل البحث الشعاعي أو أخذ العينات أو التعلم بالتعزيز، يمكن أن تُدخل تحيزات وتنازلات.
3. سياق الإدخال: المطالبات الغامضة أو المتناقضة أو المتناقضة يمكن أن تربك أو تضلل LLM.

للحد من الهلوسات في مخرجات LLM، يمكن للمستخدمين استخدام استراتيجيات مثل:

1. توفير مطالبات واضحة وتحديدية: كلما كان المطلب الإدخالي أكثر دقة وتفصيلاً، كان من المرجح أن ينشئ LLM مخرجات ذات صلة ودقيقة.
2. استخدام استراتيجيات التخفيف النشطة: ضبط معلمات LLM، مثل إعداد درجة الحرارة، يمكن أن يتحكم في عشوائية وتنوع المخرجات.
3. استخدام التعبئة متعددة الجولات: توفير LLM بأمثلة متعددة لتنسيق المخرجات المرغوب فيها أو السياق يمكن أن يساعده على التعرف على النمط أو السياق بشكل أكثر فعالية.

من خلال فهم أسباب الهلوسات وتطبيق هذه الاستراتيجيات، يمكن للمستخدمين استغلال الإمكانات الحقيقية لـ LLMs مع الحد من حدوث المخرجات غير المتوقعة والغير دقيقة.