פענוח התעלומה של הזיות LLM: סיבות, השפעות ואסטרטגיות להפחתה

הזיות במודלים של שפה גדולים (LLMs) מתייחסות לפלטים שסוטים מעובדות או מהיגיון ההקשר. אלה יכולים להיות טווח של אי-עקביות קלות ועד הצהרות מבודדות או סותרות לחלוטין. ניתן לקטלג הזיות ברמות שונות של פירוט, כולל:

1. סתירה בין משפטים: כאשר LLM מייצר משפט שסותר משפט קודם.
2. סתירה לפרומפט: כאשר המשפט המיוצר סותר את הפרומפט המקורי.
3. סתירות עובדתיות: כאשר ה-LLM מספק מידע שהוא שגוי מבחינה עובדתית.
4. מידע חסר הגיון או לא רלוונטי: כאשר ה-LLM כולל מידע שאינו רלוונטי להקשר.

הגורמים להזיות ב-LLMs אינם ברורים לחלוטין, אך ניתן לייחס אותם לגורמים כמו:

1. איכות הנתונים: LLMs מאומנים על מאגרי טקסט גדולים שעשויים להכיל רעש, שגיאות, הטיות או אי-עקביות.
2. שיטת הייצור: הטכניקות הספציפיות שבהן משתמשים LLMs לייצור טקסט, כמו חיפוש קרן, דגימה או למידה מחזקת, יכולות להכניס הטיות וקשרים.
3. הקשר הקלט: פרומפטים לא ברורים, לא עקביים או סותרים יכולים להטעות או להבלבל את ה-LLM.

כדי למזער הזיות בפלטי LLM, משתמשים יכולים להשתמש באסטרטגיות כמו:

1. מתן פרומפטים ברורים וספציפיים: ככל שהפרומפט הקלט מדויק ומפורט יותר, כך סביר יותר שה-LLM יייצר פלטים רלוונטיים ומדויקים.
2. שימוש באסטרטגיות מיטיגציה אקטיביות: התאמת פרמטרים של ה-LLM, כמו הגדרת הטמפרטורה, יכולה לשלוט באקראיות ובמגוון הפלט.
3. שימוש בפרומפטינג רב-שלבי: מתן דוגמאות מרובות של תבנית הפלט הרצויה או ההקשר יכול לעזור לה-LLM לזהות את הדפוס או ההקשר ביתר יעילות.

על ידי הבנת הגורמים להזיות וביישום אסטרטגיות אלה, משתמשים יכולים לנצל את הפוטנציאל האמיתי של LLMs תוך צמצום התרחשות של פלטים בלתי צפויים ובלתי מדויקים.