Svelare il mistero delle allucinazioni di LLM: cause, impatti e strategie di mitigazione

Le allucinazioni nei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) si riferiscono agli output che si discostano dai fatti o dalla logica contestuale. Queste possono variare da piccole incoerenze a dichiarazioni completamente fabbricate o contraddittorie. Le allucinazioni possono essere categorizzate a diversi livelli di granularità, tra cui:

1. Contraddizione della frase: Quando un LLM genera una frase che contraddice una frase precedente.
2. Contraddizione del prompt: Quando la frase generata contraddice il prompt originale.
3. Contraddizioni fattuali: Quando l'LLM fornisce informazioni che sono fattualmente errate.
4. Informazioni prive di senso o irrilevanti: Quando l'LLM include informazioni che non sono rilevanti per il contesto.

Le allucinazioni nei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) possono essere categorizzate a diversi livelli di granularità:

1. Contraddizione della frase: Questo è il tipo più semplice di allucinazione, in cui un LLM genera una frase che contraddice una frase precedente.

2. Contraddizione del prompt: In questo caso, la frase generata contraddice il prompt originale utilizzato per generare l'output.

3. Contraddizioni fattuali: Queste sono allucinazioni in cui l'LLM fornisce informazioni fattualmente errate, come affermare che Barack Obama è stato il primo presidente degli Stati Uniti.

4. Allucinazioni prive di senso o irrilevanti: In questi casi, l'LLM genera informazioni completamente non correlate o irrilevanti per il contesto, come affermare che "Parigi è anche il nome di una famosa cantante" dopo essere stato interrogato sulla capitale della Francia.

Le allucinazioni nei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) possono verificarsi a causa di diversi fattori, tra cui:

1. Qualità dei dati: Gli LLM sono addestrati su grandi corpora di dati testuali, che possono contenere rumore, errori, bias o incoerenze. Ciò può portare il modello a generalizzare da informazioni imprecise o irrilevanti, risultando in allucinazioni.

2. Metodi di generazione: Le tecniche utilizzate per generare il testo, come la ricerca a fascio, il campionamento, la stima della massima verosimiglianza o l'apprendimento per rinforzo, possono introdurre bias e compromessi tra fluidità, diversità, coerenza, creatività, accuratezza e novità, contribuendo alle allucinazioni.

3. Contesto di input: Le informazioni fornite nel prompt di input possono guidare l'output del modello, ma se il contesto è poco chiaro, incoerente o contraddittorio, può confondere o fuorviare il modello, portando a allucinazioni.

Per minimizzare le allucinazioni nei modelli di linguaggio su larga scala (LLM), possono essere impiegate diverse strategie:

1. Fornire prompt chiari e specifici: Più il prompt di input è preciso e dettagliato, più è probabile che l'LLM generi output rilevanti e accurati. Invece di porre domande generiche, fornire istruzioni specifiche che trasmettano chiaramente le informazioni attese.

2. Impiegare strategie di mitigazione attiva: Utilizzare le impostazioni e i parametri dell'LLM per controllare il processo di generazione. Ad esempio, regolare il parametro di temperatura può bilanciare la casualità e la creatività dell'output, con temperature più basse che producono risposte più conservative e focalizzate.

3. Sfruttare il prompting multi-shot: Presentare all'LLM più esempi del formato di output desiderato o del contesto, per preparare il modello a riconoscere più efficacemente il modello o il contesto. Ciò può essere particolarmente utile per attività che richiedono un formato di output specifico, come la generazione di codice, la scrittura di poesie o la risposta a domande in uno stile particolare.