Het ontrafelen van het mysterie van LLM-hallucinaties: oorzaken, gevolgen en mitigatiestrategieën

Hallucinaties in grote taalmodellen (LLM's) verwijzen naar outputs die afwijken van feiten of contextuele logica. Deze kunnen variëren van kleine inconsistenties tot volledig gefabriceerde of tegenstrijdige verklaringen. Hallucinaties kunnen worden ingedeeld op verschillende niveaus van granulariteit, waaronder:

1. Zin Tegenspraak: Wanneer een LLM een zin genereert die tegenstrijdig is met een eerdere zin.
2. Prompt Tegenspraak: Wanneer de gegenereerde zin tegenstrijdig is met de oorspronkelijke prompt.
3. Feitelijke Tegenspraken: Wanneer de LLM informatie verstrekt die feitelijk onjuist is.
4. Onzinnige of Irrelevante Informatie: Wanneer de LLM informatie opneemt die niet relevant is voor de context.

De oorzaken van hallucinaties in LLM's zijn niet helemaal duidelijk, maar ze kunnen worden toegeschreven aan factoren zoals:

1. Datakwaliteit: LLM's worden getraind op grote corpora van tekst die ruis, fouten, vooroordelen of inconsistenties kunnen bevatten.
2. Generatiemethode: De specifieke technieken die LLM's gebruiken om tekst te genereren, zoals beam search, sampling of reinforcement learning, kunnen vooroordelen en afwegingen introduceren.
3. Invoercontekst: Onduidelijke, inconsistente of tegenstrijdige invoerprompts kunnen de LLM verwarren of misleiden.

Om hallucinaties in LLM-outputs te minimaliseren, kunnen gebruikers strategieën toepassen zoals:

1. Duidelijke en Specifieke Prompts Verstrekken: Hoe preciezer en gedetailleerder de invoerprompt, hoe waarschijnlijker het is dat de LLM relevante en accurate outputs genereert.
2. Actieve Mitigatie Strategieën Toepassen: Het aanpassen van de parameters van de LLM, zoals de temperatuurinstelling, kan de willekeurigheid en diversiteit van de output beheersen.
3. Multi-Shot Prompting Gebruiken: Het verstrekken van meerdere voorbeelden van het gewenste outputformaat of de context kan de LLM helpen het patroon of de context effectiever te herkennen.