Раскрытие тайны галлюцинаций LLM: причины, последствия и стратегии смягчения

Галлюцинации в крупных языковых моделях (LLM) относятся к выходным данным, которые отклоняются от фактов или контекстуальной логики. Они могут варьироваться от незначительных несоответствий до полностью сфабрикованных или противоречивых утверждений. Галлюцинации можно классифицировать по разным уровням детализации, включая:

1. Противоречие предложения: Когда LLM генерирует предложение, противоречащее предыдущему предложению.
2. Противоречие запроса: Когда сгенерированное предложение противоречит исходному запросу.
3. Фактические противоречия: Когда LLM предоставляет информацию, которая фактически неверна.
4. Бессмысленная или нерелевантная информация: Когда LLM включает информацию, не относящуюся к контексту.

Галлюцинации в крупных языковых моделях (LLM) можно классифицировать по разным уровням детализации:

1. Противоречие предложения: Это самый простой тип галлюцинации, когда LLM генерирует предложение, противоречащее предыдущему предложению.

2. Противоречие запроса: Здесь сгенерированное предложение противоречит исходному запросу, использованному для генерации вывода.

3. Фактические противоречия: Это галлюцинации, когда LLM предоставляет фактически неверную информацию, например, утверждая, что Барак Обама был первым президентом Соединенных Штатов.

4. Бессмысленные или нерелевантные галлюцинации: В этих случаях LLM генерирует информацию, которая полностью не связана или не относится к контексту, например, заявляя, что "Париж также является именем известного певца" после вопроса о столице Франции.

Галлюцинации в крупных языковых моделях (LLM) могут возникать по нескольким причинам, включая:

1. Качество данных: LLM обучаются на больших корпусах текстовых данных, которые могут содержать шум, ошибки, предвзятость или несоответствия. Это может привести к тому, что модель будет обобщать на основе неточной или нерелевантной информации, что приведет к галлюцинациям.

2. Методы генерации: Техники, используемые для генерации текста, такие как поиск с лучом, выборка, оценка максимального правдоподобия или обучение с подкреплением, могут вводить предвзятость и компромиссы между беглостью, разнообразием, связностью, творчеством, точностью и новизной, что способствует возникновению галлюцинаций.

3. Контекст ввода: Информация, предоставляемая во входном запросе, может направлять вывод модели, но если контекст неясен, непоследователен или противоречив, он может сбивать с толку или вводить в заблуждение модель, что приводит к галлюцинациям.

Для минимизации галлюцинаций в крупных языковых моделях (LLM) можно применять несколько стратегий:

1. Предоставляйте четкие и конкретные запросы: Чем точнее и подробнее входной запрос, тем вероятнее, что LLM сгенерирует релевантные и точные выходные данные. Вместо того, чтобы задавать широкие вопросы, предоставляйте конкретные инструкции, четко передающие ожидаемую информацию.

2. Используйте активные стратегии смягчения: Используйте настройки и параметры LLM для управления процессом генерации. Например, регулировка параметра температуры может сбалансировать случайность и творчество вывода, при этом более низкие температуры будут производить более консервативные и сфокусированные ответы.

3. Используйте многократное промптирование: Представьте LLM несколько примеров желаемого формата вывода или контекста, чтобы модель эффективнее распознавала шаблон или контекст. Это может быть особенно полезно для задач, требующих определенного формата вывода, таких как генерация кода, написание поэзии или ответы на вопросы в определенном стиле.