Att lösa gåtan med LLM-hallucinationer: Orsaker, konsekvenser och strategier för att minska dem

Hallucinationer i stora språkmodeller (LLM) avser utdata som avviker från fakta eller kontextuell logik. Dessa kan variera från mindre inkonsekvenser till helt fabricerade eller motsägelsefulla uttalanden. Hallucinationer kan kategoriseras på olika nivåer av detaljrikedom, inklusive:

1. Meningsmotsägelse: När en LLM genererar en mening som motsäger en tidigare mening.
2. Promptmotsägelse: När den genererade meningen motsäger den ursprungliga prompten.
3. Faktiska motsägelser: När LLM tillhandahåller information som är faktiskt felaktig.
4. Nonsensisk eller irrelevant information: När LLM inkluderar information som inte är relevant för sammanhanget.

Orsakerna till hallucinationer i LLM är inte helt klara, men de kan tillskrivas faktorer som:

1. Datakvalitet: LLM tränas på stora textkorpusar som kan innehålla brus, fel, fördommar eller inkonsekvenser.
2. Generationsmetod: De specifika tekniker som används av LLM för att generera text, såsom beamsökning, sampling eller förstärkt inlärning, kan introducera fördommar och avvägningar.
3. Indatakontext: Otydliga, inkonsekventa eller motsägelsefulla indataprompts kan förvirra eller vilseleda LLM.

Hallucinationer i stora språkmodeller (LLM) kan kategoriseras över olika nivåer av detaljrikedom:

1. Meningsmotsägelse: Detta är den enklaste typen av hallucination, där en LLM genererar en mening som motsäger en tidigare mening.

2. Promptmotsägelse: Här motsäger den genererade meningen den ursprungliga prompt som användes för att generera utdata.

3. Faktiska motsägelser: Detta är hallucinationer där LLM tillhandahåller faktiskt felaktig information, som att påstå att Barack Obama var USA:s första president.

4. Nonsensiska eller irrelevanta hallucinationer: I dessa fall genererar LLM information som är helt orelaterad eller irrelevant för sammanhanget, som att säga att "Paris också är namnet på en berömd sångare" efter att ha blivit tillfrågad om huvudstaden i Frankrike.

Hallucinationer i stora språkmodeller (LLM) kan uppstå på grund av flera faktorer, inklusive:

1. Datakvalitet: LLM tränas på stora textdatakorpusar, som kan innehålla brus, fel, fördommar eller inkonsekvenser. Detta kan leda till att modellen generaliserar från felaktig eller irrelevant information, vilket resulterar i hallucinationer.

2. Generationsmetoder: De tekniker som används för att generera text, såsom beamsökning, sampling, maximal sannolikhetsskattning eller förstärkt inlärning, kan introducera fördommar och avvägningar mellan flyt, mångfald, sammanhang, kreativitet, noggrannhet och nyhet, vilket bidrar till hallucinationer.

3. Indatakontext: Den information som tillhandahålls i indataprompt kan styra modellens utdata, men om sammanhanget är otydligt, inkonsekvent eller motsägelsefullt kan det förvirra eller vilseleda modellen, vilket leder till hallucinationer.

För att minimera hallucinationer i stora språkmodeller (LLM) kan flera strategier användas:

1. Tillhandahåll tydliga och specifika prompter: Ju mer precis och detaljerad indataprompt, desto troligare är det att LLM kommer att generera relevanta och korrekta utdata. Ställ inte breda frågor, utan ge specifika instruktioner som tydligt förmedlar den förväntade informationen.

2. Använd aktiva begränsningsstrategier: Utnyttja LLM:s inställningar och parametrar för att kontrollera genereringsprocessen. Justera till exempel temperaturparametern för att balansera slumpmässighet och kreativitet i utdata, där lägre temperaturer ger mer konservativa och fokuserade svar.

3. Utnyttja multi-shot-promptning: Presentera LLM med flera exempel på önskat utdataformat eller sammanhang, vilket primar modellen att mer effektivt känna igen mönstret eller sammanhanget. Detta kan vara särskilt användbart för uppgifter som kräver ett specifikt utdataformat, som att generera kod, skriva poesi eller besvara frågor på ett visst sätt.