Halusinasi AI merujuk kepada keadaan di mana model AI, terutamanya model bahasa besar (LLM), menjana maklumat yang kelihatan benar tetapi tidak betul atau tidak berkaitan dengan input. Fenomena ini menimbulkan cabaran yang ketara, kerana ia boleh membawa kepada penyebaran maklumat palsu atau mengelirukan.
Halusinasi ini bukan ralat rawak tetapi selalunya berpunca daripada:
- Interaksi kompleks data yang anda latih model,
- Reka bentuk model,
- Cara model mentafsir gesaan.
Oleh itu, menangani halusinasi AI menjadi kritikal untuk kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan sistem AI. Ia penting dalam aplikasi yang anda perlukan ketepatan dan ketepatan fakta. Mari kita fahami ini dengan lebih terperinci.
Punca Halusinasi AI
Halusinasi AI boleh berpunca daripada pelbagai faktor, seperti:
Salah Tafsiran AI Kerana Data Latihan Yang Lemah
Kualiti, kepelbagaian dan keterwakilan data latihan memberi kesan kepada cara model AI mentafsir dan bertindak balas terhadap input. Data latihan yang tidak mencukupi atau berat sebelah boleh menyebabkan model AI menghasilkan output palsu atau mengelirukan. Memilih data latihan yang betul adalah penting untuk memastikan model mempunyai kefahaman yang seimbang dan menyeluruh tentang perkara perkara.
Ralat Pembelajaran Mesin daripada Pemasangan Terlebih
Pemasangan berlebihan berlaku apabila model AI dilatih pada set data terhad. Ia menyebabkan model menghafal input dan output tertentu daripada belajar untuk generalisasi. Kekurangan generalisasi ini boleh menyebabkan model menghasilkan halusinasi apabila menemui data baharu.
Ralat Tafsiran AI dengan Idiom atau Slang
Model AI mungkin bergelut dengan simpulan bahasa atau ungkapan slanga yang tidak pernah mereka temui dalam data latihan mereka. Ketidakbiasaan ini boleh menyebabkan anomali keluaran AI.
Penyelewengan Data AI daripada Serangan Adversarial
Serangan musuh yang melibatkan gesaan yang direka dengan sengaja untuk mengelirukan atau mengelirukan AI boleh mencetuskan halusinasi. Serangan ini mengeksploitasi kelemahan reka bentuk dan latihan model.
Kejuruteraan Cepat Buruk
Cara anda menyusun dan menyampaikan gesaan kepada model AI boleh mempengaruhi outputnya dengan ketara. Gesaan yang samar-samar atau samar-samar boleh menyebabkan model berhalusinasi atau menghasilkan maklumat yang tidak relevan atau tidak betul. Sebaliknya, gesaan yang dibina dengan baik yang menyediakan konteks dan hala tuju yang jelas boleh membimbing model untuk menjana respons yang lebih tepat dan relevan.
Teknik Mengurangkan Halusinasi AI
Mengurangkan halusinasi dalam model AI, terutamanya model bahasa yang besar, melibatkan gabungan strategi teknikal:
Melaraskan Parameter Model
Menetapkan parameter suhu kepada 0 boleh menghasilkan keputusan yang lebih tepat. Suhu mengawal rawak dalam penjanaan tindak balas model. Suhu yang lebih rendah bermakna model boleh memilih perkataan dan frasa yang paling berkemungkinan untuk keluaran yang lebih boleh diramal dan boleh dipercayai. Pelarasan ini amat berharga untuk tugasan yang memerlukan ketepatan dan konsistensi fakta.
Pangkalan Pengetahuan Luaran
Menggunakan sumber data luaran untuk pengesahan boleh mengurangkan ralat generatif dengan ketara. Ia boleh merujuk data luaran ini apabila menjana respons dengan menyediakan model dengan maklumat terkini dan disahkan. Pendekatan ini mengubah masalah generatif semata-mata kepada tugas carian atau ringkasan yang lebih mudah berdasarkan data yang disediakan.
Alat seperti Perplexity.ai dan You.com menunjukkan keberkesanan kaedah ini dengan mensintesis output LLM dengan data yang pelbagai diambil daripada sumber luar.
Penalaan Halus dengan Data Khusus Domain
Model latihan dengan data khusus domain meningkatkan ketepatannya dan mengurangkan halusinasi. Proses ini mendedahkan model kepada corak dan contoh yang berkaitan dengan bidang atau topik tertentu. Dengan cara ini, anda boleh menyelaraskan outputnya dengan domain sasaran.
Penalaan halus tersebut membolehkan model menjana respons yang lebih sesuai dan tepat mengikut konteks. Ia penting dalam aplikasi khusus seperti perubatan, undang-undang atau kewangan.
Kejuruteraan Segera
Reka bentuk gesaan memainkan peranan penting dalam mengurangkan halusinasi. Gesaan yang jelas dan kaya konteks membimbing model AI dengan lebih berkesan. Mereka boleh mengurangkan salah tanggapan dan kekaburan AI serta mengarahkan model ke arah menjana respons yang relevan dan tepat.
Model anda kurang berkemungkinan menghasilkan output yang tidak relevan atau tidak betul jika anda menyatakan keperluan maklumat dengan jelas dan menyediakan konteks yang diperlukan.
Strategi Lanjutan untuk Mengurangkan Halusinasi
Anda boleh memanfaatkan tiga kaedah lanjutan untuk mengurangkan halusinasi AI dalam model bahasa besar, yang termasuk:
Penjanaan Pertambahan Pengambilan (RAG)
Kaedah ini menggabungkan keupayaan generatif LLM dengan pangkalan data vektor yang bertindak sebagai pangkalan pengetahuan. Apabila pertanyaan dimasukkan, model menukarnya menjadi vektor semantik dan mendapatkan semula dokumen dengan vektor serupa.
LLM kemudiannya menggunakan dokumen ini dan pertanyaan asal untuk menjana respons yang lebih tepat dan berkaitan kontekstual. RAG pada asasnya melengkapkan LLM dengan satu bentuk ingatan jangka panjang. Ini membolehkan LLM mengakses dan menyepadukan data luaran.
Penaakulan dengan Rangkaian Pemikiran
LLM cemerlang dalam tugas seperti ramalan perkataan, meringkaskan maklumat dan pengekstrakan data disebabkan oleh kemajuan dalam transformer. Mereka juga boleh terlibat dalam perancangan dan penaakulan yang kompleks.
Gesaan rantaian pemikiran membantu LLM memecahkan masalah berbilang langkah kepada langkah yang lebih terurus. Ia meningkatkan keupayaan mereka untuk menyelesaikan tugas penaakulan yang kompleks. Kaedah ini dipertingkatkan dengan memasukkan contoh daripada pangkalan data vektor, yang menyediakan konteks dan contoh tambahan untuk LLM untuk digunakan. Jawapan yang terhasil adalah tepat dan termasuk alasan di belakangnya, disimpan lagi dalam pangkalan data vektor untuk meningkatkan respons masa depan.
Pertanyaan Berulang
Proses ini melibatkan ejen AI yang memudahkan interaksi berulang antara LLM dan pangkalan data vektor. Ejen menanyakan pangkalan data dengan soalan, memperhalusi carian berdasarkan soalan serupa yang diperoleh, dan kemudian meringkaskan respons.
Jika anda mendapati jawapan ringkasan tidak memuaskan, proses itu diulang. Kaedah ini, yang dicontohkan oleh Penjanaan Pengambilan Aktif Berpandangan Ke Hadapan (FLARE), meningkatkan kualiti jawapan akhir dengan memperhalusi pertanyaan dan respons secara berperingkat melalui berbilang lelaran.
Kesimpulan
Mengatasi halusinasi dalam model AI memerlukan pendekatan pelbagai rupa. Ia mesti menggabungkan pelarasan teknikal dengan strategi penaakulan lanjutan. Penyepaduan kaedah mitigasi boleh meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan respons AI dengan ketara. Strategi ini menangani isu segera halusinasi AI dan membuka jalan untuk sistem AI yang lebih mantap dan boleh dipercayai pada masa hadapan.
