Halucynacje w ChatGPT, w innych chatbotach lub po prostu modelach LLM to naturalna sytuacja. Termin ten określa moment w którym model generuje treści, które nie mają oparcia w rzeczywistości. Tego typu nieprawdziwe lub nieścisłe treści mogą mieć poważne konsekwencje, zwłaszcza w dziedzinach takich jak medycyna czy prawo.
Kiedy halucynacje AI są problemem?
Przy pracy kreatywnej kiedy model tworzy dodatkowe treści, halucynacje mogą być nawet pożądane. Natomiast w momencie kiedy używamy modelu do analizy badań medycznych, interpretacji dokumentów prawnych czy na pierwszy rzut oka nieszkodliwego tworzenia materiałów do social media. Błędy, które mogą powstać stwarzają ogromne ryzyko medyczne poprzez nieprawdziwe porady lub diagnozy, błędny prawne oraz szerzącą się dezinformację.
Dlatego przy korzystaniu z modeli kluczowym elementem jest wdrożenie mechanizmów, które pozwolą ograniczyć występowaniu halucynacji i zwiększą wiarygodność systemu.
Strategie walki z halucynacjami
Knowledge Grounding
Jeden z najskuteczniejszych sposobów. Polega on na podłączeniu modelu do zewnętrznych, zweryfikowanych źródeł informacji – bazy danych, aktualizowane repozytoria. Dbając o stały dostęp do potwierdzonych faktów zapewni zmniejszenie ryzyka wystąpienia całkowicie wymyślonych danych.
Weryfikacja faktów
Warto wdrożyć automatyczne mechanizmy, które sprawdzą wygenerowane treści przed ich publikacją i poinformują użytkownika, gdy wykryją potencjalne nieścisłości. Taki mechanizm porówna output modelu wraz z informacjami z zaufanych źródeł i na tej podstawie oceni czy taka odpowiedź potrzebuje dodatkowej weryfikacji.
Proces fine-tuningu dedykowany zadaniu
Doszkolenie modelu w konkretnym zadaniu poprzez fine-tuning, ograniczy halucynacje, szczególnie w dziedzinach wymagających precyzji, jak na przykład medycyna.
Feedback użytkownika
Integracja mechanizmów pozwalająca użytkownikowi zgłoszenie błędów lub nieprawidłowości wygenerowanych przez AI jest bardzo ważna. Dzięki temu, jesteśmy w stanie systematycznie korygować model i unikać powtarzających się błędów.
Podsumowując
Halucynacje to naturalna część występująca w modelach LLM, natomiast łącząc ze sobą strategie weryfikacji faktów oraz knowledge grounding jesteśmy w stanie minimalizować częstotliwość ich wystąpień.