Як запобігти галюцинаціям ШІ: 5 ефективних стратегій
Великі мовні моделі (LLM) змінили спосіб нашої взаємодії з ШІ, забезпечуючи роботу всього, від чат-ботів до віртуальних помічників. Вони можуть генерувати відповіді, схожі на людські, допомагати в обслуговуванні клієнтів і навіть складати складні документи. Однак, незважаючи на їхні вражаючі можливості, залишається одна велика проблема: галюцинації.
Галюцинації LLM виникають, коли штучний інтелект з високою впевненістю генерує неправдиву або оманливу інформацію. Це може призвести до серйозних наслідків, особливо в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та юридичні послуги, де точність має вирішальне значення. Будь то вигадування фактів, неправильне цитування джерел або логічні помилки, галюцинації знижують довіру до штучного інтелекту та обмежують його надійність у реальному світі.
Хороша новина полягає в тому, що дослідники та розробники визначили кілька способів зменшити галюцинації та підвищити точність LLM. Від вдосконалення навчання моделей за допомогою зворотного зв’язку від людей до інтеграції джерел знань у реальному часі — існують конкретні стратегії, які дозволяють зробити відповіді, генеровані ШІ, більш надійними.
У цій публікації ми розглянемо, чому LLM галюцинують, які типи інформації спричиняють найбільше помилок, а також п’ять перевірених методів, які запобігають відхиленням ШІ від курсу.
Чому LLM галюцинують?
Великі мовні моделі (LLM) надзвичайно потужні, але вони не ідеальні. Однією з найбільших проблем є галюцинації — коли ШІ впевнено генерує неправдиву або оманливу інформацію. На відміну від людських помилок, галюцинації LLM не завжди виникають через брак знань. Натомість вони є наслідком того, як ці моделі побудовані та навчені.
В основі LLM лежить прогнозування найімовірнішої послідовності слів на основі шаблонів у даних для навчання. Вони не мають вродженого почуття істини. Це означає, що вони можуть генерувати відповіді, які звучать переконливо, але не відповідають дійсності. На галюцинації впливають кілька ключових факторів:
- Обмежений доступ до знань у реальному часі — LLM покладаються на попередньо навчені дані, що означає, що вони не завжди можуть перевіряти факти або отримувати найновішу інформацію, якщо вони не були спеціально розроблені для цього.
- Прогалини в даних для навчання – якщо модель стикається з питанням на тему, з якою вона не була навчена, вона може спробувати «заповнити прогалини» правдоподібною, але невірною інформацією.
- Неоднозначні або відкриті запити – нечіткі або погано структуровані запити можуть змусити LLM генерувати спекулятивні відповіді замість тих, що базуються на фактах.
- Надмірна впевненість у згенерованому тексті – LLM не розуміють невизначеності так, як люди. Вони можуть подавати неправильну відповідь з такою ж впевненістю, як і правильну.
Типи інформації, які викликають найбільше галюцинацій
Деякі типи інформації більш схильні до галюцинацій, ніж інші. До областей підвищеного ризику належать:
- Незрозумілі або нішеві теми – якщо LLM не має достатніх навчальних даних з певної теми, він може вигадувати деталі, замість того, щоб визнати свою невпевненість.
- Фальшиві цитати та джерела – коли LLM просять надати посилання, він іноді генерує неіснуючі джерела, які здаються достовірними.
- Помилки в математичних і логічних міркуваннях – хоча LLM можуть виконувати прості обчислення, вони не справляються зі складними математичними задачами без чітких кроків міркування.
- Недостовірна інформація в юридичній та медичній сферах – без зовнішньої перевірки LLM можуть надавати неточні або оманливі поради в сферах з високими ризиками.
- Спекулятивні відповіді – коли їх запитують про майбутні події, нові тенденції або гіпотетичні сценарії, моделі можуть екстраполювати фактичні дані.
Розуміння причин і моментів виникнення галюцинацій є першим кроком до їхнього зменшення. У наступному розділі ми розглянемо найефективніші методи зменшення галюцинацій ШІ та забезпечення більш надійних результатів.
5 способів зменшити галюцинації LLM
1. Генерація з розширеним пошуком (RAG)
Одним з найефективніших способів зменшити галюцинації LLM є інтеграція пошуку знань у реальному часі в процес формування відповіді. Цей підхід, відомий як генерація з розширеним пошуком (retrieval-augmented generation, RAG), дозволяє моделям отримувати релевантну інформацію з зовнішніх баз даних перед формуванням відповіді. Замість того, щоб покладатися виключно на попередньо навчені знання, RAG динамічно включає перевірені джерела, що значно підвищує точність.
Ось як це працює: коли користувач надсилає запит, система спочатку здійснює пошук у базі знань, наприклад, у внутрішній документації компанії, науковій літературі або надійних онлайн-джерелах. Потім отримана інформація вводиться в модель, що гарантує, що її відповідь ґрунтується на фактичних даних. Цей процес запобігає «вгадуванню» моделі і заохочує її посилатися на реальні докази.
Вплив RAG є значним. Дослідження показують, що інтеграція методів, заснованих на пошуку, зменшує галюцинації на 42-68%, а деякі медичні програми штучного інтелекту досягають до 89% фактичної точності в поєднанні з надійними джерелами, такими як PubMed. Провідні системи штучного інтелекту, включаючи Watsonx від IBM та різні корпоративні помічники штучного інтелекту, використовують RAG для підвищення своєї надійності в середовищах з високими ризиками.
2. Підказка «ланцюжок думок»
Ще однією ефективною технікою для зменшення галюцинацій є підказка «ланцюжок думок» (chain-of-thought, CoT), яка спонукає LLM розбивати своє міркування на етапи, перш ніж дійти до відповіді. Замість того, щоб генерувати відповідь за один раз, модель отримує підказку чітко окреслити свій процес мислення, що призводить до більш логічних і точних результатів.
Цей метод особливо ефективний для завдань, що вимагають складного міркування, таких як розв’язування математичних задач, відповіді на багатоетапні питання або логічні висновки. Змушуючи модель «думати вголос», підказка CoT допомагає запобігти неправильним логічним стрибкам або вигадуванню інформації.
Наприклад, замість запитання:
«Скільки буде 17 помножити на 24?»
Підказка CoT буде структурована так:
«Розбийте кроки для обчислення 17 помноженого на 24, перш ніж давати остаточну відповідь».
Дослідження показали, що підказка CoT покращує точність на 35% у завданнях на міркування, із помітним зменшенням математичних помилок — на 28% менше помилок у реалізаціях GPT-4. Моделі ШІ, такі як PaLM-2 від Google та DeBERTa-v3 від Microsoft, продемонстрували значно вищі показники узгодженості при використанні цієї техніки.
Для розробників чат-ботів та діалогових ШІ підказки CoT можуть бути простим, але ефективним способом скерувати моделі до більш надійних відповідей. Розробляючи підказки, що заохочують до структурованого міркування, команди можуть мінімізувати галюцинації та створити ШI-системи, які чітко пояснюють свою логіку користувачам.
3. Підсилене навчання на основі зворотного зв’язку від людей (RLHF)
Для підвищення точності та зменшення галюцинацій великі мовні моделі можна навчати за допомогою підсиленого навчання на основі зворотного зв’язку від людей (reinforcement learning from human feedback, RLHF). Ця техніка надає пріоритет фактичній точності та релевантності над правдоподібними, але неправильними відповідями.
RLHF працює таким чином, що людські анотатори оцінюють відповіді, згенеровані ШІ, і ранжують їх за правильністю, чіткістю та корисністю. Потім модель налаштовується з використанням цього зворотного зв’язку, підсилюючи бажану поведінку та стримуючи оманливу або вигадану інформацію. Цей ітеративний підхід допомагає більш точно узгодити результати ШІ з очікуваннями людей.
Ефективність RLHF добре задокументована. Після проходження навчання RLHF кількість фактичних помилок у GPT-4 від OpenAI зменшилася на 40%, а людські оцінювачі оцінили його відповіді як на 29% точніші порівняно з моделями без RLHF. Аналогічно, штучний інтелект Constitutional AI від Anthropic, побудований на принципах RLHF, зменшив шкідливі галюцинації на 85%, продемонструвавши, як підкріплення під керівництвом людини може значно підвищити надійність.
4. Активне виявлення із зовнішньою валідацією
Навіть при вдосконалених методах навчання деякі галюцинації все одно прослизають. Саме тут на допомогу приходить активне виявлення із зовнішньою валідацією. Цей підхід передбачає постійний моніторинг відповідей, згенерованих ШІ, та їх перехресну перевірку за допомогою декількох джерел для виявлення неточностей у режимі реального часу.
Однією з ефективних платформ для цього є SelfCheckGPT, яка виявляє галюцинації шляхом порівняння декількох згенерованих відповідей на предмет узгодженості. Якщо модель надає різні відповіді на одне й те саме запитання, це свідчить про потенційну галюцинацію. Інші методи передбачають кількісну оцінку невизначеності, коли системи ШІ аналізують власні рівні впевненості та позначають відповіді, які можуть бути ненадійними.
Окрім внутрішніх перевірок, зовнішня валідація передбачає перевірку генерованого ШІ контенту на основі надійних баз знань. Наприклад, юридичні моделі ШІ можуть звіряти відповіді з офіційними судовими рішеннями, а медичні моделі ШІ можуть перевіряти результати за допомогою баз даних, таких як PubMed. Доведено, що цей процес забезпечує 94% точність у виявленні галюцинацій, запобігаючи 78% фактичних помилок у створенні юридичних документів.
5. Індивідуальні системи захисту
Для моделей ШІ, що використовуються в середовищах з високими ризиками, індивідуальні системи захисту забезпечують необхідний рівень захисту від галюцинацій.
Системи захисту зазвичай включають автоматичну перевірку фактів, де ШІ звіряє відповіді з перевіреними базами даних перед наданням відповіді. Якщо твердження не може бути підтверджене, система може позначити його для перегляду або повністю зупинити відповідь. Деякі системи захисту також реалізують контекстуальне обґрунтування, вимагаючи від ШІ цитувати свої джерела або надавати тільки попередньо затверджену інформацію в таких чутливих сферах, як охорона здоров’я або фінанси.
Для команд, що розробляють діалоговий ШІ, впровадження індивідуальних систем захисту може значно підвищити надійність. Обмежуючи відповіді фактичним, підкріпленим джерелами контентом і відфільтровуючи неперевірені твердження, організації можуть створити ШІ-досвід, який буде одночасно інформативним і надійним.
Висновок: зменшення галюцинацій завдяки багаторівневому підходу
Галюцинації залишаються викликом для великих мовних моделей, але це не є нерозв’язною проблемою. Застосовуючи багаторівневий підхід, що поєднує генерацію з розширеним пошуком, підказки ланцюжка думок, підкріплювальне навчання на основі зворотного зв’язку від людей, активне виявлення та індивідуальні запобіжні заходи, організації можуть значно зменшити неточності, що генеруються ШІ.
Жодна окрема техніка не усуває галюцинації повністю, але дослідження показують, що поєднання декількох стратегій дає найкращі результати. Дослідження Стенфордського університету 2024 року виявило, що поєднання RAG, RLHF та захисних бар’єрів призвело до зменшення галюцинацій на 96% порівняно з базовими моделями. У міру розвитку ШІ постійний моніторинг та вдосконалення будуть ключовими для збереження точності та довіри.
За матеріалами Voiceflow.
