LLM могут лгать из-за ошибок, контекста и вопроса

Проблема галлюцинаций в LLM

Одной из ключевых проблем, с которыми сталкиваются компании при использовании больших языковых моделей (LLM), является их склонность к "галлюцинациям". Эти модели могут предоставлять неправильные или неуместные ответы, что вызывает сомнения в их надежности и точности. Причины таких искажений могут быть разнообразными: от недостатка контекста и неправильного понимания вопросов до случайных побочных эффектов работы модели.

Хотя LLM не имеют злого умысла и не извлекают выгоду из ложной информации, их отсутствие человеческого сознания и возможности нести ответственность за свои "действия" делает такие ошибки особенно проблематичными. Без эффективных методов контроля и уточнения данных компании рискуют получить сформированные на основе неверной информации ответы, подрывающие доверие пользователей и клиентов.

Три типа ошибок

Существует три основных типа ошибок, допускаемых большими языковыми моделями (LLM), которые необходимо учитывать при их использовании.

• Первый тип — это случаи, когда модель понимает вопрос, но предоставляет неверный ответ. Это может быть связано с недостатком логики в рассуждениях модели, неправильным контекстом или устаревшей информацией.
• Второй тип заключается в том, что модель не понимает вопрос и, следовательно, дает произвольный и ошибочный ответ. Причинами могут быть нечеткость формулировки вопроса, языковые барьеры или недостаточный контекст.
• Третий тип ошибок связан с вопросами, на которые нет однозначного ответа, например, когда речь идет о мнениях или предпочтениях. В таких случаях модель может дать ответ, который будет справедливым с одной точки зрения, но не обязательно правильным в другой.

Понимание этих типов ошибок помогает пользователям лучше взаимодействовать с LLM и минимизировать проблемы, возникающие в результате их ограничений.

Неправильное понимание вопросов

Неправильное понимание вопросов моделями искусственного интеллекта может происходить по нескольким причинам. Во-первых, часто вопрос может быть некорректно сформулирован; это может быть связано с двусмысленностью или недостаточной ясностью, что, в свою очередь, приводит к тому, что модель не может точно интерпретировать запрашиваемую информацию. Во-вторых, если модели не хватает контекста, она может не уловить необходимые детали для корректного ответа. Это особенно актуально, когда вопрос требует специфических знаний или деталей, которые не были озвучены в вашем запросе. Кроме того, языковые модели могут испытывать трудности с пониманием языка, на котором задан вопрос, особенно если он содержит сложные конструкции или жаргон. Наконец, даже в случаях, когда вопрос ясен, случайные ошибки и недостатки в обучении модели могут привести к тому, что она выдаст неверную информацию. Эти сложности подчеркивают важность тщательной формулировки вопросов для получения более точных и полезных ответов от языковых моделей.

Причины "лжи" модели

Когда модель дает фактически неверную информацию, даже при правильном понимании вопроса, это может быть вызвано несколькими причинами. Во-первых, модель может не следовать всем логическим шагам, необходимым для вывода правильного ответа, что приводит к ошибочным выводам. Недостаток контекста также играет важную роль: если модель не располагает всей необходимой информацией, она может оказаться в ситуации, когда не сможет дать корректный ответ. Кроме того, информация, которой обладает модель, может быть неверной или устаревшей. В некоторых случаях модель просто запутывается в изобилии данных, имея правильную информацию, но теряя ее из-за сложности запоминания. Также важно отметить, что модели могут быть обучены выдавать неточные ответы по субъективным или политическим причинам, что дополнительно усложняет задачу. Случайное распределение вероятностей может привести к выбору менее вероятного пути, что также может оказаться причиной предоставления неверной информации.

Использование Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой мощный инструмент, который может значительно улучшить качество ответов моделей, обеспечивая их релевантным контекстом. Однако успешная реализация RAG требует соблюдения ряда условий. Прежде всего, необходимо поддерживать актуальность и точность используемых данных, поскольку устаревшие или противоречивые сведения могут привести к неверным выводам и ответам. Для этого важно иметь хорошо продуманную систему управления данными, которая будет включать регулярные обновления и проверку информации на предмет ее достоверности.

Кроме того, стоит рассмотреть использование методов, таких как GraphRAG, которые помогают дополнительно структурировать и эффективно извлекать необходимый контекст. Эти подходы способствуют улучшению результатов, позволяя моделям не только находить наиболее релевантную информацию, но и связывать ее между собой, что существенно повышает общую точность и качество ответа. Важно помнить, что комплексный подход в реализации RAG, который включает в себя отслеживание актуальности данных и грамотную организацию информации, является ключом к достижению высоких результатов в работе с языковыми моделями.

Проблемы с языками

Некоторые большие языковые модели (LLM) демонстрируют различную эффективность в зависимости от языка, на котором они работают. Это связано с особенностями языковой структуры, количеством обучающих данных и подходами, используемыми при создании модели. Для русского языка, например, рекомендуется использовать такие модели, как Gigachat от Сбера и Qwen, которые лучше адаптированы к специфике русского языка, включая его синтаксис, морфологию и особенности семантики.

Многоязычные модели, такие как LLama, могут иногда сталкиваться с трудностями при обработке русского языка, особенно из-за богатства окончаний и различных форм слов. Это может приводить к недопониманию или искажению информации, что делает выбор подходящей модели критически важным для достижения высокой точности и понять. Важно отметить, что при использовании языковых моделей в бизнесе или в специализированных областях, выбор модели, наиболее подходящей для конкретного языка, может существенно повысить качество генерации текста и снизить вероятность ошибок.

Методы для повышения точности

Чтобы повысить точность ответов больших языковых моделей и снизить вероятность "галлюцинаций", важно применять несколько методов. Один из них — Retrieval-Augmented Generation (RAG), который предоставляет модели необходимый контекст для формирования ответов. Как правильно реализовать RAG, чтобы он помог избежать путаницы? Это включает в себя указание всей метаинформации о структуре данных и регулярное обновление контента, что позволит избежать конфликтов в ответах. Кроме того, использование графовых методов и переупорядочивания данных на этапе извлечения информации поможет модели лучше понимать и обрабатывать контекст.

Отбор релевантных данных играет ключевую роль. Снижение температуры модели также может помочь уменьшить уровень случайных ошибок, так как позволит фокусироваться на более вероятных ответах, а не следовать маловероятным путям. Другим важным аспектом является выбор модели, которая соответствует специфике задачи. Например, использование модели, обученной в конкретной области, значительно увеличивает точность, избегая проблем, вызванных галлюцинациями из-за некорректных выводов.

Решение через "медленное мышление"

Одним из ключевых подходов к улучшению надежности ответов больших языковых моделей (LLM) является использование принципа "медленного мышления". Это подразумевает, что модели должны быть настроены так, чтобы не давать ответов, если они не уверены в своей правоте. Строгие инструкции могут помочь избежать ситуации, когда LLM выдает неподтвержденную информацию, что в свою очередь минимизирует риск галлюцинаций. К тому же важным инструментом в этом процессе является контроль температуры модели: снижение этого параметра позволяет уменьшить вероятность выбора менее вероятных и, следовательно, более ошибочных вариантов. Такой подход заставляет модель следовать более строгой логике, тем самым повышая качество и достоверность её ответов. Интеграция данной концепции в процесс работы с LLM позволяет добиться более высоких стандартов уверенности в предоставляемой информации.

Контекст и размер модели

Управление размерами контекста имеет решающее значение для повышения точности ответов больших языковых моделей (LLM). Используя технику Retrieval-Augmented Generation (RAG), можно выделить только релевантные данные и ограничить объем передаваемой информации, что позволяет модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах задачи. Эффективная реализация RAG включает в себя предварительный отбор информации, ее повторную ранжировку и предоставление модели в оптимальном формате.

Кроме того, следует учитывать, что выбор модели с нужным числом параметров также играет важную роль. Модели, обладающие слишком малым числом параметров, могут не справляться с высокими требованиями задачи, в то время как избыточно крупные модели могут неэффективно обрабатывать данные из-за ограничения окна контекста. Таким образом, баланс между размером модели и объемом контекста, который она может обрабатывать, критичен для достижения качественных результатов.

Человек в процессе

Включение человека в процесс проверки данных, выданных большими языковыми моделями (LLM), может существенно повысить уровень надежности и точности. Роль человека может варьироваться от простого контроля и верификации ответов до активного участия в принятии решений, что создает гибридную систему, где AI и человек работают в тандеме. Такой подход позволяет минимизировать ошибки, вызванные галлюцинациями моделей, но он имеет свои недостатки: масштабируемость таких решений остается под вопросом, поскольку привлечение людей к процессу требует значительных временных и трудовых ресурсов.

Альтернативой вовлечению человека становятся автоматизированные "оракулы" или внешние инструменты. Они могут осуществлять проверку и валидацию данных, исключая субъективный фактор, что делает процесс более быстрым и эффективным. Например, применение специализированных алгоритмов для анализа результатов может обеспечить дополнительные уровни контроля, что особенно полезно в критически важные моменты. Однако и в этом случае важно тщательно проанализировать и протестировать используемые инструменты, чтобы гарантировать их соответствие требованиям задачи.