Wie man Halluzinationen großer Sprachmodelle reduziert

LLM-Halluzination ist das Phänomen, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) bedeutungslose oder ungenaue Ausgaben erzeugen, die nicht mit realen Mustern oder Objekten übereinstimmen. Diese fehlerhaften KI-Ausgaben sind auf eine Vielzahl von Faktoren zurückzuführen, darunter:

1. Überanpassung: LLM lernt Rauschen und Verzerrung in Trainingsdaten als Muster, was dazu führt, dass das Modell fehlerhafte Ausgaben für Testdaten erzeugt.

2. Hohe Modellkomplexität: LLMs verfügen über eine hohe Modellkomplexität, die es ihnen ermöglicht, nicht vorhandene Zusammenhänge wahrzunehmen und dadurch Illusionen zu erzeugen.

Große Unternehmen, die generative KI-Systeme entwickeln, unternehmen Schritte, um das Problem der KI-Halluzinationen anzugehen, obwohl einige Experten glauben, dass eine vollständige Beseitigung fehlerhafter Ausgaben möglicherweise unmöglich ist.

Google verbindet seine Modelle mit dem Internet, um Bodenreaktionen anhand von Daten und Netzwerkinformationen zu trainieren und so eine Überanpassung zu reduzieren.

OpenAI nutzt menschliches Feedback und verstärkendes Lernen, um die Ausgabe von ChatGPT zu verfeinern. Sie schlagen eine „Prozessüberwachung“ vor, die Modelle für korrekte Argumentationsschritte belohnt, nicht nur für die endgültige Antwort. Dies kann die Erklärbarkeit verbessern, einige stellen jedoch die Wirksamkeit gegen Fälschungen in Frage.

Trotz der Risiken von KI-Halluzinationen können Unternehmen und Benutzer dennoch Maßnahmen ergreifen, um den potenziellen Schaden auszugleichen und zu begrenzen. Hier sind einige Möglichkeiten, das Problem zu lösen:

Verwenden Sie hochwertige Trainingsdaten.

Die Verwendung hochwertiger Trainingsdaten ist der Schlüssel zur Reduzierung von KI-Halluzinationen. Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sollten vielfältig, ausgewogen und gut strukturiert sein und reale Situationen widerspiegeln.

Klare beabsichtigte Verwendung

Die klare Definition des spezifischen Zwecks und der zulässigen Verwendungszwecke eines KI-Systems kann dabei helfen, es von halluzinatorischen Inhalten fernzuhalten. Entwickler und Nutzer sollten die Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Modellen der künstlichen Intelligenz klar verstehen und sich bei der Nutzung strikt daran halten.

Verwenden Sie Datenvorlagen, um die Ausgabe künstlicher Intelligenz zu steuern.

Die Verwendung strukturierter Datenvorlagen kann dazu beitragen, dass Modelle künstlicher Intelligenz Ausgaben generieren, die den erwarteten Mustern entsprechen. Diese Vorlagen bieten ein konsistentes Format für die Dateneingabe in das Modell und schränken den Umfang der Schlussfolgerungen des Modells ein.

Limit-Reaktion

Das Festlegen von Einschränkungen und Grenzen für potenzielle Modellausgaben kann unkontrollierte Spekulationen reduzieren. Sie können beispielsweise klare Wahrscheinlichkeitsschwellenwerte definieren und Filtertools verwenden, um Antworten herauszufiltern, die nicht den Erwartungen entsprechen.

Kontinuierliches Testen und Verbessern des Systems

Durch umfassende Tests und kontinuierliche Überwachung kann die Leistung des künstlichen Intelligenzsystems kontinuierlich verbessert werden. Durch die Auswertung der Ausgabe können Bereiche identifiziert werden, die optimiert werden müssen, während neue Daten verwendet werden können, um das Modell neu zu trainieren und sein Wissen zu aktualisieren.

Verlassen Sie sich auf menschliche Aufsicht

Die Einbeziehung menschlicher Aufsicht kann entscheidenden Schutz bieten. Wenn menschliche Experten die Ausgabe überprüfen, können sie durch kontextbezogene Beurteilung jeden illusorischen Inhalt erfassen und korrigieren.

Thought Prompt Chain

Thought Prompt Chain ist eine Technologie, die künstliche Intelligenzmodelle dabei unterstützt, mehrstufige Überlegungen durchzuführen, indem sie eine logische Denkkette bereitstellt. Dieser Ansatz kann die Leistung von Modellen der künstlichen Intelligenz bei Aufgaben wie Mathematik verbessern.

Task Decomposition and Agents

Task Decomposition and Agents ist eine Methode zur Verbesserung der Leistung von Modellen der künstlichen Intelligenz durch die Aufteilung komplexer Aufgaben in mehrere Unteraufgaben. Diese Methode kann die Vorteile verschiedener Modelle der künstlichen Intelligenz nutzen und die Argumentationsfähigkeiten der Modelle der künstlichen Intelligenz verbessern.

Halluzinationen durch künstliche Intelligenz stellen eine Herausforderung für die Entwicklung künstlicher Intelligenz dar, aber durch wirksame Maßnahmen kann ihr Risiko wirksam verringert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man Halluzinationen großer Sprachmodelle reduziert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!