大規模な言語モデルの幻覚を軽減する方法

LLM 幻覚とは、大規模言語モデル (LLM) が実際のパターンやオブジェクトに準拠しない無意味または不正確な出力を生成する現象です。これらの誤った AI 出力は、次のようなさまざまな要因から生じます。

1. 過学習: LLM はトレーニング データのノイズとバイアスをパターンとして学習し、テスト データに対するモデルのパフォーマンスが低下し、誤った出力が生成されます。 。

2. モデルの複雑性が高い: LLM はモデルの複雑性が高いため、存在しない相関関係を認識して、錯覚を引き起こす可能性があります。

生成 AI システムを開発している大手企業は、AI 幻覚の問題に対処するための措置を講じていますが、一部の専門家は、誤った出力を完全に排除することは不可能である可能性があると考えています。

Google はモデルをインターネットに接続して、データとネットワーク情報からの地上応答をトレーニングすることで、過剰学習を削減します。

OpenAI は人間によるフィードバックと強化学習を使用して、ChatGPT の出力を改良します。彼らは、最終的な答えだけでなく、正しい推論ステップに対してモデルに報酬を与える「プロセス監視」を提案しています。これにより説明可能性は向上しますが、捏造に対する有効性を疑問視する人もいます。

AI 幻覚のリスクにもかかわらず、企業とユーザーは潜在的な害を相殺し、制限するための措置を講じることができます。これを解決する方法をいくつか紹介します。

高品質のトレーニング データを使用する

高品質のトレーニング データを使用することが、人工知能による幻覚を軽減する鍵となります。高品質のトレーニング データは、多様性があり、バランスが取れており、適切に構造化されており、現実世界の状況を反映している必要があります。

明確な使用目的

AI システムの特定の目的と許可された用途を明確に定義すると、AI システムを幻覚コンテンツから遠ざけることができます。開発者とユーザーは、人工知能モデルの機能と用途を明確に理解し、使用する際にはそれらを厳密に遵守する必要があります。

データ テンプレートを使用して人工知能の出力をガイドする

構造化データ テンプレートを使用すると、人工知能モデルが予想されるパターンに準拠した出力を生成するのに役立ちます。これらのテンプレートは、モデルへのデータ入力に一貫した形式を提供し、モデルの推論の範囲を制限します。

リミットリアクション

潜在的なモデル出力に制約と制限を設定すると、制御されない推測を減らすことができます。たとえば、明確な確率しきい値を定義し、フィルタリング ツールを使用して、期待を満たさない応答を除外できます。

システムの継続的なテストと改善

包括的なテストと継続的な監視を通じて、人工知能システムのパフォーマンスを継続的に改善できます。出力を評価すると、調整が必要な領域を特定でき、新しいデータを使用してモデルを再トレーニングし、その知識を更新できます。

人間の監視に依存する

人間の監視を含めることで、重要な保護を実現できます。人間の専門家が出力をレビューすると、状況に応じた判断を通じて、幻想的なコンテンツを捉えて修正できます。

アイデア プロンプト チェーン

アイデア プロンプト チェーンは、論理的思考チェーンを提供することで、人工知能モデルが複数ステップの推論を実行できるようにするテクノロジーです。このアプローチにより、数学などのタスクにおける人工知能モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

タスクの分解とエージェンシー

タスクの分解とエージェンシーは、複雑なタスクを複数のサブタスクに分解することにより、人工知能モデルのパフォーマンスを向上させる方法です。この方法では、さまざまな人工知能モデルの利点を活用し、人工知能モデルの推論能力を向上させることができます。

人工知能 錯覚は人工知能の開発における課題ですが、効果的な対策を講じることで、そのリスクを効果的に軽減できます。

以上が大規模な言語モデルの幻覚を軽減する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。