Когда ИИ предсказывает слишком хорошо: понимание галлюцинаций в больших языковых моделях

Генеративный ИИ может создавать связный текст, но иногда выдумывает информацию, что называется галлюцинацией. Это происходит потому, что модель предсказывает наиболее вероятную последовательность слов на основе закономерностей, усвоенных во время обучения, не понимая смысла или правды. Галлюцинации возникают, когда накапливаются мелкие допущения, что приводит к отклонению текста от фактической точности при сохранении грамматической правильности. Люди также заполняют пробелы в знаниях правдоподобной информацией, подобно тому, как работают языковые модели, но в большем масштабе. Галлюцинации могут возникать из-за ошибок при подготовке данных, неоднозначных запросов или предвзятости в механизмах обратной связи. Генерация с дополненным поиском (RAG) — это метод, который уменьшает галлюцинации, основывая модель на реальных данных перед генерацией текста. RAG включает в себя поиск релевантной информации из базы данных и ее включение в запрос модели. Разработка запросов и проверка выходных данных имеют решающее значение для смягчения галлюцинаций и обеспечения надежности ИИ. Полезность ИИ зависит от прозрачности его потенциальных сбоев, а не от стремления к совершенству. Будущее развитие будет сосредоточено на создании защитных механизмов, слоев обоснования и циклов обратной связи для повышения доверия к системам ИИ.