7 способов снизить галлюцинации в больших языковых моделях

Существует семь способов снизить галлюцинации в рабочих больших языковых моделях (LLM). Галлюцинации возникают, когда модель генерирует контент, который не основан на предоставленных входных данных или известных фактах.

Первый способ — использовать извлечение и дополнение. Этот метод включает извлечение релевантной информации из предоставленных документов и дополнение ею запроса пользователя. Это помогает модели заземлить свои ответы в конкретных знаниях и уменьшить вероятность генерации вымышленного контента.

Второй способ — использовать подсказки. Подсказки — это инструкции, которые предоставляются модели, чтобы направлять ее генерировать желаемый вывод. Хорошо разработанные подсказки могут помочь модели оставаться сосредоточенной на поставленной задаче и избегать отклонений в нерелевантные темы.

Третий способ — использовать оценку уверенности. Оценка уверенности — это показатель того, насколько модель уверена в своих прогнозах. Устанавливая порог уверенности и фильтруя ответы, которые ниже этого порога, можно уменьшить количество галлюцинаций.

Четвертый способ — использовать обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF). RLHF включает обучение модели, чтобы соответствовать предпочтениям людей, используя отзывы о ее выходных данных. Это может помочь модели научиться генерировать более точные и фактологически верные ответы.

Пятый способ — использовать архитектуру модели. Некоторые архитектуры моделей более устойчивы к галлюцинациям, чем другие. Например, модели, которые используют механизм внимания, как правило, с меньшей вероятностью будут галлюцинировать, чем модели, которые этого не делают.

Шестой способ — использовать ансамбли моделей. Ансамбли моделей включают объединение прогнозов нескольких моделей для получения более точного и надежного результата. Это может помочь уменьшить количество галлюцинаций, поскольку разные модели могут галлюцинировать по-разному.

Седьмой способ — использовать внешние инструменты. Внешние инструменты, такие как поисковые системы или базы знаний, можно использовать для предоставления модели доступом к дополнительной информации. Это может помочь модели заземлить свои ответы в реальных фактах и уменьшить вероятность галлюцинирования.