Comment réduire les hallucinations des grands modèles de langage

L'hallucination LLM est le phénomène par lequel les grands modèles de langage (LLM) génèrent des résultats dénués de sens ou inexacts qui ne sont pas conformes aux modèles ou objets réels. Ces résultats erronés de l'IA proviennent de divers facteurs, notamment :

1. Surajustement : LLM apprend le bruit et les biais dans les données d'entraînement sous forme de modèles, ce qui amène le modèle à produire des résultats erronés sur les données de test.

2. Haute complexité du modèle : les LLM ont une grande complexité de modèle, ce qui leur permet de percevoir des corrélations inexistantes, créant ainsi des illusions.

Les grandes entreprises développant des systèmes d'IA génératives prennent des mesures pour résoudre le problème des hallucinations de l'IA, bien que certains experts estiment qu'il pourrait être impossible d'éliminer complètement les résultats erronés.

Google connecte ses modèles à Internet pour entraîner les réponses au sol à partir des données et des informations du réseau, réduisant ainsi le surapprentissage.

OpenAI utilise la rétroaction humaine et l'apprentissage par renforcement pour affiner le résultat de ChatGPT. Ils proposent une « supervision des processus » qui récompense les modèles pour les étapes de raisonnement correctes, et pas seulement pour la réponse finale. Cela peut améliorer l’explicabilité, mais certains remettent en question son efficacité contre la fabrication.

Malgré les risques d'hallucinations de l'IA, les entreprises et les utilisateurs peuvent toujours prendre des mesures pour compenser et limiter leurs dommages potentiels. Voici quelques façons de le résoudre :

Utilisez des données d'entraînement de haute qualité

L'utilisation de données d'entraînement de haute qualité est la clé pour réduire les hallucinations de l'IA. Les données de formation de haute qualité doivent être diversifiées, équilibrées, bien structurées et refléter des situations du monde réel.

Utilisation prévue claire

Définir clairement l'objectif spécifique et les utilisations autorisées d'un système d'IA peut aider à l'éloigner du contenu hallucinatoire. Les développeurs et les utilisateurs doivent clairement comprendre les fonctions et les utilisations des modèles d'intelligence artificielle et les respecter strictement lorsqu'ils les utilisent.

Utilisez des modèles de données pour guider les résultats de l'intelligence artificielle

L'utilisation de modèles de données structurées peut aider les modèles d'intelligence artificielle à générer une sortie conforme aux modèles attendus. Ces modèles fournissent un format cohérent pour la saisie des données dans le modèle et limitent la portée des inférences du modèle.

Réaction limite

Définir des contraintes et des limites sur les sorties potentielles du modèle peut réduire la spéculation incontrôlée. Par exemple, vous pouvez définir des seuils de probabilité clairs et utiliser des outils de filtrage pour filtrer les réponses qui ne répondent pas aux attentes.

Testez et améliorez continuellement le système

Grâce à des tests complets et à une surveillance continue, les performances du système d'intelligence artificielle peuvent être continuellement améliorées. L'évaluation des résultats peut identifier les domaines qui nécessitent des ajustements, tandis que de nouvelles données peuvent être utilisées pour recycler le modèle et mettre à jour ses connaissances.

Comptez sur la supervision humaine

L'inclusion de la supervision humaine peut fournir une protection essentielle. Lorsque des experts humains examinent le résultat, ils peuvent capturer et corriger tout contenu illusoire grâce à un jugement contextuel.

Chaîne d'invites de pensée

La chaîne d'invites de pensée est une technologie qui aide les modèles d'intelligence artificielle à effectuer un raisonnement en plusieurs étapes en fournissant une chaîne de pensée logique. Cette approche peut améliorer les performances des modèles d’intelligence artificielle dans des tâches telles que les mathématiques.

Décomposition des tâches et agents

La décomposition des tâches et agents est une méthode permettant d'améliorer les performances des modèles d'intelligence artificielle en décomposant des tâches complexes en plusieurs sous-tâches. Cette méthode peut tirer parti des avantages de différents modèles d’intelligence artificielle et améliorer les capacités de raisonnement des modèles d’intelligence artificielle.

L'hallucination de l'intelligence artificielle est un défi pour le développement de l'intelligence artificielle, mais en prenant des mesures efficaces, son risque peut être efficacement réduit.

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