Ảo giác AI đề cập đến các trường hợp trong đó các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tạo ra thông tin có vẻ đúng nhưng không chính xác hoặc không liên quan đến đầu vào. Hiện tượng này đặt ra những thách thức đáng kể vì nó có thể dẫn đến việc phổ biến thông tin sai lệch hoặc gây hiểu nhầm.
Những ảo giác này không phải là lỗi ngẫu nhiên mà thường là kết quả của:
- Sự tương tác phức tạp của dữ liệu mà bạn đào tạo các mô hình,
- Thiết kế của mô hình,
- Cách mô hình diễn giải lời nhắc.
Do đó, việc giải quyết ảo giác AI trở nên quan trọng đối với độ tin cậy và độ tin cậy của hệ thống AI. Nó rất cần thiết trong các ứng dụng mà bạn cần độ chính xác và đúng thực tế. Hãy hiểu điều này chi tiết hơn.
Nguyên nhân gây ảo giác AI
Ảo giác AI có thể xuất phát từ nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như:
AI giải thích sai do dữ liệu đào tạo kém
Chất lượng, tính đa dạng và tính đại diện của dữ liệu đào tạo tác động đến cách các mô hình AI diễn giải và phản hồi với đầu vào. Dữ liệu đào tạo không đầy đủ hoặc sai lệch có thể dẫn đến các mô hình AI tạo ra kết quả đầu ra sai hoặc gây hiểu nhầm. Lựa chọn dữ liệu đào tạo phù hợp là điều cần thiết để đảm bảo mô hình có sự hiểu biết cân bằng và toàn diện về chủ đề.
Lỗi học máy do trang bị quá mức
Quá khớp xảy ra khi một mô hình AI được huấn luyện trên một tập dữ liệu bị hạn chế. Nó khiến mô hình ghi nhớ các đầu vào và đầu ra cụ thể thay vì học cách khái quát hóa. Sự thiếu khái quát hóa này có thể khiến mô hình tạo ra ảo giác khi gặp dữ liệu mới.
Lỗi phiên dịch AI với thành ngữ hoặc tiếng lóng
Các mô hình AI có thể gặp khó khăn với các thành ngữ hoặc cách diễn đạt tiếng lóng mà chúng chưa gặp trong dữ liệu đào tạo của mình. Sự không quen thuộc này có thể dẫn đến sự bất thường về đầu ra của AI.
Sự biến dạng dữ liệu AI từ các cuộc tấn công bất lợi
Các cuộc tấn công đối nghịch liên quan đến các lời nhắc được thiết kế có chủ ý nhằm đánh lừa hoặc gây nhầm lẫn cho AI có thể gây ảo giác. Những cuộc tấn công này khai thác lỗ hổng thiết kế và đào tạo của mô hình.
Kỹ thuật nhắc nhở tồi
Cách bạn cấu trúc và trình bày lời nhắc cho mô hình AI có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả đầu ra của nó. Những lời nhắc mơ hồ hoặc mơ hồ có thể khiến mô hình bị ảo giác hoặc tạo ra thông tin không liên quan hoặc không chính xác. Ngược lại, những lời nhắc được xây dựng tốt cung cấp bối cảnh và định hướng rõ ràng có thể hướng dẫn mô hình tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
Kỹ thuật giảm ảo giác AI
Giảm ảo giác trong các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm sự kết hợp của các chiến lược kỹ thuật:
Điều chỉnh thông số mô hình
Đặt tham số nhiệt độ về 0 có thể mang lại kết quả chính xác hơn. Nhiệt độ kiểm soát tính ngẫu nhiên trong quá trình tạo phản ứng của mô hình. Nhiệt độ thấp hơn có nghĩa là mô hình có thể chọn các từ và cụm từ có khả năng xảy ra cao nhất để có kết quả đầu ra đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn. Sự điều chỉnh này đặc biệt có giá trị đối với các nhiệm vụ đòi hỏi tính chính xác và nhất quán về mặt thực tế.
Cơ sở kiến thức bên ngoài
Việc sử dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài để xác minh có thể làm giảm đáng kể các lỗi phát sinh. Nó có thể tham chiếu dữ liệu bên ngoài này khi tạo phản hồi bằng cách cung cấp cho mô hình thông tin cập nhật và được xác minh. Cách tiếp cận này biến vấn đề thuần túy mang tính tổng quát thành một nhiệm vụ tìm kiếm hoặc tóm tắt đơn giản hơn dựa trên dữ liệu được cung cấp.
Các công cụ như Perplexity.ai và You.com chứng minh tính hiệu quả của phương pháp này bằng cách tổng hợp kết quả đầu ra LLM với dữ liệu đa dạng được lấy từ các nguồn bên ngoài.
Tinh chỉnh với dữ liệu dành riêng cho miền
Các mô hình đào tạo với dữ liệu theo miền cụ thể sẽ nâng cao độ chính xác của chúng và giảm ảo giác. Quá trình này đưa ra mô hình các mẫu và ví dụ liên quan đến một lĩnh vực hoặc chủ đề cụ thể. Bằng cách này, bạn có thể căn chỉnh kết quả đầu ra của nó với miền mục tiêu.
Việc tinh chỉnh như vậy cho phép mô hình tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp hơn theo ngữ cảnh. Nó rất cần thiết trong các ứng dụng chuyên ngành như y học, luật hoặc tài chính.
Kỹ thuật nhanh chóng
Việc thiết kế các lời nhắc đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu ảo giác. Lời nhắc rõ ràng, giàu ngữ cảnh sẽ hướng dẫn mô hình AI hiệu quả hơn. Chúng có thể giảm bớt những quan niệm sai lầm và mơ hồ về AI, đồng thời hướng mô hình theo hướng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp.
Mô hình của bạn ít có khả năng tạo ra kết quả đầu ra không liên quan hoặc không chính xác nếu bạn xác định rõ nhu cầu thông tin và cung cấp ngữ cảnh cần thiết.
Các chiến lược nâng cao để giảm thiểu ảo giác
Bạn có thể tận dụng ba phương pháp nâng cao để giảm ảo giác AI trong các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm:
Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG)
Phương pháp này kết hợp khả năng tổng hợp của LLM với cơ sở dữ liệu vectơ hoạt động như một cơ sở tri thức. Khi một truy vấn được nhập vào, mô hình sẽ chuyển đổi nó thành một vectơ ngữ nghĩa và truy xuất các tài liệu có vectơ tương tự.
Sau đó, LLM sử dụng các tài liệu này và truy vấn ban đầu để tạo ra phản hồi chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn. RAG về cơ bản trang bị cho LLM một dạng trí nhớ dài hạn. Điều này cho phép LLM truy cập và tích hợp dữ liệu bên ngoài.
Lý luận bằng chuỗi suy nghĩ nhắc nhở
LLM vượt trội trong các nhiệm vụ như dự đoán từ, tóm tắt thông tin và trích xuất dữ liệu nhờ những tiến bộ trong máy biến áp. Họ cũng có thể tham gia vào việc lập kế hoạch và suy luận phức tạp.
Việc nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ giúp LLM chia nhỏ các vấn đề gồm nhiều bước thành các bước dễ quản lý hơn. Nó cải thiện khả năng của họ để giải quyết các nhiệm vụ lý luận phức tạp. Phương pháp này được nâng cao bằng cách kết hợp các ví dụ từ cơ sở dữ liệu vectơ, cung cấp bối cảnh và ví dụ bổ sung để LLM rút ra. Các câu trả lời thu được là chính xác và bao gồm lý do đằng sau chúng, được lưu trữ thêm trong cơ sở dữ liệu vectơ để cải thiện các câu trả lời trong tương lai.
Truy vấn lặp lại
Quá trình này bao gồm một tác nhân AI hỗ trợ các tương tác lặp lại giữa LLM và cơ sở dữ liệu vectơ. Tác nhân truy vấn cơ sở dữ liệu bằng một câu hỏi, tinh chỉnh tìm kiếm dựa trên các câu hỏi tương tự được truy xuất và sau đó tóm tắt các câu trả lời.
Nếu bạn thấy câu trả lời tóm tắt không đạt yêu cầu, quá trình này sẽ được lặp lại. Phương pháp này, được minh họa bằng Tạo truy xuất chủ động hướng về phía trước (FLARE), nâng cao chất lượng của câu trả lời cuối cùng bằng cách tinh chỉnh dần dần truy vấn và phản hồi thông qua nhiều lần lặp.
Kết luận
Khắc phục ảo giác trong các mô hình AI đòi hỏi một cách tiếp cận nhiều mặt. Nó phải kết hợp các điều chỉnh kỹ thuật với các chiến lược lý luận nâng cao. Việc tích hợp các phương pháp giảm thiểu có thể nâng cao đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của các phản hồi AI. Những chiến lược này giải quyết các vấn đề trước mắt về ảo giác AI và mở đường cho các hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn trong tương lai.
