As alucinações de IA referem-se a casos em que os modelos de IA, particularmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), geram informações que parecem verdadeiras, mas estão incorretas ou não estão relacionadas com a entrada. Este fenómeno coloca desafios significativos, pois pode levar à divulgação de informações falsas ou enganosas.
Essas alucinações não são erros aleatórios, mas geralmente resultam de:
- As interações complexas dos dados nos quais você treina os modelos,
- O design do modelo,
- Como o modelo interpreta os prompts.
Assim, abordar as alucinações de IA torna-se crítico para a fiabilidade e fiabilidade dos sistemas de IA. É essencial em aplicações onde você precisa de precisão e correção factual. Vamos entender isso com mais detalhes.
Causas de alucinações de IA
As alucinações de IA podem resultar de vários fatores, como:
Interpretações erradas de IA devido a dados de treinamento inadequados
A qualidade, a diversidade e a representatividade dos dados de treinamento afetam a forma como os modelos de IA interpretam e respondem às entradas. Dados de treinamento inadequados ou tendenciosos podem fazer com que modelos de IA gerem resultados falsos ou enganosos. Selecionar os dados de treinamento corretos é essencial para garantir que o modelo tenha uma compreensão equilibrada e abrangente do assunto.
Erros de aprendizado de máquina por overfitting
O ajuste excessivo ocorre quando um modelo de IA é treinado em um conjunto de dados restrito. Isso faz com que o modelo memorize entradas e saídas específicas, em vez de aprender a generalizar. Esta falta de generalização pode fazer com que o modelo produza alucinações ao encontrar novos dados.
Erros de interpretação de IA com expressões idiomáticas ou gírias
Os modelos de IA podem ter dificuldades com expressões idiomáticas ou gírias que não encontraram em seus dados de treinamento. Esse desconhecimento pode levar a anomalias na saída da IA.
Distorções de dados de IA causadas por ataques adversários
Ataques adversários envolvendo avisos intencionalmente concebidos para enganar ou confundir a IA podem provocar alucinações. Esses ataques exploram as vulnerabilidades de design e treinamento do modelo.
Engenharia de alerta ruim
A maneira como você estrutura e apresenta prompts para um modelo de IA pode influenciar significativamente seus resultados. Solicitações vagas ou ambíguas podem levar o modelo a ter alucinações ou produzir informações irrelevantes ou incorretas. Por outro lado, prompts bem construídos que fornecem contexto e direção claros podem orientar o modelo para gerar respostas mais precisas e relevantes.
Técnicas para reduzir alucinações de IA
A redução das alucinações em modelos de IA, especialmente em modelos de linguagem de grande dimensão, envolve uma combinação de estratégias técnicas:
Ajustando os parâmetros do modelo
Definir o parâmetro de temperatura como 0 pode produzir resultados mais precisos. A temperatura controla a aleatoriedade na geração de resposta do modelo. Uma temperatura mais baixa significa que o modelo pode escolher as palavras e frases mais prováveis para obter resultados mais previsíveis e confiáveis. Este ajuste é particularmente valioso para tarefas que exigem precisão e consistência factuais.
Bases de conhecimento externas
A utilização de fontes de dados externas para verificação pode reduzir significativamente os erros gerados. Ele pode fazer referência a esses dados externos ao gerar respostas, fornecendo ao modelo informações atualizadas e verificadas. Esta abordagem transforma o problema puramente generativo em uma tarefa de busca ou resumo mais direta, baseada nos dados fornecidos.
Ferramentas como Perplexity.ai e You.com demonstram a eficácia deste método ao sintetizar resultados de LLM com dados diversos recuperados de fontes externas.
Ajuste fino com dados específicos do domínio
Modelos de treinamento com dados específicos de domínio aumentam sua precisão e reduzem alucinações. Este processo expõe o modelo a padrões e exemplos relevantes para um campo ou tópico específico. Dessa forma, você pode alinhar suas saídas com o domínio de destino.
Esse ajuste fino permite que o modelo gere respostas mais precisas e apropriadas ao contexto. É essencial em aplicações especializadas como medicina, direito ou finanças.
Engenharia imediata
O design dos prompts desempenha um papel fundamental na mitigação das alucinações. Prompts claros e ricos em contexto orientam o modelo de IA de forma mais eficaz. Eles podem reduzir os equívocos e ambiguidades da IA e direcionar o modelo para a geração de respostas relevantes e precisas.
É menos provável que seu modelo produza resultados irrelevantes ou incorretos se você especificar claramente as necessidades de informação e fornecer o contexto necessário.
Estratégias avançadas para mitigar alucinações
Você pode aproveitar três métodos avançados para reduzir as alucinações de IA em grandes modelos de linguagem, que incluem:
Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
Este método combina as capacidades generativas dos LLMs com um banco de dados vetorial que atua como base de conhecimento. Quando uma consulta é inserida, o modelo a converte em um vetor semântico e recupera documentos com vetores semelhantes.
O LLM utiliza então estes documentos e a consulta original para gerar uma resposta mais precisa e contextualmente relevante. O RAG essencialmente equipa o LLM com uma forma de memória de longo prazo. Isso permite que o LLM acesse e integre dados externos.
Raciocínio com solicitação de cadeia de pensamento
Os LLMs se destacam em tarefas como previsão de palavras, resumo de informações e extração de dados devido aos avanços nos transformadores. Eles também podem se envolver em planejamento e raciocínio complexo.
A solicitação de cadeia de pensamento ajuda os LLMs a dividir problemas de várias etapas em etapas mais gerenciáveis. Melhora sua capacidade de resolver tarefas complexas de raciocínio. Este método é aprimorado pela incorporação de exemplos de um banco de dados vetorial, que fornece contexto e exemplos adicionais para o LLM utilizar. As respostas resultantes são precisas e incluem o raciocínio por trás delas, posteriormente armazenado no banco de dados de vetores para melhorar respostas futuras.
Consulta Iterativa
Este processo envolve um agente de IA que facilita interações iterativas entre o LLM e um banco de dados vetorial. O agente consulta o banco de dados com uma pergunta, refina a pesquisa com base nas perguntas semelhantes recuperadas e então resume as respostas.
Se você achar a resposta resumida insatisfatória, o processo será repetido. Este método, exemplificado pela Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE), melhora a qualidade da resposta final refinando progressivamente a consulta e a resposta por meio de múltiplas iterações.
Conclusão
Superar as alucinações em modelos de IA requer uma abordagem multifacetada. Deve combinar ajustes técnicos com estratégias de raciocínio avançadas. A integração de métodos de mitigação pode aumentar significativamente a precisão e a confiabilidade das respostas de IA. Estas estratégias abordam as questões imediatas das alucinações de IA e abrem caminho para sistemas de IA mais robustos e confiáveis no futuro.
