KI-Halluzinationen beziehen sich auf Fälle, in denen KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), Informationen generieren, die wahr erscheinen, aber falsch sind oder keinen Bezug zur Eingabe haben. Dieses Phänomen stellt erhebliche Herausforderungen dar, da es zur Verbreitung falscher oder irreführender Informationen führen kann.
Diese Halluzinationen sind keine zufälligen Fehler, sondern resultieren häufig aus:
- Die komplexen Wechselwirkungen der Daten, auf denen Sie die Modelle trainieren,
- Das Design des Modells,
- Wie das Modell Eingabeaufforderungen interpretiert.
Daher wird die Bekämpfung von KI-Halluzinationen für die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung. Dies ist bei Anwendungen unerlässlich, bei denen Genauigkeit und sachliche Korrektheit erforderlich sind. Lassen Sie uns dies genauer verstehen.
Ursachen von KI-Halluzinationen
AI-Halluzinationen können auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein, wie zum Beispiel:
KI-Fehlinterpretationen aufgrund schlechter Trainingsdaten
Die Qualität, Vielfalt und Repräsentativität der Trainingsdaten wirken sich darauf aus, wie KI-Modelle Eingaben interpretieren und darauf reagieren. Unzureichende oder verzerrte Trainingsdaten können dazu führen, dass KI-Modelle falsche oder irreführende Ergebnisse erzeugen. Die Auswahl der richtigen Trainingsdaten ist von entscheidender Bedeutung um sicherzustellen, dass das Modell ein ausgewogenes und umfassendes Verständnis des Themas hat.
Fehler beim maschinellen Lernen durch Überanpassung
Überanpassung tritt auf, wenn ein KI-Modell auf einem eingeschränkten Datensatz trainiert wird. Dadurch merkt sich das Modell bestimmte Eingaben und Ausgaben, anstatt zu verallgemeinern. Dieser Mangel an Verallgemeinerung kann dazu führen, dass das Modell beim Auftreffen auf neue Daten Halluzinationen hervorruft.
KI-Interpretationsfehler bei Redewendungen oder Slang
KI-Modelle haben möglicherweise Probleme mit Redewendungen oder umgangssprachlichen Ausdrücken, die ihnen in ihren Trainingsdaten nicht begegnet sind. Diese Ungewohntheit kann zu Anomalien bei der KI-Ausgabe führen.
KI-Datenverzerrungen durch gegnerische Angriffe
Gegnerische Angriffe mit Eingabeaufforderungen, die absichtlich darauf abzielen, die KI in die Irre zu führen oder zu verwirren, können Halluzinationen hervorrufen. Diese Angriffe nutzen die Design- und Trainingsschwachstellen des Modells aus.
Schlechtes Prompt-Engineering
Die Art und Weise, wie Sie Eingabeaufforderungen an ein KI-Modell strukturieren und präsentieren, kann dessen Ergebnisse erheblich beeinflussen. Vage oder mehrdeutige Eingabeaufforderungen können dazu führen, dass das Modell halluziniert oder irrelevante oder falsche Informationen liefert. Umgekehrt können gut konstruierte Eingabeaufforderungen, die einen klaren Kontext und eine klare Richtung angeben, das Modell dabei unterstützen, genauere und relevantere Antworten zu generieren.
Techniken zur Reduzierung von KI-Halluzinationen
Die Reduzierung von Halluzinationen in KI-Modellen, insbesondere in großen Sprachmodellen, erfordert eine Kombination technischer Strategien:
Modellparameter anpassen
Wenn Sie den Temperaturparameter auf 0 setzen, können Sie genauere Ergebnisse erzielen. Die Temperatur steuert die Zufälligkeit bei der Antwortgenerierung des Modells. Eine niedrigere Temperatur bedeutet, dass das Modell die wahrscheinlichsten Wörter und Phrasen für vorhersehbarere und zuverlässigere Ergebnisse auswählen kann. Diese Anpassung ist besonders wertvoll für Aufgaben, die sachliche Genauigkeit und Konsistenz erfordern.
Externe Wissensdatenbanken
Durch die Nutzung externer Datenquellen zur Verifizierung können generative Fehler erheblich reduziert werden. Es kann bei der Generierung von Antworten auf diese externen Daten verweisen, indem es dem Modell aktuelle und verifizierte Informationen zur Verfügung stellt. Dieser Ansatz verwandelt das rein generative Problem in eine einfachere Such- oder Zusammenfassungsaufgabe, die auf den bereitgestellten Daten basiert.
Tools wie Perplexity.ai und You.com demonstrieren die Wirksamkeit dieser Methode, indem sie LLM-Ausgaben mit synthetisieren vielfältige Daten aus externen Quellen abgerufen.
Feinabstimmung mit domänenspezifischen Daten
Das Training von Modellen mit domänenspezifischen Daten erhöht ihre Genauigkeit und reduziert Halluzinationen. Durch diesen Prozess wird das Modell Mustern und Beispielen ausgesetzt, die für ein bestimmtes Feld oder Thema relevant sind. Auf diese Weise können Sie die Ausgaben an der Zieldomäne ausrichten.
Eine solche Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, kontextbezogenere und genauere Antworten zu generieren. Es ist in speziellen Anwendungen wie Medizin, Recht oder Finanzen unerlässlich.
Schnelles Engineering
Die Gestaltung von Aufforderungen spielt eine Schlüsselrolle bei der Linderung von Halluzinationen. Klare, kontextreiche Eingabeaufforderungen führen das KI-Modell effektiver. Sie können KI-Missverständnisse und Unklarheiten reduzieren und das Modell darauf ausrichten, relevante und genaue Antworten zu generieren.
Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Modell irrelevante oder falsche Ergebnisse liefert, ist geringer, wenn Sie den Informationsbedarf klar angeben und den erforderlichen Kontext bereitstellen.
Fortgeschrittene Strategien zur Linderung von Halluzinationen
Sie können drei fortschrittliche Methoden nutzen, um KI-Halluzinationen in großen Sprachmodellen zu reduzieren, darunter:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Diese Methode kombiniert die generativen Fähigkeiten von LLMs mit einer Vektordatenbank, die als Wissensbasis fungiert. Wenn eine Abfrage eingegeben wird, wandelt das Modell diese in einen semantischen Vektor um und ruft Dokumente mit ähnlichen Vektoren ab.
Das LLM verwendet dann diese Dokumente und die ursprüngliche Abfrage, um eine genauere und kontextbezogenere Antwort zu generieren. RAG stattet das LLM im Wesentlichen mit einer Form von aus Langzeitgedächtnis. Dies ermöglicht LLM den Zugriff auf und die Integration externer Daten.
Argumentation mit Gedankenkettenaufforderung
Aufgrund der Fortschritte bei Transformatoren zeichnen sich LLMs durch Aufgaben wie die Wortvorhersage, das Zusammenfassen von Informationen und die Datenextraktion aus. Sie können sich auch mit Planung und komplexem Denken befassen.
Die Aufforderung zur Gedankenkette hilft LLMs dabei, mehrstufige Probleme in überschaubarere Schritte aufzuteilen. Es verbessert ihre Fähigkeit, komplexe Denkaufgaben zu lösen. Diese Methode wird durch die Einbeziehung von Beispielen aus einer Vektordatenbank erweitert, die zusätzlichen Kontext und Beispiele für den LLM bietet, auf die er zurückgreifen kann. Die resultierenden Antworten sind korrekt und enthalten die Begründung, die ihnen zugrunde liegt. Diese wird weiter in der Vektordatenbank gespeichert, um zukünftige Antworten zu verbessern.
Iterative Abfrage
Bei diesem Prozess ist ein KI-Agent beteiligt, der iterative Interaktionen zwischen dem LLM und einer Vektordatenbank ermöglicht. Der Agent fragt die Datenbank mit einer Frage ab, verfeinert die Suche anhand ähnlicher abgerufener Fragen und fasst dann die Antworten zusammen.
Wenn Sie die zusammengefasste Antwort nicht zufriedenstellend finden, wird der Vorgang wiederholt. Diese Methode, die durch Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE) veranschaulicht wird, verbessert die Qualität der endgültigen Antwort, indem die Abfrage und Antwort durch mehrere Iterationen schrittweise verfeinert wird.
Zusammenfassung
Die Überwindung von Halluzinationen in KI-Modellen erfordert einen vielschichtigen Ansatz. Es muss technische Anpassungen mit fortschrittlichen Argumentationsstrategien verbinden. Die Integration von Abhilfemethoden kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Reaktionen erheblich verbessern. Diese Strategien gehen die unmittelbaren Probleme von KI-Halluzinationen an und ebnen den Weg für robustere und vertrauenswürdigere KI-Systeme in der Zukunft.
