Le allucinazioni dell'IA si riferiscono a casi in cui i modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), generano informazioni che sembrano vere ma non sono corrette o non correlate all'input. Questo fenomeno pone sfide significative, poiché può portare alla diffusione di informazioni false o fuorvianti.
Queste allucinazioni non sono errori casuali ma spesso derivano da:
- Le complesse interazioni dei dati su cui addestri i modelli,
- Il disegno del modello,
- Come il modello interpreta i prompt.
Pertanto, affrontare le allucinazioni dell’intelligenza artificiale diventa fondamentale per l’affidabilità e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. È essenziale nelle applicazioni in cui sono necessarie accuratezza e correttezza fattuale. Capiamolo più in dettaglio.
Cause delle allucinazioni dell'intelligenza artificiale
Le allucinazioni dell'intelligenza artificiale possono derivare da vari fattori, come ad esempio:
Interpretazioni errate dell'intelligenza artificiale dovute a dati di addestramento scadenti
La qualità, la diversità e la rappresentatività dei dati di addestramento influiscono sul modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interpretano e rispondono agli input. Dati di addestramento inadeguati o distorti possono portare a modelli di intelligenza artificiale che generano risultati falsi o fuorvianti. Selezionare i dati di allenamento corretti è essenziale per garantire che il modello abbia una comprensione equilibrata e completa dell’argomento.
Errori di machine learning derivanti da overfitting
L'adattamento eccessivo si verifica quando un modello AI viene addestrato su un set di dati limitato. Fa sì che il modello memorizzi input e output specifici anziché imparare a generalizzare. Questa mancanza di generalizzazione può far sì che il modello produca allucinazioni quando incontra nuovi dati.
Errori di interpretazione dell'intelligenza artificiale con modi di dire o slang
I modelli di intelligenza artificiale potrebbero avere difficoltà con gli idiomi o le espressioni gergali che non hanno riscontrato nei dati di addestramento. Questa scarsa familiarità può portare ad anomalie nell'output dell'IA.
Distorsioni dei dati dell'intelligenza artificiale dovute ad attacchi avversari
Gli attacchi avversari che coinvolgono suggerimenti intenzionalmente progettati per fuorviare o confondere l'intelligenza artificiale possono provocare allucinazioni. Questi attacchi sfruttano le vulnerabilità di progettazione e addestramento del modello.
Cattiva progettazione tempestiva
Il modo in cui strutturi e presenti le richieste a un modello di intelligenza artificiale può influenzarne in modo significativo i risultati. Suggerimenti vaghi o ambigui possono portare il modello ad avere allucinazioni o a produrre informazioni irrilevanti o errate. Al contrario, suggerimenti ben costruiti che forniscono un contesto e una direzione chiari possono guidare il modello a generare risposte più accurate e pertinenti.
Tecniche per ridurre le allucinazioni dell'intelligenza artificiale
Ridurre le allucinazioni nei modelli di intelligenza artificiale, in particolare nei modelli linguistici di grandi dimensioni, comporta una combinazione di strategie tecniche:
Regolazione dei parametri del modello
L'impostazione del parametro della temperatura su 0 può produrre risultati più accurati. La temperatura controlla la casualità nella generazione della risposta del modello. Una temperatura più bassa significa che il modello può scegliere le parole e le frasi più probabili per risultati più prevedibili e affidabili. Questo aggiustamento è particolarmente utile per compiti che richiedono accuratezza e coerenza fattuale.
Basi di conoscenza esterne
L'utilizzo di fonti di dati esterne per la verifica può ridurre significativamente gli errori generativi. Può fare riferimento a questi dati esterni durante la generazione di risposte fornendo al modello informazioni aggiornate e verificate. Questo approccio trasforma il problema puramente generativo in un compito di ricerca o riepilogo più diretto basato sui dati forniti.
Strumenti come Perplexity.ai e You.com dimostrano l'efficacia di questo metodo sintetizzando gli output LLM dati diversi recuperati da fonti esterne.
Ottimizzazione con dati specifici del dominio
I modelli di addestramento con dati specifici del dominio ne migliorano la precisione e riducono le allucinazioni. Questo processo espone il modello a modelli ed esempi rilevanti per un campo o argomento specifico. In questo modo, puoi allineare i suoi output con il dominio di destinazione.
Tale messa a punto consente al modello di generare risposte più accurate e contestualmente appropriate. È essenziale in applicazioni specializzate come la medicina, il diritto o la finanza.
Ingegneria rapida
La progettazione dei suggerimenti gioca un ruolo chiave nel mitigare le allucinazioni. Prompt chiari e ricchi di contesto guidano il modello di intelligenza artificiale in modo più efficace. Possono ridurre le idee sbagliate e le ambiguità dell’IA e indirizzare il modello verso la generazione di risposte pertinenti e accurate.
È meno probabile che il tuo modello produca risultati irrilevanti o errati se specifichi chiaramente le informazioni necessarie e fornisci il contesto necessario.
Strategie avanzate per mitigare le allucinazioni
Puoi sfruttare tre metodi avanzati per ridurre le allucinazioni dell'intelligenza artificiale in modelli linguistici di grandi dimensioni, che includono:
Generazione aumentata di recupero (RAG)
Questo metodo combina le capacità generative dei LLM con un database vettoriale che funge da base di conoscenza. Quando viene immessa una query, il modello la converte in un vettore semantico e recupera documenti con vettori simili.
Il LLM utilizza quindi questi documenti e la query originale per generare una risposta più accurata e contestualmente pertinente. RAG essenzialmente dota il LLM di una forma di memoria a lungo termine. Ciò consente a LLM di accedere e integrare dati esterni.
Ragionamento con suggerimenti basati sulla catena di pensiero
Gli LLM eccellono in attività come la previsione delle parole, il riepilogo delle informazioni e l'estrazione dei dati grazie ai progressi nei trasformatori. Possono anche impegnarsi nella pianificazione e nel ragionamento complesso.
I suggerimenti sulla catena di pensiero aiutano i LLM a scomporre i problemi in più fasi in passaggi più gestibili. Migliora la loro capacità di risolvere compiti di ragionamento complessi. Questo metodo è migliorato incorporando esempi da un database vettoriale, che fornisce contesto ed esempi aggiuntivi a cui attingere il LLM. Le risposte risultanti sono accurate e includono il ragionamento alla base, ulteriormente archiviato nel database dei vettori per migliorare le risposte future.
Interrogazione iterativa
Questo processo coinvolge un agente AI che facilita le interazioni iterative tra LLM e un database vettoriale. L'agente interroga il database con una domanda, perfeziona la ricerca in base alle domande simili recuperate e quindi riassume le risposte.
Se ritieni insoddisfacente la risposta riassuntiva, il processo viene ripetuto. Questo metodo, esemplificato da FLARE (Forward-Looking Active Retrieval Generation), migliora la qualità della risposta finale perfezionando progressivamente la query e la risposta attraverso più iterazioni.
Conclusione
Superare le allucinazioni nei modelli di intelligenza artificiale richiede un approccio sfaccettato. Deve fondere aggiustamenti tecnici con strategie di ragionamento avanzate. L’integrazione dei metodi di mitigazione può migliorare significativamente l’accuratezza e l’affidabilità delle risposte dell’IA. Queste strategie affrontano i problemi immediati delle allucinazioni legate all’intelligenza artificiale e aprono la strada a sistemi di intelligenza artificiale più robusti e affidabili in futuro.
