Les hallucinations de l'IA font référence à des cas où les modèles d'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), génèrent des informations qui semblent vraies mais qui sont incorrectes ou sans rapport avec l'entrée. Ce phénomène pose des défis importants, car il peut conduire à la diffusion d'informations fausses ou trompeuses.
Ces hallucinations ne sont pas des erreurs aléatoires mais résultent souvent de :
- Les interactions complexes des données sur lesquelles vous entraînez les modèles,
- La conception du modèle,
- Comment le modèle interprète les invites.
Ainsi, lutter contre les hallucinations de l’IA devient essentiel pour la fiabilité et la fiabilité des systèmes d’IA. C’est essentiel dans les applications où vous avez besoin d’exactitude et d’exactitude factuelle. Comprenons cela plus en détail.
Causes des hallucinations de l’IA
Les hallucinations de l’IA peuvent provenir de divers facteurs, tels que :
Mauvaises interprétations de l'IA en raison de mauvaises données de formation
La qualité, la diversité et la représentativité des données d'entraînement ont un impact sur la façon dont les modèles d'IA interprètent et répondent aux entrées. Des données de formation inadéquates ou biaisées peuvent conduire à ce que les modèles d'IA génèrent des résultats faux ou trompeurs. La sélection des bonnes données d’entraînement est essentielle pour garantir que le modèle a une compréhension équilibrée et complète du sujet.
Erreurs d'apprentissage automatique dues au surapprentissage
Un ajustement excessif se produit lorsqu'un modèle d'IA est entraîné sur un ensemble de données restreint. Cela amène le modèle à mémoriser des entrées et des sorties spécifiques plutôt que d’apprendre à généraliser. Ce manque de généralisation peut amener le modèle à produire des hallucinations lorsqu'il rencontre de nouvelles données.
Erreurs d'interprétation de l'IA avec des expressions idiomatiques ou de l'argot
Les modèles d'IA peuvent avoir des difficultés avec des expressions idiomatiques ou des expressions d'argot qu'ils n'ont pas rencontrées dans leurs données d'entraînement. Cette méconnaissance peut conduire à des anomalies de sortie de l’IA.
Distorsions des données d’IA dues à des attaques contradictoires
Les attaques contradictoires impliquant des invites intentionnellement conçues pour induire en erreur ou confondre l’IA peuvent provoquer des hallucinations. Ces attaques exploitent les vulnérabilités de conception et de formation du modèle.
Mauvaise ingénierie des invites
La façon dont vous structurez et présentez les invites à un modèle d’IA peut influencer considérablement ses résultats. Des invites vagues ou ambiguës peuvent amener le modèle à halluciner ou à produire des informations non pertinentes ou incorrectes. À l’inverse, des invites bien construites qui fournissent un contexte et une orientation clairs peuvent guider le modèle pour générer des réponses plus précises et pertinentes.
Techniques pour réduire les hallucinations de l'IA
La réduction des hallucinations dans les modèles d’IA, en particulier dans les grands modèles de langage, implique une combinaison de stratégies techniques :
Ajustement des paramètres du modèle
Régler le paramètre de température sur 0 peut donner des résultats plus précis. La température contrôle le caractère aléatoire de la génération de réponse du modèle. Une température plus basse signifie que le modèle peut choisir les mots et expressions les plus probables pour des résultats plus prévisibles et plus fiables. Cet ajustement est particulièrement utile pour les tâches nécessitant une exactitude et une cohérence factuelles.
Bases de connaissances externes
L'utilisation de sources de données externes pour la vérification peut réduire considérablement les erreurs génératives. Il peut référencer ces données externes lors de la génération de réponses en fournissant au modèle des informations à jour et vérifiées. Cette approche transforme le problème purement génératif en une tâche de recherche ou de synthèse plus simple fondée sur les données fournies.
Des outils comme Perplexity.ai et You.com démontrent l'efficacité de cette méthode en synthétisant les résultats du LLM avec données diverses récupérés à partir de sources externes.
Affinement avec des données spécifiques au domaine
Les modèles de formation avec des données spécifiques à un domaine améliorent leur précision et réduisent les hallucinations. Ce processus expose le modèle à des modèles et des exemples pertinents pour un domaine ou un sujet spécifique. De cette façon, vous pouvez aligner ses sorties sur le domaine cible.
Un tel ajustement permet au modèle de générer des réponses plus appropriées et plus précises sur le plan contextuel. Il est essentiel dans des applications spécialisées comme la médecine, le droit ou la finance.
Ingénierie rapide
La conception des invites joue un rôle clé dans l’atténuation des hallucinations. Des invites claires et riches en contexte guident le modèle d'IA plus efficacement. Ils peuvent réduire les idées fausses et les ambiguïtés sur l’IA et orienter le modèle vers la génération de réponses pertinentes et précises.
Votre modèle est moins susceptible de produire des résultats non pertinents ou incorrects si vous spécifiez clairement les besoins en informations et fournissez le contexte nécessaire.
Stratégies avancées pour atténuer les hallucinations
Vous pouvez exploiter trois méthodes avancées pour réduire les hallucinations de l’IA dans les grands modèles de langage, notamment :
Génération augmentée par récupération (RAG)
Cette méthode combine les capacités génératives des LLM avec une base de données vectorielles qui fait office de base de connaissances. Lorsqu'une requête est saisie, le modèle la convertit en vecteur sémantique et récupère les documents avec des vecteurs similaires.
Le LLM utilise ensuite ces documents et la requête originale pour générer une réponse plus précise et contextuellement pertinente. RAG dote essentiellement le LLM d'une forme de memoire A long terme. Cela permet à LLM d’accéder et d’intégrer des données externes.
Raisonner avec des invites de chaîne de pensée
Les LLM excellent dans des tâches telles que la prédiction de mots, la synthèse d'informations et l'extraction de données grâce aux progrès des transformateurs. Ils peuvent également s’engager dans la planification et dans des raisonnements complexes.
L'incitation à la chaîne de pensée aide les LLM à décomposer les problèmes en plusieurs étapes en étapes plus gérables. Cela améliore leur capacité à résoudre des tâches de raisonnement complexes. Cette méthode est améliorée en incorporant des exemples provenant d'une base de données vectorielles, qui fournissent un contexte et des exemples supplémentaires sur lesquels le LLM peut s'appuyer. Les réponses obtenues sont exactes et incluent le raisonnement qui les sous-tend, puis stockées dans la base de données vectorielles pour améliorer les réponses futures.
Requête itérative
Ce processus implique un agent d'IA facilitant les interactions itératives entre le LLM et une base de données vectorielles. L'agent interroge la base de données avec une question, affine la recherche en fonction des questions similaires récupérées, puis résume les réponses.
Si vous trouvez la réponse résumée insatisfaisante, le processus est répété. Cette méthode, illustrée par la génération de récupération active prospective (FLARE), améliore la qualité de la réponse finale en affinant progressivement la requête et la réponse au travers de plusieurs itérations.
Conclusion
Surmonter les hallucinations dans les modèles d’IA nécessite une approche multiforme. Il doit combiner des ajustements techniques avec des stratégies de raisonnement avancées. L’intégration de méthodes d’atténuation peut améliorer considérablement la précision et la fiabilité des réponses de l’IA. Ces stratégies abordent les problèmes immédiats des hallucinations de l’IA et ouvrent la voie à des systèmes d’IA plus robustes et plus fiables à l’avenir.
