Como combater as alucinações em modelos de linguagem

As Hallucinações em LLM representam um desafio significativo para a confiabilidade e a utilidade dos modelos de linguagem. Esses modelos, que são treinados com grandes quantidades de dados, podem gerar respostas que parecem plausíveis, mas são factualmente incorretas ou inventadas. Isso pode minar a confiança dos usuários e limitar a aplicação desses modelos em contextos críticos. É crucial entender as causas dessas alucinações e implementar estratégias eficazes para mitigá-las.

Por que as Alucinações Acontecem?

As alucinações em modelos de linguagem podem ser atribuídas a diversos fatores, incluindo as características dos dados de treinamento, a arquitetura do modelo e a forma como o modelo é implementado. Entender esses fatores é essencial para desenvolver estratégias eficazes de prevenção.

Um dos principais fatores que contribuem para as alucinações é a qualidade e a natureza dos dados de treinamento. Se os dados de treinamento forem tendenciosos ou conterem erros, o modelo inevitavelmente reproduzirá esses vieses e erros em suas respostas. Além disso, quando o modelo é questionado sobre algo que está fora do escopo dos dados de treinamento, ele pode gerar informações inventadas para fornecer uma resposta.

A estrutura inerente dos modelos de linguagem também desempenha um papel importante nas alucinações. Os LLMs aprendem padrões nos dados e geram respostas com base na probabilidade estatística, em vez de precisão factual. Isso significa que o modelo não “sabe” nada no sentido tradicional, mas sim fornece a resposta mais provável com base em sua estrutura interna.

Quando há lacunas nos dados de treinamento, os modelos LLM são particularmente propensos a preencher os detalhes ausentes de maneiras que parecem plausíveis, mas não são necessariamente verdadeiras. Essa capacidade de “inventar” detalhes pode levar a respostas alucinatórias que soam convincentes, mas são completamente falsas.

Estratégias para Prevenir Alucinações

Os erros gerados pelos modelos LLM podem acarretar riscos significativos de responsabilidade, perda de oportunidades e danos à reputação para as empresas que os implementam. Para evitar essas alucinações, as organizações devem adotar uma abordagem multifacetada que inclua o ajuste fino do modelo, o gerenciamento cuidadoso dos dados e a verificação regular dos resultados.

O ajuste fino do modelo é uma etapa crucial para reduzir as alucinações. Em vez de tentar capturar todo o conhecimento do mundo, o ajuste fino em domínios específicos aumenta a precisão das respostas. Isso envolve definir o escopo do modelo durante o design, selecionar parâmetros que provavelmente direcionarão o modelo para a precisão e avaliar regularmente os resultados para intervir se ele começar a se desviar do caminho certo.

O gerenciamento de dados do modelo também é essencial. Os dados de treinamento para LLMs devem ser relevantes e precisos. Durante o treinamento, é fundamental garantir que os dados sejam limpos, bem formatados e livres de vieses e erros. A qualidade dos dados de treinamento tem um impacto direto na qualidade das respostas geradas pelo modelo.

A verificação regular dos resultados é outra etapa importante. Técnicas como a geração aumentada de recuperação (RAG) podem ser usadas para cruzar as saídas com dados verificados. Em resumo, é importante verificar o trabalho do modelo regularmente para garantir que ele esteja fornecendo respostas precisas e confiáveis.

Além dessas medidas técnicas, também é importante treinar o modelo para priorizar a precisão em vez da plausibilidade. Isso aumenta a chance de que seu LLM retorne nenhuma resposta (“Eu não sei a resposta para essa pergunta”) em vez de inventar uma resposta plausível que não seja baseada em fatos.

O treinamento dos usuários também desempenha um papel importante na prevenção de alucinações. Os usuários finais obterão resultados melhores e mais precisos dos LLMs com prompts precisos. Treinar os usuários finais sobre como construir consultas eficazes para seu LLM limitará respostas inadequadas a perguntas gerais.

Monitoramento Contínuo de Modelos de IA

O monitoramento contínuo é fundamental para a implementação e o uso bem-sucedidos de LLMs. Parte da implementação deve ser a criação de uma estrutura de monitoramento – o processo pelo qual o modelo será monitorado para operações diárias, bem como a manutenção e atualização regulares do modelo e dos dados. O uso de uma solução de observabilidade de IA projetada especificamente para monitorar LLMs e dados de LLM pode ajudar as organizações a obter sucesso com suas implementações de LLM.

Em um cenário onde a busca por informações precisas é constante, ferramentas como o Microsoft Copilot ganham destaque ao oferecer respostas embasadas em dados verificados, o que pode ser um diferencial importante para combater a desinformação.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.

Via AI Business

André Luiz

André atua como jornalista de tecnologia desde 2009 quando fundou o Tekimobile. Também trabalhou na implantação do portal Tudocelular.com no Brasil e já escreveu para outros portais como AndroidPIT e Techtudo. É formado em eletrônica e automação, trabalhando com tecnologia há 26 anos.