Como combater as alucinações em modelos de linguagem grandes (LLMs)

As alucinações de LLM representam um desafio significativo para a confiança e satisfação do usuário. Esses modelos de linguagem grandes (LLMs) podem gerar respostas que são irrelevantes, incorretas ou até mesmo inventadas, comprometendo a credibilidade das aplicações que os utilizam. É crucial que as organizações que implementam LLMs tomem medidas eficazes para mitigar a ocorrência dessas alucinações.

Por que ocorrem as Alucinações de LLM?

As alucinações em LLMs podem surgir de diversos fatores relacionados aos dados de treinamento, à arquitetura do modelo e à sua implementação. As principais causas estão ligadas aos dados utilizados no treinamento e à estrutura inerente do modelo.

Os dados de treinamento, se forem tendenciosos, podem levar o modelo a reproduzir esses vieses. Da mesma forma, se os dados contiverem erros, o modelo irá replicá-los. Quando o modelo é questionado sobre algo que está fora do escopo dos dados de treinamento, ele frequentemente cria novas informações para fornecer uma resposta.

Os LLMs aprendem padrões a partir dos dados e geram respostas com base na probabilidade estatística, e não na precisão factual; o modelo não “sabe” nada de fato. Em vez disso, ele oferece a resposta mais provável com base em sua estrutura. Quando há lacunas nos dados de treinamento, os modelos LLM são muito eficazes em preencher detalhes que parecem se encaixar.

Medidas para Prevenir Alucinações em LLMs

Os erros gerados pelos modelos LLM podem acarretar riscos significativos de responsabilidade, perda de oportunidades e danos à reputação das empresas que os implementam, sem mencionar o potencial de causar danos aos seus usuários. Para evitar as alucinações de LLM, as organizações devem adotar as seguintes medidas:

Ajuste Fino do Modelo

Ajustar o modelo em domínios específicos, em vez de tentar abranger todo o conhecimento mundial, aumenta a precisão das respostas. Isso implica definir o escopo do modelo durante o design, selecionar parâmetros que provavelmente o direcionarão para a precisão e avaliar regularmente os resultados para intervir caso ele comece a se desviar.

Gerenciar os dados do modelo também é crucial. Os dados de treinamento para LLMs devem ser relevantes e precisos. Durante o treinamento, é fundamental garantir que os dados estejam limpos, bem formatados e livres de vieses e erros.

Verificação Regular dos Resultados

Utilizar técnicas como a geração aumentada por recuperação (RAG) para cruzar as saídas com dados verificados. Em suma, é essencial verificar o trabalho do modelo regularmente.

Treinar o modelo para priorizar a precisão em vez da plausibilidade aumenta a probabilidade 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.

Treinamento dos Usuários

Os usuários finais obterão resultados melhores e mais precisos dos LLMs com prompts precisos. Instruir os usuários finais sobre como construir consultas eficazes para seu LLM limitará respostas inadequadas a perguntas gerais. Além disso, confira como reduzir erros em modelos de linguagem 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 especificamente projetada para monitorar LLMs e dados de LLM pode ajudar as organizações a obter sucesso com suas implementações de LLM.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, 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.