Como combater as alucinações em modelos de linguagem (LLMs)

As hallucinations em LLM são um desafio crítico nos modelos de linguagem (LLM), gerando respostas imprecisas que podem comprometer a confiança do usuário. Organizações que utilizam LLMs devem adotar medidas preventivas para mitigar esses problemas. Este artigo explora as causas das hallucinations e oferece estratégias para minimizar sua ocorrência, garantindo a integridade e a confiabilidade das aplicações de IA.

Por que as Hallucinations Acontecem?

As hallucinations em LLMs resultam de fatores relacionados aos dados de treinamento, arquitetura do modelo e implementação. As principais causas são os dados de treinamento e a estrutura inerente do modelo.

Dados de treinamento: Se os dados de treinamento forem tendenciosos, o resultado reproduzirá esses vieses. Se os dados contiverem erros, o resultado também os replicará. Quando o modelo é questionado sobre algo fora do escopo dos dados de treinamento, ele frequentemente cria novas informações para fornecer uma resposta.

Estrutura inerente do modelo: LLMs aprendem padrões dos dados e geram respostas baseadas em probabilidade estatística, não em precisão factual. O modelo não “sabe” nada; em vez disso, oferece a resposta mais provável com base em sua estrutura. Quando há lacunas nos dados de treinamento, os LLMs são proficientes em preencher detalhes que parecem adequados.

Estratégias para Prevenir Hallucinations em LLM

Os erros gerados pelos LLMs podem acarretar riscos de responsabilidade, perda de oportunidades e danos à reputação para as empresas que os implementam, além de potenciais prejuízos aos usuários. Para evitar hallucinations, as organizações devem seguir estas etapas:

• Ajuste fino do modelo: O ajuste fino em domínios específicos aumenta a precisão das respostas, focando em parâmetros que priorizam a exatidão e avaliando regularmente os resultados para evitar desvios.

Para evitar hallucinations em LLM, as empresas devem se concentrar em ajustar os modelos para domínios específicos, em vez de tentar abranger todo o conhecimento mundial. Isso significa definir o escopo do modelo durante o design e selecionar parâmetros que provavelmente direcionarão o modelo para a precisão. Além disso, é crucial avaliar os resultados regularmente para intervir caso o modelo comece a se desviar do caminho correto.

• Gerencie seus dados: 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 é crucial. Para isso, é indispensável garantir que os dados sejam relevantes e precisos, além de limpos, bem formatados e isentos de vieses e erros. Afinal, se os dados de treinamento forem tendenciosos ou imprecisos, o modelo inevitavelmente replicará esses problemas em suas respostas.

• Verifique os resultados regularmente: Use técnicas como retrieval-augmented generation (RAG) para comparar as saídas com dados verificados. Em resumo, verifique o trabalho do modelo regularmente.

É fundamental adotar técnicas como retrieval-augmented generation (RAG) para validar as saídas do modelo com dados verificados. Essa abordagem ajuda a garantir que as respostas geradas pelo modelo sejam consistentes com as informações factuais disponíveis, reduzindo assim a probabilidade de hallucinations.

• Treine o modelo para priorizar a precisão em vez da plausibilidade: Isso aumenta a chance de seu LLM retornar nenhuma resposta (“Não sei a resposta para essa pergunta”) em vez de inventar uma resposta plausível que não seja baseada em fatos.

Uma estratégia importante é treinar o modelo para priorizar a precisão em vez da plausibilidade. Isso aumenta a probabilidade de o LLM responder “Não sei a resposta para essa pergunta” em vez de inventar uma resposta que soe plausível, mas não tenha base em fatos concretos. Essa abordagem contribui para a confiabilidade e a integridade do modelo.

• Treine seus usuários: 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 as respostas ruins a perguntas gerais.

O treinamento dos usuários é essencial. Afinal, os usuários finais obterão resultados melhores e mais precisos dos LLMs com prompts precisos. Ensinar os usuários finais a construir consultas eficazes para seu LLM ajudará a limitar as respostas inadequadas a perguntas genéricas.

• Monitore os modelos de IA: O monitoramento contínuo é fundamental para a implantação e o uso bem-sucedidos de LLMs. Parte da implantação deve ser a criação de uma estrutura de monitoramento, o processo pelo qual o modelo será monitorado para as operações diárias, bem como a manutenção e a 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 implantações de LLM.

O monitoramento contínuo é crucial para o sucesso da implantação e do uso de LLMs. Uma parte importante da implantação deve ser a criação de uma estrutura de monitoramento, ou seja, o processo pelo qual o modelo será monitorado para as operações diárias, bem como a manutenção e a atualização regulares do modelo e dos dados. 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.

Ao seguir essas estratégias, as organizações podem reduzir significativamente a ocorrência de hallucinations em seus modelos de linguagem, garantindo que as aplicações de IA permaneçam confiáveis e úteis.

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.