Como evitar alucinações em modelos de linguagem grandes (LLMs)

Os modelos de linguagem grande (LLM) estão revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia, mas também apresentam desafios. Um dos maiores problemas são as Hallucinations LLM, que podem gerar respostas incorretas ou inventadas, prejudicando a confiança e a satisfação do usuário. Para empresas que utilizam LLMs, é crucial adotar medidas para evitar essas alucinações.

Por que as Hallucinations LLM Acontecem?

As alucinações em LLMs podem surgir de diversos fatores, incluindo os dados de treinamento, a arquitetura do modelo e a forma como é implementado. As principais causas são os dados de treinamento inadequados e a estrutura inerente do modelo.

Dados de Treinamento

Se os dados usados para treinar o modelo forem tendenciosos, o resultado também será. Da mesma forma, erros nos dados de treinamento serão replicados nas respostas geradas pelo modelo. Quando o LLM é questionado sobre algo que não está dentro do escopo dos dados de treinamento, ele frequentemente inventa informações para fornecer uma resposta. É como tentar responder uma prova de matemática sem ter estudado a matéria: o resultado dificilmente será bom.

A qualidade dos dados de treinamento é crucial. Dados limpos, precisos e relevantes ajudam a garantir que o modelo aprenda informações corretas e minimize a probabilidade de gerar respostas falsas. Além disso, é importante monitorar e atualizar os dados de treinamento regularmente para manter o modelo atualizado e preciso.

Imagine que você está ensinando uma criança a identificar animais. Se você mostrar apenas fotos de cachorros e gatos, ela pode ter dificuldades em reconhecer outros animais, como coelhos ou hamsters. Da mesma forma, um LLM treinado com dados limitados ou enviesados terá dificuldades em fornecer respostas precisas e completas.

Estrutura do Modelo

Os LLMs aprendem padrões nos dados e geram respostas com base na probabilidade estatística, não na precisão factual. O modelo não “sabe” nada de verdade; ele apenas fornece a resposta mais provável com base em sua estrutura. Quando há lacunas nos dados de treinamento, os LLMs são excelentes em preencher os detalhes que parecem se encaixar, mesmo que não sejam verdadeiros.

A estrutura do modelo também pode influenciar a ocorrência de alucinações. Modelos mais complexos, com maior capacidade de aprendizado, podem ser mais propensos a gerar respostas inventadas se não forem devidamente treinados e regulamentados. É importante encontrar um equilíbrio entre a complexidade do modelo e a qualidade dos dados de treinamento.

Pense em um LLM como um papagaio que repete frases que ouviu antes. Se o papagaio ouviu frases incorretas ou sem sentido, ele as repetirá da mesma forma. Da mesma forma, um LLM reproduzirá os padrões e informações que aprendeu durante o treinamento, mesmo que não sejam factualmente corretos.

O Que Fazer Para Evitar Hallucinations LLM

Os erros gerados pelos modelos de linguagem podem causar riscos significativos de responsabilidade, perda de oportunidades e danos à reputação das empresas que os utilizam, sem mencionar os potenciais danos aos usuários. Para evitar as alucinações, as organizações devem tomar as seguintes medidas.

Ajuste Fino do Modelo

Ajustar o modelo para domínios específicos (em vez de tentar capturar todo o conhecimento do mundo) aumenta a precisão das respostas. Isso significa definir o escopo do modelo durante o design, selecionar os parâmetros com maior probabilidade de direcionar o modelo para a precisão e avaliar regularmente os resultados para intervir se ele começar a se desviar.

Ajustar o modelo para um domínio específico pode melhorar significativamente a precisão das respostas. Por exemplo, um LLM ajustado para a área médica será mais preciso ao responder perguntas sobre saúde do que um modelo genérico. Isso ocorre porque o modelo terá sido treinado com dados específicos do domínio, o que lhe permite aprender os padrões e nuances da área.

Imagine que você está ensinando um LLM sobre culinária. Em vez de alimentá-lo com todos os tipos de informações, você se concentra em receitas, ingredientes e técnicas de cozinha. Dessa forma, o modelo se tornará um especialista em culinária e poderá responder perguntas complexas sobre o assunto.

Além de ajustar o modelo para um domínio específico, é importante monitorar e avaliar regularmente os resultados para garantir que ele permaneça preciso e relevante. Isso pode envolver a revisão manual das respostas do modelo, a realização de testes automatizados e a coleta de feedback dos usuários. Falando em feedback, já pensou em como o Microsoft Copilot ganha recursos de pesquisa avançada e criação de podcasts?

Gerencie Seus Dados

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. A relevância e a precisão dos dados são a base para um modelo confiável.

Dados irrelevantes podem levar o modelo a aprender padrões incorretos ou a gerar respostas que não fazem sentido no contexto. Vieses nos dados podem levar o modelo a reproduzir estereótipos ou discriminações, o que pode ter consequências negativas para os usuários.

Pense em um LLM como um detetive que está investigando um caso. Se o detetive receber informações falsas ou enganosas, ele pode chegar a conclusões erradas. Da mesma forma, um LLM treinado com dados incorretos pode gerar respostas falsas ou imprecisas.

Para garantir que os dados de treinamento sejam relevantes e precisos, é importante realizar uma análise cuidadosa dos dados antes de usá-los para treinar o modelo. Isso pode envolver a remoção de dados duplicados, a correção de erros e a identificação e mitigação de vieses. Você pode aproveitar para verificar como a Anatel planeja antecipar regulamentação de inteligência artificial no setor de telecomunicações.

Verifique os Resultados Regularmente

Utilize técnicas como a geração aumentada de recuperação (RAG) para cruzar as saídas com dados verificados. Em resumo: verifique o trabalho do modelo regularmente. A validação contínua é essencial para garantir a confiabilidade do LLM.

A técnica RAG envolve a busca de informações relevantes em uma base de conhecimento externa e a utilização dessas informações para complementar as respostas geradas pelo modelo. Isso ajuda a garantir que as respostas sejam baseadas em fatos e evita a geração de informações inventadas.

Imagine que você está usando um LLM para escrever um artigo sobre um determinado tema. Em vez de confiar apenas nas informações que o modelo já conhece, você pode usar a técnica RAG para buscar informações adicionais em fontes confiáveis, como artigos científicos, notícias e documentos oficiais.

Além de usar a técnica RAG, é importante realizar verificações manuais das respostas do modelo para identificar e corrigir erros. Isso pode envolver a revisão das respostas por especialistas no assunto, a realização de testes automatizados e a coleta de feedback dos usuários.

Treine o Modelo Para Priorizar a Precisão em Vez da Verossimilhança

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. É melhor admitir a ignorância do que fornecer informações falsas.

Priorizar a precisão em vez da verossimilhança envolve a utilização de técnicas de treinamento que incentivam o modelo a evitar a geração de respostas quando não tem certeza sobre a resposta correta. Isso pode envolver a utilização de funções de perda que penalizam a geração de respostas incorretas ou a utilização de técnicas de regularização que desencorajam o modelo de gerar respostas complexas ou inventadas.

Imagine que você está ensinando um LLM a responder perguntas sobre história. Em vez de incentivá-lo a responder todas as perguntas, mesmo que não tenha certeza sobre a resposta correta, você o ensina a dizer “Eu não sei” quando não tem certeza sobre a resposta.

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. Quanto mais clara a pergunta, melhor a resposta.

Um prompt bem elaborado deve ser claro, conciso e específico. Deve fornecer ao modelo informações suficientes para entender o que está sendo perguntado e para gerar uma resposta relevante e precisa. Além disso, o prompt deve evitar ambiguidades e termos vagos, que podem levar o modelo a gerar respostas confusas ou incorretas.

Pense em um LLM como um assistente que está tentando ajudá-lo com uma tarefa. Se você der instruções claras e precisas ao assistente, ele será capaz de realizar a tarefa com sucesso. Da mesma forma, se você fornecer prompts bem elaborados a um LLM, ele será capaz de gerar respostas precisas e relevantes.

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 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 deve incluir a coleta de métricas sobre o desempenho do modelo, como a precisão das respostas, a taxa de erros e o tempo de resposta. Essas métricas podem ser usadas para identificar problemas com o modelo e para tomar medidas corretivas.

Imagine que você está dirigindo um carro e precisa monitorar constantemente o painel de instrumentos para garantir que o motor esteja funcionando corretamente. Da mesma forma, você precisa monitorar constantemente os modelos de IA para garantir que estejam funcionando corretamente e gerando resultados precisos.

Além disso, o monitoramento deve incluir a revisão manual das respostas do modelo para identificar e corrigir erros. Isso pode envolver a revisão das respostas por especialistas no assunto, a realização de testes automatizados e a coleta de feedback dos usuários. Falando em testes, que tal testar o novo recurso do Gemini e compartilhar suas impressões?

Para evitar as Hallucinations LLM, é fundamental adotar uma abordagem multifacetada que envolve o ajuste fino do modelo, o gerenciamento cuidadoso dos dados de treinamento, a verificação regular dos resultados, o treinamento do modelo para priorizar a precisão e o monitoramento contínuo. Ao seguir essas etapas, as organizações podem mitigar os riscos associados às alucinações e garantir que seus modelos de linguagem gerem respostas confiáveis e úteis.

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.