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- As alucinações em LLMs são um desafio significativo, gerando respostas incorretas ou inventadas.
- Você pode adotar medidas para minimizar esses erros e melhorar a confiabilidade dos modelos.
- Empresas e usuários podem enfrentar riscos jurídicos e de reputação devido a respostas imprecisas.
- Monitorar e ajustar os modelos regularmente é essencial para evitar falhas.
As alucinações em LLM são um grande desafio para a Inteligência Artificial, causando respostas incorretas e inventadas que afetam a confiança dos usuários. Empresas que usam modelos LLM precisam tomar medidas para evitar esses problemas. Entender por que elas acontecem e como podemos preveni-las é essencial para garantir que a IA seja confiável e útil.
Por que as alucinações acontecem?
As alucinações podem ser causadas por vários fatores relacionados aos dados de treinamento do modelo, sua estrutura e como ele é usado. As principais causas são os dados de treinamento e a própria estrutura do modelo.
Dados de treinamento
Se os dados de treinamento tiverem informações tendenciosas, o resultado também será tendencioso. Se houver erros nos dados, o resultado irá reproduzir esses erros. Quando o modelo é perguntado sobre algo que não está dentro dos dados de treinamento, ele pode criar novas informações para dar uma resposta.
Estrutura inerente do modelo
Os LLMs aprendem padrões nos dados e criam respostas com base na probabilidade estatística, e não na precisão dos fatos. O modelo não “sabe” nada, mas dá a resposta mais provável com base em sua estrutura. Quando faltam informações nos dados de treinamento, os modelos LLM são muito bons em preencher os detalhes que parecem se encaixar. Se você gosta de tecnologia, vai curtir saber mais sobre como a DeepSeek está revolucionando a IA com foco no processamento durante a inferência.
O que fazer para evitar alucinações?
Os erros criados pelos modelos LLM podem trazer riscos de processos judiciais, perda de oportunidades e danos à reputação das empresas que os utilizam, além de possíveis danos aos usuários. Para evitar as alucinações em LLM, as empresas devem seguir os seguintes passos.
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Ajuste o modelo: Ajustar o modelo para áreas específicas (em vez de tentar incluir todo o conhecimento do mundo) aumenta a precisão das respostas. Isso significa definir o escopo do modelo durante o projeto, escolher os parâmetros que provavelmente direcionarão o modelo para a precisão e avaliar os resultados regularmente para corrigir se ele começar a errar.
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Gerencie os dados do modelo: Os dados de treinamento para LLMs devem ser relevantes e precisos. Durante o treinamento, é muito importante garantir que os dados estejam limpos, bem formatados e sem informações tendenciosas e erros.
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Verifique os resultados regularmente: Use técnicas como a geração aumentada de recuperação (RAG) para comparar as respostas com dados verificados. Resumindo, revise o trabalho do modelo com frequência. E por falar em novidades, a Meta lançou o Llama 4 com modelos Scout e Maverick, anunciando também o Behemoth de 2T parâmetros.
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Treine o modelo para priorizar a precisão em vez da plausibilidade: Isso aumenta a chance de seu LLM não dar uma resposta (“Não sei a resposta para essa pergunta”) em vez de inventar uma resposta plausível, mas sem base em fatos.
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Treine seus usuários: Os usuários finais obterão resultados melhores e mais precisos dos LLMs com instruções precisas. Treinar os usuários finais sobre como criar perguntas eficazes para seu LLM limitará as respostas ruins a perguntas gerais. Quer mais dicas? Veja como evitar alucinações em modelos de linguagem grandes (LLMs).
Monitoramento de modelos de IA
O monitoramento contínuo é fundamental para o uso bem-sucedido de LLMs. A implantação deve incluir a criação de uma estrutura de monitoramento: o processo pelo qual o modelo será monitorado para as operações diárias, bem como a manutenção regular do modelo e dos dados. Usar uma solução de observabilidade de IA projetada especificamente para monitorar LLMs e dados de LLM pode ajudar as empresas a ter sucesso com suas implantações de LLM. Além disso, é sempre bom estar atento às últimas notícias, como a possível regulamentação de IA para telecomunicações planejada pela Anatel.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via AI Business
