Como lidar com as alucinações em modelos de linguagem (LLMs)

As ‘alucinações’ são um ponto fraco dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Eles podem gerar respostas irrelevantes, incorretas e até inventadas, minando a confiança do usuário. Empresas que utilizam LLMs precisam entender e agir para evitar que isso aconteça, garantindo a confiabilidade da IA.

Por Que as Alucinações Acontecem?

As alucinações podem surgir por diversos fatores ligados aos dados de treinamento do modelo, sua arquitetura e como ele é implementado. Existem duas fontes principais para essas ocorrências: os dados de treinamento e a estrutura inerente do modelo.

Dados de Treinamento

Se os dados usados para treinar o LLM contiverem vieses, o resultado final refletirá esses mesmos vieses. Da mesma forma, se houver erros nos dados, o modelo pode reproduzi-los em suas respostas. Um ponto crítico é quando o modelo recebe uma pergunta que vai além do escopo dos dados com os quais foi treinado; nesses casos, ele frequentemente cria novas informações para conseguir formular uma resposta.

Estrutura Inerente do Modelo

LLMs aprendem padrões a partir dos dados e geram respostas com base na probabilidade estatística, não na precisão factual; o modelo não ‘sabe’ nada. Ele apenas oferece a resposta mais provável com base em sua estrutura, um ponto relevante quando pensamos até onde a Inteligência Artificial pode ir. Quando existem lacunas nos dados de treinamento, os LLMs são eficientes em preencher detalhes que parecem e soam como se pertencessem ao contexto.

Como Lidar com as Hallucinations de LLM

Os erros gerados pelos modelos LLM podem criar riscos significativos, incluindo responsabilidade legal, perda de oportunidades e danos à reputação das empresas que os utilizam. Além disso, há potencial de prejudicar os usuários finais. Para prevenir as alucinações, as organizações devem adotar as seguintes medidas.

• Ajustar o modelo (Fine-tuning): Realizar ajustes finos focados em domínios específicos, em vez de tentar abranger todo o conhecimento mundial, aumenta a precisão das respostas. Isso envolve definir o escopo do modelo durante o design, selecionar parâmetros que favoreçam a precisão e avaliar regularmente os resultados para intervir se o modelo começar a desviar.
• Gerenciar os dados do modelo: Os dados de treinamento para LLMs devem ser relevantes e precisos. Durante o treinamento, é crucial garantir que os dados estejam limpos, bem formatados e livres de vieses e erros.
• Verificar resultados regularmente: Utilizar técnicas como a geração aumentada por recuperação (RAG) para cruzar as saídas do modelo com dados verificados. Basicamente, é preciso checar o trabalho do modelo com frequência.
• Treinar o modelo para priorizar precisão: Em vez de apenas plausibilidade, treine o modelo para focar na veracidade. Isso aumenta a chance de o LLM responder com “Não sei a resposta” em vez de inventar algo que soe convincente, mas não seja baseado em fatos.
• Treinar os usuários: Os usuários finais obterão resultados melhores e mais precisos dos LLMs se utilizarem prompts (comandos) mais específicos. Ensinar os usuários a construir consultas eficazes para o seu LLM limitará respostas ruins a perguntas genéricas.
• Monitorar os modelos de IA: O monitoramento contínuo é crítico para a implementação e uso bem-sucedidos dos LLMs. Parte da implementação deve ser a criação de um framework de monitoramento – o processo pelo qual o modelo será vigiado nas operações diárias, bem como a manutenção regular e contínua do modelo e dos dados. O uso de uma solução de observabilidade de IA projetada para monitorar LLMs pode ajudar as organizações a ter sucesso, movendo do hype à prática.

Lidar com as alucinações em LLMs é um desafio contínuo. A atenção constante aos dados, ao treinamento e ao monitoramento é fundamental para usar esses modelos de forma responsável e eficaz, mantendo a confiança dos usuários e aproveitando o potencial da tecnologia sem gerar desinformação ou resultados problemáticos.

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

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.