Como reduzir erros em modelos de linguagem de IA

As Hallucinations de LLM, aquelas respostas incorretas ou inventadas por modelos de linguagem, são um dos maiores desafios para quem trabalha com inteligência artificial baseada em texto. Essas alucinações podem comprometer a confiança do usuário e trazer riscos às empresas, exigindo ações para sua prevenção e melhor controle.

Compreendendo as causas por trás das Hallucinations de LLM

Esses erros surgem principalmente por dois fatores: a qualidade dos dados usados para o treinamento e as limitações da própria estrutura dos modelos. Modelos de linguagem são alimentados com grandes volumes de texto, que muitas vezes podem conter equívocos, preconceitos ou lacunas. Assim, respondem tentando completar informações desconhecidas com dados improváveis.

Quando o conjunto de dados usado na fase de treinamento apresenta viés, o modelo aprende e reproduz esses vieses em suas respostas. Se contém informações incorretas, o modelo também replicará esses erros. E ao ser questionado sobre algo que foge ao seu conhecimento, o sistema cria respostas plausíveis, mas sem embasamento real, apenas para não ficar “sem resposta”.

Outro ponto é que modelos como esses são baseados em probabilidades, tentando prever qual palavra deve vir a seguir nas frases. Eles não armazenam “fatos”, o que os leva a gerar textos que soam coerentes mas podem estar errados. O mecanismo estatístico faz com que as respostas preencham lacunas na base de dados com sequências prováveis, mas não confirma sua veracidade.

Por isso que, mesmo treinados em enormes quantidades de textos, os modelos podem apresentar eventuais respostas inventadas. Eles não sabem distinguir entre o que é inventado, incorreto ou factual, priorizando fluidez e coerência na geração do texto.

Como as organizações podem reduzir as alucinações nos modelos de linguagem

Minimizar esses erros é essencial para garantir integridade da IA e segurança para quem a utiliza. Algumas medidas práticas devem ser adotadas para mitigar os riscos:

1. Ajustar o modelo para o domínio certo: afinar o treinamento com dados específicos do setor da empresa direciona as respostas a contextos mais precisos. Isso limita tentativas de resposta a perguntas que escapam da sua “zona de conforto”, aumentando a precisão.

2. Garantir dados confiáveis e de qualidade: a base de treinamento deve ser limpa, revisada e sem vieses. Dados errados durante o treino serão replicados nas respostas, por isso esse cuidado faz diferença para evitar equívocos como informações ultrapassadas ou distorcidas.

3. Avaliar continuamente as respostas: é importante usar técnicas como retrieval-augmented generation, que compara a saída do modelo com dados externos validados. Essa verificação constante sinaliza onde o modelo está inventando ou errando e permite ajustes na base ou no funcionamento.

4. Desenvolver preferências por precisão: treinar o modelo para preferir admitir “não sei responder” em vez de tentar criar uma resposta não fundamentada evita que ele invente algo só para parecer convincente. Isso preserva a credibilidade da IA.

Boas práticas complementares para aprimorar os LLMs

5. Ensinar os usuários finais: quanto melhores e mais precisos os comandos dados pelos usuários, menores as chances de o modelo errar. Instruir as pessoas sobre o que perguntar, e como estruturar suas solicitações, ajuda o sistema a ficar dentro do tema e reduzir respostas imprecisas. Modelos treinados para interagir com comandos claros conseguem atender melhor as expectativas, assim como tecnologias aplicadas em buscas inteligentes, como discutido em outras plataformas.

6. Realizar monitoramento contínuo: a supervisão constante do comportamento dos modelos ajuda a identificar rapidamente quando começam a extrapolar informações ou apresentar padrões problemáticos. É recomendado implantar soluções de observabilidade feitas para analisar LLMs, facilitando manter tudo sob controle e garantir que eles operem dentro dos parâmetros.

7. Limitar escopo e contexto: restringir o modelo para atuar apenas em contextos específicos diminui a tendência dele tentar “adivinhar” sobre assuntos desconhecidos. Com domínio mais restrito, as margens para invenções diminuem.

8. Fazer manutenção regular no modelo e nos dados: revisar conteúdos do treinamento, atualizar informações e ajustar parâmetros são tarefas periódicas essenciais. Isso evita que o modelo perpetue erros antigos ou gere respostas desatualizadas.

Por que prevenir alucinações é tema central nos LLMs

Alucinações em modelos de linguagem podem trazer desde riscos legais até prejuízos na credibilidade ou imagem das empresas. Empresas que dependem da IA para atendimento, análise, automação ou geração de conteúdo precisam garantir que suas ferramentas não divulguem informações falsas ou irresponsáveis. Além do impacto na experiência do usuário e confiança, há potenciais problemas regulatórios, ainda mais com legislações específicas sobre IA, como destacado em notícias recentes.

Com o crescimento do uso de assistentes de texto, a atenção à qualidade e veracidade das respostas fica ainda mais crítica, principalmente em aplicações como análises financeiras, diagnósticos médicos ou decisões estratégicas. As medidas combinadas—como ajuste do foco, limpeza de dados, monitoramento e educação dos usuários—ajudam a construir uma IA mais confiável, mesmo com as limitações inerentes da tecnologia baseada em probabilidades.

A tendência é que cada vez mais organizações implementem técnicas para reduzir essas alucinações, enquanto a pesquisa em IA busca criar modelos menos propensos a erros inventados. Isso deve ampliar a segurança e funcionalidade dos sistemas e manter seu uso de forma ética e eficiente.

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.