Sind RAGs die Lösung für KI-Halluzinationen?

KI hat von Natur aus einen „eigenen Geist“. Ein Nachteil davon ist, dass generative KI-Modelle gelegentlich Informationen in einem Phänomen namens „KI-Halluzinationen“ fabrizieren, eines der frühesten Beispiele dafür, das als New Yorker Richter ins Rampenlicht geriet gerügt Anwälte wegen der Verwendung eines von ChatGPT verfassten Rechtsbriefs, der sich auf nicht existierende Gerichtsverfahren bezog. In jüngerer Zeit gab es Vorfälle, bei denen KI-generierte Suchmaschinen die Benutzer dazu aufforderten Steine ​​verzehren für gesundheitliche Vorteile oder zur Verwendung ungiftig kleben damit der Käse an der Pizza haften bleibt.

Da GenAI immer allgegenwärtiger wird, ist es für Anwender wichtig zu erkennen, dass Halluzinationen ab sofort ein Problem sind unvermeidlich Aspekt von GenAI-Lösungen. Diese Lösungen basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs) und stützen sich häufig auf große Mengen unterschiedlicher Quellen, die wahrscheinlich zumindest einige ungenaue oder veraltete Informationen enthalten – diese erfundenen Antworten machen das aus zwischen 3% und 10% von KI-Chatbot-generierten Antworten auf Benutzeraufforderungen. Angesichts der KI „Flugschreiber„In der Natur – in der wir als Menschen außerordentliche Schwierigkeiten haben, genau zu untersuchen, wie KI ihre Ergebnisse generiert – können diese Halluzinationen für Entwickler nahezu unmöglich aufzuspüren und zu verstehen sein.

Unvermeidlich oder nicht, KI-Halluzinationen sind im besten Fall frustrierend, im schlimmsten Fall gefährlich und unethisch.

In zahlreichen Sektoren, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der öffentlichen Sicherheit, reichen die Folgen von Halluzinationen von der Verbreitung von Fehlinformationen über die Kompromittierung sensibler Daten bis hin zu lebensbedrohlichen Pannen. Wenn Halluzinationen weiterhin unkontrolliert bleiben, werden sowohl das Wohlergehen der Benutzer als auch das gesellschaftliche Vertrauen in KI-Systeme gefährdet.

Daher ist es unerlässlich, dass die Verantwortlichen dieser leistungsstarken Technologie die Risiken von KI-Halluzinationen erkennen und angehen, um die Glaubwürdigkeit der von LLM generierten Ergebnisse sicherzustellen.

RAGs als Ausgangspunkt zur Lösung von Halluzinationen

Eine Methode, die sich bei der Linderung von Halluzinationen durchgesetzt hat, ist Abruf-erweiterte Generation, oder RAG. Diese Lösung erhöht die LLM-Zuverlässigkeit durch die Integration externer Informationsspeicher – indem relevante Informationen aus einer vertrauenswürdigen Datenbank extrahiert werden, die entsprechend der Art der Anfrage ausgewählt wird –, um zuverlässigere Antworten auf bestimmte Anfragen zu gewährleisten.

Etwas Industrie Experten haben postuliert, dass RAG allein Halluzinationen lösen kann. Allerdings können in RAG integrierte Datenbanken immer noch veraltete Daten enthalten, die zu falschen oder irreführenden Informationen führen könnten. In bestimmten Fällen kann die Integration externer Daten durch RAGs sogar die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen in großen Sprachmodellen erhöhen: Wenn ein KI-Modell überproportional auf eine veraltete Datenbank angewiesen ist, die es enthält nimmt wahr Bei völliger Aktualität kann das Ausmaß der Halluzinationen sogar noch schwerwiegender werden.

KI-Leitplanken – Überbrückung der Lücken der RAG

Wie Sie sehen können, versprechen RAGs die Linderung von KI-Halluzinationen. Branchen und Unternehmen, die sich diesen Lösungen zuwenden, müssen sich jedoch auch ihrer inhärenten Grenzen bewusst sein. In der Tat gibt es in Kombination mit RAGs ergänzende Methoden, die bei der Behandlung von LLM-Halluzinationen eingesetzt werden sollten.

Unternehmen können beispielsweise Echtzeit-KI einsetzen Leitplanken um LLM-Reaktionen zu sichern und KI-Halluzinationen zu mildern. Leitplanken fungieren als Netz, das alle LLM-Ausgaben auf erfundene, profane oder themenfremde Inhalte überprüft, bevor sie die Benutzer erreichen. Dieser proaktive Middleware-Ansatz gewährleistet die Zuverlässigkeit und Relevanz des Abrufs in RAG-Systemen, stärkt letztendlich das Vertrauen der Benutzer und sorgt für sichere Interaktionen, die mit der Marke eines Unternehmens übereinstimmen.

Alternativ gibt es den „Prompt Engineering“-Ansatz, bei dem der Ingenieur den Backend-Master-Prompt ändern muss. Durch das Hinzufügen vorab festgelegter Einschränkungen zu akzeptablen Eingabeaufforderungen – mit anderen Worten: Überwachung nicht nur, wo der LLM Informationen erhält, sondern auch, wie Benutzer ihn um Antworten bitten – können konstruierte Eingabeaufforderungen LLMs zu zuverlässigeren Ergebnissen führen. Der Hauptnachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass diese Art des Prompt-Engineerings eine unglaublich zeitaufwändige Aufgabe für Programmierer sein kann, die oft ohnehin schon über wenig Zeit und Ressourcen verfügen.

Der „Feinabstimmungs“-Ansatz beinhaltet das Training von LLMs anhand spezieller Datensätze Leistung verbessern und mindern das Risiko von Halluzinationen. Mit dieser Methode werden aufgabenspezialisierte LLMs darauf trainiert, aus bestimmten, vertrauenswürdigen Domänen abzurufen, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ausgabe verbessert wird.

Es ist auch wichtig, den Einfluss der Eingabelänge auf die Argumentationsleistung von LLMs zu berücksichtigen – tatsächlich neigen viele Benutzer zu der Annahme, dass die Ausgaben umso genauer sind, je umfangreicher und mit Parametern gefüllter ihre Eingabeaufforderung ist. Allerdings eins aktuellen Studie ergab, dass die Genauigkeit der LLM-Ausgaben tatsächlich sinkt wenn die Eingabelänge zunimmt. Folglich garantiert die Erhöhung der Anzahl der einer bestimmten Eingabeaufforderung zugewiesenen Richtlinien keine gleichbleibende Zuverlässigkeit bei der Generierung zuverlässiger generativer KI-Anwendungen.

Dieses Phänomen, das als „Prompt Overloading“ bekannt ist, verdeutlicht die inhärenten Risiken übermäßig komplexer Prompt-Designs: Je allgemeiner ein Prompt formuliert ist, desto mehr Türen werden für ungenaue Informationen und Halluzinationen geöffnet, da das LLM darum kämpft, jeden Parameter zu erfüllen.

Schnelles Engineering erfordert ständige Aktualisierungen und Feinabstimmungen und hat immer noch Schwierigkeiten, Halluzinationen oder unsinnige Reaktionen wirksam zu verhindern. Leitplanken hingegen stellen kein zusätzliches Risiko für gefälschte Ergebnisse dar, was sie zu einer attraktiven Option zum Schutz der KI macht. Im Gegensatz zum Prompt Engineering bieten Leitplanken eine allumfassende Echtzeitlösung, die sicherstellt, dass generative KI nur Ergebnisse innerhalb vordefinierter Grenzen erzeugt.

Obwohl es keine alleinige Lösung ist, kann Benutzerfeedback auch dazu beitragen, Halluzinationen zu mildern, indem Aktionen wie Upvotes und Downvotes dabei helfen, Modelle zu verfeinern, die Ausgabegenauigkeit zu verbessern und das Risiko von Halluzinationen zu senken.

Für sich genommen erfordern RAG-Lösungen umfangreiche Experimente, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Aber in Kombination mit Feinabstimmung, zeitnaher Technik und Leitplanken können sie gezieltere und effizientere Lösungen zur Bekämpfung von Halluzinationen bieten. Die Erforschung dieser komplementären Strategien wird die Halluzinationsminderung in LLMs weiter verbessern und zur Entwicklung zuverlässigerer und vertrauenswürdigerer Modelle für verschiedene Anwendungen beitragen.

RAGs sind nicht die Lösung für KI-Halluzinationen

RAG-Lösungen bieten LLMs einen enormen Mehrwert, indem sie sie mit externem Wissen bereichern. Doch da über die generative KI noch so viel Unbekanntes bekannt ist, bleiben Halluzinationen eine inhärente Herausforderung. Der Schlüssel zu ihrer Bekämpfung liegt nicht im Versuch, sie zu beseitigen, sondern darin, ihren Einfluss durch eine Kombination aus strategischen Leitplanken, Überprüfungsprozessen und fein abgestimmten Aufforderungen zu mildern.

Je mehr wir darauf vertrauen können, was GenAI uns sagt, desto effektiver und effizienter können wir sein starkes Potenzial nutzen.