Voittamalla LLM-harhat käyttäen hakutoteutettua generointia (RAG)

Suuret kielen mallit (LLM) vallankumouksellistavat, miten prosessoidaan ja generoidaan kieltä, mutta ne eivät ole täydellisiä. Niin kuin ihmiset voivat nähdä muotoja pilvissä tai kasvoja kuulla, LLM: t voivat myös “hallusinoida”, luoden tietoa, joka ei ole tarkka. Tämä ilmiö, jota kutsutaan LLM-harhoiksi, aiheuttaa kasvavan huolen, kun LLM:iden käyttö laajenee.

Virheet voivat hämmentää käyttäjiä, ja joissain tapauksissa ne voivat jopa johtaa oikeudellisiin ongelmiin yrityksille. Esimerkiksi vuonna 2023 ilmapiiriin veteraani Jeffery Battle (joka tunnetaan myös nimellä The Aerospace Professor) hakattiin oikeuteen Microsoftia vastaan, kun hän löysi, että Microsoftin ChatGPT-pohjainen Bing-haku antaa toisinaan faktuaalisesti epätarkkaa ja vahingollista tietoa hänen nimensä haulla. Hakukone sekoittaa hänet rikolliseen Jeffery Leon Battleen.

LLM-harhojen torjumiseksi hakutoteutettu generointi (RAG) on noussut lupaavaksi ratkaisuksi. Se sisältää tietoa ulkoisista tietokannoista parantamaan LLM:iden tulosten tarkkuutta ja luotettavuutta. Tarkastellaan tarkemmin, miten RAG tekee LLM:istä tarkemmin ja luotettavammin. Käsittelemme myös sitä, voittaako RAG tehokkaasti LLM-harhauksen ongelman.

Ymmärtäminen LLM-harhoista: Syyt ja Esimerkit

LLM: t, mukaan lukien kuuluisat mallit kuten ChatGPT, ChatGLM ja Claude, on koulutettu laajoille tekstuaalisille tietokannoille, mutta ne eivät ole immuuneja tuottamasta faktuaalisesti virheellisiä tuloksia, ilmiötä, jota kutsutaan “harhoiksi”. Harhat johtuvat siitä, että LLM: t on koulutettu luomaan merkityksellisiä vastauksia perustuen kielen sääntöihin, riippumatta niiden faktuaalisesta tarkkuudesta.

Tidio-tutkimus osoitti, että vaikka 72 %:ssa käyttäjistä uskoo LLM:iden luotettavuuteen, 75 %:ssa on saatu virheellistä tietoa AI:sta vähintään kerran. Jopa lupaavimmat LLM-mallit kuten GPT-3.5 ja GPT-4 voivat toisinaan tuottaa epätarkkaa tai järjettömää sisältöä.

Tässä on lyhyt katsaus yleisimmistä LLM-harhatyypeistä:

Yleiset AI-harhatyypit:

1. Lähteen yhdistäminen: Tämä tapahtuu, kun malli yhdistää tietoa useista lähteistä, johtaen ristiriitoihin tai jopa keksittyihin lähteisiin.
2. Faktuaaliset virheet: LLM: t voivat generoida sisältöä, jossa on epätarkka faktuaalinen perusta, erityisesti internetin sisäisten epätarkkuuksien vuoksi
3. Järjettömät tiedot: LLM: t ennustavat seuraavan sanan todennäköisyyden perusteella. Se voi johtaa kieliopillisesti oikein mutta merkityksettömään tekstiin, joka johtaa käyttäjiä harhaan sisällön auktoriteetista.

Viime vuonna kaksi lakimiestä kohtasi mahdolliset seuraamukset, koska he viittasivat kuuteen olemattomaan tapaukseen oikeudellisissa asiakirjoissaan, johtaen ChatGPT:n generoimaan tietoon. Tämä esimerkki korostaa LLM:iden generoiman sisällön kriittisen tarkastelun tärkeyttä, korostaen varmistamisen välttämättömyyttä luotettavuuden varmistamiseksi. Vaikka sen luovaa kapasiteettia hyödynnetään sovelluksissa kuten tarinankerronnassa, se aiheuttaa haasteita tehtäville, jotka vaativat tiukkaa faktuaalista noudattamista, kuten akateemisen tutkimuksen suorittamista, lääketieteellisten ja taloudellisten analyysiraporttien kirjoittamista ja oikeudellisten neuvojen antamista.

Selvittäminen LLM-harhojen ratkaisuun: Miten hakutoteutettu generointi (RAG) toimii

Vuonna 2020 LLM-tutkijat esittivät tekniikan nimeltä hakutoteutettu generointi (RAG) LLM-harhojen lieventämiseksi ulkoisen tietolähteen integroimalla. Toisin kuin perinteiset LLM: t, jotka luottavat ainoastaan esikoulutettuun tietoonsa, RAG-pohjaiset LLM-mallit generoivat faktuaalisesti tarkat vastaukset dynaamisesti hakevat relevanttia tietoa ulkoisesta tietokannasta ennen kuin ne vastaavat kysymyksiin tai generoivat tekstiä.

RAG-prosessin purkaminen:

RAG-vaiheet: Lähde

Vaihe 1: Haun

Järjestelmä etsii tiettyä tietokantaa, joka liittyy käyttäjän kysymykseen. Esimerkiksi, jos joku kysyy viimeisestä jalkapallon maailmanmestaruuskilpailusta, se etsii eniten liittyvää jalkapallotietoa.

Vaihe 2: Täydennys

Alkuperäinen kysymys täydennetään haettujen tietojen kanssa. Käyttäen jalkapallo-esimerkkiä, kysymys “Kuka voitti jalkapallon maailmanmestaruuden?” täydennetään tietojen kanssa kuten “Argentiina voitti jalkapallon maailmanmestaruuden.”

Vaihe 3: Generointi

Rikastetun kysymyksen kanssa LLM generoi yksityiskohtaisen ja tarkan vastauksen. Tapauksessamme se luotaisi vastauksen, joka perustuu täydennettyyn tietoon Argentiinan voittamisesta maailmanmestaruudesta.

Tämä menetelmä auttaa vähentämään epätarkkuuksia ja varmistaa, että LLM:ien vastaukset ovat luotettavampia ja perustuvat tarkoihin tietoihin.

RAG:n hyödyt ja haitat LLM-harhojen vähentämisessä

RAG on osoittanut lupaavaa LLM-harhojen vähentämisessä generoinnin prosessin korjaamalla. Tämä mekanismi sallii RAG-malleille tarjoamaan tarkempaa, ajanmukaista ja asiayhteyden mukaista tietoa.

Todellakin, RAG:n (hakutoteutettu generointi) keskustelu laajemmassa mielessä sallii sen etujen ja rajoitusten ymmärtämisen eri sovelluksissa.

RAG:n edut:

• Parannettu tietohaku: RAG etsii nopeasti tarkkaa tietoa suurista tietokannoista.
• Parannettu sisältö: Se luo selkeää, hyvin vastaavaa sisältöä, mitä käyttäjät tarvitsevat.
• Joustava käyttö: Käyttäjät voivat mukauttaa RAG:ia omiin tarpeisiinsa, kuten käyttämällä omia tietolähteitä, parantamalla tehokkuutta.

RAG:n haasteet:

• Edellyttää tiettyä tietoa: Ymmärtäminen kysymyksen asiayhteyttä tarkasti ja antaminen relevanttia ja tarkkaa tietoa voi olla haasteellista.
• Massiivisuus: Mallin laajentaminen suurten tietokantojen ja kysymysten käsittelyyn suorituskyvyn ylläpitämisellä on haasteellista.
• Jatkuva päivitys: Tietokannan automaattinen päivittäminen uusimmalla tiedolla on resursseja vaativa.

RAG:n vaihtoehtojen selvittäminen

RAG:n lisäksi on muutamia muita lupaavia menetelmiä, joilla LLM-tutkijat voivat vähentää harhoja:

• G-EVAL: Varmistaa generoidun sisällön tarkkuuden luotettavan tietokannan kanssa, parantaen luotettavuutta.
• SelfCheckGPT: Tarkistaa ja korjaa automaattisesti omat virheensä, pitäen tulokset tarkkana ja johdonmukaisena.
• Ohjelmointi: Auttaa käyttäjiä suunnittelemaan tarkat syötekysymykset ohjaamaan malleja tarkkojen ja relevanttien vastausten suuntaan.
• Hienosäätö: Säätää mallia tehtäväkohtaisiin tietokantoihin parantamaan alakohtaista suorituskykyä.
• LoRA (Low-Rank Adaptation): Muuttaa mallin parametreja pienellä osalla tehtäväkohtaisen sovittamisen vuoksi, parantaen tehokkuutta.

RAG:n ja sen vaihtoehtojen tutkiminen korostaa dynaamista ja monitahoista lähestymistapaa LLM:n tarkkuuden ja luotettavuuden parantamiseen. Kun edetään eteenpäin, jatkuva innovaatio tekniikoissa kuten RAG on välttämätöntä LLM-harhojen sisäisen haasteen ratkaisemiseksi.

Pysy ajan tasalla viimeisimmistä kehityksistä tekoälyssä ja koneoppimisessa, mukaan lukien syvät analyysit ja uutiset, vieraile unite.ai-sivustolla.