Connect with us

ื˜ื™ืคื•ืœ ื‘ื”ื–ื™ื•ืช ื‘ืžื•ื“ืœื™ ืฉืคื” ื’ื“ื•ืœื™ื: ืกืงื™ืจื” ืฉืœ ื˜ื›ื ื™ืงื•ืช ื—ื“ื™ืฉื•ืช

ื”ื ื“ืกืช ืคืจื•ืžืคื˜ื™ื

ื˜ื™ืคื•ืœ ื‘ื”ื–ื™ื•ืช ื‘ืžื•ื“ืœื™ ืฉืคื” ื’ื“ื•ืœื™ื: ืกืงื™ืจื” ืฉืœ ื˜ื›ื ื™ืงื•ืช ื—ื“ื™ืฉื•ืช

mm

מודלי שפה גדולים (LLM) כגון GPT-4, PaLM, ו-Llama הביאו לפריצות דרך מרשימות ביכולות יצירת שפה טבעית. עם זאת, אתגר עמיד שמגביל את אמינותם ופריסתם הבטוחה הוא נטייתם להזיות – יצירת תוכן שנראה קוהרנטי אך שגוי מבחינה עובדתית או לא מבוסס על ההקשר המסופק.

ככל שמודלי LLM ממשיכים לגדול בעוצמה ובנוכחותם ביישומים אמיתיים, טיפול בהזיות הופך להיות מוחלט. מאמר זה מספק סקירה מקיפה של הטכניקות האחרונות שחוקרים הציגו לזיהוי, כמות ומיתון הזיות ב-LLM.

הבנת הזיות ב-LLM

הזייה מתייחסת לשגיאות עובדתיות או המצאות הנוצרות על ידי LLM שאינן מבוססות על מציאות או על ההקשר המסופק.

  • המצאת פרטים ביוגרפיים או אירועים שאינם מוכחים בחומר המקור כאשר יוצרים טקסט על אדם.
  • מתן ייעוץ רפואי שגוי על ידי המצאת תופעות לוואי של תרופות או הליכי טיפול.
  • המצאת נתונים, מחקרים או מקורות שאינם קיימים כדי לתמוך בטענה.

תופעה זו נובעת מכך ש-LLM מאומנים על כמויות עצומות של נתוני טקסט מקוונים. בעוד שזה מאפשר להם לרכוש יכולות מודל שפה חזקות, זה גם אומר שהם לומדים לחרוג מעבר למידע, לבצע קפיצות לוגיות, ולמלא פערים באופן שנראה שכנע אך עלול להיות מטעה או שגוי.

חלק מהגורמים העיקריים האחראים להזיות כוללים:

  • כללי תבנית – LLM מזהים ומרחיבים תבניות בנתוני האימון שאינן מתכללות היטב.
  • ידע מיושן – אימון סטטי מונע אינטגרציה של מידע חדש.
  • עמימות – פרומפטים עמומים מאפשרים חדר להנחות שגויות.
  • הטיות – מודלים מקיימים ומגבירים נקודות מבט מעוותות.
  • חוסר יסוד – מחסור בהבנה ותהליך מחשבה משמעותי מוביל ליצירת תוכן שהמודל לא מבין לגמרי.

טיפול בהזיות הוא בעל חשיבות קריטית לפריסה מהימנה בתחומים רגישים כגון רפואה, משפטים, פיננסים וחינוך, שם יצירת מידע שגוי יכולה להוביל לנזק.

טקסונומיה של טכניקות למיתון הזיות

חוקרים הציגו טכניקות מגוונות להילחם בהזיות ב-LLM, שניתן לסווג אותן ל:

1. הנדסת פרומפט

זה כולל בניית פרומפטים בקפידה כדי לספק הקשר ולהדריך את LLM לעבר תגובות מבוססות עובדות.

  • אוגמנטציה של אחזור – אחזור ראיות חיצוניות כדי לייסד תוכן.
  • לולאות משוב – מתן משוב באיטרציות כדי לשפר תגובות.
  • כיוונון פרומפט – כיוונון פרומפטים במהלך עדינות להתנהגויות רצויות.

2. פיתוח מודל

יצירת מודלים שמועדים פחות להזיות דרך שינויים ארכיטקטוניים.

  • אסטרטגיות פיענוח – יצירת טקסט בדרכים שמגבירות אמינות.

ื‘ื™ืœื™ืชื™ ืืช ื—ืžืฉ ื”ืฉื ื™ื ื”ืื—ืจื•ื ื•ืช ื‘ื˜ื‘ื™ืœื” ื‘ืขื•ืœื ื”ืžืจืชืง ืฉืœ ืœืžื™ื“ืช ืžื›ื•ื ื” ื•ืœืžื™ื“ื” ืขืžื•ืงื”. ืชืฉื•ืงืชื™ ื•ืžื•ืžื—ื™ื•ืชื™ ื”ื•ื‘ื™ืœื• ืื•ืชื™ ืœืชืจื•ื ืœื™ื•ืชืจ ืž-50 ืคืจื•ื™ืงื˜ื™ื ืฉื•ื ื™ื ืฉืœ ื”ื ื“ืกืช ืชื•ื›ื ื”, ืขื ื“ื’ืฉ ืžื™ื•ื—ื“ ืขืœ AI/ML. ืกืงืจื ื•ืชื™ ื”ืžืชืžืฉื›ืช ื’ื ื”ื•ื‘ื™ืœื” ืื•ืชื™ ืœืขื‘ืจ ืขื™ื‘ื•ื“ ืฉืคื” ื˜ื‘ืขื™ืช, ืชื—ื•ื ืฉืื ื™ ืฉื•ืืฃ ืœื—ืงื•ืจ ืขื•ื“.

ื’ื™ืœื•ื™ ื ืื•ืช ืœืžืคืจืกืžื™ื: Unite.AI ืžื—ื•ื™ื‘ืช ืœืกื˜ื ื“ืจื˜ื™ื ืžืขืจื›ืชื™ื™ื ืžื—ืžื™ืจื™ื ื›ื“ื™ ืœืกืคืง ืœืงื•ืจืื™ื ืžื™ื“ืข ื•ื—ื“ืฉื•ืช ืžื“ื•ื™ืงื™ื. ื™ื™ืชื›ืŸ ืฉื ืงื‘ืœ ืชื’ืžื•ืœ ื›ืืฉืจ ืชืœื—ืฆื• ืขืœ ืงื™ืฉื•ืจื™ื ืœืžื•ืฆืจื™ื ืฉืกืงืจื ื•.