AI Hallüsinasyonlarına Çözüm Olarak RAG’ler mi?

AI, tasarımı itibariyle “kendi zihni” ne sahiptir. Bunun bir dezavantajı, GenAI modellerinin bazen “AI hallüsinasyonları” olarak adlandırılan bir fenomende bilgi uydurmalarıdır. Bu fenomenin en eski örneklerinden biri, bir New York hakiminin cezalandırdığı bir dava dosyasında ChatGPT tarafından yazılmış bir yasal briefin gerçek olmayan mahkeme davalarına atıfta bulunmasıydı. Daha yakın zamanda, AI tarafından oluşturulan arama motorlarının kullanıcıları sağlık için kayaları tüketmeye veya zehirsiz bir yapıştırıcı kullanarak peynirin pizzaya yapışmasını sağlamaya yönlendirdiği olaylar meydana geldi.

GenAI giderek daha yaygın hale geldikçe, adoptörlerin hallucinasyonların şu anda GenAI çözümlerinin kaçılmaz bir yönü olduğunu tanımaları önemlidir. Büyük dil modellerine (LLM) dayanan bu çözümler, genellikle en az bazı yanlış veya eski bilgiler içeren çeşitli kaynaklardan beslenir – bu uydurma cevaplar, AI sohbet botlarının kullanıcı sorgularına verdiği yanıtların %3 ila %10‘unu oluşturur. AI’ın “kara kutu” doğası nedeniyle – burada insanlar olarak AI’ın sonuçlarını nasıl ürettiğini incelemekte olağanüstü zorluklar yaşıyoruz – bu hallucinasyonlar geliştiriciler için neredeyse imkansız bir şekilde izlenip anlaşılabilir.

Kaçınılmaz olsalar da, AI hallucinasyonları en iyi durumda can sıkıcı, en kötü durumda ise tehlikeli ve ahlaksızdır.

Çok çeşitli sektörlerde, sağlık, finans ve kamu güvenliği de dahil olmak üzere, hallucinasyonların sonuçları, yanlış bilgi yaymak ve hassas verileri tehlikeye atmak gibi her şeyi içerir ve hatta yaşamı tehdit eden kazalar olabilir. Hallüsinasyonlar kontrolsüz kalırsa, kullanıcıların ve AI sistemlerine olan toplumsal güvenin refahı tehlikeye girecektir.

Bu nedenle, bu güçlü teknolojinin koruyucularının AI hallucinasyonlarının risklerini tanımaları ve LLM tarafından üretilen çıktıların güvenilirliğini sağlamak için bu riskleri ele almaları zorunludur.

Hallüsinasyonları Çözmeye Başlangıç Noktası Olarak RAG’ler

Hallüsinasyonları azaltmada ortaya çıkan bir yöntem, alma-augmented-jenerasyon veya RAG’dir. Bu çözüm, LLM güvenilirliğini, sorgu doğasına göre seçilen güvenilir bir veritabanından ilgili bilgileri çıkararak daha güvenilir yanıtlar sağlamak için dış bilgi depolarının entegrasyonu yoluyla tăngtır.

Bazı endüstri uzmanları, RAG’in tek başına hallucinasyonları çözebileceğini öne sürdüler. Ancak RAG entegre edilen veritabanları hala eski verileri içerebilir, bu da yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir. RAG’ler aracılığıyla dış verilerin entegrasyonu, bazı durumlarda, büyük dil modellerinde hallucinasyonların olasılığını artırabilir: Bir AI modeli, güncel olduğunu algıladığı bir eski veritabanına orantısız bir şekilde güvenirse, hallucinasyonların şiddeti daha da artabilir.

AI Guardrails – RAG’ın Açıklarını Köprüleme

Gördüğünüz gibi, RAG’ler AI hallucinasyonlarını azaltma vaadinde bulunuyor. Ancak bu çözümlere yönelen endüstriler ve işletmelerin, bu çözümlerin içkin sınırlılıklarını da anlamaları gerekir. Aslında, RAG’lerle birlikte kullanılan bazı tamamlayıcı yöntemler vardır ve LLM hallucinasyonlarını ele alırken bu yöntemler kullanılmalıdır.

Örneğin, işletmeler, LLM yanıtlarını güvence altına almak ve AI hallucinasyonlarını azaltmak için gerçek zamanlı AI guardrails kullanabilir. Guardrails, kullanıcıya ulaşmadan önce uydurma, müstehcen veya konu dışı içerik için tüm LLM çıktılarını kontrol eden bir ağ gibi davranır. Bu proaktif middleware yaklaşımı, RAG sistemlerindeki alma güvenilirliğini ve alaka düzeyini güvence altına alır, sonunda kullanıcıların güvenini artırır ve şirketin markasıyla uyumlu güvenli etkileşimleri sağlar.

Alternatif olarak, “prompt mühendisliği” yaklaşımı vardır, bu da mühendisin arka plan master sorgusunu değiştirmesini gerektirir. Kabul edilebilir sorgulara önceden belirlenmiş kısıtlamalar ekleyerek – yani, LLM’nin nereden bilgi aldığını değil, kullanıcıların nasıl soru sorduğunu da izleyerek – mühendislik sorguları, LLM’leri daha güvenilir sonuçlara yönlendirebilir. Bu yaklaşımın ana dezavantajı, bu tür bir sorgu mühendisliğinin programcılar için son derece zaman alıcı bir görev olabilmesidir, ki zaten zaman ve kaynaklar açısından sıkışıklık yaşamaktadırlar.

“İnce ayar” yaklaşımı, LLM’leri özel veri kümelerine eğitim vererek ve hallucinasyon riskini azaltarak performanslarını iyileştirmeyi içerir. Bu yöntem, görev özelinde LLM’leri, belirli, güvenilir alanlardan bilgi çekerek, çıktı doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.

LLM’lerin akıl yürütme performansındaki girdi uzunluğunun etkisini dikkate almak da önemlidir – birçok kullanıcı, girdilerinin ne kadar geniş ve parametreli olursa, çıktıların o kadar doğru olacağını düşünme eğilimindedir. Ancak, bir son araştırmaya göre, LLM çıktılarının doğruluğu aslında girdi uzunluğu arttıkça azalır. Dolayısıyla, herhangi bir sorguya atanacak parametre sayısını artırmak, güvenilir generatif AI uygulamaları oluştururken tutarlı güvenilirlik garantisi vermez.

Bu olgu, “sorgu aşırı yüklenmesi” olarak bilinir ve aşırı karmaşık sorgu tasarımlarının içkin risklerini vurgular – bir sorgu ne kadar genişse, LLM’nin her parametreyi karşılamak için çabalarken yanlış bilgi ve hallucinasyonlara açılan kapılar o kadar fazla olur.

Sorgu mühendisliği, sürekli güncellemeler ve ince ayar gerektirir ve hala hallucinasyonları veya anlamsız yanıtları etkili bir şekilde önlemek için mücadele eder. Guardrails ise, uydurma çıktılar oluşturma riski yaratmaz, bu da onları AI’yi koruma için çekici bir seçenek haline getirir. Sorgu mühendisliği aksine, guardrails, ön tanımlı sınırlar içinde generatif AI’nin yalnızca çıktılar oluşturmasını sağlayan kapsamlı bir gerçek zamanlı çözüm sunar.

Kullanıcı geri bildirimi de, beğenme ve beğenmeme gibi eylemlerle modelleri iyileştirmeye, çıktı doğruluğunu artırmaya ve hallucinasyon riskini azaltmaya yardımcı olabilir.

RAG çözümleri, doğru sonuçlar elde etmek için kapsamlı deneylere ihtiyaç duyar. Ancak, ince ayar, sorgu mühendisliği ve guardrails ile birleştirildiğinde, hallucinasyonları ele almak için daha hedeflenmiş ve verimli çözümler sunabilirler. Bu tamamlayıcı stratejileri keşfetmek, LLM’lerde hallucinasyon azaltma çalışmalarını ilerletecek ve çeşitli uygulamalar için daha güvenilir ve güvenilir modellerin geliştirilmesine yardımcı olacaktır.

RAG’ler AI Hallüsinasyonlarına Çözüm Değildir

RAG çözümleri, LLM’lere dış bilgi ile zenginleştirmeleri sayesinde büyük değer katar. Ancak, GenAI hakkında hala çok şey bilinmediği için, hallucinasyonlar içkin bir zorluk olarak kalır. Onları yenmek için anahtar, onları ortadan kaldırmaya çalışmak değil, stratejik guardrails, kontrol süreçleri ve ince ayarlı sorguların bir kombinasyonu ile etkilerini hafifletmektir.

GenAI’nin bize söylediğine ne kadar çok güvenirsek, onun güçlü potansiyelini o kadar etkili ve verimli bir şekilde kullanabileceğiz.