LLM Hallüsinasyonlarını Retrieval Augmented Generation (RAG) Kullanarak Aşmak

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), dilin işlenmesini ve oluşturulmasını devrimleştiriyor, ancak mükemmel değil. İnsanların bulutlarda şekiller gördüğü veya ayda yüzler gördüğü gibi, LLM’ler de “halüsinasyon” yaratabilir ve doğru olmayan bilgileri oluşturabilir. Bu olgu, LLM hallüsinasyonları olarak bilinir ve LLM’lerin kullanımı genişledikçe artan bir endişe kaynağıdır.

Hatalar, kullanıcıları karıştırabilir ve bazı durumlarda şirketler için yasal sorunlara bile neden olabilir. Örneğin, 2023 yılında, Hava Kuvvetleri veteranı Jeffery Battle (The Aerospace Professor olarak bilinir) Microsoft’a dava açtı çünkü Microsoft’un ChatGPT güçlendirilmiş Bing arama motoru,sometimes factually inaccurate ve zararlı bilgiler verdi. Arama motoru, onu mahkum bir suçlu Jeffery Leon Battle ile karıştırdı.

Hallüsinasyonları ele almak için, Retrieval Augmented Generation (RAG) umut verici bir çözüm olarak ortaya çıktı. Dış veri tabanlarından bilgiyi entegre ederek LLM’lerin sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır. RAG’nin LLM’leri daha doğru ve güvenilir hale getirmesini daha yakından inceleyelim.

LLM Hallüsinasyonlarını Anlamak: Nedenleri ve Örnekleri

LLM’ler, ChatGPT, ChatGLM ve Claude gibi ünlü modeller dahil, geniş metin veri setlerine dayalı olarak eğitilir, ancak gerçeğe aykırı çıktılar üretmekten kaçınmazlar, bu da “halüsinasyon” olarak adlandırılır. Hallüsinasyonlar, LLM’lerin dil kurallarına dayalı anlamlı yanıtlar oluşturmak için eğitildiğinden, gerçeğe aykırı olabilir.

Tidio araştırması, kullanıcıların %72’sinin LLM’lerin güvenilir olduğunu düşündüğünü, ancak %75’inin en az bir kez AI’dan yanlış bilgi aldığını buldu. Hatta GPT-3.5 ve GPT-4 gibi en umut verici LLM modelleri bile bazen yanlış veya anlamsız içerik üretebilir.

LLM hallüsinasyonlarının ortak türlerine kısa bir bakış:

Ortak AI Hallüsinasyon Türleri:

1. Kaynak Birleştirme: Bu, modelin çeşitli kaynaklardan bilgileri birleştirmesi ve çelişkiler veya thậm chí uydurma kaynaklar oluşturmasıyla oluşur.
2. Gerçek Hatalar: LLM’ler, özellikle internetin doğuştan yanlışlıkları nedeniyle, gerçeğe aykırı temelde içerik üretebilir.
3. Anlamsız Bilgiler: LLM’ler, bir sonraki kelimeyi olasılığa göre öngörür. Bu, gramer olarak doğru ancak anlamsız metinlere yol açabilir ve kullanıcıları içeriğin otoritesine ilişkin yanlış bilgilendirebilir.

Geçen yıl, iki avukat, ChatGPT tarafından üretilen bilgilerle yanlış olmayan altı davaya atıfta bulunmak için olası yaptırımlarla karşı karşıya kaldı. Bu örnek, LLM tarafından üretilen içeriğe eleştirel bir gözle yaklaşmanın önemini vurguluyor ve güvenilirliği sağlamak için doğrulama ihtiyacını ortaya koyuyor. Yaratıcı kapasitesi, örneğin hikaye anlatımı gibi uygulamalar için faydalı olsa da, akademik araştırmalar, tıbbi ve mali analiz raporları yazma ve yasal danışmanlık gibi gerçeklere sıkı sıkıya bağlılık gerektiren görevler için zorluklar oluşturur.

LLM Hallüsinasyonları için Çözümün Araştırılması: Retrieval Augmented Generation (RAG) Nasıl Çalışır

2020 yılında, LLM araştırmacıları, LLM hallüsinasyonlarını azaltmak için dış bir veri kaynağını entegre eden bir teknik olan Retrieval Augmented Generation (RAG) adlı bir tekniği sundu. Geleneksel LLM’lerin aksine, yalnızca önceden eğitilmiş bilgilerine dayanmak yerine, RAG tabanlı LLM modelleri, soruları yanıtlamadan veya metin oluşturmadan önce dış bir veritabanından ilgili bilgileri dinamik olarak alır.

RAG Sürecinin Ayrıştırılması:

RAG Sürecinin Adımları: Kaynak

Adım 1: Alma

Sistem, kullanıcı sorgusuna ilişkin bilgileri belirli bir bilgi tabanında arar. Örneğin, son futbol Dünya Kupası kazananını sorduğunuzda, ilgili futbol bilgilerini arar.

Adım 2: Artırma

Orijinal sorgu, bulunan bilgilerle zenginleştirilir. Futbol örneğinde, “Futbol Dünya Kupası’nı kim kazandı?” sorgusu, “Arjantin futbol Dünya Kupası’nı kazandı” gibi spesifik detaylarla güncellenir.

Adım 3: Oluşturma

Zenginleştirilmiş sorguyla, LLM, ayrıntılı ve doğru bir yanıt oluşturur. Bu durumda, Arjantin’in Dünya Kupası’nı kazanmasına ilişkin zenginleştirilmiş bilgiler temelinde bir yanıt üretir.

Bu yöntem, yanlışlıkları azaltmaya ve LLM’nin yanıtlarının daha güvenilir ve doğru verilere dayalı olmasını sağlar.

RAG’nin Hallüsinasyonları Azaltmadaki Artıları ve Eksileri

RAG, hallüsinasyonları azaltmada umut verici görünüyor ve oluşturma sürecini düzeltmeye yardımcı oluyor. Bu mekanizma, RAG modellerinin daha doğru, güncel ve bağlamsal olarak ilgili bilgileri sunmasını sağlıyor.

Elbette, RAG’yi daha genel bir sentido ele almak, çeşitli uygulamalar boyunca avantajları ve sınırlamaları hakkında daha geniş bir anlayış sağlar.

RAG’nin Artıları:

• Daha İyi Bilgi Arama: RAG, büyük veri kaynaklarından hızlı ve doğru bilgi bulur.
• İyileştirilmiş İçerik: Kullanıcıların ihtiyaçlarına uygun, net ve iyi eşleşen içerik oluşturur.
• Esnek Kullanım: Kullanıcılar, RAG’yi özel gereksinimlerine göre ayarlayabilir, örneğin kendi veri kaynaklarını kullanarak, etkinliği artırabilir.

RAG’nin Eksileri:

• Spesifik Veri İhtiyacı: Sorgu bağlamını doğru olarak anlamak ve ilgili, kesin bilgi sağlamak zor olabilir.
• Ölçeklenebilirlik: Modeli, büyük veri kümeleri ve sorguları işlerken performansını korurken genişletmek zor olabilir.
• Sürekli Güncelleme: Bilgi veritabanını en son bilgilerle otomatik olarak güncellemek kaynak yoğun olabilir.

RAG Alternatiflerini Araştırma

RAG’nin yanı sıra, hallüsinasyonları azaltmak için beberapa başka umut verici yöntem vardır:

• G-EVAL: Üretilen içeriğin doğruluğunu güvenilir bir veri kümesiyle çapraz olarak doğrular ve güvenilirliği artırır.
• SelfCheckGPT: Kendi hatalarını otomatik olarak kontrol eder ve düzeltir, böylece çıktıların doğru ve tutarlı olmasını sağlar.
• Prompt Mühendisliği: Kullanıcıların, modellere doğru ve ilgili yanıtlar vermeleri için precisa girdi sorgularını tasarlamalarına yardımcı olur.
• İnce Ayar: Modeli, görev özgü veri kümelerine uyarlar ve alan özgü performansını iyileştirir.
• LoRA (Düşük Rütbeli Uyum): Modelin parametrelerinin küçük bir bölümünü görev özgü uyarlamalar için değiştirir ve verimliliği artırır.

RAG ve alternatiflerinin araştırılması, LLM doğruluğunu ve güvenilirliğini iyileştirmeye yönelik dinamik ve çok yönlü bir yaklaşımı vurgulamaktadır. İlerledikçe, RAG gibi teknolojilerdeki sürekli inovasyon, LLM hallüsinasyonlarının doğuştan zorluklarını ele almak için esastır.

AI ve makine öğrenimi alanındaki son gelişmeleri, derinlemesine analizleri ve haberleri takip etmek için unite.ai‘yi ziyaret edin.