Yapay zeka modelleri ve platformları
LLM Hallüsinasyonları Nedir? Nedenleri, Etik Kaygılar ve Önleme
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Büyük dil modelleri (LLM’ler), insan benzeri metinleri analiz etme ve oluşturma yeteneklerine sahip yapay zeka sistemleridir. Ancak bir problemi vardır – LLM’ler hayal görür, yani uydurur. LLM hallucinations, araştırmacıları bu alanda ilerlemenin endişeyle karşılanmasına neden olmuştur, çünkü araştırmacılar modelin sonucunu kontrol edemezse, insanlığa hizmet edecek kritik sistemler oluşturamazlar. Daha sonra buna geri döneceğiz.
Genel olarak, LLM’ler gerçekçi çıktılar oluşturmak için büyük miktarda eğitim verisi ve karmaşık öğrenme algoritmaları kullanır. Bazı durumlarda, bağlam içi öğrenme bu modelleri sadece birkaç örnek kullanarak eğitmek için kullanılır. LLM’ler, makine çevirisi, sentiment analizi, sanal AI asistanı, resim açıklaması, doğal dil işleme gibi çeşitli uygulama alanlarında giderek daha popüler hale geliyor.
LLM’lerin keskin doğası rağmen, hala önyargılara, hatalara ve hallucinations’a eğilimlidir. Meta’nın şu anki Baş AI Bilimcisi Yann LeCun,最近 LLM’lerde hallucinations’a neden olan merkezi kusuru şöyle açıkladı: “Büyük dil modelleri, dilin tanımladığı temel gerçeklik hakkında hiçbir fikirleri yoktur. Bu sistemler, gramer ve anlambilim açısından iyi görünmesine rağmen, sadece istatistiksel tutarlılığı sağlamak dışında hiçbir nesneleri yoktur”.
LLM’lerde Hallüsinasyonlar
Hallüsinasyonlar, modelin sentaks ve anlambilim açısından doğru ancak gerçeklikten kopuk ve yanlış varsayımlara dayalı çıktılar oluşturmasına işaret eder. Hallüsinasyon, LLM’lerin önemli etik kaygılarından biridir ve bu, yeterli alan bilgisine sahip olmayan kullanıcıların bu giderek daha ikna edici dil modellerine aşırı güvenmeye başlamasıyla birlikte zararlı sonuçlar doğurabilir.
Özerk LLM’lerde belirli bir düzeyde hallucination kaçınılmazdır. Örneğin, bir model, bir ünlüye asla söylenmemiş bir sahte alıntı atfedebilir. Bir konuya ilişkin olarak gerçeğe aykırı şeyler iddia edebilir veya araştırma makalelerinde mevcut olmayan kaynaklara atıfta bulunabilir, böylece yanlış bilgilendirme yayabilir.
Ancak, AI modellerini hallucinate etmek her zaman zararlı sonuçlar doğurmaz. Örneğin, yeni bir çalışma bilim insanlarının, hallucinating LLM’ler aracılığıyla ‘sınırsız bir dizi özellik ile yeni proteinler’ keşfettiğini öne sürüyor.
LLM’lerin Hallüsinasyonlarına Neden Olan Etmenler
LLM’ler, aşırı öğrenme hataları, kodlama ve kod çözme hataları ve eğitim önyargısı gibi çeşitli faktörler nedeniyle hallucinate edebilir.
Aşırı Öğrenme
Aşırı öğrenme, bir AI modelinin eğitim verilerine çok iyi uyması ancak tüm olası girdileri temsil edememesi sorunudur, yani tahmin gücünü yeni, görülmemiş verilere genelleyemez. Aşırı öğrenme, modelin hallucinate ettiği içeriği oluşturmasına neden olabilir.
Kodlama ve Kod Çözme Hataları
Metin ve sonraki temsilinin kodlanması ve kod çözülmesinde hatalar varsa, bu da modelin anlamsız ve hatalı çıktılar oluşturmasına neden olabilir.
Eğitim Önyargısı
Diğer bir faktör, eğitim verisinde belirli önyargıların varlığıdır, bu da modelin gerçek verilerin doğasını temsil etmek yerine bu önyargıları temsil eden sonuçlar vermesine neden olabilir. Bu, eğitim verisinin çeşitliliği eksikliğine benzer ve modelin yeni verilere genellemesini sınırlar.
LLM’lerin karmaşık yapısı, araştırmacıların ve uygulayıcıların hallucinations’ın temel nedenlerini tanımlamasını, yorumlamasını ve düzeltmesini oldukça zorlaştırır.
LLM Hallüsinasyonlarının Etik Kaygıları
LLM’ler, hallucinations aracılığıyla zararlı önyargıları pekiştirebilir ve yayabilir, bu da kullanıcıları ve toplumları olumsuz etkileyebilir. Bu etik kaygıların bazıları aşağıda listelenmiştir:
Ayrımcı ve Zehirli İçerik
LLM’lerin eğitim verisi genellikle içkin önyargılar ve çeşitlilik eksikliği nedeniyle sosyo-kültürel stereotiplerle doludur. LLM’ler, böylece bu zararlı fikirleri toplumun dezavantajlı gruplarına karşı üretebilir ve pekiştirebilir.
Irksal, cinsiyet, din, etnik köken gibi konularda ayrımcı ve nefret içerikli metinler oluşturabilir.
Gizlilik Sorunları
LLM’ler, büyük bir eğitim korpusu üzerinde eğitilir ve bu korpus genellikle bireylerin kişisel bilgilerini içerir. Bu modellerin kişilerin gizliliğini ihlal ettiği durumlar olmuştur. Sosyal güvenlik numaraları, ev adresleri, cep telefonu numaraları ve tıbbi ayrıntılar gibi belirli bilgileri sızdırabilir.
Yanlış Bilgi ve Yanlış Bilgilendirme
Dil modelleri, insan benzeri içerik oluşturabilir ancak gerçekte yanlış ve empirik kanıtlarla desteklenmeyen içeriktir. Bu, kazara meydana gelebilir ve yanlış bilgiye neden olabilir veya kasıtlı olarak yanlış bilgilendirme yaymak için kullanılabilir. Bu durum denetlenmezse, olumsuz sosyal-kültürel-ekonomik-siyasi eğilimler yaratabilir.
LLM Hallüsinasyonlarının Önlenmesi
Araştırmacılar ve uygulayıcılar, LLM’lerde hallucinations sorununu çözmek için çeşitli yaklaşımlar benimsemektedir. Bunlar, eğitim verisi çeşitliliğini artırmak, içkin önyargıları ortadan kaldırmak, daha iyi düzenleme teknikleri kullanmak ve karşıt öğrenme ve pekiştirme öğrenimi uygulamayı içermektedir:
- Daha iyi düzenleme teknikleri geliştirmek, hallucinations’ı önlemenin temelidir. Bunlar aşırı öğrenmeyi ve diğer sorunları önler.
- Veri artırma, bir araştırma çalışması tarafından kanıtlandığı gibi, hallucinations sıklığını azaltabilir. Veri artırma, eğitim kümesini rastgele bir token ekleyerek ikiye katlar ve hallucinations sıklığında bir azalmaya neden olur.
- OpenAI ve Google’ın DeepMind’i, insan geri bildirimi ile pekiştirme öğrenimi adlı bir teknik geliştirdi. Bu, bir insan değerlendiricinin modelin cevaplarını düzenli olarak gözden geçirmesini ve kullanıcı promtları için en uygun cevabı seçmesini içerir. Bu geri bildirim daha sonra modelin davranışını ayarlamak için kullanılır. OpenAI’ın baş bilimcisi Ilya Sutskever, bu yaklaşımın potansiyel olarak ChatGPT’deki hallucinations’ı çözebileceğini belirtti: “İnsan geri bildirimi ile pekiştirme öğrenimini geliştirerek, modelin hallucinate etmesini önleyebileceğimize oldukça umutluyum”.
- Gelecek eğitim için örnek olarak kullanmak üzere hallucinated içeriği tanımlamak da hallucinations’ı önlemek için kullanılan bir yöntemdir. Yeni bir teknik, çıktı token düzeyinde hallucinations’ı tespit eder ve her bir tokenin hallucinated olup olmadığını öngörür. Ayrıca, hallucination dedektörlerinin denetimsiz öğrenimi için bir yöntem içerir.
Kısacası, LLM hallucinations bir büyüyen kaygıdır. Ve çabalar rağmen, hala bu sorunu çözmek için çok iş yapılması gerekmektedir. Bu modellerin karmaşıklığı, hallucinations’ın temel nedenlerini doğru bir şekilde tanımlamak ve düzeltmek için oldukça zorlaştırır.
Ancak, devam eden araştırmalar ve gelişmelerle birlikte, LLM’lerde hallucinations’ı önlemek ve etik sonuçlarını azaltmak mümkündür.
LLM’ler ve bunları düzeltmek için geliştirilen önleyici teknikler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, unite.ai sitesini ziyaret edin.
