Mae rhithwelediadau AI yn cyfeirio at achosion lle mae modelau AI, yn enwedig modelau iaith mawr (LLMs), yn cynhyrchu gwybodaeth sy'n ymddangos yn wir ond sy'n anghywir neu heb gysylltiad â'r mewnbwn. Mae'r ffenomen hon yn peri heriau sylweddol, gan y gall arwain at ledaenu gwybodaeth ffug neu gamarweiniol.
Nid gwallau ar hap yw’r rhithweledigaethau hyn ond maent yn aml yn deillio o:
- Rhyngweithiadau cymhleth y data rydych chi'n hyfforddi'r modelau arno,
- Dyluniad y model,
- Sut mae'r model yn dehongli awgrymiadau.
Felly, mae mynd i'r afael â rhithweledigaethau AI yn dod yn hanfodol ar gyfer dibynadwyedd a dibynadwyedd systemau AI. Mae'n hanfodol mewn cymwysiadau lle mae angen cywirdeb a chywirdeb ffeithiol arnoch. Gadewch i ni ddeall hyn yn fwy manwl.
Achosion Rhithweledigaethau AI
Gall rhithweledigaethau AI ddeillio o ffactorau amrywiol, megis:
AI Camddehongliadau Oherwydd Data Hyfforddiant Gwael
Mae ansawdd, amrywiaeth a chynrychioldeb y data hyfforddi yn effeithio ar sut mae modelau AI yn dehongli ac yn ymateb i fewnbynnau. Gall data hyfforddi annigonol neu ragfarnllyd arwain at fodelau AI yn cynhyrchu allbynnau ffug neu gamarweiniol. Mae dewis y data hyfforddi cywir yn hanfodol sicrhau bod gan y model ddealltwriaeth gytbwys a chynhwysfawr o’r pwnc.
Gwallau Dysgu Peiriannau o Orffitio
Mae gor-ffitio yn digwydd pan fydd model AI yn cael ei hyfforddi ar set ddata gyfyngedig. Mae'n achosi i'r model ddysgu mewnbynnau ac allbynnau penodol ar gof yn hytrach na dysgu cyffredinoli. Gall y diffyg cyffredinoli hwn achosi i'r model gynhyrchu rhithweledigaethau wrth ddod ar draws data newydd.
Gwallau Dehongli AI gydag Idiomau neu Slang
Gallai modelau AI gael trafferth gydag idiomau neu ymadroddion bratiaith nad ydynt wedi dod ar eu traws yn eu data hyfforddi. Gall yr anghyfarwydddeb hwn arwain at anomaleddau allbwn AI.
AI Gwyriadau Data o Ymosodiadau Gwrthwynebol
Gall ymosodiadau gwrthwynebus sy'n cynnwys ysgogiadau a gynlluniwyd yn fwriadol i gamarwain neu ddrysu AI ysgogi rhithweledigaethau. Mae'r ymosodiadau hyn yn manteisio ar wendidau dylunio a hyfforddi'r model.
Peirianneg Anymarferol Drwg
Gall sut rydych chi'n strwythuro ac yn cyflwyno awgrymiadau i fodel AI ddylanwadu'n sylweddol ar ei allbynnau. Gall awgrymiadau amwys neu amwys arwain at y model yn rhithwelediad neu'n cynhyrchu gwybodaeth amherthnasol neu anghywir. I’r gwrthwyneb, gall ysgogiadau wedi’u llunio’n dda sy’n darparu cyd-destun a chyfeiriad clir arwain y model i gynhyrchu ymatebion mwy cywir a pherthnasol.
Technegau i Leihau Rhithweledigaethau AI
Mae lleihau rhithweledigaethau mewn modelau AI, yn enwedig modelau iaith mawr, yn cynnwys cyfuniad o strategaethau technegol:
Addasu Paramedrau Model
Gall gosod y paramedr tymheredd i 0 arwain at ganlyniadau mwy cywir. Mae'r tymheredd yn rheoli'r hap yng nghynhyrchiad ymateb y model. Mae tymheredd is yn golygu y gall y model ddewis y geiriau a'r ymadroddion mwyaf tebygol ar gyfer allbynnau mwy rhagweladwy a dibynadwy. Mae'r addasiad hwn yn arbennig o werthfawr ar gyfer tasgau sy'n gofyn am gywirdeb ffeithiol a chysondeb.
Cronfeydd Gwybodaeth Allanol
Gall defnyddio ffynonellau data allanol ar gyfer dilysu leihau gwallau cynhyrchiol yn sylweddol. Gall gyfeirio at y data allanol hwn wrth gynhyrchu ymatebion trwy ddarparu gwybodaeth gyfredol a dilys i'r model. Mae'r dull hwn yn trawsnewid y broblem gynhyrchiol yn unig yn dasg chwilio neu grynhoi symlach wedi'i seilio ar y data a ddarparwyd.
Mae offer fel Perplexity.ai a You.com yn dangos effeithiolrwydd y dull hwn trwy syntheseiddio allbynnau LLM gyda data amrywiol wedi'i adfer o ffynonellau allanol.
Cywiro gyda Data Parth-Benodol
Mae modelau hyfforddi gyda data parth-benodol yn gwella eu cywirdeb ac yn lleihau rhithweledigaethau. Mae'r broses hon yn amlygu'r model i batrymau ac enghreifftiau sy'n berthnasol i faes neu bwnc penodol. Fel hyn, gallwch chi alinio ei allbynnau gyda'r parth targed.
Mae mireinio o'r fath yn galluogi'r model i gynhyrchu ymatebion mwy priodol a chywir yn eu cyd-destun. Mae'n hanfodol mewn cymwysiadau arbenigol fel meddygaeth, y gyfraith, neu gyllid.
Peirianneg Brydlon
Mae dyluniad ysgogiadau yn chwarae rhan allweddol wrth liniaru rhithweledigaethau. Mae awgrymiadau clir, llawn cyd-destun yn arwain y model AI yn fwy effeithiol. Gallant leihau camsyniadau ac amwysedd AI a chyfeirio'r model tuag at gynhyrchu ymatebion perthnasol a chywir.
Mae eich model yn llai tebygol o gynhyrchu allbynnau amherthnasol neu anghywir os byddwch yn nodi'r anghenion gwybodaeth yn glir ac yn darparu'r cyd-destun angenrheidiol.
Strategaethau Uwch ar gyfer Lliniaru Rhithweledigaethau
Gallwch ddefnyddio tri dull datblygedig i leihau rhithwelediadau AI mewn modelau iaith mawr, sy'n cynnwys:
Cenhedlaeth Adalw-Ychwanegol (RAG)
Mae'r dull hwn yn cyfuno galluoedd cynhyrchiol LLMs â chronfa ddata fector sy'n gweithredu fel sylfaen wybodaeth. Pan fydd ymholiad yn cael ei fewnbynnu, mae'r model yn ei drawsnewid yn fector semantig ac yn adalw dogfennau gyda fectorau tebyg.
Yna mae'r LLM yn defnyddio'r dogfennau hyn a'r ymholiad gwreiddiol i gynhyrchu ymateb mwy cywir a pherthnasol i'r cyd-destun. Mae RAG yn ei hanfod yn arfogi'r LLM â ffurf o cof tymor hir. Mae hyn yn galluogi LLM i gyrchu ac integreiddio data allanol.
Ymresymu ag Anogi Cadwyn o Feddwl
Mae LLMs yn rhagori ar dasgau fel rhagfynegi geiriau, crynhoi gwybodaeth, ac echdynnu data oherwydd datblygiadau mewn trawsnewidyddion. Gallant hefyd ymwneud â chynllunio a rhesymu cymhleth.
Mae anogaeth cadwyn meddwl yn helpu LLMs i rannu problemau aml-gam yn gamau mwy hylaw. Mae'n gwella eu gallu i ddatrys tasgau rhesymu cymhleth. Ychwanegir at y dull hwn trwy ymgorffori enghreifftiau o gronfa ddata fector, sy'n darparu cyd-destun ac enghreifftiau ychwanegol i'r LLM eu defnyddio. Mae'r atebion canlyniadol yn gywir ac yn cynnwys y rhesymeg y tu ôl iddynt, wedi'u storio ymhellach yn y gronfa ddata fector i wella ymatebion yn y dyfodol.
Ymholiad iteraidd
Mae'r broses hon yn cynnwys asiant AI yn hwyluso rhyngweithiadau ailadroddol rhwng yr LLM a chronfa ddata fector. Mae'r asiant yn holi cwestiwn i'r gronfa ddata, yn mireinio'r chwiliad yn seiliedig ar gwestiynau tebyg a gafwyd, ac yna'n crynhoi'r ymatebion.
Os gwelwch yr ateb cryno yn anfoddhaol, caiff y broses ei hailadrodd. Mae'r dull hwn, a ddangosir gan Genhedlaeth Adalw Gweithredol sy'n Edrych i'r Dyfodol (FLARE), yn gwella ansawdd yr ateb terfynol trwy fireinio'r ymholiad a'r ymateb yn gynyddol trwy iteriadau lluosog.
Casgliad
Mae goresgyn rhithweledigaethau mewn modelau AI yn gofyn am ddull amlochrog. Rhaid iddo gyfuno addasiadau technegol â strategaethau rhesymu uwch. Gall integreiddio dulliau lliniaru wella cywirdeb a dibynadwyedd ymatebion AI yn sylweddol. Mae'r strategaethau hyn yn mynd i'r afael â materion uniongyrchol rhithweledigaethau AI ac yn paratoi'r ffordd ar gyfer systemau AI mwy cadarn a dibynadwy yn y dyfodol.
