Yapay zeka halüsinasyonları, yapay zeka modellerinin, özellikle de büyük dil modellerinin (LLM'ler), doğru görünen ancak yanlış veya girdiyle ilgisi olmayan bilgiler ürettiği örnekleri ifade eder. Bu olgu, yanlış veya yanıltıcı bilgilerin yayılmasına yol açabileceğinden önemli zorluklar doğurmaktadır.
Bu halüsinasyonlar rastgele hatalar değildir, çoğunlukla şunlardan kaynaklanır:
- Modelleri eğittiğiniz verilerin karmaşık etkileşimleri,
- Modelin tasarımı,
- Modelin istemleri nasıl yorumladığı.
Bu nedenle yapay zeka halüsinasyonlarının ele alınması, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliği ve güvenilirliği açısından kritik hale geliyor. Doğruluğa ve gerçek doğruluğa ihtiyaç duyduğunuz uygulamalarda bu çok önemlidir. Bunu daha ayrıntılı olarak anlayalım.
Yapay Zeka Halüsinasyonlarının Nedenleri
AI halüsinasyonları aşağıdakiler gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir:
Yetersiz Eğitim Verileri Nedeniyle Yapay Zekanın Yanlış Yorumlanması
Eğitim verilerinin kalitesi, çeşitliliği ve temsil edilebilirliği, yapay zeka modellerinin girdileri nasıl yorumladığını ve bunlara nasıl yanıt verdiğini etkiler. Yetersiz veya önyargılı eğitim verileri, yapay zeka modellerinin yanlış veya yanıltıcı çıktılar üretmesine yol açabilir. Doğru eğitim verilerini seçmek önemlidir Modelin konuya ilişkin dengeli ve kapsamlı bir anlayışa sahip olmasını sağlamak.
Aşırı Uyumdan Kaynaklanan Makine Öğrenimi Hataları
Aşırı uyum, bir yapay zeka modeli kısıtlı bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinde meydana gelir. Modelin genellemeyi öğrenmek yerine belirli girdileri ve çıktıları ezberlemesine neden olur. Bu genelleme eksikliği, modelin yeni verilerle karşılaştığında halüsinasyonlar üretmesine neden olabiliyor.
Deyimler veya Argo ile İlgili Yapay Zeka Yorumlama Hataları
Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinde karşılaşmadıkları deyimler veya argo ifadelerle zorluk yaşayabilir. Bu yabancılık yapay zeka çıktısında anormalliklere yol açabilir.
Düşmanca Saldırılardan Kaynaklanan Yapay Zeka Veri Bozulmaları
Yapay zekayı yanıltmak veya kafasını karıştırmak için kasıtlı olarak tasarlanmış yönlendirmeleri içeren düşmanca saldırılar, halüsinasyonlara neden olabilir. Bu saldırılar modelin tasarım ve eğitim açıklarından yararlanır.
Kötü İstem Mühendisliği
Bir yapay zeka modeline istemleri nasıl yapılandırdığınız ve sunduğunuz, çıktılarını önemli ölçüde etkileyebilir. Belirsiz veya belirsiz yönlendirmeler, modelin halüsinasyon görmesine veya alakasız veya yanlış bilgi üretmesine yol açabilir. Tersine, açık bağlam ve yönlendirme sağlayan iyi yapılandırılmış yönlendirmeler, modelin daha doğru ve alakalı yanıtlar üretmesine rehberlik edebilir.
Yapay Zeka Halüsinasyonlarını Azaltma Teknikleri
Yapay zeka modellerinde, özellikle de büyük dil modellerinde halüsinasyonların azaltılması, teknik stratejilerin bir kombinasyonunu içerir:
Model Parametrelerini Ayarlama
Sıcaklık parametresini 0'a ayarlamak daha doğru sonuçlar verebilir. Sıcaklık, modelin tepki oluşturmasındaki rastgeleliği kontrol eder. Daha düşük bir sıcaklık, modelin daha öngörülebilir ve güvenilir çıktılar için en olası kelimeleri ve cümleleri seçebileceği anlamına gelir. Bu ayarlama özellikle gerçeklere dayalı doğruluk ve tutarlılık gerektiren görevler için değerlidir.
Harici Bilgi Tabanları
Doğrulama için harici veri kaynaklarının kullanılması üretim hatalarını önemli ölçüde azaltabilir. Modele güncel ve doğrulanmış bilgiler sağlayarak yanıtlar oluştururken bu harici verilere başvurabilir. Bu yaklaşım tamamen üretken problemi, sağlanan verilere dayanan daha basit bir arama veya özetleme görevine dönüştürür.
Perplexity.ai ve You.com gibi araçlar, LLM çıktılarını aşağıdakilerle sentezleyerek bu yöntemin etkinliğini göstermektedir: çeşitli veriler dış kaynaklardan alınmıştır.
Etki Alanına Özel Verilerle İnce Ayar Yapma
Etki alanına özgü verilere sahip eğitim modelleri, doğruluklarını artırır ve halüsinasyonları azaltır. Bu süreç, modeli belirli bir alan veya konuyla ilgili kalıplara ve örneklere maruz bırakır. Bu şekilde çıktılarını hedef etki alanıyla hizalayabilirsiniz.
Bu tür ince ayar, modelin bağlamsal olarak daha uygun ve doğru yanıtlar üretmesini sağlar. Tıp, hukuk veya finans gibi uzmanlaşmış uygulamalarda gereklidir.
Hızlı Mühendislik
Uyarıların tasarımı halüsinasyonların azaltılmasında önemli bir rol oynar. Açık, bağlam açısından zengin istemler, yapay zeka modelini daha etkili bir şekilde yönlendirir. Yapay zekadaki yanlış anlamaları ve belirsizlikleri azaltabilir ve modeli ilgili ve doğru yanıtlar üretmeye yönlendirebilirler.
Bilgi ihtiyaçlarını açıkça belirtirseniz ve gerekli bağlamı sağlarsanız modelinizin alakasız veya yanlış çıktılar üretme olasılığı azalır.
Halüsinasyonları Azaltmak için Gelişmiş Stratejiler
Büyük dil modellerinde yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için aşağıdakileri içeren üç gelişmiş yöntemden yararlanabilirsiniz:
Alma-Artırılmış Nesil (RAG)
Bu yöntem, LLM'lerin üretken yeteneklerini bir bilgi tabanı görevi gören bir vektör veritabanıyla birleştirir. Bir sorgu girildiğinde, model bunu anlamsal bir vektöre dönüştürür ve benzer vektörlere sahip belgeleri alır.
LLM daha sonra bu belgeleri ve orijinal sorguyu kullanarak daha doğru ve bağlamsal olarak anlamlı bir yanıt oluşturur. RAG, esasen Yüksek Lisans'ı bir tür ile donatır: uzun süreli hafıza. Bu, LLM'nin harici verilere erişmesini ve entegre etmesini sağlar.
Düşünce Zinciri Yönlendirmesiyle Muhakeme
LLM'ler, transformatörlerdeki ilerlemeler nedeniyle kelime tahmini, bilgileri özetleme ve veri çıkarma gibi görevlerde başarılıdır. Ayrıca planlama ve karmaşık akıl yürütmeyle de meşgul olabilirler.
Düşünce zinciri yönlendirmesi, LLM'lerin çok adımlı sorunları daha yönetilebilir adımlara ayırmasına yardımcı olur. Karmaşık muhakeme görevlerini çözme yeteneklerini geliştirir. Bu yöntem, LLM'nin yararlanabileceği ek bağlam ve örnekler sağlayan bir vektör veri tabanından örnekler dahil edilerek geliştirilmiştir. Ortaya çıkan yanıtlar doğrudur ve bunların ardındaki gerekçeleri içerir ve gelecekteki yanıtları iyileştirmek için ayrıca vektör veritabanında saklanır.
Yinelemeli Sorgulama
Bu süreç, LLM ile bir vektör veritabanı arasındaki yinelemeli etkileşimleri kolaylaştıran bir AI aracısını içerir. Aracı, veritabanını bir soruyla sorgular, alınan benzer sorulara göre aramayı hassaslaştırır ve ardından yanıtları özetler.
Özetlenen cevabı yetersiz bulursanız süreç tekrarlanır. İleriye Dönük Aktif Erişim Üretimi (FLARE) tarafından örneklenen bu yöntem, sorguyu ve yanıtı birden çok yineleme yoluyla aşamalı olarak iyileştirerek nihai yanıtın kalitesini artırır.
Sonuç
Yapay zeka modellerinde halüsinasyonların üstesinden gelmek çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Teknik ayarlamaları gelişmiş muhakeme stratejileriyle harmanlamalıdır. Azaltma yöntemlerinin entegre edilmesi, yapay zeka müdahalelerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırabilir. Bu stratejiler, yapay zeka halüsinasyonlarının acil sorunlarını ele alıyor ve gelecekte daha sağlam ve güvenilir yapay zeka sistemlerinin önünü açıyor.
