Chcesz, by ChatGPT przestał halucynować? Zadaj mu to pytanie

W grudniu 2024 roku badacze Google odkryli, że zadanie dużemu modelowi językowemu (LLM), jak Gemini czy ChatGPT, pytania „Czy masz teraz halucynacje?” powoduje spadek wskaźnika halucynacji o 17% w kolejnych odpowiedziach. Efekt ten utrzymuje się przez 5–7 interakcji, po czym zanika.

Czym są halucynacje w LLM?

Halucynacje w kontekście LLM to generowanie przez model treści fałszywych lub niezgodnych z rzeczywistością, często przedstawianych z dużą pewnością siebie. Mogą one wynikać z błędów w danych treningowych, niewłaściwego doboru parametrów modelu czy też z samej natury generatywnych modeli językowych, które przewidują kolejne słowa na podstawie poprzednich, co może prowadzić do błędnych wniosków.

Mechanizm działania pytania „Czy masz teraz halucynacje?”

Zadanie modelowi pytania o jego własne halucynacje może aktywować wewnętrzne mechanizmy weryfikacji odpowiedzi. Choć LLM nie posiadają świadomości ani introspekcji, takie pytanie może skłonić model do bardziej ostrożnego generowania odpowiedzi, zwiększając prawdopodobieństwo korzystania z dostępnych danych i unikania spekulacji.

Ograniczenia i trwałość efektu

Efekt redukcji halucynacji po zadaniu pytania „Czy masz teraz halucynacje?” jest tymczasowy. Dlaczego zanika po kilku outputach? Może to wynikać z faktu, że model „zapomina” o wcześniejszym kontekście lub wraca do standardowego trybu generowania odpowiedzi. Dlatego też, aby utrzymać niższy poziom halucynacji, konieczne może być regularne przypominanie modelowi o potrzebie weryfikacji generowanych treści.

Inne metody redukcji halucynacji

Oprócz zadawania pytań introspektywnych, istnieją inne techniki mające na celu redukcję halucynacji w LLM:

• Prompt Engineering (Inżynieria promptów): Formułowanie zapytań w sposób skłaniający model do bardziej precyzyjnych odpowiedzi.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integracja modelu z bazami danych lub wyszukiwarkami w celu dostarczania aktualnych i dokładnych informacji.
• Fine-tuning z wykorzystaniem feedbacku od użytkowników: Dostosowywanie modelu na podstawie informacji zwrotnej, co pozwala na eliminację błędnych wzorców generowania treści.

Wnioski

Zadanie LLM pytania „Czy masz teraz halucynacje?” może tymczasowo zwiększyć dokładność generowanych odpowiedzi poprzez aktywację mechanizmów weryfikacji. Jednak ze względu na ograniczoną trwałość tego efektu, warto stosować tę technikę w połączeniu z innymi metodami redukcji halucynacji, takimi jak inżynieria promptów czy integracja z zewnętrznymi źródłami danych.