Büyük Dil Modellerinin tanıtımı (LLM'ler) önemli bir paradigma değişikliğine yol açtı. yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanlar. Yüksek Lisans'lar, kayda değer ilerlemeleriyle artık çeşitli konularda içerik üretebiliyor, karmaşık soruları yanıtlayabiliyor ve kullanıcı memnuniyetini önemli ölçüde artırabiliyor. Ancak ilerlemelerinin yanı sıra yeni bir zorluk da ortaya çıktı: Halüsinasyonlar. Bu olay, Yüksek Lisans'ların hatalı, anlamsız veya kopuk metinler üretmesi durumunda ortaya çıkar. Bu tür olaylar, bu modellerden yararlanan kuruluşlar için potansiyel riskler ve zorluklar teşkil etmektedir. Yanlış bilgilerin yayılmasını veya rahatsız edici materyallerin oluşturulmasını içeren durumlar özellikle endişe vericidir. 

Ocak 2024 itibarıyla halka açık modellerin halüsinasyon oranları yaklaşık %3 ile %16 arasında değişmektedir [1]. Bu makalede, bu riski etkili bir şekilde azaltmak için çeşitli stratejileri tanımlayacağız.

Bağlamsal İstem Mühendisliği/Ayarlama

Hızlı mühendislik, mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için büyük dil modeline beslenen talimatları tasarlama ve iyileştirme sürecidir. LLM'lerden belirli yanıtları veya davranışları ortaya çıkarmak için en iyi yönlendirmeleri oluşturmak için uzmanlık ve yaratıcılığın bir karışımı gereklidir. Açık talimatlar, bağlamsal ipuçları veya belirli çerçeveleme teknikleri içeren istemlerin tasarlanması, LLM oluşturma sürecine rehberlik etmeye yardımcı olur. Açık bir rehberlik ve bağlam sağlayarak GPT, mühendisliği teşvik ederek belirsizliği azaltır ve modelin daha güvenilir ve tutarlı yanıtlar oluşturmasına yardımcı olur.

Bir İstemin Unsurları

İyi hazırlanmış bir bilgi istemini oluşturan öğelerin listesi şunlardır:

• Arka Plan: Arka plan ayrıntılarının tanıtılması veya kısa bir giriş yapılması, Yüksek Lisans'ın konuyu anlamasına yardımcı olur ve tartışma için bir başlangıç ​​noktası görevi görür.
• Talimatlar: Açık ve kısa sorular hazırlamak, modelin yanıtının istenen konuya odaklı kalmasını sağlar. Örneğin, modelden "basit İngilizce kullanarak bölümü 100 kelimeden daha az bir şekilde özetlemesi" istenebilir.
• Giriş Örnekleri: Modele spesifik örnekler sunmak, özel yanıtlar oluşturulmasına yardımcı olur. Örneğin, bir müşteri "Aldığım ürün hasarlı" diye şikayet ederse model uygun bir yanıt önerebilir ve potansiyel geri ödeme seçenekleri önerebilir.
• Çıkış biçimi: Yanıt için madde işareti listesi, paragraf veya kod pasajı gibi istenen formatın belirtilmesi, LLM'nin çıktısını buna göre yapılandırmasına rehberlik eder. Örneğin, "numaralandırılmış listeler kullanılarak adım adım talimatlar" talep edilebilir.
• Akıl Yürütme: Modelin yanıtlarına dayalı olarak istemlerin yinelemeli olarak ayarlanması ve iyileştirilmesi, çıktı kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, düşünce zinciri yönlendirmesi, çok adımlı problemleri ara adımlara bölerek standart yönlendirme yöntemlerinin ötesinde karmaşık akıl yürütme yetenekleri sağlar.
• Hızlı İnce Ayar: İstemlerin belirli kullanım örneklerine veya alanlara göre ayarlanması, modelin belirli görevler veya veri kümeleri üzerindeki performansını artırır.
• Etkileşimli Sorgulama Yoluyla İyileştirme: Modelin yanıtlarına dayalı olarak istemlerin yinelemeli olarak ayarlanması ve iyileştirilmesi, çıktı kalitesini artırır ve LLM'nin nihai yanıtı elde etmek için akıl yürütmeyi kullanmasına olanak tanıyarak halüsinasyonları önemli ölçüde azaltır.

Olumlu İstemi Çerçeveleme

Negatif talimatlar yerine pozitif talimatları kullanmanın daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir (yani 'Yapma' yerine 'Yap'). Negatif çerçeveleme örneği:

Kullanıcıya aynı anda 1'den fazla soru sormayın. Olumlu çerçeveleme örneği: Kullanıcıdan bilgi istediğinizde aynı anda en fazla 1 soru sorun.

Ayrıca Oku: Yüksek Lisans'lar İkna Edici Yanlış Bilgi Oluşturma Konusunda İnsanları Zekasıyla Geride Bırakıyor mu?

Erişim Artırılmış Nesil (RAG)

Alma Artırılmış Nesil (RAG), model yanıtının doğruluğunu ve denetlenebilirliğini artırmak için LLM modelini alana özgü ve güncel bilgilerle güçlendirme sürecidir. Bu, LLM'lerin performansını ve alaka düzeyini artırmak için hızlı mühendisliği dış veri kaynaklarından bağlam alımıyla birleştiren güçlü bir tekniktir. Modeli ek bilgilere dayandırarak daha doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar verilmesine olanak tanır.

Bu yaklaşım, soru yanıtlayan sohbet robotları, arama motorları ve bilgi motorları gibi çeşitli uygulamalar için faydalı olabilir. LLM'ler, RAG'ı kullanarak kaynak ilişkilendirmeyle doğru bilgileri sunabilir; bu da kullanıcının güvenini artırır ve yeni veriler üzerinde sürekli model eğitimi ihtiyacını azaltır.

Model Parametre Ayarı

Sıcaklık, frekans cezası ve en yüksek değer gibi farklı model parametreleri, LLM'ler tarafından oluşturulan çıktıyı önemli ölçüde etkiler. Daha yüksek sıcaklık ayarları daha fazla rastgeleliği ve yaratıcılığı teşvik ederken, daha düşük ayarlar çıktıyı daha öngörülebilir hale getirir. Sıklık ceza değerinin yükseltilmesi, modelin tekrarlanan kelimeleri daha dikkatli kullanmasına neden olur. Benzer şekilde varlık cezası değerinin arttırılması, çıktıda henüz kullanılmamış kelimelerin üretilmesi olasılığını da artırır.

top-p parametresi, kelime seçimi için kümülatif bir olasılık eşiği ayarlayarak yanıt çeşitliliğini düzenler. Genel olarak, bu parametreler ince ayar yapılmasına olanak tanır ve çeşitli tepkiler oluşturma ile doğruluğu koruma arasında bir denge kurar. Dolayısıyla, bu parametrelerin ayarlanması modelin yanıtları hayal etme olasılığını azaltır.

Model Geliştirme/Zenginleştirme

• Önceden eğitilmiş bir LLM'nin ince ayarı: İnce ayar, daha küçük, göreve özel etiketli veri kümesiyle önceden eğitilmiş bir modeli eğittiğimiz süreçtir. Yüksek Lisans, göreve özgü bir veri kümesinde ince ayar yaparak o alanın nüanslarını kavrayabilir. Bu özellikle yasal belgeler, tıbbi metinler veya mali raporlar gibi özel jargon, kavram veya yapılara sahip alanlarda hayati öneme sahiptir. Sonuç olarak, belirli bir alan veya görevden görünmeyen örneklerle karşılaşıldığında modelin tahminlerde bulunması veya daha yüksek doğruluk ve alaka düzeyine sahip çıktılar üretmesi muhtemeldir. 
• Tamamen Özel Yüksek Lisans: Bir Yüksek Lisans modeli, yalnızca doğru ve alanıyla ilgili bilgilerle sıfırdan geliştirilebilir. Bunu yapmak, modelin belirli bir konu içindeki ilişkileri ve kalıpları daha iyi anlamasına yardımcı olacaktır. Bu, tamamen ortadan kaldırmasa da halüsinasyon olasılığını azaltacaktır. Bununla birlikte, kendi LLM'yi oluşturmak hesaplama açısından maliyetlidir ve muazzam uzmanlık gerektirir.

İnsan Gözetimi

Özellikle halüsinasyonların önemli sonuçlar doğurabileceği hassas veya yüksek riskli uygulamalarda, dil modelinin ürettiği çıktıları doğrulamak için tercihen sağlam inceleme süreçlerine sahip konu uzmanlarının insan gözetimini dahil etmek, yanlış bilgilerle mücadelede büyük ölçüde yardımcı olabilir. İnsan incelemeciler, halüsinasyon içeren metinleri, yayılmadan veya kritik bağlamlarda kullanılmadan önce tespit edip düzeltebilir.

Genel Kullanıcı Eğitimi ve Farkındalığı

Kullanıcıları ve paydaşları, yanıltıcı metin üretme potansiyelleri de dahil olmak üzere, dil modellerinin sınırlamaları ve riskleri konusunda eğitmek çok önemlidir. Kullanıcıları, özellikle doğruluğun gerekli olduğu durumlarda, çıktıları dikkatli bir şekilde değerlendirmeye ve doğrulamaya teşvik etmeliyiz. Özellikle yanıltıcı bilgilerin zarar verebileceği alanlarda, dil modeli kullanımını düzenleyen etik yönergeleri ve politikaları geliştirmek ve bunlara uymak önemlidir. İçerik denetimi, yanlış bilgi tespiti ve rahatsız edici içeriğin önlenmesi de dahil olmak üzere, sorumlu yapay zeka kullanımı için açık yönergeler oluşturmalıyız.

LLM halüsinasyonlarını hafifletmeye yönelik devam eden araştırmalar, tamamen ortadan kaldırılması zor olsa da, önleyici tedbirlerin uygulanmasının bunların sıklığını önemli ölçüde azaltabileceğini kabul etmektedir. Yapay zeka sistemleriyle sorumlu ve düşünceli bir şekilde ilgilenmenin önemini vurgulamak ve teknolojiyi zarar vermeden etkili bir şekilde kullanma konusunda gerekli dengeyi korumak için daha fazla farkındalık geliştirmek çok önemlidir.

Sonuç

Büyük Dil Modellerinde (LLM'ler) halüsinasyonların yaygınlığı, bunları hafifletmeye yönelik çeşitli ampirik çabalara rağmen önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Bu stratejiler değerli bilgiler sunarken, tamamen ortadan kaldırılmasına ilişkin temel soru cevapsız kalıyor.

Umarım bu makale Yüksek Lisans'taki halüsinasyonlara ışık tutmuştur ve bunlara yönelik stratejiler sağlamıştır. Aşağıdaki yorum bölümünde düşüncelerinizi bana bildirin.

Referans:

[1] https://huggingface.co/spaces/vectara/leaderboard

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/hallucinations-in-llms/