Maoni ya AI hurejelea matukio ambapo miundo ya AI, hasa miundo mikubwa ya lugha (LLMs), hutoa maelezo ambayo yanaonekana kuwa ya kweli lakini si sahihi au hayahusiani na ingizo. Jambo hili huleta changamoto kubwa, kwani linaweza kusababisha usambazaji wa habari za uwongo au za kupotosha.
Maoni haya sio makosa ya nasibu lakini mara nyingi hutokana na:
- Mwingiliano changamano wa data unayofunza miundo,
- Muundo wa mfano,
- Jinsi mtindo unatafsiri papo hapo.
Kwa hivyo, kushughulikia maono ya AI inakuwa muhimu kwa uaminifu na uaminifu wa mifumo ya AI. Ni muhimu katika programu ambapo unahitaji usahihi na usahihi wa kweli. Hebu tuelewe hili kwa undani zaidi.
Sababu za AI Hallucinations
AI hallucinations inaweza kutokana na mambo mbalimbali, kama vile:
Tafsiri Potofu za AI Kutokana na Data Duni ya Mafunzo
Ubora, utofauti na uwakilishi wa data ya mafunzo huathiri jinsi miundo ya AI inavyotafsiri na kuitikia michango. Data ya mafunzo duni au yenye upendeleo inaweza kusababisha miundo ya AI kutoa matokeo ya uwongo au ya kupotosha. Ni muhimu kuchagua data sahihi ya mafunzo ili kuhakikisha modeli ina uelewa sawia na wa kina wa somo.
Hitilafu za Kujifunza kwa Mashine kutoka kwa Kufunika Zaidi
Kutosha zaidi hutokea wakati muundo wa AI umefunzwa kwenye mkusanyiko wa data uliowekewa vikwazo. Husababisha modeli kukariri pembejeo na matokeo maalum badala ya kujifunza kujumlisha. Ukosefu huu wa ujanibishaji unaweza kusababisha modeli kutoa maonyesho wakati wa kukutana na data mpya.
Makosa ya Ufasiri wa AI na Nahau au Misimu
Miundo ya AI inaweza kutatizika na nahau au misemo ya misimu ambayo haijapata katika data yao ya mafunzo. Kutofahamika huku kunaweza kusababisha hitilafu za pato la AI.
Upotoshaji wa Data ya AI kutoka kwa Mashambulizi ya Adui
Mashambulizi ya maadui yanayohusisha vidokezo vilivyoundwa kimakusudi kupotosha au kutatanisha AI yanaweza kuibua ndoto. Mashambulizi haya hutumia muundo na udhaifu wa mafunzo wa muundo.
Uhandisi Mbaya wa haraka
Jinsi unavyounda na kuwasilisha vishawishi kwa mfano wa AI kunaweza kuathiri sana matokeo yake. Vidokezo visivyo wazi au visivyoeleweka vinaweza kusababisha kielelezo kudanganya au kutoa taarifa zisizo muhimu au zisizo sahihi. Kinyume chake, vidokezo vilivyoundwa vizuri ambavyo hutoa muktadha wazi na mwelekeo vinaweza kuongoza kielelezo kutoa majibu sahihi zaidi na yanayofaa.
Mbinu za Kupunguza AI Hallucinations
Kupunguza hisia katika miundo ya AI, haswa miundo mikubwa ya lugha, inahusisha mchanganyiko wa mikakati ya kiufundi:
Kurekebisha Vigezo vya Mfano
Kuweka kigezo cha halijoto hadi 0 kunaweza kutoa matokeo sahihi zaidi. Halijoto hudhibiti nasibu katika kizazi cha majibu cha modeli. Halijoto ya chini inamaanisha kuwa kielelezo kinaweza kuchagua maneno na vifungu vinavyowezekana zaidi kwa matokeo yanayotabirika zaidi na yanayotegemeka. Marekebisho haya ni muhimu sana kwa kazi zinazohitaji usahihi wa ukweli na uthabiti.
Misingi ya Maarifa ya Nje
Kutumia vyanzo vya data vya nje kwa uthibitishaji kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa makosa ya uzalishaji. Inaweza kurejelea data hii ya nje wakati wa kutoa majibu kwa kuupa kielelezo maelezo ya kisasa na yaliyothibitishwa. Mbinu hii hubadilisha tatizo mzalishaji kuwa utafutaji wa moja kwa moja au kazi ya muhtasari kulingana na data iliyotolewa.
Zana kama Perplexity.ai na You.com zinaonyesha ufanisi wa njia hii kwa kuunganisha matokeo ya LLM na data mbalimbali kupatikana kutoka vyanzo vya nje.
Urekebishaji Vizuri kwa Data Maalum ya Kikoa
Miundo ya mafunzo yenye data mahususi ya kikoa huongeza usahihi wake na hupunguza maono. Mchakato huu unaangazia kielelezo kwa ruwaza na mifano inayohusiana na uwanja au mada mahususi. Kwa njia hii, unaweza kuoanisha matokeo yake na kikoa lengwa.
Usanifu kama huo huwezesha kielelezo kutoa majibu yanayofaa zaidi kimuktadha na sahihi. Ni muhimu katika matumizi maalum kama vile dawa, sheria, au fedha.
Uhandisi wa haraka
Ubunifu wa vidokezo una jukumu muhimu katika kupunguza maono. Vidokezo vya wazi, vilivyo na muktadha huongoza muundo wa AI kwa ufanisi zaidi. Wanaweza kupunguza dhana potofu na utata wa AI na kuelekeza modeli kwenye kutoa majibu yanayofaa na sahihi.
Muundo wako una uwezekano mdogo wa kutoa matokeo yasiyofaa au yasiyo sahihi ikiwa utabainisha mahitaji ya habari kwa uwazi na kutoa muktadha unaohitajika.
Mikakati ya Hali ya Juu ya Kupunguza Maongezi
Unaweza kutumia njia tatu za hali ya juu ili kupunguza maono ya AI katika miundo ya lugha kubwa, ambayo ni pamoja na:
Kizazi Kilichoongezwa Urejeshaji (RAG)
Mbinu hii inachanganya uwezo wa kuzalisha wa LLM na hifadhidata ya vekta ambayo hufanya kazi kama msingi wa maarifa. Wakati swali linapoingizwa, modeli huibadilisha kuwa vekta ya kisemantiki na kupata hati zilizo na vivekta sawa.
Kisha LLM hutumia hati hizi na hoja asili kutoa jibu sahihi zaidi na linalofaa kwa muktadha. RAG kimsingi inawapa LLM aina ya kumbukumbu ya muda mrefu. Hii huwezesha LLM kufikia na kuunganisha data ya nje.
Kujadiliana kwa Uhamasishaji wa Msururu wa Mawazo
LLM hufaulu katika kazi kama vile ubashiri wa maneno, maelezo ya muhtasari, na uchimbaji wa data kutokana na maendeleo katika vibadilishaji transfoma. Wanaweza pia kushiriki katika kupanga na hoja tata.
Uhamasishaji wa msururu wa mawazo husaidia LLMs kuchanganua matatizo ya hatua nyingi katika hatua zinazoweza kudhibitiwa zaidi. Inaboresha uwezo wao wa kutatua kazi ngumu za hoja. Njia hii inaimarishwa kwa kujumuisha mifano kutoka kwa hifadhidata ya vekta, ambayo hutoa muktadha wa ziada na mifano kwa LLM kuchora. Majibu ya matokeo ni sahihi na yanajumuisha hoja nyuma yake, iliyohifadhiwa zaidi katika hifadhidata ya vekta ili kuboresha majibu ya siku zijazo.
Kuuliza Mara kwa Mara
Mchakato huu unahusisha wakala wa AI anayewezesha mwingiliano wa mara kwa mara kati ya LLM na hifadhidata ya vekta. Wakala huuliza swali kwenye hifadhidata, huboresha utafutaji kulingana na maswali sawa yaliyorejeshwa, na kisha kutoa muhtasari wa majibu.
Ikiwa unaona jibu la muhtasari haliridhishi, mchakato unarudiwa. Mbinu hii, iliyotolewa mfano na Kizazi cha Urejeshaji Kinachotazama Mbele (FLARE), huongeza ubora wa jibu la mwisho kwa kuboresha hoja na jibu hatua kwa hatua kupitia marudio mengi.
Hitimisho
Kushinda maono katika mifano ya AI kunahitaji mbinu nyingi. Ni lazima kuchanganya marekebisho ya kiufundi na mikakati ya juu ya hoja. Kuunganisha mbinu za kupunguza kunaweza kuimarisha kwa kiasi kikubwa usahihi na uaminifu wa majibu ya AI. Mikakati hii inashughulikia maswala ya haraka ya maonyesho ya AI na kuweka njia kwa mifumo thabiti na ya kuaminika ya AI katika siku zijazo.
