Какие типы галлюцинаций бывают в LLM и как их можно минимизировать

Существует два основных типа галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM):

1. Intrinsic Hallucinations:
Модель генерирует текст, который противоречит предоставленному вводу. Это может происходить, когда модель «выдумывает» факты или не следуют контексту.

2. Extrinsic Hallucinations:
Модель генерирует текст, который фактически неверен или не подтверждается входными данными. Например, создание неверных статистических данных или ссылок на несуществующие источники.

Как уменьшить галлюцинации?

1. Оптимизация стратегии декодирования:
Использование таких методов, как beam search или top-k sampling, может помочь улучшить качество вывода, избегая нелогичных или противоречивых утверждений.

2. Генерация с дополнительным поисковым механизмом (retrieval-augmented generation):
Этот подход использует внешние базы данных или поисковые системы для получения точной и релевантной информации перед тем, как сгенерировать окончательный ответ, что помогает избежать фактических ошибок.

Библиотека собеса по Data Science