Halüsinasiyalar: Nədir və niyə əhəmiyyətlidir?

Halüsinasiyalar, LLM modellərinin inandırıcı görünən, lakin əslində yanlış, əlaqəsiz və ya uydurma məlumatlar yaratmasıdır. Bu problem, xüsusilə səhiyyə, maliyyə və hüquq sahələrində istifadə zamanı ciddi risklər yaradır. Halüsinasiyaların səbəbləri arasında qeyri-kafi və ya köhnəlmiş təlim məlumatları, kontekst çatışmazlığı və təsadüfi nümunə götürmə yer alır.

Halüsinasiyaları azaltmaq üçün texnikalar

1. Prompting

Prompting, modellərə dəqiq və konkret təlimatlar verməklə halüsinasiyaları azaltmağa kömək edir. Misal üçün, "Kontekstdən kənar cavab vermə; bilmədikdə 'bilmirəm' de" kimi təlimatlar əlavə olunmalıdır. Bu üsul, modellərin yalnız mövcud kontekstdən istifadə etməsini təmin edir.

2. Reasoning

Reasoning texnikası modellərə cavab vermədən əvvəl məntiqi addımlar yaratmağı tələb edir. "Zəncirvari düşüncə" (Chain of Thought) kimi strategiyalar vasitəsilə modellər daha dəqiq və auditə uyğun cavablar təqdim edə bilir.

3. Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG, modellərin əlavə məlumat əldə etməsi üçün etibarlı mənbələrdən istifadə etməsinə imkan verir. Bu, modellərin cavablarını mövcud kontekstə əsaslandırmasını təmin edir və səhv məlumatların qarşısını alır.

4. ReAct (Reason + Act)

ReAct, modellərə həm məntiqi düşünmə, həm də xarici alətlərdən istifadə etmə qabiliyyəti verir. Bu yanaşma, modellərin internetdən məlumat axtararaq daha dəqiq cavablar təqdim etməsini təmin edir.

5. Tree of Reviews (ToR)

ToR, bir neçə mümkün məntiqi yol yaradır və ən yaxşısını seçir. Bu yanaşma, "zəncirvari düşüncə" ilə müqayisədə daha geniş və müxtəlif düşüncə yollarını araşdırır, səhvləri azaldır.

6. Reflexion

Reflexion modeli öz cavablarını tənqid edir və hər bir iterasiyada özünü təkmilləşdirir. Bu yanaşma, modellərin öz səhvlərini analiz edib gələcək iterasiyalarda daha dəqiq cavablar təqdim etməsinə kömək edir.

7. Digər Yanaşmalar

Bəzi digər perspektivlər arasında "Verifikasiya Zənciri" (Chain-of-Verification) və "Konstitusional AI" yer alır. Bu üsullar modellərin etik prinsiplərə uyğun cavablar təqdim etməsini təmin edir.

Halüsinasiyalara qarşı dekodlama metodları

Dekodlama yanaşmaları arasında "Kontekstə Uyğun Dekodlama" və "Layihələrarası Kontrast Dekodlama" yer alır. Bu metodlar, modellərin cavablarını daha dəqiq və faktiki olaraq düzgün etmək üçün xüsusi dekodlama proseslərindən istifadə edir.

Nəticə

Halüsinasiyaları azaltmaq üçün vahid bir həll yoxdur. Problemin mürəkkəbliyindən asılı olaraq müxtəlif texnikaları birləşdirmək lazımdır. Modellərin mütəmadi olaraq qiymətləndirilməsi və kontekstin yenilənməsi bu problemin həllində vacibdir.