تشير هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى الحالات التي تولد فيها نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، معلومات تبدو صحيحة ولكنها غير صحيحة أو لا علاقة لها بالمدخلات. وتطرح هذه الظاهرة تحديات كبيرة، لأنها يمكن أن تؤدي إلى نشر معلومات كاذبة أو مضللة.
هذه الهلوسة ليست أخطاء عشوائية ولكنها غالبًا ما تنتج عن:
- التفاعلات المعقدة للبيانات التي تدرب النماذج عليها،
- تصميم النموذج،
- كيف يفسر النموذج المطالبات.
وبالتالي، فإن معالجة هلوسة الذكاء الاصطناعي تصبح أمرًا بالغ الأهمية لموثوقية وجدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. إنه ضروري في التطبيقات التي تحتاج فيها إلى الدقة وصحة الوقائع. دعونا نفهم هذا بمزيد من التفصيل.
أسباب الهلوسة الذكاء الاصطناعي
يمكن أن تنبع هلوسة الذكاء الاصطناعي من عوامل مختلفة، مثل:
تفسيرات خاطئة للذكاء الاصطناعي بسبب ضعف بيانات التدريب
تؤثر جودة بيانات التدريب وتنوعها وتمثيلها على كيفية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي للمدخلات والاستجابة لها. يمكن أن تؤدي بيانات التدريب غير الكافية أو المتحيزة إلى قيام نماذج الذكاء الاصطناعي بتوليد مخرجات خاطئة أو مضللة. يعد اختيار بيانات التدريب الصحيحة أمرًا ضروريًا للتأكد من أن النموذج لديه فهم متوازن وشامل للموضوع.
أخطاء التعلم الآلي الناتجة عن التجهيز الزائد
يحدث الإفراط في الملاءمة عندما يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات مقيدة. فهو يجعل النموذج يحفظ مدخلات ومخرجات محددة بدلاً من تعلم التعميم. هذا النقص في التعميم يمكن أن يتسبب في إصابة النموذج بالهلوسة عند مواجهة بيانات جديدة.
أخطاء تفسير الذكاء الاصطناعي مع التعابير أو اللغات العامية
قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع المصطلحات أو التعبيرات العامية التي لم تواجهها في بيانات التدريب الخاصة بها. يمكن أن يؤدي عدم الإلمام هذا إلى حدوث حالات شاذة في مخرجات الذكاء الاصطناعي.
تشويه بيانات الذكاء الاصطناعي من الهجمات العدائية
يمكن أن تؤدي الهجمات العدائية التي تتضمن مطالبات مصممة عمدًا لتضليل الذكاء الاصطناعي أو إرباكه إلى إثارة الهلوسة. تستغل هذه الهجمات نقاط الضعف في تصميم النموذج والتدريب.
هندسة سريعة سيئة
إن كيفية تنظيم وتقديم المطالبات لنموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على مخرجاته. يمكن أن تؤدي المطالبات الغامضة أو الغامضة إلى هلوسة النموذج أو إنتاج معلومات غير ذات صلة أو غير صحيحة. على العكس من ذلك، يمكن للمطالبات المصممة جيدًا والتي توفر سياقًا وتوجيهًا واضحين أن توجه النموذج لتوليد استجابات أكثر دقة وذات صلة.
تقنيات للحد من الهلوسة الذكاء الاصطناعي
يتضمن الحد من الهلوسة في نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة، مجموعة من الاستراتيجيات التقنية:
ضبط معلمات النموذج
يمكن أن يؤدي ضبط معلمة درجة الحرارة على 0 إلى الحصول على نتائج أكثر دقة. تتحكم درجة الحرارة في العشوائية في توليد استجابة النموذج. تعني درجة الحرارة المنخفضة أن النموذج يمكنه اختيار الكلمات والعبارات الأكثر احتمالية للحصول على مخرجات أكثر موثوقية وقابلية للتنبؤ بها. يعد هذا التعديل ذا قيمة خاصة بالنسبة للمهام التي تتطلب دقة واقعية واتساقًا.
قواعد المعرفة الخارجية
يمكن أن يؤدي استخدام مصادر البيانات الخارجية للتحقق إلى تقليل الأخطاء التوليدية بشكل كبير. ويمكنه الرجوع إلى هذه البيانات الخارجية عند إنشاء الاستجابات من خلال تزويد النموذج بمعلومات محدثة وتم التحقق منها. يحول هذا النهج المشكلة التوليدية البحتة إلى مهمة بحث أو تلخيص أكثر وضوحًا ترتكز على البيانات المقدمة.
تُظهر أدوات مثل Perplexity.ai وYou.com فعالية هذه الطريقة من خلال تجميع مخرجات LLM باستخدام بيانات متنوعة تم استرجاعها من مصادر خارجية.
الضبط الدقيق باستخدام البيانات الخاصة بالمجال
تعمل نماذج التدريب ذات البيانات الخاصة بالمجال على تحسين دقتها وتقليل الهلوسة. تعرض هذه العملية النموذج للأنماط والأمثلة ذات الصلة بمجال أو موضوع معين. بهذه الطريقة، يمكنك محاذاة مخرجاته مع المجال المستهدف.
يتيح هذا الضبط الدقيق للنموذج إنشاء استجابات أكثر دقة وملاءمة للسياق. وهو ضروري في التطبيقات المتخصصة مثل الطب أو القانون أو المالية.
موجه الهندسة
يلعب تصميم المطالبات دورًا رئيسيًا في تخفيف الهلوسة. تعمل المطالبات الواضحة والغنية بالسياق على توجيه نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية. ويمكنها الحد من المفاهيم الخاطئة والغموض المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتوجيه النموذج نحو توليد استجابات دقيقة وذات صلة.
من غير المرجح أن ينتج نموذجك مخرجات غير ذات صلة أو غير صحيحة إذا قمت بتحديد احتياجات المعلومات بوضوح وتوفير السياق اللازم.
الاستراتيجيات المتقدمة للتخفيف من الهلوسة
يمكنك الاستفادة من ثلاث طرق متقدمة لتقليل هلوسة الذكاء الاصطناعي في نماذج اللغات الكبيرة، والتي تشمل:
الاسترجاع المعزز للجيل (RAG)
تجمع هذه الطريقة بين القدرات التوليدية لـ LLMs وقاعدة بيانات متجهة تعمل كقاعدة معرفية. عند إدخال استعلام، يقوم النموذج بتحويله إلى متجه دلالي ويسترد المستندات ذات المتجهات المماثلة.
يستخدم LLM بعد ذلك هذه المستندات والاستعلام الأصلي لإنشاء استجابة أكثر دقة وملاءمة للسياق. RAG يزود LLM بشكل أساسي بنوع من ذاكرة طويلة المدى. وهذا يمكّن LLM من الوصول إلى البيانات الخارجية ودمجها.
المنطق مع سلسلة من الأفكار المطالبة
تتفوق LLMs في مهام مثل التنبؤ بالكلمات وتلخيص المعلومات واستخراج البيانات بسبب التقدم في المحولات. يمكنهم أيضًا المشاركة في التخطيط والتفكير المعقد.
تساعد سلسلة الأفكار المحفزة طلاب LLM على تقسيم المشكلات متعددة الخطوات إلى خطوات أكثر قابلية للإدارة. إنه يحسن قدرتهم على حل مهام التفكير المعقدة. تم تعزيز هذه الطريقة من خلال دمج أمثلة من قاعدة بيانات متجهة، والتي توفر سياقًا إضافيًا وأمثلة لـ LLM للاستفادة منها. الإجابات الناتجة دقيقة وتتضمن الأسباب الكامنة وراءها، ويتم تخزينها بشكل أكبر في قاعدة بيانات المتجهات لتحسين الاستجابات المستقبلية.
الاستعلام التكراري
تتضمن هذه العملية وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يسهل التفاعلات التكرارية بين LLM وقاعدة بيانات المتجهات. يستعلم الوكيل عن قاعدة البيانات بسؤال، ويحسن البحث بناءً على الأسئلة المماثلة التي تم استرجاعها، ثم يلخص الإجابات.
إذا وجدت أن الإجابة الملخصة غير مرضية، فسيتم تكرار العملية. تعمل هذه الطريقة، والتي تتمثل في إنشاء الاسترجاع النشط التطلعي (FLARE)، على تحسين جودة الإجابة النهائية من خلال تحسين الاستعلام والاستجابة تدريجيًا من خلال تكرارات متعددة.
وفي الختام
يتطلب التغلب على الهلوسة في نماذج الذكاء الاصطناعي اتباع نهج متعدد الأوجه. يجب أن تمزج التعديلات الفنية مع استراتيجيات التفكير المتقدمة. يمكن لدمج أساليب التخفيف أن يعزز بشكل كبير دقة وموثوقية استجابات الذكاء الاصطناعي. تعالج هذه الاستراتيجيات القضايا العاجلة المتعلقة بهلوسة الذكاء الاصطناعي وتمهد الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وجديرة بالثقة في المستقبل.
