Miért hallucinálnak az LLM-ek? Egy diák, aki nem adhat le üres lapot
Miért hallucinálnak az LLM-ek?
Úgy gondolom, az LLM-et el lehet képzelni egy ilyen diákként: rengeteg, de rengeteg könyvet olvasott, de az emlékezetét tömörítették, és ő maga sem tudja, mely részek homályosodtak el valójában; ami még kellemetlenebb, azt is megkövetelik tőle – vizsga közben –, hogy „ne adjon le üres lapot”.

Az erőssége nem az, hogy „tudja, hogy tudja-e”
Ennek a diáknak a valódi erőssége nem annak megítélése, hogy „valóban tudja-e” a választ, hanem az, hogy a szavakat folyékonyan fűzi össze, így a válasz ésszerű válasznak látszik.
Ezért, ha maga az adat homályos, a források összekeverednek, vagy már az első következtetési lépés is hibás, a folytatás – a hangnem egységének megőrzése érdekében – egyre teljesebbé válhat, és minél tévesebb, annál magabiztosabb is lesz.
A lényeg, hogy szűkítsük a teret az „össze-vissza pótlásra”
Ezért az MI használatakor nem az a lényeg, hogy csak odavessünk egy mondatot: „Találja meg nekem a választ.” Hanem az, hogy találjunk módot arra, hogy szűkítsük a teret az „össze-vissza pótlásra”.
A jobb megoldás az, ha:
- strukturáljuk a kérdést, egyértelműen soroljuk fel a hátteret, a korlátokat és a kimeneti formátumot;
- ha túl sok az adat, adjuk be részletekben, hogy lépésről lépésre dolgozza fel;
- ami még fontosabb, adjunk meg helyes forrásokat, és kérjük, hogy „a források alapján válaszoljon”, a bizonytalan részeket pedig jelölje meg.
Tekintsük olyan asszisztensnek, akinek egyértelmű feladatra van szüksége
Váltsunk hasonlatot: tekintsük az MI-t olyan asszisztensnek, „akinek egyértelmű feladatot, referenciaanyagot és válaszolási keretet kell adnunk”.
Minél lazábban tesszük fel a kérdést, annál könnyebben pótol össze-vissza; minél egyértelműbben határoljuk be a keretet, annál valószínűbb, hogy tényleg tud segíteni.
Vagyis, ha a kérdező úgy tudja megtervezni a kérdést, hogy az inkább hasonlítson egy „kiegészítendő feladatra”, mint egy határtalan „kifejtős kérdésre”, akkor az MI által adott válaszok általában egyre inkább összeszűkülnek, és egyre közelebb kerülnek egy pontosabb eredményhez.