Tổng quan
Hiện Tượng Ảo Giác Trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
Ảo giác (hallucination) trong việc sinh văn bản là tình trạng mà các mô hình AI tạo ra những nội dung nghe có vẻ hợp lý về mặt ngữ pháp nhưng lại không dựa vào thông tin thực tế cũng như không chính xác. Vấn đề này được thấy rõ trong các hệ thống như GPT-3, nơi các thông tin được tạo ra có thể lệch lạc hoặc mâu thuẫn với đầu vào ban đầu. Mặc dù những cải tiến đã được thực hiện trong các mô hình gần đây như ChatGPT, GPT-4 và những mô hình khác, vấn đề ảo giác vẫn tiếp tục tồn tại và gây lo ngại.
Nguyên Nhân Gây Ra Vấn Đề Ảo Giác
Một số nguyên nhân chính dẫn đến hiện tượng ảo giác bao gồm:
- Dữ Liệu Huấn Luyện Không Đủ Đa Dạng: Mô hình chưa được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu khác nhau có thể không thiết lập mối tương quan chính xác giữa đầu vào và đầu ra, dẫn đến nội dung tạo ra không đáng tin cậy.
- Mô Hình Bị Overfitting: Khi mô hình học quá mức từ dữ liệu huấn luyện, đầu ra của nó có thể không phù hợp với các dữ liệu đầu vào mới.
- Giám Sát Không Đầy Đủ: Thiếu hướng dẫn đúng đắn có thể khiến mô hình phụ thuộc vào logic nội tại, dẫn đến nhiều văn bản chứa thông tin sai lệch.
- Giới Hạn Kiến Thức: Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT bị giới hạn về kiến thức đến một mốc thời gian nhất định, vì vậy có thể cung cấp thông tin không còn chính xác.
Vấn đề ảo giác nhấn mạnh sự cần thiết phải cải thiện độ tin cậy của các mô hình AI trong thực tế, mở ra cơ hội cho nhiều nghiên cứu tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các chiến lược và phương pháp để giảm thiểu hiện tượng ảo giác ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình phát triển mô hình LLM.
Các Giai Đoạn Giảm Thiểu Ảo Giác
1. Huấn Luyện Mô Hình
Trong giai đoạn huấn luyện mô hình LLM, việc tích hợp phản hồi từ con người thông qua kỹ thuật Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) có thể giảm thiểu ảo giác. Bằng cách thu thập và phân tích các đánh giá của con người đối với các phản hồi mà mô hình tạo ra, mô hình có thể học cách điều chỉnh để cung cấp thông tin chính xác và liên quan hơn. RLHF giúp mô hình phân biệt rõ ràng giữa thông tin đáng tin cậy và không đáng tin cậy, từ đó giảm thiểu nguy cơ xảy ra ảo giác.
2. Kỹ Thuật Prompting
Prompting là kỹ thuật tương tác quan trọng giúp mô hình ngôn ngữ lớn đảm bảo thông tin chính xác khi sinh văn bản.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Kỹ thuật RAG cung cấp thông tin bổ sung từ nguồn bên ngoài giúp mô hình ít có khả năng tạo ra thông tin sai lệch. Bằng cách truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bên ngoài, mô hình có thể tạo ra phản hồi chính xác và liên quan hơn.
Contextual Prompting
Kỹ thuật gắn thẻ nguồn cho các ngữ cảnh trong quá trình prompting có thể giảm đáng kể tình trạng ảo giác. Việc gắn thẻ giúp mô hình truy cập và tham khảo thông tin cụ thể từ các nguồn đã cho.
Chain of Verification (CoVe)
CoVe yêu cầu mô hình thực hiện một chuỗi kiểm tra và xác minh phản hồi ban đầu của nó, qua đó đảm bảo độ chính xác cao hơn so với các thông tin được cung cấp ban đầu.
3. Giảm Thiểu Ảo Giác Sau Khi Tạo Phản Hồi
Để nâng cao độ thanh khoản của câu trả lời, new framework MixAlign được thiết kế nhằm đảm bảo rằng các truy vấn từ người dùng thật sự phản ánh thông tin trong cơ sở dữ liệu. Phương pháp này tận dụng yếu tố con người để làm rõ các câu hỏi, từ đó cải thiện kết quả cuối cùng.
Các Nghiên Cứu Liên Quan
Nhiều nghiên cứu khác như FACTSCORE và G-Eval đã được tiến hành nhằm nâng cao độ chính xác cho văn bản dài được tạo ra, cung cấp các phương pháp đánh giá và tiêu chí mới giúp cải thiện chất lượng của mô hình ngôn ngữ.
Kết Luận
Giảm thiểu hiện tượng ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn là một thách thức quan trọng với nhiều giải pháp tiềm năng. Việc áp dụng các kỹ thuật như RLHF, RAG, và các phương pháp kiểm tra khác có thể tạo ra những mô hình đáng tin cậy hơn, đóng góp tích cực vào sự phát triển trong lĩnh vực AI và NLP.
source: viblo
