インサイト - Künstliche Intelligenz Ontologie - # Halluzinationen in großen Sprachmodellen

Eine Ontologie zur Darstellung und Kategorisierung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen

Q: Wie können Halluzinationen in LLMs über verschiedene Anwendungsdomänen hinweg systematisch erfasst und analysiert werden?

Die systematische Erfassung und Analyse von Halluzinationen in Large Language Models (LLMs) über verschiedene Anwendungsdomänen hinweg erfordert einen strukturierten Ansatz. Zunächst ist es wichtig, eine standardisierte Ontologie wie HALO zu verwenden, um verschiedene Arten von Halluzinationen zu kategorisieren und zu modellieren. Diese Ontologie ermöglicht es, Halluzinationen in LLMs auf feingranularer Ebene zu beschreiben und relevante Metadaten zu erfassen. Darüber hinaus ist es entscheidend, eine umfassende Datensammlung von Halluzinationen aus verschiedenen Quellen und Anwendungsdomänen durchzuführen. Dies kann durch die Zusammenstellung eines Datensatzes mit einer Vielzahl von Prompts erfolgen, die auf verschiedenen LLMs getestet werden. Die Datenerfassung sollte auch relevante Metadaten wie das Datum der Erfassung, die Quelle des Prompts und das spezifische LLM, das die Halluzination erzeugt hat, umfassen. Die Analyse der gesammelten Daten kann mithilfe von Kompetenzfragen (CQs) erfolgen, die in SPARQL-Abfragen umgewandelt werden, um die Ontologie HALO zu validieren. Durch die Verwendung von CQs können Forscher verschiedene Aspekte von Halluzinationen in LLMs systematisch untersuchen, wie z.B. die Häufigkeit von Halluzinationen, die verschiedenen Arten von Halluzinationen und die Unterschiede zwischen verschiedenen LLMs in Bezug auf Halluzinationen.

Q: Welche Ansätze zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen in LLMs sind am vielversprechendsten?

Es gibt mehrere vielversprechende Ansätze zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen in Large Language Models (LLMs). Ein Ansatz besteht darin, die Genauigkeit der Antworten von LLMs durch Validierungstechniken zu verbessern. Dies kann durch die Überprüfung von niedrig vertrauenswürdigen Generationen erfolgen, um Halluzinationen zu erkennen und zu reduzieren. Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Integration von externem Wissen in die Trainingsdaten von LLMs, um die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen zu verringern. Durch die Berücksichtigung von externen Wissensquellen können LLMs besser auf reale Fakten und Zusammenhänge zugreifen und somit weniger anfällig für Halluzinationen sein. Zusätzlich können iterative Prompting-Techniken verwendet werden, um LLMs dazu zu bringen, ihre Antworten zu überdenken und Halluzinationen zu erkennen. Durch die systematische Überprüfung und Anpassung von Prompts können Forscher und Entwickler die Fähigkeit von LLMs verbessern, korrekte und konsistente Antworten zu generieren.

Q: Welche Auswirkungen haben Halluzinationen in LLMs auf das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer, und wie kann man damit umgehen?

Halluzinationen in Large Language Models (LLMs) können erhebliche Auswirkungen auf das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer haben. Wenn LLMs falsche oder irreführende Informationen liefern, kann dies das Vertrauen der Nutzer in die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Modelle beeinträchtigen. Dies kann zu einer geringeren Akzeptanz der generierten Inhalte führen und das Nutzererlebnis negativ beeinflussen. Um mit den Auswirkungen von Halluzinationen in LLMs umzugehen, ist es wichtig, transparent zu sein und die Nutzer über die Möglichkeit von Halluzinationen zu informieren. Durch die Bereitstellung von Erklärungen und Kontext zu den generierten Antworten können Nutzer besser verstehen, wie LLMs arbeiten und warum Halluzinationen auftreten können. Darüber hinaus ist es entscheidend, kontinuierlich an der Verbesserung der Modelle zu arbeiten, um die Häufigkeit von Halluzinationen zu reduzieren. Dies kann durch die Implementierung von Validierungsmechanismen, die Integration von externem Wissen und die Verfeinerung der Trainingsdaten erreicht werden. Durch den Einsatz von Maßnahmen zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen können LLMs zuverlässigere und vertrauenswürdigere Antworten liefern, was wiederum das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer stärken kann.

核心概念

Diese Arbeit stellt HALO, eine formale und erweiterbare Ontologie zur Modellierung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen, vor.

要約

Diese Arbeit präsentiert HALO, eine Ontologie zur Darstellung und Kategorisierung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen (LLMs).

Die Hauptbeiträge sind:

Entwicklung von HALO, einer Ontologie, die Halluzinationen in generativen KI-Modellen als Forschungsgegenstand behandelt. HALO folgt den FAIR-Prinzipien und ist als nachhaltiges und erweiterbares Ressource für Forscher gedacht, die Halluzinationen in LLMs weiter untersuchen.
HALO wurde nach einem rigorosen Designprozess erstellt und unterstützt mehrere Halluzinationskategorien und -unterkategorien, Metadatenfelder und -attribute. Es besteht aus zwei Hauptmodulen: dem Halluzinationsmodul und dem Metadatenmodul.
Die Nützlichkeit von HALO wird anhand von Kompetenzfragen demonstriert, die ähnlich zu denen sind, die normalerweise in empirischen Studien zu Halluzinationen untersucht werden. Ein realer Datensatz zu Halluzinationen wird verwendet, um zu zeigen, dass selbst relativ komplexe Kompetenzfragen als SPARQL-Abfragen unter Verwendung von HALO-Konzepten und -Eigenschaften formalisiert werden können.

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統計

Die Halluzinationsrate von BARD betrug im Oktober 2023 62,5%, gefolgt von ChatGPT mit 42,5% und Claude mit 40,0%.
Im März 2024 blieben die Ergebnisse für GPT-3.5 und Claude konsistent mit denen vom Oktober 2023, während BARD eine leichte Verbesserung zeigte, indem es sich weigerte, Fragen zu beantworten, zu denen es keine Informationen hatte.

引用

"Halluzinationen sind nicht ungewöhnlich und Forscher haben sie (oder ähnliche Fehler) in einer Vielzahl von generativen Aufgaben dokumentiert, wie z.B. Textgenerierung, Frage-Antwort und Sprachübersetzung."
"Trotz dieser Arbeiten fehlt bislang ein formales Modell zur Beschreibung und Darstellung dieser Halluzinationen (mit relevanten Metadaten) auf feingranularer Ebene."

抽出されたキーインサイト

HALO

by Navapat Nana... 場所 arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.05209.pdf

深掘り質問

Wie können Halluzinationen in LLMs über verschiedene Anwendungsdomänen hinweg systematisch erfasst und analysiert werden?

Die systematische Erfassung und Analyse von Halluzinationen in Large Language Models (LLMs) über verschiedene Anwendungsdomänen hinweg erfordert einen strukturierten Ansatz. Zunächst ist es wichtig, eine standardisierte Ontologie wie HALO zu verwenden, um verschiedene Arten von Halluzinationen zu kategorisieren und zu modellieren. Diese Ontologie ermöglicht es, Halluzinationen in LLMs auf feingranularer Ebene zu beschreiben und relevante Metadaten zu erfassen.
Darüber hinaus ist es entscheidend, eine umfassende Datensammlung von Halluzinationen aus verschiedenen Quellen und Anwendungsdomänen durchzuführen. Dies kann durch die Zusammenstellung eines Datensatzes mit einer Vielzahl von Prompts erfolgen, die auf verschiedenen LLMs getestet werden. Die Datenerfassung sollte auch relevante Metadaten wie das Datum der Erfassung, die Quelle des Prompts und das spezifische LLM, das die Halluzination erzeugt hat, umfassen.
Die Analyse der gesammelten Daten kann mithilfe von Kompetenzfragen (CQs) erfolgen, die in SPARQL-Abfragen umgewandelt werden, um die Ontologie HALO zu validieren. Durch die Verwendung von CQs können Forscher verschiedene Aspekte von Halluzinationen in LLMs systematisch untersuchen, wie z.B. die Häufigkeit von Halluzinationen, die verschiedenen Arten von Halluzinationen und die Unterschiede zwischen verschiedenen LLMs in Bezug auf Halluzinationen.

Welche Ansätze zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen in LLMs sind am vielversprechendsten?

Es gibt mehrere vielversprechende Ansätze zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen in Large Language Models (LLMs). Ein Ansatz besteht darin, die Genauigkeit der Antworten von LLMs durch Validierungstechniken zu verbessern. Dies kann durch die Überprüfung von niedrig vertrauenswürdigen Generationen erfolgen, um Halluzinationen zu erkennen und zu reduzieren.
Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Integration von externem Wissen in die Trainingsdaten von LLMs, um die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen zu verringern. Durch die Berücksichtigung von externen Wissensquellen können LLMs besser auf reale Fakten und Zusammenhänge zugreifen und somit weniger anfällig für Halluzinationen sein.
Zusätzlich können iterative Prompting-Techniken verwendet werden, um LLMs dazu zu bringen, ihre Antworten zu überdenken und Halluzinationen zu erkennen. Durch die systematische Überprüfung und Anpassung von Prompts können Forscher und Entwickler die Fähigkeit von LLMs verbessern, korrekte und konsistente Antworten zu generieren.

Welche Auswirkungen haben Halluzinationen in LLMs auf das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer, und wie kann man damit umgehen?

Halluzinationen in Large Language Models (LLMs) können erhebliche Auswirkungen auf das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer haben. Wenn LLMs falsche oder irreführende Informationen liefern, kann dies das Vertrauen der Nutzer in die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Modelle beeinträchtigen. Dies kann zu einer geringeren Akzeptanz der generierten Inhalte führen und das Nutzererlebnis negativ beeinflussen.
Um mit den Auswirkungen von Halluzinationen in LLMs umzugehen, ist es wichtig, transparent zu sein und die Nutzer über die Möglichkeit von Halluzinationen zu informieren. Durch die Bereitstellung von Erklärungen und Kontext zu den generierten Antworten können Nutzer besser verstehen, wie LLMs arbeiten und warum Halluzinationen auftreten können.
Darüber hinaus ist es entscheidend, kontinuierlich an der Verbesserung der Modelle zu arbeiten, um die Häufigkeit von Halluzinationen zu reduzieren. Dies kann durch die Implementierung von Validierungsmechanismen, die Integration von externem Wissen und die Verfeinerung der Trainingsdaten erreicht werden. Durch den Einsatz von Maßnahmen zur Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen können LLMs zuverlässigere und vertrauenswürdigere Antworten liefern, was wiederum das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzer stärken kann.