Las alucinaciones de IA se refieren a casos en los que los modelos de IA, en particular los modelos de lenguaje grande (LLM), generan información que parece verdadera pero que es incorrecta o no está relacionada con la entrada. Este fenómeno plantea importantes desafíos, ya que puede dar lugar a la difusión de información falsa o engañosa.
Estas alucinaciones no son errores aleatorios, sino que suelen ser el resultado de:
- Las complejas interacciones de los datos con los que entrenas los modelos,
- El diseño del modelo,
- Cómo interpreta el modelo las indicaciones.
Por lo tanto, abordar las alucinaciones de la IA se vuelve fundamental para la confiabilidad y confiabilidad de los sistemas de IA. Es esencial en aplicaciones donde se necesita precisión y exactitud fáctica. Entendamos esto con más detalle.
Causas de las alucinaciones de la IA
Las alucinaciones de IA pueden deberse a varios factores, como:
Interpretaciones erróneas de la IA debido a datos de entrenamiento deficientes
La calidad, diversidad y representatividad de los datos de entrenamiento impactan la forma en que los modelos de IA interpretan y responden a las entradas. Los datos de entrenamiento inadecuados o sesgados pueden hacer que los modelos de IA generen resultados falsos o engañosos. Seleccionar los datos de entrenamiento correctos es esencial para garantizar que el modelo tenga una comprensión equilibrada y completa del tema.
Errores de aprendizaje automático por sobreajuste
El sobreajuste ocurre cuando un modelo de IA se entrena en un conjunto de datos restringido. Hace que el modelo memorice entradas y salidas específicas en lugar de aprender a generalizar. Esta falta de generalización puede hacer que el modelo produzca alucinaciones al encontrar nuevos datos.
Errores de interpretación de la IA con modismos o jerga
Los modelos de IA pueden tener dificultades con modismos o expresiones de jerga que no han encontrado en sus datos de entrenamiento. Este desconocimiento puede provocar anomalías en la salida de la IA.
Distorsiones de datos de IA debido a ataques adversarios
Los ataques adversarios que involucran indicaciones diseñadas intencionalmente para engañar o confundir a la IA pueden provocar alucinaciones. Estos ataques explotan las vulnerabilidades de diseño y entrenamiento del modelo.
Mala ingeniería rápida
La forma en que estructura y presenta indicaciones para un modelo de IA puede influir significativamente en sus resultados. Las indicaciones vagas o ambiguas pueden hacer que el modelo tenga alucinaciones o produzca información irrelevante o incorrecta. Por el contrario, las indicaciones bien elaboradas que proporcionan un contexto y una dirección claros pueden guiar al modelo para generar respuestas más precisas y relevantes.
Técnicas para reducir las alucinaciones de la IA
Reducir las alucinaciones en los modelos de IA, particularmente en los modelos de lenguaje grandes, implica una combinación de estrategias técnicas:
Ajuste de los parámetros del modelo
Establecer el parámetro de temperatura en 0 puede producir resultados más precisos. La temperatura controla la aleatoriedad en la generación de respuestas del modelo. Una temperatura más baja significa que el modelo puede elegir las palabras y frases más probables para obtener resultados más predecibles y confiables. Este ajuste es particularmente valioso para tareas que requieren precisión y coherencia en los hechos.
Bases de conocimiento externas
El uso de fuentes de datos externas para la verificación puede reducir significativamente los errores generativos. Puede hacer referencia a estos datos externos al generar respuestas proporcionando al modelo información actualizada y verificada. Este enfoque transforma el problema puramente generativo en una tarea de búsqueda o resumen más sencilla basada en los datos proporcionados.
Herramientas como Perplexity.ai y You.com demuestran la eficacia de este método al sintetizar los resultados de LLM con datos diversos recuperado de fuentes externas.
Ajuste con datos específicos del dominio
Los modelos de entrenamiento con datos de dominios específicos mejoran su precisión y reducen las alucinaciones. Este proceso expone el modelo a patrones y ejemplos relevantes para un campo o tema específico. De esta manera, puede alinear sus resultados con el dominio de destino.
Este ajuste permite que el modelo genere respuestas más precisas y apropiadas al contexto. Es esencial en aplicaciones especializadas como medicina, derecho o finanzas.
Ingeniería rápida
El diseño de indicaciones juega un papel clave en la mitigación de las alucinaciones. Las indicaciones claras y ricas en contexto guían el modelo de IA de forma más eficaz. Pueden reducir los conceptos erróneos y las ambigüedades de la IA y dirigir el modelo hacia la generación de respuestas relevantes y precisas.
Es menos probable que su modelo produzca resultados irrelevantes o incorrectos si especifica claramente las necesidades de información y proporciona el contexto necesario.
Estrategias avanzadas para mitigar las alucinaciones
Puede aprovechar tres métodos avanzados para reducir las alucinaciones de IA en modelos de lenguaje grandes, que incluyen:
Recuperación-Generación Aumentada (RAG)
Este método combina las capacidades generativas de los LLM con una base de datos vectorial que actúa como base de conocimientos. Cuando se ingresa una consulta, el modelo la convierte en un vector semántico y recupera documentos con vectores similares.
Luego, el LLM utiliza estos documentos y la consulta original para generar una respuesta más precisa y contextualmente relevante. RAG esencialmente equipa al LLM con una forma de memoria a largo plazo. Esto permite a LLM acceder e integrar datos externos.
Razonamiento con indicaciones de cadena de pensamiento
Los LLM se destacan en tareas como predicción de palabras, resumir información y extracción de datos debido a los avances en los transformadores. También pueden participar en la planificación y el razonamiento complejo.
Las indicaciones de cadena de pensamiento ayudan a los LLM a dividir los problemas de varios pasos en pasos más manejables. Mejora su capacidad para resolver tareas complejas de razonamiento. Este método se mejora mediante la incorporación de ejemplos de una base de datos vectorial, que proporciona contexto y ejemplos adicionales para que el LLM pueda aprovecharlos. Las respuestas resultantes son precisas e incluyen el razonamiento detrás de ellas, que se almacena en la base de datos de vectores para mejorar respuestas futuras.
Consulta iterativa
Este proceso implica un agente de IA que facilita interacciones iterativas entre el LLM y una base de datos vectorial. El agente consulta la base de datos con una pregunta, refina la búsqueda basándose en preguntas similares recuperadas y luego resume las respuestas.
Si encuentra que la respuesta resumida no es satisfactoria, se repite el proceso. Este método, ejemplificado por la generación de recuperación activa con visión de futuro (FLARE), mejora la calidad de la respuesta final al refinar progresivamente la consulta y la respuesta a través de múltiples iteraciones.
Conclusión
Superar las alucinaciones en los modelos de IA requiere un enfoque multifacético. Debe combinar ajustes técnicos con estrategias de razonamiento avanzadas. La integración de métodos de mitigación puede mejorar significativamente la precisión y confiabilidad de las respuestas de la IA. Estas estrategias abordan los problemas inmediatos de las alucinaciones de la IA y allanan el camino para sistemas de IA más sólidos y confiables en el futuro.
