São Paulo — InkDesign News —
Em um cenário onde tecnologias de machine learning são cada vez mais utilizadas, o fenômeno das alucinações em modelos de linguagem gera preocupação entre desenvolvedores e usuários. A confiança no sistema depende da precisão das respostas.
Arquitetura de modelo
Os modelos de linguagem são projetados para gerar respostas a partir de um vasto conjunto de dados. Porém, as alucinações, onde o modelo fornece informações incorretas, são um desafio. “Verificar uma resposta é geralmente uma tarefa mais simples do que gerar a resposta” (“Verifying a response, is usually a simpler task than generating the response”).
fala traduzida
(“verifying a response, is usually a simpler task than generating the response”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
Para reduzir as alucinações, técnicas como utilizar um modelo auxiliar como juiz para validar respostas já têm mostrados resultados promissores. Além disso, melhorias na RAG (Retrieval-Augmented Generation), que abrange a recuperação contextual e a filtragem de documentos irrelevantes, são fundamentais. A otimização do prompt do sistema também é necessária. Um prompt bem formulado pode minimizar a dependência do modelo em informações geradas durante o pré-treinamento, que frequentemente levam a alucinações.
Resultados e métricas
Implementar um sistema que cita suas referências melhora a confiança do usuário nas respostas. “Um texto de informação ao redor do sistema de questionamento deve informar que o modelo funciona muito bem, mas pode ocasionalmente cometer erros” (“the model works very well, but can occasionally make mistakes”).
fala traduzida
(“The model works very well, but can occasionally make mistakes”)— Autor Desconhecido
A transparência nas fontes contribui para um entendimento melhor das limitações do modelo. Em resumo, integrar métodos que minimizam alucinações e fornecer orientações aos usuários pode aprimorar a eficácia dos sistemas de machine learning e deep learning. As pesquisas futuras devem se concentrar na eficácia dessas abordagens e em novas técnicas para mitigação de erros.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
