Causas das “alucinações”
As “alucinações” em LLMs podem ser causadas por três fatores principais:
1. Qualidade dos dados: Os LLMs são treinados em grandes corpora de texto que podem conter erros, viéses ou inconsistências.
2. Método de geração: A forma como os LLMs geram texto pode introduzir vieses e trade-offs entre fluidez, diversidade, coerência e precisão.
3. Contexto de entrada: A informação fornecida ao modelo como entrada pode confundir ou desviar o modelo se for muito clara, inconsistente ou contraditória.
Estratégias para minimizar “alucinações”
Para reduzir as “alucinações”, é recomendável:
1. Fornecer prompts claros e específicos: Em vez de fazer perguntas vagas, forneça prompts específicos que definam o que é esperado na resposta.
2. Garantir contextos de entrada claros e relevantes: Certifique-se de que a informação fornecida ao modelo seja clara e relevante.
Além disso, existem três estratégias adicionais para minimizar as “alucinações”:
1. Prompt específico: Forneça prompts específicos que definam o que é esperado na resposta.
2. Estratégias de mitigação ativas: Utilize as-configurações do LLM para controlar o processo de geração. Por exemplo, ajustar o parâmetro de temperatura pode influenciar a randomização da saída.
3. Prompt multi-shot: Forneça ao modelo múltiplos exemplos do formato de saída desejado ou contexto, o que ajuda o modelo a reconhecer padrões e entender as expectativas do usuário.
Ao entender as causas das “alucinações” e empregar essas estratégias, os usuários podem melhorar a precisão e confiabilidade dos resultados gerados por LLMs.