Em um mundo cada vez mais impregnado de tecnologia e automação, a inteligência artificial desempenha um papel fundamental na geração e disseminação de informações. Os grandes modelos de linguagem, como os LLMs (Large Language Models), representam uma das manifestações mais avançadas dessa tecnologia e oferecem um vasto leque de aplicações que podem transformar positivamente diversos setores da sociedade.
No entanto, a busca pela precisão e veracidade das informações geradas por modelos de linguagem como os LLMs não são uma tarefa simples. Um dos desafios mais significativos enfrentados é a alucinação, que ocorre quando o modelo preenche as lacunas de conhecimento com informações inventadas ou exageradas, sem verificar a validade das informações.
Essa questão se torna particularmente problemática em contextos em que a precisão e a veracidade são essenciais, como na prestação de informações médicas, legais, científicas ou históricas.
Explorando as Causas das Alucinações em LLMs
Existem diversas razões pelas quais os LLMs podem alucinar, uma delas é a “extrapolação de padrões”. Durante o treinamento, os modelos aprendem padrões com os dados nos quais são alimentados e podem tentar extrapolar esses padrões para gerar informações novas, mas não necessariamente precisas. Isso significa que o modelo pode, em algumas situações, inferir informações com base em padrões que não refletem a realidade.
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A ausência de verificação é outro fator que pode culminar em alucinações. Os LLMs geralmente não possuem mecanismos de verificação de fatos embutidos. Eles geram respostas com base na probabilidade e na coerência, sem a capacidade de avaliar a verdade das afirmações. Isso torna possível que eles gerem informações incorretas, sem a capacidade de discernir sua validade.
Outro elemento de influência é a distorção de informações. Se os dados de treinamento contiverem informações imprecisas ou distorcidas, o modelo pode aprender a reproduzir essas informações ao responder perguntas ou gerar texto. Em outras palavras, o modelo pode perpetuar erros presentes nos dados de treinamento.
Ainda, o modelo pode fazer uma “compreensão superficial” do contexto, mas não possuir o conhecimento substancial necessário para gerar informações precisas. Isso significa que, mesmo que pareça entender a pergunta, as respostas podem carecer de substância e precisão.
Por fim, os “vieses do treinamento” também se destacam entre as causas de alucinações. Se os dados de treinamento contiverem viés ou informações incorretas, o modelo pode alucinar respostas que refletem esses mesmos problemas. Isso pode levar a um ciclo de perpetuação de informações incorretas e enviesadas.
Desafios e Progressos na Abordagem das Alucinações em LLMs
Lidar com a alucinação em LLMs é um desafio complexo e multidimensional. Além disso, os desenvolvedores de inteligência artificial estão trabalhando continuamente para aprimorar esses modelos, incluindo a implementação de mecanismos de verificação de fatos e a melhoria da qualidade dos dados de treinamento.
A alucinação em inteligência artificial é um obstáculo importante a ser superado na busca por sistemas mais precisos e confiáveis. A conscientização sobre esses desafios e o esforço contínuo para melhorar a tecnologia são passos essenciais para garantir que a IA cumpra seu potencial de fornecer informações precisas e úteis à sociedade.
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A Inmetrics, reconhecida como líder em soluções de Engenharia de Qualidade de Software na América Latina, está desempenhando um papel fundamental na abordagem das questões relacionadas a alucinações em sistemas de Inteligência Artificial. A empresa, por meio de seu inovador Liev, uma solução de Inteligência Artificial generativa que faz amplo uso de redes de Large Language Models (LLMs), contribui para a garantia da precisão e confiabilidade das informações geradas por esses modelos.
