Come evitare le allucinazioni negli LLM

Gli LLM (Large Language Models) sono strumenti sempre più utilizzati per la scrittura di testi, sia in ambito commerciale che nella ricerca. Tuttavia, una delle loro principali limitazioni è rappresentata dalle “hallucination” o allucinazioni, ovvero la produzione di informazioni errate o incoerenti rispetto ai dati forniti. Nello scorso blog abbiamo parlato dei rischi unici degli LLM, oggi parleremo di allucinazioni.

Una “hallucination” è un output di un LLM che si discosta da fatti o logiche contestuali. Questo può manifestarsi in diverse forme, classificate in base alla loro gravità:

  1. Contraddizioni tra frasi: si verifica quando l’output del modello contraddice una frase precedente.
  2. Contraddizioni rispetto alla richiesta: in questo caso, l’output non risponde adeguatamente alla richiesta, o la contraddice del tutto.
  3. Errori di fatto: queste sono le allucinazioni più gravi, in cui il LLM produce informazioni chiaramente errate o fuorvianti.
  4. Informazioni irrilevanti: ci sono casi in cui il LLM fornisce informazioni che non hanno nulla a che fare con il contesto o l’argomento richiesto.

Queste limitazioni possono influenzare l’affidabilità e l’utilità degli LLM, rendendo fondamentale un uso attento e critico di questi strumenti.

Cause

Le allucinazioni nei LLM (Large Language Models) sono un fenomeno complesso e ancora poco compreso, anche dai loro stessi sviluppatori. Tuttavia, ci sono alcune cause comuni che possono spiegare perché queste incoerenze si verificano.

1. Qualità dei dati di addestramento

Una delle cause principali è la qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello. Gli LLM apprendono da enormi quantità di testo, che possono contenere errori, pregiudizi o incoerenze. Inoltre, i dati di addestramento potrebbero non coprire tutti gli argomenti o domini su cui il modello è chiamato a generare testo. Di conseguenza, l’LLM può generalizzare le informazioni, senza avere la capacità di verificarne l’accuratezza o la rilevanza.

2. Metodo di generazione del testo

Un altro fattore che contribuisce alle allucinazioni è il metodo di generazione utilizzato dal modello. Esistono vari approcci, come la “beam search”, il campionamento, la massima stima di verosimiglianza e l’apprendimento per rinforzo. Ognuno di questi metodi può introdurre bias o compromessi tra caratteristiche come coerenza, diversità, creatività e accuratezza. Ad esempio, la “beam search” tende a privilegiare parole generiche con una probabilità più alta, a scapito di termini più specifici che potrebbero risultare più appropriati ma meno probabili.

3. Chiarezza del contesto di input

Infine, anche il contesto di input fornito al LLM gioca un ruolo cruciale. Se il contesto è poco chiaro, incoerente o contraddittorio, il modello può essere confuso o indotto a commettere errori. La chiarezza e la coerenza del prompt sono fondamentali per ottenere risposte accurate e pertinenti.

Rimedi

Per minimizzare il rischio di allucinazioni durante l’utilizzo di un LLM (Large Language Model), possiamo adottare diverse strategie efficaci:

1. Fornire prompt chiari

La prima e più importante strategia consiste nel formulare prompt di input chiari e specifici. Quanto più dettagliati e precisi sono i prompt, maggiore sarà la probabilità che il modello generi output pertinenti e accurati. Fornire contesto chiaro aiuta l’LLM a comprendere meglio quali informazioni ci si aspetta nella risposta, riducendo il rischio di incoerenze.

2. Regolare le impostazioni del modello

Un’altra strategia utile è quella di regolare attivamente le impostazioni del LLM per mitigare il rischio di allucinazioni. Ad esempio, possiamo modificare il parametro di “temperature”, che determina il livello di casualità nella generazione del testo. Un valore di temperatura più basso tende a produrre risposte più conservative e focalizzate, mentre un valore più alto potrebbe generare risposte più creative e variegate, ma con un maggior rischio di allucinazioni.

3. Utilizzare il multi-shot prompting

Infine, una terza strategia consiste nell’impiegare il “multi-shot prompting”. Questa tecnica prevede di fornire al modello più esempi di output desiderato o di contesto di input. Così facendo, l’LLM viene “preparato” a riconoscere meglio gli schemi e il contesto della richiesta. Il multi-shot prompting è particolarmente efficace per compiti che richiedono formati specifici di output, come la generazione di codice, la scrittura di poesie o la risposta a domande in uno stile definito.

Conclusione

Nonostante le possibili strategie per ridurre le allucinazioni nei LLM, è importante sottolineare che queste non sono una soluzione definitiva, le allucinazioni sono ancora una sfida da affrontare per gli sviluppatori di LLM e la comunità scientifica. Con il miglioramento delle capacità di ragionamento dei LLM, si è visto un declino delle allucinazioni. Tuttavia, il rischio di allucinazioni rimane e, di conseguenza, è importante continuare a studiare e affrontare questo problema. Inoltre, è fondamentale che gli utenti di LLM comprendano le limitazioni di questi modelli e siano consapevoli del rischio di allucinazioni. Utilizzare questi strumenti in modo critico e responsabile è fondamentale per evitare la diffusione di informazioni errate o incoerenti.

In conclusione, le allucinazioni dei LLM sono un problema ancora da risolvere, ma con la continua ricerca e l’adozione di strategie adeguate, possiamo massimizzare il loro potenziale e ridurre il rischio di allucinazioni durante la loro utilizzazione. Tuttavia, è importante rimanere sempre consapevoli delle loro limitazioni e utilizzarli in modo responsabile. Grazie per aver  letto il nostro blog!