Halusinasi AI mengacu pada contoh di mana model AI, khususnya model bahasa besar (LLM), menghasilkan informasi yang tampaknya benar tetapi salah atau tidak terkait dengan masukannya. Fenomena ini menimbulkan tantangan besar karena dapat menyebabkan penyebaran informasi palsu atau menyesatkan.
Halusinasi ini bukanlah kesalahan acak tetapi sering kali diakibatkan oleh:
- Interaksi kompleks dari data tempat Anda melatih model,
- Desain modelnya,
- Bagaimana model menafsirkan petunjuknya.
Oleh karena itu, mengatasi halusinasi AI menjadi penting untuk keandalan dan kepercayaan sistem AI. Ini penting dalam aplikasi yang membutuhkan akurasi dan kebenaran faktual. Mari kita pahami ini lebih detail.
Penyebab Halusinasi AI
Halusinasi AI dapat berasal dari berbagai faktor, seperti:
Kesalahpahaman AI Karena Data Pelatihan yang Buruk
Kualitas, keragaman, dan keterwakilan data pelatihan memengaruhi cara model AI menafsirkan dan merespons masukan. Data pelatihan yang tidak memadai atau bias dapat menyebabkan model AI menghasilkan keluaran yang salah atau menyesatkan. Memilih data pelatihan yang tepat sangatlah penting untuk memastikan model memiliki pemahaman yang seimbang dan komprehensif tentang materi pelajaran.
Kesalahan Pembelajaran Mesin karena Overfitting
Overfitting terjadi ketika model AI dilatih pada kumpulan data yang terbatas. Hal ini menyebabkan model menghafal masukan dan keluaran tertentu daripada belajar menggeneralisasi. Kurangnya generalisasi ini dapat menyebabkan model menghasilkan halusinasi ketika menemukan data baru.
Kesalahan Interpretasi AI dengan Idiom atau Slang
Model AI mungkin kesulitan dengan idiom atau ekspresi slang yang belum pernah mereka temui dalam data pelatihannya. Ketidaktahuan ini dapat menyebabkan anomali keluaran AI.
Distorsi Data AI dari Serangan Adversarial
Serangan permusuhan yang melibatkan perintah yang sengaja dirancang untuk menyesatkan atau membingungkan AI dapat memicu halusinasi. Serangan ini mengeksploitasi kerentanan desain dan pelatihan model.
Rekayasa Prompt yang Buruk
Cara Anda menyusun dan menyajikan perintah ke model AI dapat memengaruhi keluarannya secara signifikan. Perintah yang tidak jelas atau ambigu dapat menyebabkan model berhalusinasi atau menghasilkan informasi yang tidak relevan atau salah. Sebaliknya, petunjuk yang dibangun dengan baik dan memberikan konteks dan arah yang jelas dapat memandu model untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.
Teknik Mengurangi Halusinasi AI
Mengurangi halusinasi dalam model AI, khususnya model bahasa besar, melibatkan kombinasi strategi teknis:
Menyesuaikan Parameter Model
Menyetel parameter suhu ke 0 dapat memberikan hasil yang lebih akurat. Suhu mengontrol keacakan dalam pembuatan respons model. Suhu yang lebih rendah berarti model dapat memilih kata dan frasa yang paling mungkin untuk menghasilkan keluaran yang lebih dapat diprediksi dan andal. Penyesuaian ini sangat berguna untuk tugas-tugas yang memerlukan akurasi dan konsistensi faktual.
Basis Pengetahuan Eksternal
Memanfaatkan sumber data eksternal untuk verifikasi dapat mengurangi kesalahan generatif secara signifikan. Model ini dapat mereferensikan data eksternal ini saat menghasilkan respons dengan memberikan informasi terkini dan terverifikasi kepada model. Pendekatan ini mengubah masalah yang murni generatif menjadi tugas pencarian atau peringkasan yang lebih mudah berdasarkan data yang disediakan.
Alat seperti Perplexity.ai dan You.com menunjukkan keefektifan metode ini dengan mensintesis keluaran LLM data yang beragam diambil dari sumber eksternal.
Penyempurnaan dengan Data Khusus Domain
Model pelatihan dengan data khusus domain meningkatkan akurasinya dan mengurangi halusinasi. Proses ini memaparkan model pada pola dan contoh yang relevan dengan bidang atau topik tertentu. Dengan cara ini, Anda dapat menyelaraskan keluarannya dengan domain target.
Penyempurnaan seperti ini memungkinkan model menghasilkan respons yang lebih sesuai dan akurat secara kontekstual. Hal ini penting dalam aplikasi khusus seperti kedokteran, hukum, atau keuangan.
Rekayasa Cepat
Desain petunjuk memainkan peran penting dalam mengurangi halusinasi. Perintah yang jelas dan kaya konteks memandu model AI dengan lebih efektif. Mereka dapat mengurangi kesalahpahaman dan ambiguitas AI serta mengarahkan model untuk menghasilkan respons yang relevan dan akurat.
Model Anda cenderung tidak menghasilkan keluaran yang tidak relevan atau salah jika Anda menentukan kebutuhan informasi dengan jelas dan memberikan konteks yang diperlukan.
Strategi Tingkat Lanjut untuk Mengurangi Halusinasi
Anda dapat memanfaatkan tiga metode lanjutan untuk mengurangi halusinasi AI dalam model bahasa besar, yang meliputi:
Generasi Augmented Pengambilan (RAG)
Metode ini menggabungkan kemampuan generatif LLM dengan database vektor yang bertindak sebagai basis pengetahuan. Saat kueri dimasukkan, model mengubahnya menjadi vektor semantik dan mengambil dokumen dengan vektor serupa.
LLM kemudian menggunakan dokumen-dokumen ini dan permintaan asli untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual. RAG pada dasarnya melengkapi LLM dengan bentuk ingatan jangka panjang. Hal ini memungkinkan LLM untuk mengakses dan mengintegrasikan data eksternal.
Penalaran dengan Anjuran Rantai Pemikiran
LLM unggul dalam tugas-tugas seperti prediksi kata, merangkum informasi, dan ekstraksi data karena kemajuan dalam transformator. Mereka juga dapat terlibat dalam perencanaan dan penalaran yang kompleks.
Dorongan rantai pemikiran membantu LLM memecah masalah multi-langkah menjadi langkah-langkah yang lebih mudah dikelola. Ini meningkatkan kemampuan mereka untuk memecahkan tugas-tugas penalaran yang kompleks. Metode ini ditingkatkan dengan memasukkan contoh-contoh dari database vektor, yang memberikan konteks dan contoh tambahan untuk digunakan oleh LLM. Jawaban yang dihasilkan akurat dan menyertakan alasan di baliknya, yang selanjutnya disimpan dalam database vektor untuk meningkatkan respons di masa mendatang.
Kueri Berulang
Proses ini melibatkan agen AI yang memfasilitasi interaksi berulang antara LLM dan database vektor. Agen menanyakan database dengan sebuah pertanyaan, menyaring pencarian berdasarkan pertanyaan serupa yang diambil, dan kemudian merangkum tanggapannya.
Jika Anda menemukan jawaban yang diringkas tidak memuaskan, prosesnya diulangi. Metode ini, yang dicontohkan oleh Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE), meningkatkan kualitas jawaban akhir dengan secara progresif menyempurnakan kueri dan respons melalui beberapa iterasi.
Kesimpulan
Mengatasi halusinasi dalam model AI memerlukan pendekatan multifaset. Ia harus memadukan penyesuaian teknis dengan strategi penalaran tingkat lanjut. Mengintegrasikan metode mitigasi dapat meningkatkan akurasi dan keandalan respons AI secara signifikan. Strategi-strategi ini mengatasi permasalahan halusinasi AI dan membuka jalan bagi sistem AI yang lebih kuat dan dapat dipercaya di masa depan.
