Dlaczego AI kłamie?🤖

Dziś omówimy, dlaczego sztuczna inteligencja (AI) czasami kłamie. Przyjrzymy się, czym są modele językowe (LLM), jak działają, dlaczego mogą generować błędne informacje (tzw. halucynacje), oraz jak unikać błędów i uzyskiwać lepsze rezultaty w pracy z AI.

Z tego materiału dowiesz się:

• Co to jest sztuczna inteligencja (AI) i modele językowe (LLM)?
• Jak działa LLM?
• Na czym polega proces treningu modeli językowych?
• Dlaczego modele językowe mogą nie zrozumieć Twoich pytań?
• Czym są halucynacje LLM i jak ich unikać?
• Jakie są ograniczenia LLM?
• Jak unikać błędów i uzyskać lepsze rezultaty pracy z LLM?

Co to jest AI i LLM?

Definicja sztucznej inteligencji (AI) i modeli językowych (LLM)

• Sztuczna inteligencja (AI): To dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. AI obejmuje rozpoznawanie wzorców, rozumienie języka naturalnego, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów.
• Modele językowe (LLM): Specyficzny rodzaj AI zaprojektowany do rozumienia i generowania ludzkiego języka. LLM, takie jak GPT, analizują ogromne ilości tekstu, aby nauczyć się wzorców językowych i przewidywać kolejne słowa w zdaniu.

AI już teraz znacząco wpływa na nasze życie poprzez generowanie tekstu, grafiki, wideo oraz automatyzację różnych procesów.

Jak działa LLM?

• Przewidywanie kolejnych słów: LLM działają na zasadzie przewidywania kolejnych słów na podstawie podanego kontekstu, wykorzystując sieci neuronowe uczące się wzorców językowych z ogromnych zbiorów danych tekstowych.
• Kontekst i generowanie odpowiedzi: Model analizuje wprowadzone dane (kontekst) i generuje odpowiedzi, starając się być spójnym i logicznym. Jednakże, mogą pojawiać się błędy i halucynacje.
• Przykład: Podając modelowi zdanie zaczynające się od „Programowanie w Java jest”, model przewiduje, że kolejne słowo może być „łatwe”, „popularne” lub „interesujące” w zależności od kontekstu.

Proces treningu modeli językowych

1. Zbieranie danych: LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych pochodzących z książek, artykułów, stron internetowych i innych źródeł.
2. Uczenie się wzorców językowych: Model analizuje dane tekstowe, aby nauczyć się wzorców językowych, takich jak gramatyka, składnia, kontekst i semantyka.
3. Trenowanie modelu: Proces trenowania polega na dostarczaniu modelowi dużych ilości tekstu i modyfikowaniu jego wewnętrznych parametrów, aby minimalizować błędy w przewidywaniu kolejnych słów.
4. Ocena i optymalizacja: Model jest regularnie oceniany na zestawach testowych, aby sprawdzić jego dokładność i zdolność do generalizowania wiedzy na nowe dane. Jakość i ilość danych są kluczowe.

Halucynacje LLM

Czym są halucynacje?

• Definicja: Halucynacje w kontekście modeli językowych to błędne lub fikcyjne informacje generowane przez model, które wyglądają na poprawne, ale nie mają podstaw w rzeczywistości.

Przykłady halucynacji:

• Fałszywe fakty historyczne: Model twierdzi, że Napoleon Bonaparte był pierwszym prezydentem Stanów Zjednoczonych.
• Nieistniejące badania naukowe: Model generuje informacje o nieistniejących badaniach, np. „Dr. Alice Johnson z Harvard University opublikowała badania, że spożywanie czekolady codziennie przedłuża życie o 10 lat.”
• Fałszywe cytaty i źródła.
• Podawanie nieprawidłowych wyników obliczeń.

Dlaczego dochodzi do halucynacji?

1. Trudności w wykonywaniu obliczeń i zadań logicznych: Modele językowe nie są zaprojektowane do precyzyjnych obliczeń matematycznych czy skomplikowanych zadań logicznych.
2. Brak głębokiego zrozumienia: LLM działają na podstawie wzorców i statystyk, a nie prawdziwego zrozumienia tekstu.
3. Niedeterministyczność: Modele językowe nie są w pełni deterministyczne, co oznacza, że na to samo pytanie mogą generować różne odpowiedzi w różnych momentach.
4. Długość kontekstu: Modele mają ograniczoną długość kontekstu, co oznacza, że mogą przetwarzać tylko określoną ilość tekstu na raz.

Jak unikać błędów i uzyskać lepsze rezultaty?

1. Zadawanie precyzyjnych pytań: Jasne, konkretne pytania pomagają modelowi lepiej zrozumieć oczekiwania.
2. Podawanie pełnego kontekstu: Pełny kontekst pozwala modelowi generować bardziej spójne odpowiedzi.
3. Rozmowa w sposób zorganizowany i logiczny: Zorganizowane rozmowy pomagają modelowi unikać błędów.
4. Weryfikacja odpowiedzi z innymi źródłami: Informacje uzyskane od modelu należy weryfikować za pomocą wiarygodnych źródeł.

Podsumowanie

LLM przewidują kolejne słowa na podstawie kontekstu, wykorzystując sieci neuronowe uczące się wzorców językowych z dużych zbiorów danych. Model analizuje dane wejściowe (kontekst) i generuje odpowiedzi.

Halucynacje to błędne lub fikcyjne informacje generowane przez model, które wyglądają na poprawne, ale są nieprawdziwe.

Trudności w obliczeniach matematycznych, brak głębokiego zrozumienia, niedeterministyczność oraz długość kontekstu to główne przyczyny.

Zadawanie precyzyjnych pytań, podawanie pełnego kontekstu, rozmowa w sposób zorganizowany i logiczny oraz weryfikacja odpowiedzi z innymi źródłami.

Przemyślane podejście do pracy z modelami językowymi pozwoli unikać wielu błędów i uzyskiwać bardziej wartościowe odpowiedzi.

Warsztat AI dla programistów

Live, AI dla Programistów, co Cię czeka? ⏰

>> Link do szkolenia
i wszystkie niezbędne informacje

Podczas spotkania omówimy 👇

• ✅ Co AI potrafi już dzisiaj i czego spodziewamy się w najbliższych latach. 🤔
• ✅ Jak wykorzystać AI, żeby pisać kod nawet x100 szybciej! 🔥
• ✅ Praktyczne projekty AI z wykorzystaniem dużych modeli językowych. 🚀
• ✅ Dlaczego AI czasem kłamie & jak „nauczyć” LLM nowych rzeczy? 🤯