Zastanawiając się nad przyszłością technologii, nie sposób pominąć fenomenu dużych modeli językowych (LLM). To zjawisko, które z jednej strony fascynuje, z drugiej budzi liczne pytania. Jeszcze niedawno, możliwości sztucznej inteligencji ograniczały się do prostych zadań automatyzacji. Dziś LLM to nie tylko narzędzia wspierające komunikację czy analizę danych, ale prawdziwe platformy, które mogą zmieniać sposób, w jaki pracujemy, podejmujemy decyzje i rozwijamy nasze firmy.
Jednym z największych wyzwań, przed którym stają managerowie, jest zrozumienie potencjału i ograniczeń tych modeli. Czym właściwie są LLM? W uproszczeniu, to zaawansowane systemy AI, które analizują ogromne ilości danych tekstowych, ucząc się rozumieć i generować naturalny język. Dzięki temu mogą odpowiadać na pytania, generować treści marketingowe, wspierać obsługę klienta, a nawet analizować dokumenty. Jednak, jak pokazują badania, LLM mają tendencję do popełniania błędów, określanych jako „halucynacje”.
Halucynacje w kontekście AI to sytuacje, gdy model generuje odpowiedzi pozbawione podstaw w rzeczywistości. Może to być informacja błędna, wynikająca z nadinterpretacji danych lub błędnej analizy. W pracy badawczej autorstwa Hadas Orgad i współpracowników wykazano, że LLM mogą wewnętrznie kodować informacje o prawdziwości swoich odpowiedzi, nawet jeśli generowane treści zawierają błędy. Autorzy pokazali, że sygnały prawdziwości są skoncentrowane w określonych tokenach, zwłaszcza w tych, które zawierają kluczowe informacje, jak w przykładzie „The capital of Connecticut is Hartford”.
Badanie wykazało również, że wykorzystanie tzw. klasyfikatorów sondowania, które analizują wewnętrzne reprezentacje modelu, pozwala na wykrywanie potencjalnych błędów. To oznacza, że modele mogą wewnętrznie kodować poprawne informacje, ale proces generowania może prowadzić do prezentowania niepoprawnych odpowiedzi. Co więcej, detektory błędów nie zawsze generalizują dobrze pomiędzy różnymi zestawami danych, co sugeruje, że kodowanie prawdziwości jest złożone i specyficzne dla danego zadania.
Dlaczego to istotne? Ponieważ managerowie powinni zrozumieć, że LLM mogą mieć wiele mechanizmów oceny prawdziwości, z których każdy jest dostosowany do specyficznych typów zadań, jak np. analiza faktów czy rozumowanie na poziomie zdroworozsądkowym. Wyniki Orgad i jej zespołu wskazują, że modele te nie posiadają uniwersalnego mechanizmu oceny prawdziwości, co ogranicza możliwości ich zastosowania bez odpowiednich adaptacji.
Kolejnym istotnym punktem jest analiza typów błędów popełnianych przez LLM. Badacze zidentyfikowali różne wzorce błędów, jak np. generowanie tej samej błędnej odpowiedzi wielokrotnie, co wskazuje na wewnętrzne przekonanie modelu o poprawności tej odpowiedzi. Inne błędy mogą obejmować przypadkowe odpowiedzi, co odzwierciedla brak pewności co do odpowiedzi. Analiza ta pozwala na przewidywanie, jakie błędy mogą się pojawić, co umożliwia opracowanie lepiej dostosowanych strategii ograniczania błędów.
Co to oznacza dla managerów? Zrozumienie, że modele mogą posiadać wewnętrzną wiedzę, która nie zawsze jest zgodna z generowanymi treściami, jest kluczowe. Pozwala to na bardziej świadome korzystanie z LLM, wdrażanie procedur weryfikacyjnych i lepsze zarządzanie ryzykiem.
Podsumowując, aby w pełni wykorzystać potencjał AI, należy nie tylko inwestować w implementację nowych technologii, ale także dążyć do zrozumienia mechanizmów, które kryją się za ich działaniem. Czy Wasze firmy są gotowe na świadome i przemyślane wykorzystanie LLM? Jakie kroki podejmujecie, aby zminimalizować ryzyko błędów? Podzielcie się swoimi doświadczeniami i spostrzeżeniami!
Bibliografia:
- Orgad, H., Toker, M., Gekhman, Z., Reichart, R., Szpektor, I., Kotek, H., & Belinkov, Y. (2024). LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations. Technion, Google Research, Apple.
- Kadavath, S., et al. (2022). Language models (mostly) know what they know. arXiv preprint arXiv:2207.05221.
- Liu, K., et al. (2023). Cognitive dissonance: Why do language model outputs disagree with internal representations of truthfulness?. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
- Chen, C., et al. (2024). INSIDE: LLMs’ internal states retain the power of hallucination detection. The Twelfth International Conference on Learning Representations.
- Marks, S., & Tegmark, M. (2023). The geometry of truth: Emergent linear structure in large language model representations of true/false datasets. arXiv preprint arXiv:2310.06824.
- Simhi, A., Herzig, J., Szpektor, I., & Belinkov, Y. (2024). Constructing benchmarks and interventions for combating hallucinations in LLMs.
