Métodos para la prevención de alucinaciones en modelos de inteligencia artificial

Aunque los modelos de IA como ChatGPT de OpenAI son sin duda útiles en muchas áreas, tienden a proporcionar información que en realidad es incorrecta de vez en cuando, un problema comúnmente conocido como "alucinaciones".

Las alucinaciones ocurren porque los modelos de IA se entrenan en un conjunto de datos relativamente limitado que puede ser incorrecto o sesgado. Sin embargo, hay algunas cosas que puede hacer para reducir las posibilidades de que esto suceda. Verificar Cómo usar ChatGPT para investigación y artículos académicos.

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¿Qué es una alucinación de inteligencia artificial?

El término “alucinaciones” en humanos expresa la toma de conciencia de un perceptible que no existe debido a un cambio en la toma de conciencia, pues surge una percepción irreal de la realidad, por lo que el paciente escucha voces y en ocasiones ve cosas inexistentes, posteriormente como disfunción cerebral.

Por analogía con el mismo término, las alucinaciones de inteligencia artificial se refieren a respuestas y respuestas que son incorrectas en la realidad o que no están relacionadas con el contexto dado y con un alto grado de confianza que las hacen parecer convincentes en la superficie, proporcionadas por diferentes inteligencias artificiales. sistemas que no tienen fuente dentro de los datos de entrenamiento a los que se han sometido.

Los expertos atribuyen la razón principal de las alucinaciones de los sistemas de inteligencia artificial a la insuficiencia de datos de entrenamiento y, por lo tanto, a su incapacidad para cubrir temas específicos que les permitan generar respuestas precisas a preguntas específicas, lo que los lleva a fabricar respuestas arbitrariamente, lo que significa que la falta de datos conducirá necesariamente a un resultado erróneo. Aquí hay algunas formas diferentes en que puede reducir las alucinaciones de los sistemas de IA.

1. Utiliza un lenguaje sencillo y directo

Cuando usa indicaciones directas, reduce la posibilidad de que el modelo de IA malinterprete su entrada. Por lo tanto, asegúrese de que sus afirmaciones sean claras, directas y fáciles de entender.

Escribir un reclamo complejo con una serie de detalles innecesarios llevó a ChatGPT malinterpretando la pregunta y compartiendo sugerencias sobre la mejor manera de comprar ropa de invierno.

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Por el contrario, el uso de un mensaje más simple que fue directo dio como resultado una respuesta más precisa e informativa.

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Lo mejor es volver a leer el mensaje que ingresa para asegurarse de que esté enfocado en el objetivo que desea. Si encuentra que su entrada incluye detalles innecesarios u oraciones complejas, corríjala para obtener una respuesta precisa y evitar que el modelo de IA alucine. Verificar Errores de reclamos a evitar en ChatGPT.

2. Incorpora contexto a tus afirmaciones

Dar algo de contexto al modelo de IA puede ayudar a que su mensaje cree una respuesta más precisa. El contexto ayuda a reducir las posibilidades y alienta a la herramienta de IA a considerar un enfoque más específico al responder a su solicitud.

Por ejemplo, en lugar de pedirle a un chatbot de IA que comparta consejos sobre cómo invertir dinero, puede ingresar el siguiente mensaje, que incluye suficiente contexto:

“Soy un inversor adverso al riesgo que busca acumular capital en las próximas décadas hacia un objetivo financiero a largo plazo. Dada mi tolerancia al riesgo y mi objetivo de inversión, ¿puede compartir algunas clases de activos en las que podría considerar invertir? “

Puede hacer que esta motivación sea más específica agregando detalles como su edad, ingresos y tasa de crecimiento del capital requerido durante los próximos años. Este nivel de especificidad ayudará al modelo de IA a comprender su situación y preferencias únicas, y brindará una respuesta más acorde con sus expectativas.

3. Refine los reclamos que ingresa

Si nota que su herramienta de IA está generando respuestas incorrectas o sesgadas, intente cambiar las indicaciones. Al mejorar sus indicaciones y proporcionar una guía más clara, es más probable que obtenga una respuesta relevante.

Por ejemplo, en lugar de pedir sugerencias para perder peso que pueden dar lugar a respuestas ambiguas y, a veces, incorrectas, puede cambiar la pregunta a "Dame algunas estrategias para perder peso basadas en pruebas". Este enfoque específico puede ayudarlo a obtener información valiosa de su chatbot de IA.

Si constantemente tiene un chatbot de IA que produce respuestas inexactas o problemáticas, considere compartir sus comentarios con los desarrolladores. Con el tiempo, comentarios como el suyo pueden ayudar a los desarrolladores a mejorar el modelo base. Verificar Las mejores formas de usar Google Bard y aprovechar al máximo sus capacidades.

4. Cambia la temperatura

Una temperatura más baja (el término para el funcionamiento de un chatbot) ayuda a obtener un resultado más preciso, mientras que una temperatura más alta puede hacer que la respuesta sea más aleatoria. Si está buscando respuestas basadas en hechos, asegúrese de usar la configuración de temperatura más baja para obtener una respuesta menos creativa y más analítica.

Sin embargo, si está, por ejemplo, haciendo una lluvia de ideas o buscando respuestas humorísticas, aumentar la temperatura puede funcionar a su favor. Tenga en cuenta, sin embargo, que aumentar la temperatura puede hacer que el modelo de IA genere respuestas alucinatorias.

En el siguiente ejemplo, notará que la respuesta de ChatGPT al aviso directo fue significativamente "creativa" a una temperatura de tres.

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Mejor uso del chatbot para mejores resultados

Incluso los mejores modelos de IA a veces revelan hechos que están completamente equivocados. Ante esto, es importante que verifiques todos los detalles y estadísticas que genera el chatbot antes de aceptarlo como cierto.

También es una buena idea probar diferentes modelos de IA y elegir uno capaz de generar las respuestas más precisas, especialmente si está utilizando estas herramientas para fines de misión crítica o toma de decisiones. Puedes ver ahora Factores clave a tener en cuenta al probar la precisión de los chatbots de IA.

DzTech

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