Грань между правдой и вымыслом: как «галлюцинации» влияют на креативность ИИ

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что попытки уменьшить склонность больших языковых моделей к «галлюцинациям» могут по-разному влиять на их способность к творческому мышлению.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
В рамках исследования сравнивается способность больших языковых моделей к генерации креативного контента на двух эталонных наборах данных - NeoCoder и CS4 - с использованием и без применения трех методов снижения галлюцинаций: CoVe, DoLa и RAG.
В рамках исследования сравнивается способность больших языковых моделей к генерации креативного контента на двух эталонных наборах данных — NeoCoder и CS4 — с использованием и без применения трех методов снижения галлюцинаций: CoVe, DoLa и RAG.

Различные методы снижения «галлюцинаций» в больших языковых моделях демонстрируют противоположные эффекты на дивергентное творчество, не затрагивая при этом фактическую точность, что подчеркивает важный компромисс для научных открытий с помощью ИИ.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в понимании и генерации текста, проблема «галлюцинаций» — выдачи фактических неточностей — остается актуальной. В работе ‘Does Less Hallucination Mean Less Creativity? An Empirical Investigation in LLMs’ исследовано, как различные методы снижения галлюцинаций влияют на способность моделей к творческому мышлению. Полученные результаты показывают, что эти методы оказывают противоположное воздействие на «расходящееся» творчество: одни усиливают его, другие подавляют, при этом фактическая точность не страдает. Не приведет ли стремление к большей достоверности в LLM к снижению их способности генерировать новаторские гипотезы, необходимые для научных открытий?

Иллюзии в Языковых Моделях: Природа и Последствия

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к генерации связных и грамматически корректных текстов на естественном языке. Однако, несмотря на кажущуюся убедительность, эти модели склонны к «галлюцинациям» — генерации фактических неточностей и ложной информации. Это проявляется в выдумывании деталей, искажении известных фактов или представлении недостоверных сведений как истинных. Данная особенность представляет серьезную проблему, поскольку подрывает доверие к информации, генерируемой моделями, и ограничивает их применение в областях, где важна абсолютная точность, таких как научные исследования, журналистика или предоставление юридических консультаций. Исследователи активно работают над методами выявления и смягчения этих «галлюцинаций», чтобы повысить надежность и полезность больших языковых моделей.

Ограниченность больших языковых моделей в плане достоверности генерируемой информации представляет собой серьезную проблему для их применения в областях, требующих высокой точности. Неспособность гарантировать фактическую корректность ответов снижает доверие к этим системам в критически важных сферах, таких как медицина, юриспруденция и научные исследования. В связи с этим, разработка эффективных стратегий смягчения этого недостатка — от усовершенствования методов обучения и проверки фактов до внедрения механизмов самокритики и повышения прозрачности процесса генерации — становится ключевой задачей для дальнейшего развития и внедрения больших языковых моделей в практические приложения. Без надлежащих мер предосторожности, риски, связанные с распространением ложной информации, могут существенно превысить потенциальные выгоды от использования этих мощных инструментов.

Сравнение различных методов декодирования показывает, что NeoCoder демонстрирует улучшение творческого потенциала по сравнению с базовым уровнем по шести различным ограничениям, в то время как другие модели либо улучшают, либо ухудшают результаты.
Сравнение различных методов декодирования показывает, что NeoCoder демонстрирует улучшение творческого потенциала по сравнению с базовым уровнем по шести различным ограничениям, в то время как другие модели либо улучшают, либо ухудшают результаты.

Смягчение Галлюцинаций: Извлечение и Верификация

Метод генерации с расширением извлечения (Retrieval-Augmented Generation, RAG) представляет собой перспективный подход к снижению вероятности фабрикации в ответах больших языковых моделей (LLM). Вместо генерации ответов исключительно на основе внутренних параметров модели, RAG интегрирует процесс поиска релевантной информации из внешних источников знаний, таких как базы данных или документы. Эта информация затем используется в качестве контекста для формирования ответа, что позволяет LLM «заземлять» свои утверждения в проверенных фактах и уменьшать склонность к галлюцинациям — генерации ложной или неточной информации. Эффективность RAG зависит от качества используемых источников знаний и алгоритмов поиска релевантной информации.

Цепочка верификации (Chain of Verification) представляет собой метод повышения достоверности ответов больших языковых моделей (LLM) за счет многоступенчатого рассуждения и итеративной проверки. В отличие от однократного получения ответа, данный подход предполагает последовательное применение нескольких моделей или этапов анализа, каждый из которых предназначен для выявления и исправления потенциальных неточностей. Процесс включает в себя генерацию ответа, его оценку на соответствие фактам и логике, а затем, при необходимости, повторную генерацию или уточнение ответа на основе результатов проверки. Итеративный характер позволяет постепенно повышать достоверность и надежность информации, предоставляемой LLM, минимизируя вероятность галлюцинаций и фактических ошибок.

Для упрощения внедрения подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) доступны специализированные фреймворки, такие как RAGLAB и ColBERTv2. RAGLAB предоставляет инструменты для построения, оценки и отладки систем RAG, включая возможности управления данными и метриками производительности. ColBERTv2, в свою очередь, является моделью векторного поиска, оптимизированной для задач извлечения релевантной информации из больших корпусов текстов, что существенно повышает эффективность RAG. Для организации и автоматизации процессов Chain of Verification используется платформа AutoGen, позволяющая координировать работу нескольких агентов LLM, выполняющих последовательные этапы проверки и коррекции ответов.

Усиление креативности, проявляющейся в расхождении идей, достигается за счет акцентирования слоев, коррелирующих с креативностью, и подавления антикоррелирующих, что подтверждается на наборах данных NeoCoder и CS4 (для CS4 - только на модели LLaMA 8B из-за вычислительных ограничений) и не ухудшает сходимость идей.
Усиление креативности, проявляющейся в расхождении идей, достигается за счет акцентирования слоев, коррелирующих с креативностью, и подавления антикоррелирующих, что подтверждается на наборах данных NeoCoder и CS4 (для CS4 — только на модели LLaMA 8B из-за вычислительных ограничений) и не ухудшает сходимость идей.

Определение и Оценка Креативности в Языковых Моделях

В контексте оценки языковых моделей, креативность определяется сочетанием двух когнитивных процессов: конвергентного мышления — способности находить единственно верные решения задач — и дивергентного мышления — способности генерировать разнообразные и новые идеи. Конвергентное мышление оценивается по точности и корректности ответов, в то время как дивергентное мышление измеряется количеством и оригинальностью предлагаемых решений или вариантов. Таким образом, креативность в данном случае не сводится только к генерации нового контента, но и к способности эффективно решать поставленные задачи, используя разнообразные подходы.

Наборы данных CS4 и NeoCoder используются в качестве эталонов для оценки производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах, требующих креативности. CS4, включающий в себя разнообразные сценарии и вопросы, предназначен для оценки способности модели к открытой генерации повествований и решению проблем. NeoCoder, в свою очередь, специализируется на оценке возможностей LLM в области программирования с ограничениями, проверяя способность модели генерировать корректный и новый код в заданных рамках. Использование этих наборов данных позволяет исследователям количественно оценить и сравнить креативные способности различных LLM, способствуя развитию моделей, способных к более сложным и инновационным задачам.

Для выявления корреляции между активациями языковой модели и генерацией творческих результатов используются методы линейных зондов (Linear Probes), реализуемые посредством вмешательства во время инференса (Inference-Time Intervention). Данный подход предполагает анализ внутренних состояний модели — векторов активаций нейронов — при обработке входных данных и генерации выходного текста. Линейные зонды — это, по сути, простые линейные классификаторы, обученные предсказывать наличие определенных признаков творчества в сгенерированном тексте на основе этих активаций. Вмешательство во время инференса позволяет целенаправленно изменять эти активации и наблюдать, как это влияет на творческий потенциал модели, что позволяет установить причинно-следственные связи между конкретными активациями и характеристиками творческого вывода. Результаты позволяют определить, какие аспекты внутреннего представления модели наиболее важны для генерации новых и разнообразных идей.

Сравнение различных методов декодирования показывает, что на обоих наборах данных (NeoCoder и CS4) некоторые подходы значительно улучшают креативность генерации по сравнению с базовым уровнем, в то время как другие приводят к ухудшению результатов.
Сравнение различных методов декодирования показывает, что на обоих наборах данных (NeoCoder и CS4) некоторые подходы значительно улучшают креативность генерации по сравнению с базовым уровнем, в то время как другие приводят к ухудшению результатов.

Исследование Ландшафта Креативных Языковых Моделей

В настоящее время активно исследуется творческий потенциал крупных языковых моделей, таких как LLaMA, Mistral и Qwen. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, демонстрируют способность генерировать оригинальный контент, включая стихи, сценарии и даже программный код. Исследователи стремятся понять, как эти модели “мыслят” и как можно раскрыть их творческие возможности, чтобы использовать их в различных областях — от создания искусства до решения сложных задач. Особое внимание уделяется способности моделей к генерации разнообразных и неожиданных идей, а также к адаптации к различным стилям и форматам. Понимание принципов работы этих моделей позволит создать инструменты, способные расширить границы человеческого творчества и помочь в решении проблем, требующих нестандартного подхода.

Применение методов снижения галлюцинаций, таких как Retrieval-Augmented Generation и Chain of Verification, позволяет значительно расширить возможности больших языковых моделей. Эти техники, по сути, предоставляют моделям доступ к внешним источникам знаний и механизмы для самопроверки, что не только повышает достоверность генерируемого текста, но и способствует развитию более широкого и разнообразного творческого потенциала. Вместо того чтобы полагаться исключительно на собственные, иногда ошибочные, представления, модель получает возможность формировать более обоснованные и оригинальные идеи, что открывает новые перспективы для создания контента, решения задач и художественного выражения. Такой подход позволяет сбалансировать точность и воображение, делая языковые модели более полезными и вдохновляющими инструментами.

Исследования показали, что применение метода CoVe позволило увеличить показатель расходящейся креативности на 12,5% при использовании языковой модели LLaMA 1B и набора данных NeoCoder. В то же время, применение метода DoLa при тех же условиях, напротив, снизило данный показатель на 8%, используя набор данных CS4. Важно отметить, что сходящаяся креативность, оцениваемая параллельно, оставалась практически неизменной при использовании обеих методик. Полученные данные свидетельствуют о возможности целенаправленного влияния на различные аспекты креативности языковых моделей, открывая перспективы для создания инструментов, способных генерировать как разнообразные, так и структурированные идеи.

Достижения в области больших языковых моделей открывают новые перспективы для их применения в самых разных сферах. Улучшение способности этих моделей к генерации текста, сочетающее в себе фактическую точность и творческий подход, позволяет рассматривать их как мощный инструмент для создания контента — от написания статей и сценариев до разработки рекламных текстов. Помимо этого, LLM способны находить инновационные решения в процессе решения проблем, предлагая нестандартные подходы и оптимизируя сложные процессы. И, наконец, развиваясь в направлении художественного самовыражения, языковые модели становятся перспективным инструментом для создания произведений искусства, генерируя уникальные тексты, стихи и даже музыкальные композиции, что расширяет границы творческого потенциала и открывает новые возможности для самореализации.

Различные методы декодирования по-разному влияют на способность к расходящемуся творчеству (CS4), демонстрируя как улучшение результатов по 39 ограничениям по сравнению с базовым уровнем (отсутствием методов снижения галлюцинаций), так и их ухудшение.
Различные методы декодирования по-разному влияют на способность к расходящемуся творчеству (CS4), демонстрируя как улучшение результатов по 39 ограничениям по сравнению с базовым уровнем (отсутствием методов снижения галлюцинаций), так и их ухудшение.

Исследование, посвященное влиянию снижения галлюцинаций в больших языковых моделях на креативность, подтверждает давнюю истину: системы — это не инструменты, а экосистемы. Авторы демонстрируют, что различные методы уменьшения галлюцинаций оказывают противоположное воздействие на дивергентное мышление, не влияя на фактическую точность. Это напоминает о том, что архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. Как отмечал Дональд Дэвис: «Порядок — это кеш между двумя сбоями». Попытки создать абсолютно безошибочную систему, лишенную даже творческих отклонений, могут привести к подавлению самой способности к новаторским открытиям, что особенно критично для задач, связанных с научной деятельностью и генерацией новых идей.

Куда Ведет Эта Заблуждающая Дорога?

Исследование демонстрирует, что попытки обуздать склонность больших языковых моделей к галлюцинациям не столь однозначны, как кажется. Уменьшение «галлюцинаций» — это не просто повышение точности, это изменение самой природы генерации. Вместо создания системы, которая «правильно отвечает», появляется экосистема, в которой каждое подавление спонтанности — это пророчество о будущей неспособности к истинно новым открытиям. Долгосрочная стабильность в рамках узко определенных параметров — это не признак успеха, а сигнал о надвигающейся катастрофе в области генерации гипотез.

Предстоит выяснить, как контролировать этот компромисс. Недостаточно просто уменьшить количество ошибок; необходимо понять, какие именно «галлюцинации» являются продуктивным блужданием, а какие — тупиковым путем. Очевидно, что простая оптимизация для «фактической точности» — это путь к созданию инструментов, которые лишь перефразируют существующие знания, а не создают новые. Следующим шагом должно стать изучение динамики этого компромисса в контексте реального научного поиска.

Вместо архитектурных решений, направленных на «исправление» моделей, необходимо сосредоточиться на создании систем, которые способны оценивать и использовать даже самые «нелогичные» гипотезы. Это требует не столько улучшения алгоритмов, сколько разработки новых методов оценки креативности и потенциальной значимости даже самых «галлюцинирующих» идей. Иначе рискуем построить лишь очень сложные инструменты для компиляции уже известного.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11509.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-15 20:59