Искусственный интеллект под прицелом: Как оценить достоверность ответов больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает метод оценки надежности больших языковых моделей при генерации фактов, особенно в ситуациях, когда им задают провокационные или вводящие в заблуждение вопросы.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Различие в точности оценки неопределённости между генерацией на основе единичного факта и генерацией на основе множественных фактов демонстрирует, что учёт нескольких источников информации позволяет существенно повысить надёжность прогнозов.

Работа посвящена разработке подходов к робастной оценке неопределенности в больших языковых моделях при генерации биографических данных и многофакторных ответах.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), проблема генерации недостоверной информации, или «галлюцинаций», остается серьезным препятствием для их надежного применения. В работе ‘Robust Uncertainty Quantification for Factual Generation of Large Language Models’ предложен новый подход к оценке и повышению достоверности LLM при генерации фактической информации, в частности, биографических данных, путем анализа их неопределенности при ответах на специально разработанные «ловушечные» вопросы. Показано, что предложенный метод позволяет существенно повысить точность оценки неопределенности LLM, опережая существующие подходы на 0.1-0.2 по метрике ROCAUC. Какие перспективы открываются для создания действительно надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта, способных критически оценивать и подтверждать генерируемую информацию?

Иллюзия Реальности: Галюцинации в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели (БЯМ) всё чаще используются для автоматического создания текстов, однако они склонны к генерации вымышленных или неточных сведений — явление, получившее название “галлюцинации”. Эта особенность проявляется в различных формах, от простых фактических ошибок до создания полностью ложных утверждений, не связанных с исходными данными. Несмотря на впечатляющие возможности в обработке языка, БЯМ не обладают истинным пониманием информации и могут выдавать правдоподобно звучащие, но ошибочные ответы, что создает серьезные проблемы для их надежности и применения в критически важных областях, требующих высокой точности и достоверности генерируемого контента.

Явление «галлюцинаций» в больших языковых моделях проявляется разнообразно, от фактических неточностей и противоречий до генерации текста, не соответствующего исходному запросу или контексту. Это представляет серьезную проблему для надежности и достоверности генерируемого контента, поскольку модель может выдавать ложную информацию, представляя её как истинную. Несоответствие между входными данными и выходным текстом, а также включение вымышленных фактов, подрывают доверие к системе и ограничивают её применение в областях, требующих высокой точности и объективности, таких как научные исследования, журналистика и принятие важных решений.

По мере усложнения больших языковых моделей (LLM) проблема галлюцинаций, заключающаяся в генерации ложной или недостоверной информации, становится особенно острой. Неспособность LLM последовательно генерировать правдивый текст подрывает доверие к ним как к надежным источникам информации, что представляет серьезную угрозу в контексте распространения дезинформации. Устранение этих галлюцинаций — не просто техническая задача, а критически важный шаг для обеспечения ответственности и достоверности генерируемого текста, особенно в сферах, где точность информации имеет первостепенное значение, таких как журналистика, медицина и научные исследования. Повышение надежности LLM требует разработки новых методов, направленных на проверку фактов, повышение согласованности с исходными данными и снижение вероятности генерации вымышленных утверждений.

Распределение вероятностей галлюцинаций в сгенерированных моделью данных показывает частоту возникновения неверных или бессмысленных выходных значений.

Количественная Оценка Неопределенности: Путь к Надежной Генерации

Количественная оценка неопределенности (UQ) направлена на измерение надежности или уверенности в выходных данных больших языковых моделей (LLM), предоставляя механизм для выявления потенциально галлюцинаторного контента. В контексте генеративных моделей, UQ позволяет оценить вероятность того, что сгенерированный текст соответствует действительности или является результатом ошибочной интерпретации входных данных. Методы UQ не определяют абсолютную истинность, а скорее оценивают степень уверенности модели в своих прогнозах, что позволяет отфильтровать или пометить результаты с низкой уверенностью для дальнейшей проверки или перегенерации. Таким образом, UQ является важным инструментом для повышения доверия к LLM и снижения риска распространения недостоверной информации.

Существуют различные методы квантификации неопределенности (КУН) для больших языковых моделей (LLM). Методы, основанные на логитах, анализируют вероятности токенов, выдаваемых моделью, чтобы оценить уверенность в предсказаниях. Более конкретно, они исследуют распределение вероятностей по всем возможным следующим токенам, выявляя случаи низкой уверенности, когда модель не может четко выбрать наиболее вероятный вариант. В свою очередь, методы, основанные на анализе внутренних состояний, фокусируются на изучении внутренних представлений модели — активаций нейронов и весов, — чтобы определить, насколько стабильны и согласованы эти представления при генерации текста. Низкая стабильность или расхождения во внутренних состояниях могут указывать на повышенную неопределенность и потенциальные ошибки в выходных данных. Оба подхода предоставляют различные способы оценки надежности генерации и выявления потенциально галлюцинированного контента.

Методы, основанные на суррогатных моделях и оценке согласованности, представляют собой альтернативные подходы к оценке неопределенности в генеративных моделях. Суррогатные модели, как правило, представляют собой упрощенные модели, обученные на выходных данных основной модели, и используются для аппроксимации ее поведения и оценки неопределенности. Методы оценки согласованности анализируют вариативность выходных данных при небольших изменениях входных данных или параметров модели; высокая вариативность указывает на более высокую неопределенность. Оба подхода позволяют выявлять потенциально недостоверный или галлюцинированный контент, предоставляя дополнительные метрики для оценки надежности генерируемого текста и повышения доверия к нему.

MulFactTrap: Испытание на Многофакторные Ловушки

Набор данных MulFactTrap был создан с использованием специально разработанных «ловушечных» вопросов, предназначенных для оценки возможностей больших языковых моделей (LLM) в генерации нескольких фактов и квантификации неопределенности. Эти вопросы структурированы таким образом, чтобы содержать правдоподобные, но ложные утверждения, требуя от модели не только генерировать информацию, но и оценивать ее достоверность. Конструкция набора данных акцентирует внимание на способности LLM различать истинные и сфабрикованные факты в сложных сценариях, требующих интеграции и проверки нескольких источников информации. Использование «ловушек» позволяет выявить слабые места в механизмах оценки уверенности моделей и их склонность к галлюцинациям.

Набор данных MulFactTrap был создан с использованием модели Yi-Lightning для генерации вопросов, специально разработанных для проверки способности больших языковых моделей (LLM) различать правдивую и сфабрикованную информацию. В процессе генерации данных, Yi-Lightning использовалась для создания вопросов, содержащих ложные утверждения, замаскированные под правдоподобные факты. Это позволяет выявить уязвимости LLM в области генерации многофакторных ответов и оценки достоверности информации, поскольку модели часто не способны точно определить, какие части ответа являются обоснованными, а какие — галлюцинациями. Таким образом, набор данных служит для оценки надежности и точности LLM в сложных информационных сценариях.

Использование «ловушечных» вопросов в процессе оценки позволяет исследователям анализировать эффективность методов оценки неопределенности (UQ) в выявлении потенциальных галлюцинаций в сложных, многофакторных сценариях. Такие вопросы специально разработаны для того, чтобы проверить способность модели отличать правдивую информацию от сфабрикованной, что особенно важно при генерации ответов, требующих объединения нескольких фактов. Оценка по таким вопросам позволяет определить, насколько надежно UQ-методы сигнализируют о возможном возникновении неверной или недостоверной информации в сгенерированном тексте, что критически важно для повышения надежности и безопасности больших языковых моделей.

Наша методика создания датасета включает в себя последовательное применение алгоритмов обработки изображений и генерации данных для получения размеченных примеров.

RURU: Надежная Мера Неопределенности

Метод RURU представляет собой значительный прогресс в области количественной оценки неопределенности, возникающей при генерации текстов большими языковыми моделями (LLM). В отличие от существующих подходов, RURU классифицирует и оценивает неопределенность на уровне отдельных фактов, что позволяет более точно выявлять потенциальные галлюцинации и недостоверную информацию. Данный метод не просто указывает на наличие неопределенности, но и определяет её природу, предоставляя возможность для более осознанной интерпретации результатов работы LLM и повышения доверия к генерируемым текстам. Такой детальный анализ неопределенности критически важен для применения LLM в областях, требующих высокой степени надежности и точности, таких как медицина, юриспруденция и научные исследования.

Метод RURU продемонстрировал значительное превосходство в выявлении потенциально галлюцинаторного контента, генерируемого большими языковыми моделями, в ходе тестирования на наборе данных MulFactTrap. В сравнении с существующими методами оценки неопределенности, RURU обеспечил улучшение показателя ROC-AUC на 0.1-0.2, что свидетельствует о более высокой точности в определении фактологических ошибок. Данный результат указывает на повышенную надежность системы в задачах, требующих высокой степени достоверности генерируемой информации, и открывает новые возможности для создания более ответственных и заслуживающих доверия языковых моделей.

В ходе исследований, методика RURU продемонстрировала высокую эффективность в выявлении неопределенности в генерациях больших языковых моделей. При использовании стратегии CoT и выборки размером в 3 элемента, RURU достигла точности в 0.77, что свидетельствует о способности корректно идентифицировать фактологические неточности. При этом, показатель полноты (recall) составил 0.9221, указывая на высокую чувствительность метода в обнаружении потенциально галлюцинированного контента. Итоговый $F_1$ -score, равный 0.8606, подтверждает сбалансированность между точностью и полнотой, делая RURU перспективным инструментом для повышения надежности и достоверности приложений, основанных на больших языковых моделях.

Данное исследование, поддержанное Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая и Национальным фондом естественных наук Китая, закладывает основу для создания более надежных и заслуживающих доверия приложений на базе больших языковых моделей. Разработанный метод RURU, позволяющий точно измерять неопределенность в генерациях LLM, способствует повышению безопасности и предсказуемости этих систем. Это особенно важно для критически важных областей, где точность информации имеет первостепенное значение, таких как медицина, финансы и право. Результаты, демонстрирующие значительное улучшение в выявлении потенциальных галлюцинаций, открывают перспективы для создания LLM, способных не только генерировать текст, но и оценивать достоверность собственной информации, что является важным шагом на пути к созданию действительно интеллектуальных и ответственных систем искусственного интеллекта.

Предложенный метод RURU представляет собой комплексную структуру, объединяющую различные компоненты для достижения желаемого результата.

Исследование демонстрирует стремление к проверке границ возможностей современных больших языковых моделей. Авторы предлагают методику оценки надежности генерации фактов, особенно в ситуациях, когда модели сталкиваются с намеренно вводящими в заблуждение вопросами. Это напоминает о важности критического подхода к любой системе, а не слепого доверия её ответам. Как однажды заметил Роберт Тарджан: «Программирование — это больше, чем просто набор инструкций; это искусство организации сложной информации». Эта фраза отражает суть работы — стремление понять внутреннюю структуру и ограничения модели, чтобы повысить её устойчивость к манипуляциям и обеспечить генерацию достоверной информации, особенно при создании биографических справок.

Куда же дальше?

Представленная работа, фокусируясь на оценке неуверенности больших языковых моделей при генерации биографических данных, лишь приоткрывает завесу над более глубокой проблемой. Попытки «поймать» модель на ложных утверждениях, используя «каверзные» вопросы, — это, по сути, тестирование границ её понимания, а не истинная проверка знания. Вместо того чтобы стремиться к идеальной точности, возможно, стоит признать, что «галлюцинации» — это не ошибка, а побочный эффект способности модели к экстраполяции и творческому синтезу информации. Истинная задача — научиться отличать полезные «галлюцинации» от дезинформации.

Дальнейшие исследования должны сместиться от простого выявления ошибок к анализу причин неуверенности. Какие типы информации вызывают наибольшие затруднения? Как можно модифицировать архитектуру модели или методы обучения, чтобы повысить её устойчивость к манипуляциям и неполным данным? Интересным направлением представляется разработка метрик, оценивающих не только точность, но и степень уверенности модели в своих ответах, позволяя пользователю оценивать надежность предоставляемой информации.

В конечном счете, задача состоит не в создании «безошибочных» моделей, а в разработке систем, способных к самокритике и адаптации. Модель, осознающая границы своего знания, гораздо ценнее, чем модель, уверенно выдающая ложь. Ведь именно в признании собственной неопределенности кроется начало истинного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00348.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-06 04:42