Tra Sogni e Realtà Testo Generativo e Allucinazioni

Tra Sogni e Realtà Scritto Generativo e Allucinazioni

 

Nell’era digitale, le meraviglie dell’intelligenza artificiale hanno trasformato il modo in cui interagiamo, lavoriamo e persino pensiamo.

Dagli assistenti vocali che curano le nostre playlist agli algoritmi predittivi che prevendono le tendenze di mercato, l’IA si è integrata senza soluzione di continuità nella nostra vita quotidiana.

Ma come per ogni avanzamento tecnologico, non è priva di svantaggi.

Un grande modello linguistico o LLM è un modello di apprendimento automatico addestrato che genera testo in base al prompt fornito. Per generare buone risposte, i modelli sfruttano tutta la conoscenza acquisita durante la fase di addestramento.

Di recente, i LLM hanno mostrato impressionanti e crescenti capacità, compresa la generazione di risposte convincenti a qualsiasi tipo di prompt dell’utente.

Tuttavia, anche se i LLM hanno una capacità incredibile di generare testo, è difficile dire se questa generazione sia accurata o meno.

E questo è precisamente ciò che è comunemente noto come allucinazioni.

Ma cosa sono queste allucinazioni e come influiscono sulla affidabilità e utilità dell’IA?

 

L’enigma delle allucinazioni di LLM

 

I LLM sono geni nella generazione di testo, traduzioni, contenuti creativi e altro ancora.

Nonostante siano potenti strumenti, i LLM presentano alcune significative limitazioni:

  1. Le tecniche di decodifica utilizzate possono produrre output che sono poco ispiranti, privi di coerenza o inclini a cadere in ripetizioni monotone.
  2. La loro base di conoscenza è “statica” per natura, presentando sfide nell’aggiornamento senza soluzione di continuità.
  3. Un problema comune è la generazione di testo privo di senso o inaccurato.

Quest’ultimo punto è chiamato allucinazione, che è un concetto dell’IA esteso dagli esseri umani.

Per gli esseri umani, le allucinazioni rappresentano esperienze percepite come reali nonostante siano immaginarie. Questo concetto si estende ai modelli di IA, dove il testo allucinato appare accurato anche se è falso.

Nel contesto dei LLM, “allucinazione” si riferisce a un fenomeno in cui il modello genera testo che è errato, privo di senso o non reale.

  

I LLM non sono progettati come database o motori di ricerca, quindi non fanno riferimento a fonti o conoscenze specifiche nelle loro risposte.

Scommetto che molti di voi si staranno chiedendo… Come può essere possibile?

Bene… questi modelli producono testo basandosi sul prompt fornito. La risposta generata non è sempre supportata direttamente da dati di addestramento specifici, ma è creata per essere in linea con il contesto del prompt.

In parole più semplici:

Possono produrre con fiducia informazioni che sono factualmente incorrect o semplicemente non hanno senso.

 

Decifrare i Tipi di Allucinazioni

 

Identificare le allucinazioni negli esseri umani è sempre stato una sfida significativa. Questo compito diventa ancora più complesso data la nostra limitata capacità di accedere a un punto di riferimento affidabile per il confronto.

Anche se informazioni dettagliate come le distribuzioni di probabilità di output dai Grandi Modelli Linguistici possono aiutare in questo processo, tali dati non sono sempre disponibili, aggiungendo un ulteriore livello di complessità.

La questione della rilevazione delle allucinazioni rimane irrisolta ed è oggetto di ricerca in corso.

  1. I Bugiardi Evidenti: I LLM potrebbero “inventare” eventi o figure che non sono mai esistiti.

  2. Gli Eccessivamente Precisi: Potrebbero condividere troppi dettagli, portando potenzialmente alla diffusione di informazioni sensibili.

  3. Il Senza Senso: A volte, l’output potrebbe essere semplicemente pura gibberish.

    Perché si verificano queste allucinazioni?

 

Perché si verificano queste allucinazioni?

 

La causa principale risiede nei dati di addestramento. I LLM imparano da ampi set di dati, che a volte possono essere incompleti, obsoleti o addirittura contraddittori. Questa ambiguità può portarli fuori strada, facendoli associare determinate parole o frasi a concetti inaccurati.

Inoltre, il volume di dati in sé significa che gli LLM potrebbero non avere una chiara “fonte di verità” per verificare le informazioni che generano.

 

Sfruttare le Allucinazioni a Tuo Vantaggio

 

Curiosamente, queste allucinazioni possono essere una benedizione travestita. Se stai cercando la creatività, vorresti che gli LLM come ChatGPT allucinassero. 

  

Immagina di chiedere una trama unica per una storia fantasy, vorresti una narrativa fresca, non una replica di una già esistente. 

Allo stesso modo, durante una sessione di brainstorming, le allucinazioni possono offrire una moltitudine di idee diverse.

 

Ridurre al Minimo il Miraggio

 

La consapevolezza è il primo passo per affrontare queste allucinazioni. Ecco alcune strategie per tenerle sotto controllo:

  • Controllo di Coerenza: Generare più risposte alla stessa domanda e confrontarle.
  • Controllo di Somiglianza Semantica: Utilizzare strumenti come BERTScore per misurare la somiglianza semantica tra i testi generati.
  • Allenamento con Dati Aggiornati: Aggiornare regolarmente i dati di addestramento per garantire la rilevanza. È possibile anche ottimizzare ulteriormente il modello GPT per migliorarne le prestazioni in alcuni campi specifici. 
  • Consapevolezza dell’Utente: Informare gli utenti riguardo alle potenziali allucinazioni e all’importanza di incrociare le informazioni.

E l’ultimo, ma non meno importante… ESPLORA!

Questo articolo ha gettato le basi per comprendere le allucinazioni degli LLM, tuttavia le implicazioni per te e la tua applicazione possono divergere considerevolmente. 

Inoltre, la tua interpretazione di questi fenomeni potrebbe non corrispondere precisamente alla realtà. La chiave per capire appieno e valutare l’impatto delle allucinazioni degli LLM sui tuoi progetti è attraverso un’approfondita esplorazione degli LLM.

 

In conclusione

 

Il viaggio dell’IA, in particolare degli LLM, è simile a navigare in acque inesplorate. Mentre l’immensa possibilità di scoperta è eccitante, è essenziale fare attenzione ai miraggi che potrebbero indurci in errore. 

Comprensione della natura di queste allucinazioni e attuazione di strategie per mitigarle ci permetteranno di continuare a sfruttare il potere trasformativo dell’IA, garantendo la sua precisione e affidabilità nel nostro paesaggio digitale in continua evoluzione.  

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez) è un ingegnere di analisi proveniente da Barcellona. Si è laureato in ingegneria fisica e attualmente lavora nel campo della scienza dei dati applicata alla mobilità umana. È un creatore di contenuti a tempo parziale focalizzato sulla scienza dei dati e sulla tecnologia. Puoi contattarlo su LinkedIn, Twitter o VoAGI.