Чому мовні моделі створюють неправдиву інформацію?

Однією з тривалих проблем у використанні великих мовних моделей (LLMs) є їх схильність до конфабуляції — надання відповідей, які можуть здаватися правдоподібними, але не підкріплені фактичними даними. Замість того, щоб просто відповідати “не знаю”, ці моделі часто генерують відповіді на основі патернів з величезних навчальних наборів даних. Нещодавні дослідження компанії Anthropic надають детальний аналіз нейронних схем, що визначають, коли LLM надає відповідь, а коли відмовляється від неї.

Аналіз Нейронних Схем LLM

У революційній роботі, опублікованій на початку цього року, дослідники з Anthropic використали систему розріджених автоенкодерів для картографування реакцій штучних нейронів на знайомі та незнайомі запити. Ці нейрони утворюють групи — так звані особливості — які активуються, коли модель обробляє такі об’єкти, як “Міст Золоті Ворота” або конкретні програмні помилки. Останні дослідження продовжили цю роботу, простежуючи, як ці особливості взаємодіють з обчислювальними схемами прийняття рішень у Claude, вдосконаленому розмовному ШІ від Anthropic.

• Відомі об’єкти проти незнайомих термінів: Коли Claude стикається з добре відомими об’єктами (наприклад, легендою баскетболу “Майклом Джорданом”), відповідні нейронні кластери активуються сильно. Ця активація пригнічує схеми “не знаю” або “не можу відповісти”, дозволяючи моделі впевнено відповідати на запитання, навіть якщо їй доводиться вдаватися до здогадок.
• Незнайомі імена та схема відмови: На відміну від цього, коли модель обробляє імена, які вона не бачила часто (наприклад, вигадане ім’я “Майкл Баткін”), незнайомство активує внутрішню схему відмови. Ця схема спонукає модель починати відповідь з фраз на кшталт “Вибачте, але я не можу…”, що підкреслює тонкий баланс між розпізнаванням і невизначеністю в її конструкції.

Технічний Аналіз: Роль Ваги Особливостей та Тонкої Налаштування

Дослідження Anthropic глибоко занурюється в технічні характеристики цих нейронних схем. Завдяки тонкій налаштуванні Claude, дослідники змогли спостерігати, як корекції в вазі нейронів “відомої відповіді” можуть призвести як до підвищення продуктивності, так і до несподіваних галюцинацій. Наприклад, коли ці ваги збільшуються, Claude може надмірно зосереджуватися на вигаданих деталях, навіть створюючи абсолютно вигадані публікації, пов’язані з широко відомими іменами, такими як дослідник ШІ Андрій Карпати.

Цей технічний баланс є критично важливим: тонка налаштування допомагає зменшити ризики, сприяючи скороченню випадків, коли модель відмовляється відповідати в ситуаціях, коли навчальні дані є розрідженими або неоднозначними. Однак виклик полягає в тому, щоб забезпечити, щоб справжні сигнали від відомих об’єктів не були перекриті помилками в схемі прийняття рішень, що призводить до надання впевненої, але зрештою вигаданої відповіді.

Глибоке Занурення: Мультимовне Мислення і Ланцюг Роздумів

Ще один цікавий аспект нещодавніх досліджень — це продуктивність моделі в різних мовах та її внутрішній ланцюг роздумів. Дослідники помітили, що навіть при використанні текстових пояснень, призначених для імітації людського міркування, основні обчислення залишаються непрозорими. Ланцюг роздумів, судячи з активацій нейронів, іноді не відображає фактичний процес міркування моделі. Ця розбіжність підкреслює, що те, що виглядає як логічний прогрес, може бути затьмарене активацією неправильних карт особливостей, що призводить до галюцинованих відповідей.

Такі висновки підкреслюють складність, властиву навчанню LLM не лише зберігати та витягувати інформацію, але й розуміти контекст, у якому ця інформація є точною та надійною.

Думки Експертів і Майбутні Напрямки

Експерти в галузі ШІ та машинного навчання тепло зустріли цей детальний аналіз. Доктор Меріан Лю, провідний дослідник в архітектурах нейронних мереж в Інституті прогресу ШІ, зазначила: “Розуміння внутрішніх схем моделей, таких як Claude, є значним кроком уперед. Ізолюючи механізми галюцинації, ми прокладаємо шлях до більш надійних і зрозумілих ШІ-систем.”

Дослідження підкреслює, що хоча поточні методи дозволяють видобувати лише частку обчислень, пов’язаних з обробкою навіть кількох десятків слів, очікується, що постійні вдосконалення в аналітичних техніках та обчислювальній потужності сприятимуть глибшому розумінню цих складних мереж.

Вплив на Безпеку та Стійкість ШІ Систем

Це детальне розуміння внутрішніх операцій LLM виходить за межі покращення продуктивності — воно також відіграє важливу роль у підвищенні безпеки та стійкості ШІ систем. Відкриття, що певні нейрони можуть бути штучно маніпульовані для пригнічення або активації специфічних відповідей, відкриває як можливості, так і стурбованість:

• Оборонна Тонка Налаштування: У критично важливих сферах, таких як кібербезпека або фінансові послуги, уточнення порогу, при якому LLM вирішує відмовитися від відповіді, може зменшити дезінформацію та покращити надійність прийняття рішень.
• Вразливість до Атак: З іншого боку, супротивники можуть використовувати ці ж механізми. Направляючи свої зусилля на основні схеми через ретельно розроблені запити, вони можуть змусити модель розкрити інформацію, яку вона повинна приховувати, підкреслюючи потребу в надійних контрзаходах.

Висновок та Наступні Кроки в Дослідженнях

Інноваційний підхід Anthropic до розгортання внутрішньої роботи Claude надає критично важливий контекст до тривалої проблеми в роботі LLM. Хоча ці висновки представляють лише невелику частку загальної обчислювальної динаміки, вони закладають основу для майбутніх досягнень. Продовження досліджень може в кінцевому підсумку призвести до моделей, які зможуть точно розрізняти, коли варто утриматися від відповіді, а коли впевнена відповідь є виправданою, що може революціонізувати розвиток ШІ як надійного помічника та безпечного інструмента в чутливих додатках.

Оскільки спільнота ШІ осмислює ці висновки та інтегрує їх з ширшими тенденціями в машинному навчанні та безпеці даних, ми можемо очікувати все більш надійних моделей, здатних розуміти — і, що важливо, комунікувати — межі своїх знань.

Джерело: Ars Technica