Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLM), insbesondere die weit verbreitete Verwendung von Anwendungen wie ChatGPT, hat das Mensch-Computer-Interaktionsmodell völlig verändert. LLM zeigt eine beeindruckende Fähigkeit, kohärente, umfassende Texte zu erstellen. Der Herausgeber von Downcodes stellte jedoch fest, dass LLM auch das Problem der „Halluzination“ hat, das heißt, es generiert Inhalte, die real aussehen, aber fiktiv, bedeutungslos oder nicht mit den Eingabeaufforderungen übereinstimmen. Forscher der Harvard University haben diesbezüglich eine eingehende Untersuchung durchgeführt und versucht, die Ursachen und Lösungen für die LLM-„Illusion“ aufzudecken.
Das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLM), insbesondere die Popularität von Anwendungen wie ChatGPT, hat die Art und Weise der Mensch-Computer-Interaktion völlig verändert. Beeindruckend ist die Fähigkeit der Modelle, kohärente und umfassende Texte zu generieren. Trotz seiner leistungsstarken Fähigkeiten neigt LLM jedoch zu „Halluzinationen“, d.
Forscher der Harvard University führten eine eingehende Untersuchung des LLM-„Halluzinations“-Phänomens durch und fanden heraus, dass seine Wurzel im Funktionsprinzip von LLM liegt. LLM erstellt ein probabilistisches Modell, indem es maschinelles Lernen auf umfangreichen Textdaten durchführt, und sagt das nächste Wort basierend auf der Wahrscheinlichkeit des gleichzeitigen Vorkommens von Wörtern voraus. Mit anderen Worten: LLM versteht die Bedeutung der Sprache nicht wirklich, sondern trifft Vorhersagen auf der Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten.
Forscher vergleichen LLM mit „Crowdsourcing“ und glauben, dass LLM tatsächlich einen „Netzwerkkonsens“ hervorbringt. Genau wie Plattformen wie Wikipedia oder Reddit extrahiert LLM Informationen aus großen Textdatenmengen und generiert die häufigsten Antworten. Da die meisten Sprachen zur Beschreibung der Welt verwendet werden, sind die von LLM generierten Antworten in der Regel korrekt.
Allerdings kann es zu „Illusionen“ kommen, wenn LLM auf Themen stößt, die vage oder kontrovers sind oder über die kein Konsens herrscht. Um diese Hypothese zu testen, konzipierten die Forscher eine Reihe von Experimenten, um die Leistung verschiedener LLMs bei der Bearbeitung unterschiedlicher Themen zu testen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass LLM bei der Bearbeitung allgemeiner Themen gut abschneidet, die Genauigkeit jedoch deutlich abnimmt, wenn es um mehrdeutige oder kontroverse Themen geht.
Diese Studie zeigt, dass LLM zwar ein leistungsstarkes Tool ist, seine Genauigkeit jedoch von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten abhängt. Bei der Verwendung von LLM, insbesondere wenn es um mehrdeutige oder kontroverse Themen geht, sind die Ergebnisse mit Vorsicht zu genießen. Diese Forschung liefert auch Hinweise für die zukünftige Entwicklung von LLM, nämlich die Notwendigkeit, die Fähigkeit von LLM zu verbessern, mit mehrdeutigen und kontroversen Themen umzugehen und die Interpretierbarkeit seiner Ausgabeergebnisse zu verbessern.
Papieradresse: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3688007
Die Harvard-Studie liefert wertvolle Erkenntnisse zum Verständnis und zur Verbesserung von LLM. Sie erinnert uns auch daran, dass wir LLM mit Vorsicht einsetzen müssen, insbesondere wenn wir uns mit komplexen oder kontroversen Themen befassen, und dass wir die Ergebnisse kritisch bewerten sollten. Die zukünftige Entwicklungsrichtung von LLM sollte sich auf die Verbesserung seiner Fähigkeit zum Umgang mit unscharfen Informationen und die Verbesserung der Interpretierbarkeit konzentrieren. Der Herausgeber von Downcodes hofft, dass diese Forschung die Entwicklung der LLM-Technologie in eine zuverlässigere und vertrauenswürdigere Richtung vorantreiben kann.