Langkah-langkah Mengatasi Halusinasi pada Model Bahasa Besar
Halusinasi adalah salah satu kelemahan utama dari model bahasa besar (LLM). Hal ini terjadi ketika model menghasilkan respons yang tidak relevan, salah, atau bahkan dibuat-buat, yang dapat merusak kepercayaan dan kepuasan pengguna. Organisasi yang menerapkan LLM perlu mengambil langkah-langkah untuk mencegah halusinasi ini. Halusinasi dapat disebabkan oleh faktor-faktor yang terkait dengan data pelatihan model, arsitektur, dan penerapan. Dua sumber utama halusinasi adalah data pelatihan dan struktur model yang melekat.
Data Pelatihan
Jika data pelatihan bias, output akan mereproduksi bias tersebut. Jika data memiliki kesalahan, output akan mereproduksi kesalahan tersebut. Ketika model ditanya sesuatu yang berada di luar cakupan data pelatihan, sering kali model menciptakan informasi baru untuk memberikan respons.
Struktur Model yang Melekat
LLM mempelajari pola dari data dan menghasilkan respons berdasarkan kemungkinan statistik daripada akurasi faktual. Model tidak mengetahui apa pun, melainkan memberikan respons yang paling mungkin berdasarkan strukturnya. Ketika ada celah dalam data pelatihan, model LLM sangat baik dalam mengisi detail yang terlihat dan terdengar cocok.
Jenis kesalahan yang dibuat oleh model LLM dapat menciptakan risiko signifikan berupa tanggung jawab hukum, peluang yang hilang, dan kerusakan reputasi bagi perusahaan yang menerapkannya, belum lagi potensi bahaya bagi pengguna mereka. Untuk mencegah halusinasi, organisasi yang menerapkan LLM harus mengambil langkah-langkah berikut.
Menyempurnakan Model
Menyempurnakan model pada domain tertentu (daripada mencoba menangkap seluruh pengetahuan dunia) meningkatkan akurasi jawaban. Ini berarti mendefinisikan cakupan model selama desain, memilih parameter yang paling mungkin mempengaruhi model menuju akurasi, dan secara teratur mengevaluasi hasil untuk campur tangan jika mulai menyimpang.
Mengelola Data Model Anda
Data pelatihan untuk LLM harus relevan dan akurat. Selama pelatihan, sangat penting untuk memastikan bahwa data bersih, terformat dengan baik, dan bebas dari bias dan kesalahan.
Periksa Hasil Secara Teratur
Gunakan teknik seperti generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (RAG) untuk memeriksa silang output dengan data yang diverifikasi. Singkatnya, periksa pekerjaan model secara teratur.
Latih Model untuk Cenderung pada Akurasi daripada Kepalsuan
Ini meningkatkan kemungkinan bahwa LLM Anda akan mengembalikan jawaban “Saya tidak tahu jawaban untuk pertanyaan itu” daripada membuat jawaban yang terdengar masuk akal tetapi tidak didasarkan pada fakta.
Latih Pengguna Anda
Pengguna akhir akan mendapatkan hasil yang lebih baik dan lebih akurat dari LLM dengan prompt yang tepat. Melatih pengguna akhir tentang cara menyusun kueri yang efektif untuk LLM Anda akan membatasi respons yang buruk terhadap pertanyaan umum.
Pemantauan terus-menerus sangat penting untuk penerapan dan penggunaan LLM yang sukses. Bagian dari penerapan harus mencakup pembuatan kerangka kerja pemantauan, proses di mana model akan dipantau untuk operasi sehari-hari, serta pemeliharaan dan perawatan rutin model dan data yang berkelanjutan. Penggunaan solusi observabilitas AI yang dirancang khusus untuk memantau LLM dan data LLM dapat membantu organisasi mencapai kesuksesan dengan penerapan LLM mereka.
