Réduire les Hallucinations LLM est une tâche difficile, mais pas impossible. Nous allons découvrir ensemble les moyens pour y parvenir.
LLM Hallucination : Les Effets de l’IA Générative
One approach to reducing AI hallucinations is to simplify the architecture of the model. This involves reducing the number of layers and neurons, as well as reducing the complexity of the activation functions. Additionally, regularization techniques such as dropout and weight decay can be used to reduce overfitting.
L’hallucination LLM fait référence au phénomène où de grands modèles linguistiques tels que des chatbots ou des systèmes de vision informatique génèrent des sorties non sensées ou inexactes qui ne correspondent pas aux vrais modèles ou objets. Ces faux résultats de l’IA proviennent de divers facteurs. Le surajustement à des données d’entraînement limitées ou biaisées est un grand coupable. Une grande complexité du modèle contribue également, permettant à l’IA de percevoir des corrélations qui n’existent pas.
Les grandes entreprises qui développent des systèmes génératifs d’IA prennent des mesures pour résoudre le problème des hallucinations de l’IA, bien que certains experts pensent que l’élimination complète des faux résultats ne soit pas possible.
Une approche pour réduire les hallucinations de l’IA consiste à simplifier l’architecture du modèle. Cela implique de réduire le nombre de couches et de neurones, ainsi que la complexité des fonctions d’activation. De plus, des techniques de régularisation telles que le dropout et le déclin des poids peuvent être utilisées pour réduire le surajustement.
