Das LLM eines Unternehmens erzeugt halluzinierte (falsche) Ausgaben. Welche Maßnahme kann Halluzinationen während der Inferenz reduzieren?

Die Verringerung des Inferenzparameters „temperature“ ist eine effektive Methode, um Halluzinationen zu reduzieren. Eine niedrigere Temperatur macht die Modellausgabe deterministischer und weniger zufällig, wodurch das Modell dazu neigt, die wahrscheinlichsten und sichersten Antworten zu generieren, anstatt zu „spekulieren“ und potenziell falsche Informationen zu erzeugen. Die Einrichtung von Agents for Amazon Bedrock zur Überwachung des Modelltrainings ist nicht direkt auf die Reduzierung von Halluzinationen während der Inferenz ausgerichtet; Agents dienen eher der Automatisierung von Aufgaben. Das Entfernen von Daten, die Halluzinationen verursachen, ist in der Praxis oft schwierig, da die genaue Ursache von Halluzinationen komplex sein kann und nicht immer direkt auf spezifische Trainingsdaten zurückzuführen ist. Es gibt kein Foundation Model, das explizit darauf trainiert ist, „nicht zu halluzinieren“; vielmehr sind Halluzinationen eine inhärente Herausforderung bei großen Sprachmodellen, die durch verschiedene Techniken gemindert werden müssen.