Le LLM d'une entreprise produit des sorties (outputs) erronées (hallucinations). Quelle action peut réduire les hallucinations pendant l'inférence ?

Diminuer le paramètre de température rend les sorties du LLM plus déterministes et moins aléatoires, ce qui réduit la probabilité d'hallucinations. Une température plus basse encourage le modèle à choisir les mots les plus probables, tandis qu'une température plus élevée introduit plus de variabilité, augmentant le risque d'informations inventées. Mettre en place des Agents for Amazon Bedrock est utile pour orchestrer des tâches complexes, mais cela ne réduit pas directement les hallucinations lors de l'inférence. Le pré-traitement des données est crucial pour la qualité de l'entraînement, mais il ne peut pas éliminer toutes les sources d'hallucinations après le déploiement du modèle. Aucun modèle de fondation n'est entraîné pour "ne pas halluciner" ; c'est un défi inhérent aux LLM.