10 พ.ย. 2568·3 นาที
อธิบายฮัลลูซิเนชันของ LLM: คืออะไรและทำไมถึงเกิด
เข้าใจฮัลลูซิเนชันของ LLM คืออะไร ทำไมโมเดลภาษาใหญ่บางครั้งจึงประดิษฐ์ข้อเท็จจริง ตัวอย่างจริง ความเสี่ยง และวิธีปฏิบัติในการตรวจจับและลดปัญหาเหล่านี้
เข้าใจฮัลลูซิเนชันของ LLM คืออะไร ทำไมโมเดลภาษาใหญ่บางครั้งจึงประดิษฐ์ข้อเท็จจริง ตัวอย่างจริง ความเสี่ยง และวิธีปฏิบัติในการตรวจจับและลดปัญหาเหล่านี้
โมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) เป็นระบบ AI ที่ถูกฝึกบนชุดข้อความขนาดมหึมาเพื่อให้สามารถสร้างและแปลงภาษาต่างๆ: ตอบคำถาม ดราฟอีเมล สรุปเอกสาร เขียนโค้ด และอื่นๆ พวกมันตอนนี้ปรากฏในเครื่องมือค้นหา เครื่องมือสำนักงาน แชทบริการลูกค้า เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา และแม้แต่ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในโดเมนที่ต้องระมัดระวัง
เมื่อโมเดลเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือประจำวัน ความน่าเชื่อถือของพวกมันไม่ได้เป็นปัญหาทางทฤษฎีอีกต่อไป เมื่อ LLM ให้คำตอบที่ฟังดูแม่นยำและเชื่อถือได้แต่กลับผิด ผู้ใช้มักมีแนวโน้มจะเชื่อมัน—โดยเฉพาะเมื่อคำตอบช่วยประหยัดเวลา หรือยืนยันสิ่งที่ผู้ใช้หวังว่าจะเป็นจริง
ชุมชน AI มักเรียกคำตอบที่มั่นใจ เฉพาะเจาะจง แต่ผิดเหล่านี้ว่า ฮัลลูซิเนชัน คำนี้เน้นสองสิ่ง:
ภาพลวงตานี้เป็นสิ่งที่ทำให้ฮัลลูซิเนชันของ LLM มีความเสี่ยงอย่างมาก สเป็คเชิงค้นหาที่สร้างการอ้างอิงเทียม ผู้ช่วยโค้ดที่แนะนำ API ที่ไม่มีจริง หรือแชทบ็อตทางการแพทย์ที่ระบุขนาดยาที่แต่งขึ้นเป็น “ข้อเท็จจริง” ล้วนสามารถก่อให้เกิดอันตรายเมื่อผู้ใช้ปฏิบัติตาม
LLM ถูกนำไปใช้ในบริบทที่ผู้คนอาจจะ:
แต่ยังไม่มีโมเดลใดที่ถูกต้องหรือเที่ยงตรงเต็มที่ แม้แต่ระบบที่ทันสมัยที่สุดก็จะฮัลลูซิเนตเป็นครั้งคราว บางครั้งแม้กับคำถามง่ายๆ นี่ไม่ใช่กรณีริมขอบที่หายาก แต่เป็นพฤติกรรมพื้นฐานของวิธีที่โมเดลเชิงสร้างสรรค์ทำงาน
การเข้าใจข้อจำกัดนี้—และออกแบบพรอมต์ ผลิตภัณฑ์ และนโยบายโดยคำนึงถึงมัน—เป็นสิ่งจำเป็นหากเราต้องการใช้ LLM อย่างปลอดภัยและรับผิดชอบ โดยไม่ไว้ใจสิ่งที่มันพูดมากเกินไป
ฮัลลูซิเนชันของ LLM คือผลลัพธ์ที่คล่องแคล่วและมั่นใจ แต่ผิดจริงหรือประดิษฐ์ขึ้นทั้งหมด
อย่างแม่นยำขึ้น: ฮัลลูซิเนชันเกิดขึ้นเมื่อโมเดลภาษาใหญ่สร้างเนื้อหาที่ ไม่มีพื้นฐานกับความเป็นจริงหรือแหล่งข้อมูลที่ควรอ้างอิง แต่กลับนำเสนอราวกับว่ามันเป็นความจริง โมเดลไม่ได้ “โกหก” แบบมนุษย์ แต่มันตามรูปแบบในข้อมูลและบางครั้งผลิตรายละเอียดที่ถูกแต่งขึ้น
ช่วยแยกความต่างระหว่างฮัลลูซิเนชันกับความไม่แน่ใจธรรมดาได้ดังนี้:
ทั้งสองมาจากกระบวนการทำนายเดียวกัน แต่ฮัลลูซิเนชันเป็นอันตรายเพราะมัน ฟังดู น่าเชื่อถือในขณะที่ผิด
ฮัลลูซิเนชันไม่ได้จำกัดแค่คำอธิบายธรรมดาเท่านั้น มันปรากฏได้หลายรูปแบบ เช่น:
สิ่งที่ทำให้ฮัลลูซิเนชันยากจะจับคือ ภาษา รูปแบบ และโครงสร้างมักดูเหมือนผลงานผู้เชี่ยวชาญคุณภาพสูง ทำให้เชื่อได้ง่ายหากไม่ตรวจสอบอย่างระมัดระวัง
LLM ไม่ได้ “คิด” หรือไปค้นหาข้อมูล โมเดลเป็นเครื่องจักรจับรูปแบบที่ถูกฝึกให้ต่อข้อความในลักษณะที่มักจะดูสมเหตุสมผล
การฝึกเริ่มจากข้อความจำนวนมาก: หนังสือ บทความ โค้ด เว็บไซต์ และอื่นๆ โมเดลไม่ได้รับป้ายกำกับว่า “อันนี้จริง” หรือ “อันนี้ผิด”
แทนที่จะเป็นเช่นนั้น มันถูกฝึกโดยให้เห็นประโยคที่มีส่วนหนึ่งถูกซ่อนและให้ทายคำที่หายไป เช่น:
"Paris is the capital of ___"
โมเดลปรับพารามิเตอร์ภายในให้การทายของมันใกล้เคียงกับข้อความจริงมากขึ้น เกิดซ้ำแล้วซ้ำเล่าข้ามบริบทต่างๆ พอเวลาผ่านไป โมเดลเก็บรูปแบบทางสถิติของภาษาและโลกตามที่ถูกสะท้อนในข้อความ
เชิงเทคนิค โมเดลทำนาย โทเค็นถัดไป (ชิ้นของคำ คำเต็ม หรือเครื่องหมายวรรคตอน) โดยอิงจากโทเค็นก่อนหน้า
ในแต่ละก้าว มันจะให้ การแจกแจงความน่าจะเป็น สำหรับโทเค็นถัดไปทั้งหมด:
อัลกอริทึมการถอดรหัสจะ สุ่มเลือก หรือเลือกจากการแจกแจงนี้เพื่อกำหนดโทเค็นถัดไป การทำซ้ำแบบนี้ทีละโทเค็นจะสร้างประโยคและคำตอบยาวๆ
วัตถุประสงค์หลักคือ: ให้ตรงกับชนิดของข้อความที่เห็นในข้อมูลฝึก ไม่มีกลไกแยกต่างหากที่ตรวจสอบข้อเท็จจริง ปรึกษาฐานข้อมูล หรือใช้ตรรกะเป็นค่าเริ่มต้น
ดังนั้นโมเดลถูกปรับให้ผลิตการเติมข้อความที่ ฟังดูเป็นไปได้ ไม่ใช่รับประกันว่าข้อความนั้นถูกต้อง ทันสมัย หรือยืนยันได้ หากข้อมูลฝึกมักบอกความเข้าใจผิด โมเดลก็สามารถทำซ้ำความเข้าใจผิดนั้นได้
เพราะ LLM ถูกฝึกบนชุดข้อมูลขนาดมหาศาล มันจับ รูปแบบทั่วไป ได้ดีมาก: ไวยากรณ์ แบบแผนความคิด เทคนิคการให้เหตุผลทั่วไป และความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิด
แต่พวกมันไม่ได้เก็บเป็นสารบัญข้อเท็จจริงที่ค้นหาได้ชัดเจน “ความรู้” ของพวกมันกระจายอยู่ในน้ำหนักภายในเป็นแนวโน้มทางสถิติ นี่คือเหตุผลที่มันสามารถสร้างข้อความที่คล่องแคล่วและสอดคล้องกับบริบทได้ ในขณะที่บางครั้งก็ประดิษฐ์รายละเอียดที่ดูถูกต้องแต่ผิด
ฮัลลูซิเนชันไม่ได้เป็นความผิดปกติแบบสุ่ม แต่เกิดจากวิธีที่ LLM ถูกสร้างและฝึกโดยตรง
โมเดลเรียนรู้จากคอร์ปัสข้อความมหาศาลที่เก็บจากเว็บ หนังสือ โค้ด และแหล่งอื่น ข้อมูลนี้มีปัญหาหลายประการ:
เมื่อโมเดลเจอคำถามนอกพื้นที่ข้อมูลที่แข็งแรง มันก็ยังต้องทำนายข้อความ ดังนั้นมันจึงสร้างการเดาที่คล่องแคล่ว
วัตถุประสงค์การฝึกพื้นฐานคือ:
เมื่อได้รับโทเค็นก่อนหน้า ให้ทำนายโทเค็นถัดไปที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดในการกระจายข้อมูลฝึก
นี่ปรับให้กับ ความเป็นไปได้ทางภาษา ไม่ใช่ ความถูกต้องเชิงข้อเท็จจริง หากข้อความถัดไปที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดในข้อมูลฝึกคือข้อความที่มั่นใจแต่ผิด โมเดลจะถูกให้รางวัลเมื่อผลิตมัน
ผลคือ โมเดลเรียนรู้ที่จะออกข้อความที่ ฟังดู ถูกและมีหลักฐาน แม้จะไม่มีพื้นฐานจริง
ระหว่างการสร้าง ขึ้นกับอัลกอริทึมการถอดรหัสที่มีผลต่ออัตราการฮัลลูซิเนชัน:
การถอดรหัสไม่ได้นำความรู้ใหม่เข้ามา แต่ปรับวิธีสำรวจการแจกแจงความน่าจะเป็นที่มีอยู่ ความอ่อนแอใดๆ ในการแจกแจงนั้นสามารถขยายเป็นฮัลลูซิเนชันได้โดยการสุ่มที่รุนแรง
โมเดลสมัยใหม่ถูกปรับจูนด้วยเทคนิคเช่น Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ผู้ประเมินด้วยมนุษย์ให้รางวัลคำตอบที่เป็นประโยชน์ ปลอดภัย และสุภาพ
สิ่งนี้นำมาซึ่งแรงกดดันใหม่:
การปรับจูนแนวทางนี้ปรับปรุงการใช้งานและความปลอดภัยในหลายด้าน แต่สามารถจูงใจให้เดาอย่างมั่นใจได้ ความตึงระหว่างความช่วยเหลือกับการประมาณความไม่แน่ใจเป็นปัจจัยเทคนิคหลักของฮัลลูซิเนชัน
ฮัลลูซิเนชันมักตามรูปแบบที่จดจำได้ การเรียนรู้สังเกตรูปแบบเหล่านี้ช่วยให้ตั้งคำถามกับผลลัพธ์และถามคำถามติดตามได้ดีขึ้น
หนึ่งในโหมดล้มเหลวที่เห็นชัดคือการประดิษฐ์อย่างมั่นใจ:
คำตอบเหล่านี้มักฟังดูเป็นผู้เชี่ยวชาญ ทำให้มีความเสี่ยงสูงหากผู้ใช้ไม่ตรวจสอบ
LLM มักสร้าง:
/research/ หรือ /blog/) แต่เมื่อนำไปใช้งานจะไม่พบหรือไปยังหน้าไม่เกี่ยวข้องโมเดลจับรูปแบบของการอ้างอิงและลิงก์ ไม่ใช่ตรวจสอบฐานข้อมูลหรือเว็บสด
รูปแบบอื่นคือการ ผสมแหล่งหลายแหล่ง เข้าด้วยกันเป็นหนึ่งเดียว:
สิ่งนี้มักเกิดเมื่อข้อมูลฝึกมีเรื่องราวที่คล้ายกันหรือหัวข้อซ้อนทับกัน
LLM ยังฮัลลูซิเนต วิธีการ หรือ เหตุผล ของเหตุการณ์:
เพราะข้อความมีความลื่นไหลและสอดคล้องภายใน ฮัลลูซิเนชันเชิงเหตุผลเหล่านี้จึงตรวจจับได้ยากกว่าข้อเท็จจริงที่ผิดง่ายๆ
โมเดลที่ใหญ่และดีกว่านั้นฮัลลูซิเนต น้อยลง แต่ยังคงฮัลลูซิเนต และบางครั้งในรูปแบบที่โน้มน้าวกว่า เหตุผลส่วนใหญ่ฝังรากลึกในวิธีการทำงานของ LLM
การเพิ่มขนาดโมเดล ข้อมูล และการฝึกมักปรับปรุงเกณฑ์มาตรฐาน ความคล่องแคล่ว และความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริง แต่วัตถุประสงค์แกนกลางยังคงเป็น ทำนายโทเค็นถัดไป ไม่ใช่ ยืนยันความจริงของโลก
ดังนั้นโมเดลที่ใหญ่ขึ้น:
จุดแข็งเหล่านี้ทำให้คำตอบที่ผิดแต่มั่นใจดูน่าเชื่อถือมากขึ้น โมเดลเก่งในการ ฟังดูถูก มากกว่าการรู้ว่าเมื่อใดมันผิด
LLM แยกรูปแบบทางสถิติเช่น “ลักษณะของ Wikipedia” หรือ “ลักษณะการอ้างงานวิจัย” เมื่อถูกถามเรื่องใหม่หรืออยู่นอกประสบการณ์ มันมักจะ:
การทั่วไปนี้ทำให้พวกมันมีพลังในงานร่างและระดมความคิด แต่ก็เป็นสาเหตุของฮัลลูซิเนชันเมื่อความจริงไม่ตรงกับแพทเทิร์นที่เรียนรู้
โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่ปรับความมั่นใจได้ไม่ดี: ความน่าจะเป็นที่มันให้กับคำตอบไม่ได้สะท้อนอย่างน่าเชื่อถือว่าคำตอบนั้นจริงหรือไม่
โมเดลอาจเลือกต่อประโยคที่มีความน่าจะเป็นสูงเพราะมันเหมาะกับโทนและสไตล์ ไม่ใช่เพราะมีหลักฐานแข็งแรง หากไม่มีกลไกบอกว่า “ฉันไม่รู้” หรือเช็คข้อเท็จจริงกับเครื่องมือหรือข้อมูล ความมั่นใจสูงมักหมายถึง “เข้ากับแพทเทิร์นสูง” ไม่ใช่ “ถูกจริง”
โมเดลถูกฝึกบนผสมข้อความขนาดใหญ่พรอมต์ของคุณอาจต่างจากสิ่งที่โมเดลเคยเห็น:
เมื่อพรอมต์ออกจากแพทเทิร์นที่คุ้นเคย โมเดลยังคงต้องตอบ หากไม่มีข้อมูลใกล้เคียง มันจะด้นจากแพทเทิร์นที่ใกล้เคียงที่สุด และการด้นนั้นมักดูคล่องแคล่วแต่ถูกแต่งขึ้น
สรุปคือ เมื่อโมเดลดีขึ้น ฮัลลูซิเนชันไม่ได้หายไป—มันอาจเกิดน้อยลงแต่มีความปราดเปรียวขึ้น และจึงยิ่งสำคัญที่ต้องตรวจจับและจัดการให้ระมัดระวัง
ฮัลลูซิเนชันของ LLM ไม่ใช่แค่ความผิดปกติทางเทคนิค แต่มีผลกระทบโดยตรงต่อผู้คนและองค์กร
แม้คำถามที่ดูไม่สำคัญก็สามารถทำให้ผู้ใช้หลงทางได้:
ข้อผิดพลาดเหล่านี้มักมาพร้อมน้ำเสียงเยือกเย็นและเชื่อถือได้ ทำให้ผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญเชื่อได้ง่าย
ความเสี่ยงเพิ่มขึ้นอย่างมากในพื้นที่ที่มีกฎหรือความสำคัญต่อความปลอดภัย:
สำหรับบริษัท ฮัลลูซิเนชันสามารถกระตุ้นห่วงโซ่ผลลัพธ์:
องค์กรที่ปรับใช้ LLM ต้องถือฮัลลูซิเนชันเป็นความเสี่ยงหลัก ไม่ใช่แค่บั๊กเล็กน้อย: ต้องออกแบบเวิร์กโฟลว์ ข้อยกตัวอย่าง การกำกับดูแล และการมอนิเตอร์โดยสมมติว่าคำตอบที่ละเอียดและมั่นใจอาจยังคงผิด
การตรวจจับฮัลลูซิเนชันยากกว่าที่คิด เพราะโมเดลอาจฟังดูมั่นใจและคล่องแคล่วในขณะที่ผิด การวัดอย่างเชื่อถือได้ในระดับใหญ่ยังเป็นปัญหาวิจัยเปิด ไม่ใช่งานวิศวกรรมที่แก้ได้แล้ว
ฮัลลูซิเนชันขึ้นกับบริบท: ประโยคหนึ่งอาจถูกในสถานการณ์หนึ่งแต่ผิดในอีกสถานการณ์ โมเดลยังสามารถประดิษฐ์แหล่งที่ดูสมจริง ผสมข้อเท็จจริงจริงกับเท็จ และพาราฟเรสข้อเท็จจริงในรูปแบบที่ยากจะเทียบกับข้อมูลอ้างอิง
นอกจากนี้:
เพราะเหตุนี้ การตรวจจับฮัลลูซิเนชันอัตโนมัติยังไม่สมบูรณ์และมักผสมกับการตรวจโดยมนุษย์
เบนช์มาร์ก. นักวิจัยใช้ชุดข้อมูลคัดสรรที่มีคำถามและคำตอบทราบผล (เช่น QA หรือ fact-checking) โมเดลถูกให้คะแนนตามการตรงกันหรือความถูกต้อง เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบ แต่หายากที่จะสะท้อนเคสการใช้งานจริงทั้งหมด
การตรวจโดยมนุษย์. ผู้เชี่ยวชาญในสาขาให้ป้ายกำกับผลลัพธ์ว่า ถูก บางส่วนถูก หรือผิด นี่ยังคงเป็นมาตรฐานทองสำหรับสาขาเช่นการแพทย์ กฎหมาย การเงิน
การสุ่มตรวจและตัวอย่าง. ทีมมักสุ่มตัวอย่างผลลัพธ์เพื่อการตรวจด้วยคน—แบบสุ่มหรือมุ่งไปยังพรอมต์ความเสี่ยงสูง (เช่น คำถามการแพทย์ การเงิน) วิธีนี้เผยโหมดล้มเหลวที่เบนช์มาร์กพลาด
เพื่อก้าวข้ามการประเมินแบบถูก/ผิด หลายการประเมินใช้ คะแนนความเที่ยงตรงเชิงข้อเท็จจริง—คะแนนตัวเลขว่าคำตอบสอดคล้องกับหลักฐานที่เชื่อถือได้อย่างไร
สองแนวทางที่พบบ่อย:
เครื่องมือสมัยใหม่ยิ่งพึ่งแหล่งภายนอกเพื่อลดฮัลลูซิเนชัน:
ในสภาพการผลิต ทีมมักรวมเครื่องมือเหล่านี้กับกฎธุรกิจ: ทำเครื่องหมายคำตอบที่ไม่มีการอ้างอิง ขัดแย้งกับบันทึกภายใน หรือไม่ผ่านการตรวจสอบอัตโนมัติ แล้วส่งให้มนุษย์เมื่อมีความเสี่ยงสูง
แม้ไม่เปลี่ยนโมเดล ผู้ใช้ก็ลดฮัลลูซิเนชันได้มากด้วยวิธีตั้งคำถามและการจัดการคำตอบ
พรอมต์ที่หลวมเปิดโอกาสให้โมเดลเดา คุณจะได้คำตอบที่น่าเชื่อถือมากขึ้นถ้าคุณ:
กระตุ้นให้โมเดลแสดงที่มาของคำตอบ แทนให้คำตอบที่ขัดเกลา:
แล้วอ่านการให้เหตุผลอย่างมีวิจารณญาณ หากขั้นตอนดูอ่อนไหวหรือขัดแย้ง ให้ถือผลสรุปว่าไม่น่าเชื่อถือ
สำหรับเรื่องที่สำคัญ:
ถ้าคุณไม่สามารถยืนยันจุดใดได้ ให้ถือว่ามันเป็นสมมติฐาน ไม่ใช่ข้อเท็จจริง
LLM เหมาะสำหรับระดมความคิดและร่าง ไม่ใช่ผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย หลีกเลี่ยงการพึ่งพา LLM เป็นหลักใน:
ในสาขาเหล่านี้ ให้ใช้โมเดลเพื่อตั้งคำถามหรือร่างตัวเลือก และให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีข้อมูลยืนยันเป็นผู้ตัดสินสุดท้าย
นักพัฒนาลดฮัลลูซิเนชันไม่ได้ทั้งหมดแต่ลดความถี่และความรุนแรงได้อย่างมาก กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมักตกในสี่กลุ่ม: ยึดข้อมูลกับแหล่งที่เชื่อถือได้ จำกัดสิ่งที่โมเดลตอบได้ ปรับสิ่งที่มันเรียนรู้ และมอนิเตอร์พฤติกรรมอย่างต่อเนื่อง
RAG เชื่อมโมเดลภาษากับชั้นค้นหาหรือฐานข้อมูล แทนจะพึ่งแต่พารามิเตอร์ภายใน โมเดลจะดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องก่อน แล้วจึงสร้างคำตอบโดยอ้างอิงหลักฐานนั้น
พายพล์ไลน์ RAG ทั่วไป:
การตั้งค่า RAG ที่มีประสิทธิผล:
การยึดข้อมูลไม่ทำให้ฮัลลูซิเนชันหายไป แต่จำกัดขอบเขตความผิดพลาดและทำให้ตรวจจับง่ายขึ้น
อีกวิธีสำคัญคือจำกัดสิ่งที่โมเดลสามารถพูดหรือทำได้
การเรียกใช้เครื่องมือและ API. แทนให้ LLM ประดิษฐ์ข้อเท็จจริง นักพัฒนามอบเครื่องมือให้มัน:
งานของโมเดลกลายเป็น: ตัดสินใจ เรียกเครื่องมือใด และ อย่างไร แล้วอธิบายผลลัพธ์ การย้ายความรับผิดชอบข้อมูลจากพารามิเตอร์ของโมเดลไปสู่ระบบภายนอกลดการประดิษฐ์
ผลลัพธ์ตามสคีมา. สำหรับงานเชิงโครงสร้าง นักพัฒนาบังคับรูปแบบผ่าน:
โมเดลต้องผลิตผลลัพธ์ที่ผ่านการ validate ตามสคีมา ซึ่งลดการผลิตข้อความนอกหัวข้อและยากที่จะประดิษฐ์ช่องข้อมูลที่ไม่มีหลักฐาน ตัวอย่างเช่น บ็อตสนับสนุนอาจถูกบังคับให้ส่งผลลัพธ์เป็น:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
ชั้นการตรวจสอบสามารถปฏิเสธผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือขัดแย้งอย่างชัดเจนและให้โมเดลสร้างใหม่ได้
ฮัลลูซิเนชันขึ้นกับข้อมูลที่โมเดลเรียนรู้และวิธีการชี้นำมัน
การคัดสรรชุดข้อมูล. นักพัฒนาลดฮัลลูซิเนชันโดย:
วัตถุประสงค์การฝึกและการปรับจูน. นอกเหนือจากการทำนายโทเค็น การปรับจูนเช่น instruction-tuning และ alignment สามารถ:
System prompts และนโยบาย. ข้อความระบบตั้งกรอบ เช่น:
System prompts ที่ออกแบบดีไม่สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมแกนของโมเดลได้ทั้งหมด แต่ช่วยเปลี่ยนแนวโน้มเริ่มต้นได้อย่างมาก
การลดความเสี่ยงไม่ใช่การตั้งค่าเพียงครั้งเดียว แต่นี่เป็นกระบวนการต่อเนื่อง
การมอนิเตอร์. ทีมบันทึกพรอมต์ ผลลัพธ์ และปฏิสัมพันธ์ผู้ใช้เพื่อ:
วงจรป้อนกลับ. ผู้ตรวจสอบและผู้ใช้สามารถทำเครื่องหมายคำตอบที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเหล่านี้ถูกป้อนกลับไปยัง:
ชั้นนโยบายและ guardrails. เลเยอร์ความปลอดภัยแยกต่างหากสามารถ:
การรวมการยึดข้อมูล ข้อจำกัด การฝึกที่คิดมาอย่างดี และการมอนิเตอร์อย่างต่อเนื่อง ทำให้โมเดลฮัลลูซิเนชันน้อยลง แสดงความไม่แน่ใจชัดเจนขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้นในการใช้งานจริง
LLM ควรถูกมองว่าเป็นผู้ช่วยเชิงความน่าจะเป็น: มันสร้างการต่อข้อความที่มีความเป็นไปได้สูง ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่รับประกัน ความคืบหน้าในอนาคตจะลดฮัลลูซิเนชัน แต่จะไม่ทำให้มันหายไปทั้งหมด การตั้งความคาดหวังจึงสำคัญสำหรับการใช้งานอย่างปลอดภัย
ทิศทางทางเทคนิคหลายประการจะทำให้อัตราฮัลลูซิเนชันลดลงอย่างต่อเนื่อง:
ความก้าวหน้าเหล่านี้จะทำให้ฮัลลูซิเนชันเกิดน้อยลง ตรวจจับง่ายขึ้น และเป็นอันตรายน้อยลง—แต่ไม่สามารถทำให้หมดไปได้
ความท้าทายบางอย่างจะยังคงยาก:
เพราะ LLM ทำงานทางสถิติ พวกมันจะยังมีอัตราความล้มเหลวที่ไม่เป็นศูนย์ โดยเฉพาะเมื่ออยู่นอกการแจกแจงการฝึก
การปรับใช้ที่รับผิดชอบต้องสื่อสารอย่างชัดเจน:
อนาคตจะนำโมเดลที่เชื่อถือได้มากขึ้นและ guardrail ที่ดีกว่า แต่ความจำเป็นในการตั้งคำถาม กำกับดูแล และผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์อย่างรอบคอบจะยังคงอยู่เสมอ
ฮัลลูซิเนชันของ LLM คือคำตอบที่ฟังดูคล่องแคล่วและมั่นใจ แต่ผิดจริงหรือประดิษฐ์ขึ้นทั้งหมด。
ลักษณะสำคัญคือ:
โมเดลไม่ได้ “โกหก” โดยเจตนา — มันเพียงตามรูปแบบในข้อมูลที่ถูกฝึกมา และบางครั้งสร้างรายละเอียดที่ดูน่าเชื่อแต่ไม่มีอยู่จริง
ฮัลลูซิเนชันเกิดขึ้นจากวิธีที่ LLM ถูกฝึกและใช้งานโดยตรง:
ปัจจัยเหล่านี้รวมกันทำให้การเดาอย่างมั่นใจเป็นพฤติกรรมปกติ ไม่ใช่บั๊กที่เกิดขึ้นเพียงเล็กน้อย
ฮัลลูซิเนชันต่างจากความผิดพลาดหรือความไม่แน่ใจแบบปกติในรูปแบบที่แสดงออก:
ทั้งสองมาจากกระบวนการทำนายเดียวกัน แต่ฮัลลูซิเนชันมีความเสี่ยงมากกว่าเพราะมัน ฟังดู น่าเชื่อถือแม้จะผิด
ฮัลลูซิเนชันอันตรายที่สุดเมื่อ:
ในบริบทเหล่านี้ ฮัลลูซิเนชันอาจนำไปสู่ความเสียหายจริง ทั้งการตัดสินใจผิดกฎหมายหรือความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
คุณจะลดความเสี่ยงได้ แต่ไม่สามารถหยุดฮัลลูซิเนชันทั้งหมดได้:
นักพัฒนาสามารถรวมหลายกลยุทธ์เข้าด้วยกัน:
ไม่. RAG ลดความผิดพลาดหลายประเภทได้มาก แต่ไม่สามารถลบฮัลลูซิเนชันออกได้ทั้งหมด。
RAG ช่วยโดย:
อย่างไรก็ตาม โมเดลยังอาจ:
องค์กรมักใช้ชุดวิธีการผสมกัน:
ใช่. รุ่นที่ใหญ่ขึ้นมักเกิดฮัลลูซิเนชัน น้อยลง แต่ยังเกิดขึ้น และมักจะเป็นในรูปแบบที่โน้มน้าวกว่าเดิม。
เมื่อสเกลเพิ่มขึ้น โมเดล:
เพราะฉะนั้นข้อผิดพลาดของพวกมันมัก ตรวจจับได้ยากขึ้น แม้ความถี่จะลดลง
หลีกเลี่ยงการใช้ LLM เป็นผู้ตัดสินใจหลักเมื่อความผิดพลาดอาจก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรง โดยเฉพาะ:
ในบริบทเหล่านี้ หากใช้ LLM ให้ใช้เพื่อ ระดมความคิด กรอบคำถาม หรือร่างข้อความ เท่านั้น และต้องให้ผู้เชี่ยวชาญและแหล่งข้อมูลที่ยืนยันได้เป็นผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย
มาตรการเหล่านี้ไม่กำจัดฮัลลูซิเนชัน แต่ทำให้เกิดน้อยลง มองเห็นได้ และทำให้ผลกระทบน้อยลง
ดังนั้น RAG ควรถูกใช้ร่วมกับการตรวจสอบ การมอนิเตอร์ และการสื่อสารข้อจำกัดต่อผู้ใช้
ไม่มีวิธีเดียวที่สมบูรณ์แบบ วิธีการเชิงชั้น (layered) มักได้ผลดีที่สุด