एआई मतिभ्रम ऐसे उदाहरणों को संदर्भित करता है जहां एआई मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), ऐसी जानकारी उत्पन्न करते हैं जो सत्य प्रतीत होती है लेकिन इनपुट से गलत या असंबंधित होती है। यह घटना महत्वपूर्ण चुनौतियाँ खड़ी करती है, क्योंकि इससे गलत या भ्रामक जानकारी का प्रसार हो सकता है।
ये मतिभ्रम यादृच्छिक त्रुटियां नहीं हैं बल्कि अक्सर इसके परिणामस्वरूप होती हैं:
- जिस डेटा पर आप मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं उसकी जटिल अंतःक्रियाएँ,
- मॉडल का डिज़ाइन,
- मॉडल संकेतों की व्याख्या कैसे करता है.
इस प्रकार, एआई मतिभ्रम को संबोधित करना एआई सिस्टम की विश्वसनीयता और भरोसेमंदता के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। यह उन अनुप्रयोगों में आवश्यक है जहां आपको सटीकता और तथ्यात्मक शुद्धता की आवश्यकता होती है। आइए इसे और विस्तार से समझते हैं.
एआई मतिभ्रम के कारण
एआई मतिभ्रम विभिन्न कारकों से उत्पन्न हो सकता है, जैसे:
ख़राब प्रशिक्षण डेटा के कारण एआई की गलत व्याख्याएँ
प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता, विविधता और प्रतिनिधित्वशीलता इस बात पर प्रभाव डालती है कि एआई मॉडल इनपुट की व्याख्या और प्रतिक्रिया कैसे करते हैं। अपर्याप्त या पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा के कारण एआई मॉडल गलत या भ्रामक आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं। सही प्रशिक्षण डेटा का चयन करना आवश्यक है यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल में विषय वस्तु की संतुलित और व्यापक समझ है।
ओवरफिटिंग से मशीन लर्निंग त्रुटियाँ
ओवर फिटिंग तब होती है जब एआई मॉडल को प्रतिबंधित डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह मॉडल को सामान्यीकरण सीखने के बजाय विशिष्ट इनपुट और आउटपुट को याद रखने का कारण बनता है। सामान्यीकरण की यह कमी नए डेटा का सामना करते समय मॉडल को मतिभ्रम उत्पन्न करने का कारण बन सकती है।
मुहावरों या कठबोली भाषा के साथ एआई व्याख्या त्रुटियाँ
एआई मॉडल उन मुहावरों या कठबोली अभिव्यक्तियों से जूझ सकते हैं जिनका सामना उन्होंने अपने प्रशिक्षण डेटा में नहीं किया है। यह अपरिचितता एआई आउटपुट विसंगतियों को जन्म दे सकती है।
प्रतिकूल हमलों से एआई डेटा विकृतियाँ
एआई को गुमराह करने या भ्रमित करने के लिए जानबूझकर तैयार किए गए संकेतों से जुड़े प्रतिकूल हमले मतिभ्रम को भड़का सकते हैं। ये हमले मॉडल के डिज़ाइन और प्रशिक्षण कमजोरियों का फायदा उठाते हैं।
खराब प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
आप एआई मॉडल के लिए संकेतों की संरचना और प्रस्तुति कैसे करते हैं, यह इसके आउटपुट को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। अस्पष्ट या संदिग्ध संकेत मॉडल को मतिभ्रम या अप्रासंगिक या गलत जानकारी उत्पन्न करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। इसके विपरीत, अच्छी तरह से निर्मित संकेत जो स्पष्ट संदर्भ और दिशा प्रदान करते हैं, मॉडल को अधिक सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन कर सकते हैं।
एआई मतिभ्रम को कम करने की तकनीकें
एआई मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल में मतिभ्रम को कम करने में तकनीकी रणनीतियों का संयोजन शामिल है:
मॉडल पैरामीटर्स को समायोजित करना
तापमान पैरामीटर को 0 पर सेट करने से अधिक सटीक परिणाम मिल सकते हैं। तापमान मॉडल की प्रतिक्रिया पीढ़ी में यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। कम तापमान का मतलब है कि मॉडल अधिक पूर्वानुमानित और विश्वसनीय आउटपुट के लिए सबसे संभावित शब्द और वाक्यांश चुन सकता है। तथ्यात्मक सटीकता और निरंतरता की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए यह समायोजन विशेष रूप से मूल्यवान है।
बाह्य ज्ञानकोष
सत्यापन के लिए बाहरी डेटा स्रोतों का उपयोग करने से जेनरेटर त्रुटियों में काफी कमी आ सकती है। मॉडल को अद्यतन और सत्यापित जानकारी प्रदान करके प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते समय यह इस बाहरी डेटा को संदर्भित कर सकता है। यह दृष्टिकोण विशुद्ध रूप से जेनरेटिव समस्या को प्रदान किए गए डेटा पर आधारित अधिक सरल खोज या सारांश कार्य में बदल देता है।
Perplexity.ai और You.com जैसे उपकरण एलएलएम आउटपुट को संश्लेषित करके इस पद्धति की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं विविध डेटा बाहरी स्रोतों से पुनर्प्राप्त।
डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ फ़ाइन-ट्यूनिंग
डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ प्रशिक्षण मॉडल उनकी सटीकता को बढ़ाते हैं और मतिभ्रम को कम करते हैं। यह प्रक्रिया मॉडल को किसी विशिष्ट क्षेत्र या विषय से संबंधित पैटर्न और उदाहरणों से अवगत कराती है। इस तरह, आप इसके आउटपुट को लक्ष्य डोमेन के साथ संरेखित कर सकते हैं।
इस तरह की फाइन-ट्यूनिंग मॉडल को अधिक प्रासंगिक रूप से उपयुक्त और सटीक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है। यह चिकित्सा, कानून या वित्त जैसे विशिष्ट अनुप्रयोगों में आवश्यक है।
शीघ्र इंजीनियरिंग
संकेतों का डिज़ाइन मतिभ्रम को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। स्पष्ट, संदर्भ-समृद्ध संकेत एआई मॉडल को अधिक प्रभावी ढंग से निर्देशित करते हैं। वे एआई की गलतफहमियों और अस्पष्टताओं को कम कर सकते हैं और मॉडल को प्रासंगिक और सटीक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की दिशा में निर्देशित कर सकते हैं।
यदि आप जानकारी की आवश्यकताओं को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करते हैं और आवश्यक संदर्भ प्रदान करते हैं, तो आपके मॉडल से अप्रासंगिक या गलत आउटपुट उत्पन्न होने की संभावना कम है।
मतिभ्रम को कम करने के लिए उन्नत रणनीतियाँ
आप बड़े भाषा मॉडल में एआई मतिभ्रम को कम करने के लिए तीन उन्नत तरीकों का लाभ उठा सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:
पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी)
यह विधि एलएलएम की जेनरेटिव क्षमताओं को एक वेक्टर डेटाबेस के साथ जोड़ती है जो ज्ञान आधार के रूप में कार्य करता है। जब कोई क्वेरी इनपुट की जाती है, तो मॉडल उसे सिमेंटिक वेक्टर में बदल देता है और समान वेक्टर वाले दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करता है।
फिर एलएलएम अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए इन दस्तावेजों और मूल क्वेरी का उपयोग करता है। आरएजी अनिवार्य रूप से एलएलएम को एक फॉर्म से सुसज्जित करता है दीर्घकालीन स्मृति. यह एलएलएम को बाहरी डेटा तक पहुंचने और एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।
चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ तर्क
ट्रांसफॉर्मर में प्रगति के कारण एलएलएम शब्द भविष्यवाणी, जानकारी का सारांश और डेटा निष्कर्षण जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे योजना बनाने और जटिल तर्क-वितर्क में भी संलग्न हो सकते हैं।
चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग एलएलएम को बहु-चरणीय समस्याओं को अधिक प्रबंधनीय चरणों में तोड़ने में मदद करती है। यह जटिल तर्क कार्यों को हल करने की उनकी क्षमता में सुधार करता है। इस विधि को वेक्टर डेटाबेस से उदाहरणों को शामिल करके बढ़ाया जाता है, जो एलएलएम को आकर्षित करने के लिए अतिरिक्त संदर्भ और उदाहरण प्रदान करता है। परिणामी उत्तर सटीक होते हैं और उनके पीछे के तर्क भी शामिल होते हैं, जिन्हें भविष्य की प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है।
पुनरावृत्तीय पूछताछ
इस प्रक्रिया में एक एआई एजेंट शामिल है जो एलएलएम और एक वेक्टर डेटाबेस के बीच पुनरावृत्तीय इंटरैक्शन की सुविधा प्रदान करता है। एजेंट एक प्रश्न के साथ डेटाबेस पर सवाल उठाता है, प्राप्त समान प्रश्नों के आधार पर खोज को परिष्कृत करता है, और फिर प्रतिक्रियाओं को सारांशित करता है।
यदि आपको सारांशित उत्तर असंतोषजनक लगता है, तो प्रक्रिया दोहराई जाती है। फॉरवर्ड-लुकिंग एक्टिव रिट्रीवल जेनरेशन (FLARE) द्वारा उदाहरणित यह विधि, कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से क्वेरी और प्रतिक्रिया को उत्तरोत्तर परिष्कृत करके अंतिम उत्तर की गुणवत्ता को बढ़ाती है।
निष्कर्ष
एआई मॉडल में मतिभ्रम पर काबू पाने के लिए बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। इसमें उन्नत तर्क रणनीतियों के साथ तकनीकी समायोजन का मिश्रण होना चाहिए। शमन विधियों को एकीकृत करने से एआई प्रतिक्रियाओं की सटीकता और विश्वसनीयता में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है। ये रणनीतियाँ एआई मतिभ्रम के तात्कालिक मुद्दों का समाधान करती हैं और भविष्य में अधिक मजबूत और भरोसेमंद एआई सिस्टम का मार्ग प्रशस्त करती हैं।
